PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS, ENGENHARIA ELÉTRICA - UNIFAP – 25 DE MARÇO DE 2024, MACAPÁ, AP
Limiarização por método de Otsu na segmentação de
fissuras estruturais em imagens
Lucas da Silva Mota, DCET, UNIFAP, Macapá-AP, email: lucasmota852ee@gmail.com; Victon Willany Mesquita Garros, DCET, UNIFAP, Macapá-AP, email:
victon.gr@gmail.com
Lucas da Silva Mota e Victon Willany Mesquita Garros
Resumo— O artigo aborda a aplicação de uma técnica de
Processamento Digital de Imagens (PDI) na segmentação de
imagens de fissuras estruturais em edificações, oferecendo
contribuições para a manutenção preditiva e o monitoramento
estrutural. A técnica utilizada é a limiarização combinado com o
Método de OTSU, para selecionar automaticamente o limiar
ideal para maximizar a detecção de problemas. A combinação
dessas técnicas possibilita uma análise mais precisa e eficiente das
imagens, identificando com maior precisão áreas problemáticas
que requerem atenção e manutenção.
Palavras-Chave— método de Otsu; limiarização; PDI.
Abstract— The article discusses the application of a Digital
Image Processing (DIP) technique in segmenting images of
structural cracks in buildings, providing contributions to
predictive maintenance and structural monitoring. The technique
used is thresholding combined with the Otsu Method, to
automatically select the ideal threshold to maximize problem
detection. The combination of these techniques enables a more
precise and efficient analysis of images, identifying problematic
areas that require attention and maintenance with greater
accuracy.
Keywords— Otsu Method; thresholding; DIP.
I.
INTRODUÇÃO
As técnicas de PDI se configuram como uma alternativa
excelente para a detecção de problemas estruturais em
edificações. Com a crescente complexidade das estruturas e a
necessidade de garantir sua segurança e durabilidade, o PDI
surge como uma ferramenta valiosa para identificar e avaliar
potenciais problemas de forma rápida e precisa. A realização
da limiarização com o método de Otsu torna possível realizar
uma análise mais clara das imagens selecionadas,
segmentando as áreas problemáticas que requerem atenção e
manutenção.
II.
LIMIARIZAÇÃO POR MÉTODO DE OTSU
Em processamento digital de imagens, a limiarização
(thresholding) é um processo que tem como base a separação
de uma imagem em dois grupos, fundo e objeto. Dado um
histograma de intensidade que representa uma imagem, f(x,y),
em escala de níveis de cinza, o processo seleciona um limiar
(T) entre o fundo escuro e o objeto claro, transformando todos
os pixels com valor abaixo desse limiar em pretos e os que são
igual ou maior que T em brancos. O resultado é uma imagem
segmentada, g(x,y), descrita por
Fig. 1.
Histogramas de intensidade de uma imagem de entrada em tons de
cinza e de sua resultante binarizada pós-limiarização.
Quando o limiar T depende apenas do valor de intensidade
f(x,y) do pixel em questão, sendo uma constante fixa por toda
a imagem, considera-se que é um limiar global. O limiar pode
ser visto como uma função T=T(x,y,p(x,y),f(x,y)), onde f(x,y)
é o tom de cinza no ponto (x,y) e p(x,y) indica uma
propriedade local desse ponto.
O método de Otsu é um algoritmo de limiarização
que busca determinar os melhores valores do limiar para que
uma imagem seja separada entre as classes fundo e objeto,
sendo preferível em imagens que podem ser divididas com um
único valor ideal. Desta forma, esta técnica é principalmente
utilizada na segmentação de regiões de interesse em imagens,
as quais necessitam de um pré-processamento para que se
obtenha a precisão desejada na segmentação. A figura 2
mostra as etapas da linearização pelo método de Otsu a partir
de uma imagem de entrada com fissuras em uma parede, a
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figura 3 apresenta a imagem resultante com as bordas das
fissuras destacadas sobre a imagem original.
III.
CONCLUSÕES
A limiarização global pelo método de Otsu se mostra uma
alternativa simples na segmentação de imagens, podendo ser
aplicada em situações que demandem de uma visualização
mais clara de algum objeto ou região de interesse da imagem,
como no exemplo mencionado neste artigo, onde as
rachaduras de uma parede são destacadas. No entanto, é válido
ressaltar que apenas o pré-processamento seguido da
limiarização podem não ser o suficiente para o tratamento
adequado das imagens em situações que dificultam a obtenção
de um limiar ideal, nestes cenários pode ser preferível a
utilização de ferramentas mais complexas de segmentação e
manipulação de elementos da imagem, baseadas em deep
learning e redes neurais.
REFERÊNCIAS
[1]
[2]
[3]
Fig. 2.
Fig. 3.
Passos da linearização: a) imagem original de entrada; b) imagem
em tons de cinza; c) imagem binarizada após limiarização.
Sobreposição das bordas da imagem resultante da binarização
sobre a imagem original..
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