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

Abstract

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