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| Acadêmico(a): Christian Hess |
| Título: API para Transformação de Imagem em Cartum utilizando Plataforma IOS |
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| Conclusão: |
Este trabalho apresentou a implementação das técnicas de detecção de bordas de Sobel e Canny, bem como a técnica de segmentação de cores Mean Shift.
A técnica de detecção de bordas de Canny descrito por Pedrini e Schwartz (2008, p. 166) foi implementada com sucesso pois o seu entendimento é simples. O resultado desta técnica demonstrou-se satisfatório e obteve-se um bom desempenho. Para a implementação da técnica, utilizou-se do filtro para suavização da imagem com o filtro Gaussiano e também o filtro de Sobel para realçar bordas.
Para fazer uso do algoritmo Mean Shift utilizou-se duas bibliotecas. Inicialmente a biblioteca utilizada foi a OpenCV, que obteve um desempenho médio e seus resultados visuais não correspondiam com o esperado e assim adicionou-se outra alternativa de algoritmo Mean Shift, utilizando desta vez a biblioteca EDISON.
Ao adicionar a implementação de Mean Shift da biblioteca EDISON ao trabalho, os resultados visuais obtidos com a segmentação foram significantemente melhores, entretanto, o tempo de processamento e consumo de memória tiveram um aumento considerável.
O resultado final da junção das diversas técnicas demonstrou-se eficaz por possuir parâmetros de configuração acessíveis, onde é possível ajustar o algoritmo para as mais diversas situações. Entretanto, o resultado não demonstrou-se eficiente quando as imagens utilizadas possuíam tamanhos acima de 750.000 pixels. |
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