Técnicas de clusterização baseadas em características de cor para a consulta em bancos de dados de imagens
Resumo
As tecnologias atuais de aquisição, armazenamento e transmissão de dados digitais geram grandes quantidades de dados. Esse aumento quantitativo é diretamente proporcional
à ampliação das bases de dados multimídia, onde se inserem as bases de imagens. Fatores relevantes que contribuem para esta ampliação são o acesso e a geração de dados
multimídia, os quais são freqüentemente utilizados pela população através dos meios de comunicação atuais. Desta forma, percebe-se claramente a necessidade existente por
sistemas automatizados, capazes de lidar com o armazenamento e a recuperação destes dados em um tempo aceitável para os padrões atuais. Para este fim, são desenvolvidos sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, onde este conteúdo é descrito através
de suas características visuais de baixo nível, como forma, textura e cor. Para que um sistema deste tipo seja considerado ideal, ele deve ser eficiente e eficaz. A eficácia será resultado da maneira de como foram obtidas as informações de baixo nível das imagens, considerando diferentes condições de foco, oclusão e iluminação. A eficiência é conseqüência dos resultados obtidos utilizando-se a organização das informações extraídas. Os métodos de agrupamento constituem em uma das técnicas úteis para diminuir a complexidade computacional destes sistemas, uma vez que agrupa informações com características semelhantes, sob determinado critério, porém sem perder a representatividade das informações extraídas. Este trabalho propõe um método para recuperação de imagens baseada em conteúdo, que utiliza apropriadamente as técnicas de agrupamento, uma técnica de detecção de cantos e um método para normalizar as imagens no aspecto da iluminação, visando através disso obter descritores da imagem que sejam robustos e possam ser aplicados eficientemente em um sistema de recuperação de imagens por conteúdo - CBIR(Content Based Image Retrieval).