Como comparar duas imagens em java

Revista de Engenharia e Tecnologia ISSN 2176-7270

V. 4, No. 2, Ago/2012 Página 106

COMPARAÇÃO DE HISTOGRAMAS DE IMAGENS DIGITAIS

PARA DETERMINAÇÃO DE SIMILARIDADE EM

SEMENTES DE MILHO

Jonathan Rui de Lima (Departamento de Informática - UEPG) E-mail:

Márcio Hosoya Name (Gestão de Tecnologia da Informação - UFPR) E-mail:

Maria Salete Marcon Gomes Vaz (Departamento de Informática – UEPG) E-mail:

Luciane Henneberg (Departamento de Fitotecnia e Fitossanidade – UEPG) E-mail:

David de Souza Jaccoud Filho (Departamento de Fitotecnia e Fitossanidade – UEPG)

Rosane Falate (Departamento de Informática – UEPG) E-mail:

Resumo: Este trabalho apresenta um Software de comparação de imagens pelo uso da métrica de interseção nos

histogramas destas imagens. Para os testes iniciais, buscando a aplicabilidade de tal tecnologia no agronegócio,

foram determinadas similaridades entre sementes de milho. Foram obtidos como resultados o valor de 1,00000,

quando foram comparados os histogramas de uma mesma imagem, e o valor de 0,680135, para o caso de maior

dissimilaridade, que foi entre uma imagem base e a de uma semente de milho diferente, respectivamente,

assinalando para o possível uso deste método, na determinação de similaridades. Dessa forma, esta tecnologia

aparentemente pode ser usada em análises da área agrícola como: seleção de sementes, teste de vigor de

plântulas, determinação de textura, danos mecânicos, entre outras atividades, que demandam reconhecimento de

padrões, por um técnico, de forma visual. Uma vez que este software foi realizado em Linguagem Java®,

destaca-se ainda o uso deste em varias plataformas, ampliando sua aplicabilidade para auxílio na área de

agronegócios.

Palavras-chave: processamento digital de imagens, interseção, visão computacional.

COMPARISON OF DIGITAL IMAGE HISTOGRAMS FOR

DETERMINATION OF SIMILARITY IN CORN SEEDS

Abstract: This paper presents image comparison software by the use of the intersection metric in the histograms

of images. For the initial tests, looking for the applicability of such technology in agribusiness, we choose

determine similarities between corn seeds. The obtained results varied from 1.00000, when comparing the

histograms of the same image, to 0.680135 in case of greater dissimilarity, between a base image and a different

seed corn, respectively, pointing to the possible use of this method in determining similarities. So apparently this

technology can be used in agricultural procedures as seed selection, test seedling vigor, determination texture,

mechanical damage, and other activities that require a technician for pattern recognition in a visual way.

Furthermore, this software was done in Java®, so it can be used on multiple platforms, expanding its applicability

in the agricultural area.

Keywords: digital image processing, intersection, computer vision.

1. INTRODUÇÃO

A visão computacional e o processamento digital de imagens vêm sendo amplamente

utilizadas nas mais diversas áreas do conhecimento: astronomia, medicina, análise de

impressões digitais, reconhecimento de assinaturas, sensoriamento remoto, multimídia,

manufatura, robótica e sistemas produtivos (Rudek, Coelho e Canciglieri, 2001). Isso porque

a visão computacional procura coletar informações do mundo real, a partir de imagens, e que

sejam interessantes e desejadas por uma determinada área de conhecimento (CALVO, 2011).

A comparação de histogramas é uma das maneiras de se obter informações das

imagens (HUET e HANCOCK, 1996; HISTOGRAM COMPARISON, 2012). Um histograma

é definido como a quantificação do número de pixels para cada valor de intensidade de uma

imagem ou uma representação gráfica da distribuição de intensidade ou (GONZALEZ e

WOODS, 2002).