PROCESSO DE DETECÇÃO DE BORDAS DE CANNY

O processo de detecção de bordas de Canny baseia-se em dois critérios básicos de desempenho, i.e., os critérios de detecção e localização. Estes critérios estão sujeitos ainda a um terceiro, conhecido como injunção de resposta múltipla, que força o processo a detectar uma única borda onde existe somente uma borda verdadeira. O principal objetivo do trabalho de Canny é o desenvolvimento de um detector ótimo para o tipo de bordas mais comum em imagens digitais, i.e., as bordas tipo degrau. Uma das principais constatações de Canny é que o operador ótimo encontrado é muito semelhante à função gerada pela primeira derivada da função Gaussiana. Canny também propôs um processo de afinamento de bordas conhecido como supressão não máxima e um outro processo conhecido como histerese, cuja função é a de eliminar a fragmentação das bordas causada pelo ruído da imagem. Este trabalho apresenta, além dos aspectos teóricos e computacionais acima mencionados, também alguns resultados experimentais obtidos com imagens sintéticas e reais. Canny edge detection process Abstract The Canny edge detection process is based upon two basic performance criteria, i.e., the detection and localization ones. Both of then must be still under a third criterium, which is known as multiple response constraint and it enforces the edge detection process to detect single edges where there is only one true edge. The major goal of Canny work is the development of an optimal detector for the most common edge occurrence in digital images, i.e., the step edges. Canny most important finding is that the optimal operator found is very similar to the first gaussian function derivative. Canny also proposed an edge thinning process that is known as nonmaximum suppression and hysteresis process to eliminate edge fragmentation due to the image noise. In addition to the theoretical and computational aspects above mentioned, this paper also presents some experimental results obtained with synthetic and real images

Automatic Contextual Thresholding of Color Images: Application in Road Seed Extraction

In this paper is a totally automatic strategy proposed to reduce the complexity of patterns (vegetation, building, soils etc.) that interact with the object ´road´ in color images, thus reducing the difficulty of the automatic extraction of this object. The proposed methodology consists of three sequential steps. In the first step the punctual operator is applied for artificiality index computationknown as NandA (Natural and Artificial). The result is an image whose the intensity attribute is the NandA response. The second step consists in automatically thresholding the image obtained in the previous step, resulting in a binary image. This image usually allows the separation between artificial and natural objects. The third step consists in applying a preexisting road seed extraction methodology to the previous generated binary image. Severalexperiments carried out with real images made the verification of the potential of the proposed methodology possible. The comparison of the obtained result to others obtained by a similar methodology for road seed extraction from gray level images, showed that the main benefit was the drastic reduction of the computational effort.Neste artigo é proposta uma estratégia totalmente automática para reduzir a complexidade de padrões (vegetação, edificações, solos etc.) que interagem com o objeto ´rodovia´ em imagens coloridas, reduzindo conseqüentemente a dificuldade na extração automática desse objeto. A metodologia proposta consiste em três etapas seqüências. Na primeira etapa é aplicado o operador pontual para o cálculo de índice de artificialidade denominado NandA (Natural and Artificial). O resultado é uma imagem cujo atributo de intensidade é a resposta do NandA. A segunda etapa consiste na limiarização automática da imagem obtida no passo anterior, resultando numa imagem binária. Esta imagem geralmente permite separar os objetos artificiais e naturais. A terceira etapa consiste em aplicar uma metodologia preexistentepara a extração de sementes de rodovia a partir da imagem binária gerada na segunda etapa. Vários experimentos realizados com imagens reais possibilitaram uma verificação experimental do potencial da metodologia proposta. A comparação dos resultados obtidos, com os correspondentes gerados por uma metodologia para extração de sementes de rodovia em imagens pancromáticas, possibilitou verificar que o principal benefício foi adrástica diminuição do esforço computacional

Uso de técnicas de otimização e agrupamento hierárquico para a complementação automática da malha viária em regiões rurais a partir de imagens aéreas de média e alta resolução

Atualmente, uma das mais importantes tecnologias de informação são os Sistemas de Informações Geográficas (SIG). Um SIG é destinado ao armazenamento, análise e exibição tanto de dados espaciais quanto dados não espaciais. Conseqüentemente, a fim de que um SIG possa funcionar de forma eficiente, são necessárias ferramentas que forneçam dinamismo na aquisição da informação, quando de sua construção ou atualização. A Fotogrametria Digital está entre as possíveis fontes de informação espacial. A fim de aumentar a densidade e velocidade na aquisição de tais informações, um maior grau de automatização das técnicas fotogramétricas é buscado. Seguindo esta tendência, este trabalho apresenta uma metodologia de complementação automática da malha viária rural. Esta metodologia divide-se em três passos básicos: 1) ordenação dos segmentos desconexos e desordenados de rodovia que compõem cada rodovia presente na imagem, via otimização em grafos; estes segmentos são previamente extraídos por uma metodologia de extração automática de segmentos de rodovia; 2) reconstrução das falhas de extração inerentes a cada rodovia, constituída no passo 1; e 3) reconhecimento e delineamento dos cruzamentos de rodovias. Na primeira etapa, os segmentos de rodovia são ordenados em ordem decrescente de comprimento e os pontos extremos de seus eixos médios são utilizados na construção de um grafo completo, no qual os nós e arestas são, respectivamente, os pontos extremos e as possíveis ligações entre eles. A partir deste grafo inicial estruturas chamadas árvores de permutações são geradas, possuindo como raízes os pontos extremos do atual segmento de rodovia mais longo (base). A busca ocorre à esquerda e à direita do atual segmento mais longo.Nowadays, GIS (Geographical Information systems) is one of the most important information technologies. GIS is designed to store, analyze, and display spatial data as well non-spatial data. Consequently, in order to have a GIS working properly, it is necessary powerful tools for GIS data acquisition and updating. Digital Photogrammetry is one of the most important fields in spatial information data capture. In order to increase the density and the speed of spatial information capture processes, it is necessary to developed new photogrammetric tools with higher automation level. Following this tendency, this work proposes an automatic completion methodology of rural road networks. This methodology is subdivided into three basic steps: 1) ordering of disconnected and disordered road segments that belong to each road in the image by graph optimization; the road segments are previously extracted by a preexisting methodology for automatic road segment extraction; 2) reconstruction of the extraction gaps identified by the step 1; and 3) recognizing and delineation of the road crossings. In the first step, the road segments are ordered in decreasing order of length and the road segment centerline endpoints are used to construct a complete graph, where their nodes and edges are endpoints and relations between them, respectively. This graph are used to derive structures called permutation trees, having as roots the endpoints of the current longest road centerline segment (base). The searching is accomplished on the left and right sides of the current longest road segment. During the search procedure, two heuristics are used: the searching direction and the collinearity constraints. The tree edges that satisfy both heuristics are weighed by a weighing function that embodies geometric, radiometric, and topological road properties.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Limiarização contextual automática de imagens coloridas: aplicação na extração de sementes de rodovia

In this paper is a totally automatic strategy proposed to reduce the complexity of patterns ( vegetation, building, soils etc.) that interact with the object 'road' in color images, thus reducing the difficulty of the automatic extraction of this object. The proposed methodology consists of three sequential steps. In the first step the punctual operator is applied for artificiality index computation known as NandA ( Natural and Artificial). The result is an image whose the intensity attribute is the NandA response. The second step consists in automatically thresholding the image obtained in the previous step, resulting in a binary image. This image usually allows the separation between artificial and natural objects. The third step consists in applying a preexisting road seed extraction methodology to the previous generated binary image. Several experiments carried out with real images made the verification of the potential of the proposed methodology possible. The comparison of the obtained result to others obtained by a similar methodology for road seed extraction from gray level images, showed that the main benefit was the drastic reduction of the computational effort

Extração automatica de feições rodoviáris em imagens digitais

Este artigo apresenta uma metodologia automática para a extração da malha viária em imagens de média- e alta-resolução. Baseia-se em duas etapas. Na primeira etapa sementes de rodovia são extraídas usando um conjunto de quatro objetos semânticos de rodovia e regras de conexão entre eles. Cada objeto semântico de rodovia é uma representação local de um segmento de rodovia aproximadamente reto. No segundo passo, duas estratégias para complementação automática da malha viária são aplicadas a fim de gerar a malha viária completa. A primeira estratégia baseia-se em duas regras básicas de agrupamento perceptivo, isto é, as regras de colinearidade e proximidade, que permitem a reconstrução seqüencial das lacunas entre cada par de sementes de rodovia desconectadas. A segunda estratégia de complementação da malha viária visa reconstruir os cruzamentos de rodovia. Basicamente, polígonos representando os cruzamentos de rodovia são extraídos. Este artigo apresenta a metodologia proposta e os resultados experimentais.This paper presents an automatic methodology for road network extraction from medium- and high-resolution images. It is based on two steps. In the first step road seeds are extracted using a set of four road objects and connection rules among them. Each road object is a local representation of an approximately straight road segment. In the second step, two strategies for road network completion are applied in order to generate the complete road network. The first strategy is based on two basic perceptual grouping rules, i.e., proximity and collinearity rules, which allow the sequential reconstruction of gaps between every pair of disconnected road seeds. The second strategy for road network completion aims at reconstructing road crossings. Basically, polygons representing the road crossings are extracted. This paper presents the proposed methodology and experimental results.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES