Optimal sensing matrices

Recognition of Soybean Diseases Using Machine Learning Techniques Based on Segmentation of Images Captured By UAVs

“…O SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) foi introduzido por [12] e é uma adaptação do método de agrupamento k-means para geração de superpixels. O algoritmo superpixel SLIC agrupa locais de pixels no espaço 5-D definido por L, a, b (valores da escala CIELAB de cor) e as coordenadas x e y dos pixels [12] e [13].…”

“…O SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) foi introduzido por [12] e é uma adaptação do método de agrupamento k-means para geração de superpixels. O algoritmo superpixel SLIC agrupa locais de pixels no espaço 5-D definido por L, a, b (valores da escala CIELAB de cor) e as coordenadas x e y dos pixels [12] e [13]. Para tanto, tendo a imagem de entrada, realiza-se o particionamento da imagem em regiões, definindo-se o número k correspondente a quantidade de superpixels, levando cada superpixel a ter aproximadamente pixels, onde N é o número de pixels da imagem.…”

“…Assim, os centros do superpixel são movidos para locais com baixa magnitude de gradiente, numa vizinhaça 3x3, para evitar que um superpixel tenha seu centróide colocado sobre regiões de borda e para reduzir as chances dele conter pixels ruidosos. Posteriormente, no passo de atribuição, cada pixel i é associado com o centro mais próximo do agrupamento, cuja região de busca se sobrepõe à sua localização; esta é a chave para acelerar esse algoritmo, pois ao limitar o tamanho da região da busca, reduz-se significativamente o número de cálculos de distância, o que resulta em uma vantagem de velocidade significativa sobre o agrupamento k-means convencional, no qual cada pixel deve ser comparado com todos os centros de agrupamento [12]. O processo anteriormente descrito só é possível através da introdução da medida de distância D, a qual determina o centro mais próximo para cada pixel: = √( − ) 2 + ( − ) 2 + ( − ) 2 (2)…”

“…Na etapa de pós-processamento, os superpixels não representam necessariamente componentes ligados, de tal forma que o algoritmo precisa reforçar a conectividade através da re-atribuição de pixels disjuntos para superpixels próximos [12].…”

“…Por padrão, o único parâmetro de entrada do algoritmo SLIC Superpixel é o número de superpixels, de aproximadamente mesmo tamanho, k [12]. Todavia, opcionalmente é possível ajustar o parâmetro compacidade, m, que permite controlar a forma do superpixel tornando-a mais quadrada/cúbica.…”