Segmentação de Texturas Monocromáticas usando Transformada Wavelet Packet

Este trabalho propõe uma nova metodologia nãosupervisionada para segmentação de imagens de textura monocromáticas. As características utilizadas para agrupar os pixels são obtidas através da Transformada Wavelet Packet. Para realizar a clusterização são utilizados dois algoritmos: ARIA e k-means. O primeiro tem a função de inicializar os valores dos protótipos dos clusters, cabendo ao segundo finalizar a segmentação. Dessa forma é possível diminuir as desvantagens da inicialização aleatória e da determinação do número de agrupamentos existentes na implementação padrão do k-means, sem elevar significativamente o custo computacional.