Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Segmentação por Crescimento de Região
Técnica que parte de pontos iniciais (sementes) e agrega os pixels vizinhos de acordo com critérios de similaridade (cor, textura, intensidade) para formar regiões homogêneas.
Segmentação por Fusão de Regiões
Abordagem que começa com uma supersegmentação inicial (por exemplo, em grade) e funde iterativamente as regiões adjacentes mais similares de acordo com um critério predefinido.
Watershed
Algoritmo de segmentação que trata a imagem como um relevo topográfico, inundando as bacias a partir de marcadores para delimitar as fronteiras entre as regiões.
SLIC (Simple Linear Iterative Clustering)
Algoritmo de supersegmentação que gera superpixels compactos e quase-regulares adaptando o K-Means a um espaço 5D (CIELAB + coordenadas x,y) com uma ponderação distância-cor.
Espaço de Características (Feature Space)
Representação multidimensional onde cada pixel é um vetor de seus atributos (ex: RGB, Lab, textura), sobre a qual os algoritmos de agrupamento operam para a segmentação.
Critério de Ward
Método de ligação para o agrupamento hierárquico que minimiza a variância total intra-cluster, fundindo a cada etapa os dois clusters que provocam o menor aumento dessa variância.
Supersegmentação
Fenômeno onde um algoritmo de agrupamento produz um número excessivo de segmentos, muitas vezes mais finos do que os objetos de interesse reais na imagem, necessitando de uma etapa de fusão posterior.
Segmentação Baseada em Kernel (Kernel-based Segmentation)
Abordagem de agrupamento que utiliza funções kernel para projetar os pixels em um espaço de maior dimensão onde os clusters não-linearmente separáveis se tornam linearmente separáveis.