1 LIMIARIZAÇÃO AUTOMÁTICA EM HISTOGRAMAS MULTIMODAIS Sumaia Resegue Aboud Neta 1 , Luciano Vieira Dutra 1 , Guaraci José Erthal 1 Depto de Processamento de Imagens e Sensoriamento Remoto 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE Caixa Postal 515 - 12201-970 - São José dos Campos - SP, Brasil. E-mail: (sumaia, dutra, gaia)@dpi.inpe.br Abstract: To make segmentation more robust, the threshold should be automatically selected by the system, so a novel algorithm is proposed for segmenting an image into multiple levels using selection based on histogram. The automatic multilevel threshoulding selection based on histogram is the objective of this paper and this is consists of finding each of valleys between the peaks of the histogram of frequencies and so the threshoulds for classification the image. Keywords: Automatic threshoulding, remote sensing, image processing, image segmentation, valleys, convolution filtering. 1 INTRODUÇÃO A extração de características e recuperação de informações visuais de imagens digitais é uma área que cresce juntamente com as tecnologias de geração e armazenamento de informações digitais. A segmentação é normalmente o primeiro passo na análise de uma imagem, tendo como premissa a idéia de segmentar algum objeto dividindo a imagem em partes ou blocos, ou seja, em partes consideradas homogêneas de acordo com algum critério de uniformidade, sendo finalizada quando os objetos de interesse tiverem sido separados. Diversas são as técnicas de segmentação utilizadas, sendo em geral baseadas no valor numérico de cada pixel, na análise de textura e no histograma da imagem [1]. A tarefa de distinguir objetos em uma imagem pode ser extremamente sofisticada, exigindo filtros bastante elaborados e chegando até a resultados bastante eficientes. Contudo, exigir uma alta qualidade da segmentação, geralmente, exige também um preço alto, isto é, normalmente estes algoritmos apresentam ou grande complexidade, ou alta especificidade, ou então pouca robustez. Para conseguir atender a exigências de tempo real, sistemas de processamento digital de imagens se utilizam, em um estágio primário, da limiarização para destacar o objeto do fundo. A limiarização consiste na identificação, em uma imagem, de um limiar de intensidade em que o objeto melhor se distinga do fundo, sendo que, na maioria das vezes a escolha deste limiar assume um critério subjetivo de um operador humano. Diversos métodos já foram propostos para que esta escolha se dê automaticamente, desde baseados em critérios entrópicos ou estatísticos da imagem [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9] até os que utilizam algum mecanismo de busca mais sofisticado [10], [11], [12] e [13]. No entanto, em grande parte das vezes, o método empregado visa apenas à obtenção de uma imagem binária, ou seja, utilizam-se histogramas bimodais através do qual se consegue uma segmentação da cena original em objetos de interesse e fundo com base em um determinado valor da escala de cinza, o limiar. Porém, em muitos casos, não se consegue um limiar que resulte em uma boa segmentação para toda a imagem. Para tais situações, são aplicadas técnicas de limiarização variáveis e multiníveis, seja baseadas em estudos analíticos, através dos parâmetros estatísticos da distribuição dos níveis de cinza, ou seja baseadas em gráficos, por meio de visualização do histograma dos níveis de cinza da imagem. Neste contexto, este artigo propõe uma técnica de limiarização automática multiníveis baseada em histogramas. 2 FUNDAMENTAÇÃO 2.1 Histograma O histograma é uma das formas mais comuns de se representar a distribuição de valores de pixel de uma imagem. Ao se observá-lo, tem-se uma noção instantânea sobre as características de uma imagem, visto que por sua forma é possível inferir informações relevantes, tais como intensidade média e distribuição dos valores de pixel. Quanto maior a distribuição ao longo do eixo dos valores de pixel maior o contraste da imagem [14]. De acordo com [1], o histograma é uma função discreta que pode ser representado por: n n r p k k k = ) ( (1.1) Onde: r k = k-ésimo nível de cinza