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  4. PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Murilo Augusto Teixeira
dc.date.accessioned2018-10-10T13:53:45Z-
dc.date.available2018-10-10T13:53:45Z-
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2013-08-21
dc.identifier.citationSILVA, M. A. T. B. Uso de matrizes de co-ocorrências para classificação automática de imagens de cana- de-açúcar. 2013. 74 p. Monografia. (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31280-
dc.description.abstractThis work is a study and application of a technique for features extraction on sugarcane texture images in order to automate the process of separation of sugarcane on industries according to the type of cut (manual or mechanic) that passes throug the mat. It made a contextualization of the area of image processing and texture analysis, besides the presentation of some methods for feature extraction. Will be used the method known as Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and this work presents the characteristics, besides the benefits and disadvantages of the method. Several tests will be made on two different images databases, including the very basis of sugarcane images and a more detailed analysis will be made on the results.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectAnálise de texturapt_BR
dc.subjectExtração de característicaspt_BR
dc.subjectGrey-level co-occurrence matrixpt_BR
dc.subjectMétodos estatísticospt_BR
dc.subjectClassificação de imagenspt_BR
dc.subjectTexture analysispt_BR
dc.subjectFeature extractionpt_BR
dc.subjectStatistical methodspt_BR
dc.subjectImage classificationpt_BR
dc.titleUso de matrizes de co-ocorrências para classificação automática de imagens de cana- de-açúcar.pt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Castro, Cristiano Leite de
dc.contributor.referee1Coutinho, Gabriel Chaves Afonso
dc.contributor.referee1Lacerda, Wilian Soares
dc.description.resumoEsse trabalho é um estudo e aplicação de uma técnica para extração de características nas imagens de textura de cana, com o objetivo de automatizar o processo de separação da cana nas indústrias de acordo com o tipo de corte (manual ou mecânico) do pedaço que passa pela esteira. É feito uma contextualização da área de processamento de imagens e análise de texturas, além da apresentação de alguns métodos para extração de características. Será utilizado o método conhecido como Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) e esse trabalho apresentará as características, além das vantagens e desvantagens do método. Vários testes serão feitos sobre duas bases de imagens diferentes, incluindo a própria base de imagens de cana-de-açúcar e uma análise mais detalhada será sobre os resultados obtidos.pt_BR
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