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Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental

versão impressa ISSN 1415-4366versão On-line ISSN 1807-1929

Resumo

SENA JUNIOR, Darly G. de; PINTO, Francisco de A. de C.; GOMIDE, Reinaldo L.  e  TEIXEIRA, Mauri M.. Avaliação de métodos automáticos de limiarização para imagens de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda. Rev. bras. eng. agríc. ambient. [online]. 2003, vol.7, n.2, pp.359-366. ISSN 1415-4366.  http://dx.doi.org/10.1590/S1415-43662003000200030.

Um dos passos fundamentais no processamento de imagens para um sistema de visão artificial é a segmentação dos objetos de interesse na cena, e um dos métodos mais utilizados é a limiarização, em especial quando o objetivo é agrupar os pixels em duas classes. Neste método, o valor do limiar determina o número de pixels atribuídos a cada classe, além de influenciar a dimensão e a forma dos objetos nas imagens segmentadas. A utilização de métodos automáticos para definição do limiar, não só evitaria a influência de operadores mas, também, tornaria mais rápida a escolha dos limiares no campo, onde a variação da iluminação influencia os valores dos pixels. Este trabalho objetivou implementar e avaliar dois métodos automáticos de limiarização para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho. Foram utilizadas imagens de plantas atacadas e não-atacadas, em três épocas, correspondendo a diferentes dias após a infestação. As plantas foram reunidas em três grupos de 10, sendo as imagens de cada grupo obtidas sob uma intensidade luminosa diferente. As imagens processadas com o índice do excesso de verde normalizado foram limiarizadas, automaticamente, e comparadas com a limiarização manual das mesmas imagens. Os resultados obtidos pelos dois métodos automáticos de limiarização foram satisfatórios, apresentando média acima de 99% de exatidão global, evidenciando-se, portanto, que ambos os métodos têm potencial para serem utilizados em um sistema de identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho.

Palavras-chave : processamento de imagens; visão artificial; agricultura de precisão.

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