Utilização de métricas matemáticas para a análise da forma de
folhas de plantas
Juliana Verga*,
Messias Meneguette Jr.
Depto Matemática ,Estatística e Computação, FCT- UNESP
Rua Roberto Simonsen, 305
19060-900, Presidente Prudente, SP
E-mail: [email protected], [email protected]
Este trabalho apresenta um estudo da análise da
forma em imagens de folhas de plantas utilizando
métricas matemáticas para a definição de padrões
de classificação para a busca em um banco de
imagens. Existem muitas possibilidades para a
escolha dessas métricas, tais como: calcular o
diâmetro da folha, analisar a simetria da folha,
calcular o centro de massa, basear-se em
histogramas. Utilização da transformada wavelet
que é simples de ser implementada e a razão de ser
utilizada é que na maioria das vezes, a imagem que
se busca pode conter ruídos ou estar mal digitalizada
e o uso de wavelets dá melhores resultados nesses
casos, pois geralmente esses detalhes são
descartáveis na compressão.
A utilização de métricas matemáticas, torna-se
necessária pelo fato de que uma mesma espécie de
planta pode apresentar folhas diferentes, como é o
caso do eucalipto, onde foram colhidas folhas de
uma mesma árvore e ao analisa-las percebermos a
diversidade que as mesmas apresentam, como
mostrado na figura abaixo.
classificação, torna-se necessária a utilização de métricas
matemáticas, porém vamos utilizar uma métrica diferente
das citadas anteriormente, isto é, nosso estudo se baseia
num padrão, ou seja, foi feito um pré processamento de
cada imagem para transformá-las num padrão único onde
todas as outras imagens de folhas sejam classificadas à
partir desse padrão.
Um aspecto importante é que na maioria das vezes, as
folhas são de tamanhos diferentes e o uso dessa métrica
padrão dá melhores resultados pois diminui a incidência
de erros, uma vez que a mesma está normalizada, isto é,
foi definida à partir das próprias imagens de folhas. Foi
construído um eixo principal em cada imagem de folha e
transformados para uma “medida” padrão, dessa forma a
comparação de folhas é feita através dessa medida.
O produto final consiste em classificar as folhas
através dessa métrica e ainda utilizar wavelets para a
busca dessas folhas em um banco, ou seja, uma folha é
digitalizada e a busca no banco terá as informações sobre
aquela espécie, bem como uma classificação de acordo
com as folhas já cadastradas no banco. Isso pode ser feito
com várias coisas como: digitais humanas, insetos
domésticos, entre outros.
Referências
[1]
Costa, F. L., Cesar M. R., Shape Analysis and
Classification: theory and practice. Boca Raton
London , N. W., Washington DC, 2000.
[2] Jacobs, C. E., Finkelstein A., Salesin D. H. Fast
Multiresolution Image Quering. In Proceedings of
SIGGRAPH’95, 277-286, ACM, 1995.
[3] Wing S., Wilf, P., Johnson K., Hickey, L.J., Ellis, B.,
Ash A ., (Leaf Architecture Working Group)
Manual of Leaf Architeture. Smithsonian
Institution, Washington DC, 2000.
Na figura acima temos 12 imagens de folhas de
eucalipto e à partir dessas imagens são construídos
parâmetros para a seleção de outras folhas de uma
mesma espécie. Associado à necessidade de
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