No abstract

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In computer vision, gradient-based tracking is usually performed from monochromatic inputs. However, a few research studies consider the influence of the chosen color-tograyscale conversion technique. This paper evaluates the impact of these conversion algorithms on tracking and homography calculation results, both being fundamental steps of augmented reality applications. Eighteen color-to-greyscale algorithms were investigated. These observations allowed the authors to conclude that the methods can cause significant discrepancies in the overall performance. As a related finding, experiments also showed that pure color channels (R, G, B) yielded more stability and precision when compared to other approaches.

Resumo O objetivo deste trabalho é apresentar um método de segmentação e contagem de células somáticas de leite bovino para imagens obtidas diretamente do microscópio óptico por meio de uma proposta de limiarização automática. Para fins de verificar eficiência da técnica, o método de limiarização proposto foi comparado com dois métodos de limiarização reconhecidos pela literatura. A correlação obtida entre a contagem manual de referência e os métodos de limiarização testados foi de 0,98, 0,71 e 0,12, respectivamente. O método proposto apresentou correlação aceitável demonstrando eficiência deste algoritmo para limiarização e contagem de células somáticas e outras aplicações similares. Palavras-chave: microscópio; limiarização de Rosin; limiarização de Otsu.