@Article{SoaresKortFons:2016:ImDiSe,
               author = "Soares, Anderson Reis and Korting, Thales Sehn and Fonseca, Leila 
                         Maria Garcia",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Improvements of the divide and segment method for parallel image 
                         segmentation",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2016",
               volume = "68",
               number = "6",
                pages = "1113--1122",
             keywords = "Image Segmentation, Parallel, Graph Theory, 
                         Segmenta{\c{c}}{\~a}o de Imagens, Processamento em Paralelo, 
                         Teoria dos Grafos.",
             abstract = "Remote Sensing is an important source of data about the dynamics 
                         of Earths land and oceans, but retrieve information from this 
                         technique, is a challenge. Segmentation is a traditional method in 
                         remote sensing, which have a high computational cost. An 
                         alternative to suppress this problem is use parallel approaches, 
                         which split the image into tiles, and segment each one 
                         individually. However, the divisions among tiles are not natural, 
                         which create inconsistent objects. In this work, we extended our 
                         previous work, which used non-crisp borders computed based on 
                         graph-theory. By applying this non-crisp line cut, we avoid the 
                         post-processing of neighboring regions, and therefore speed up the 
                         segmentation. RESUMO: Sensoriamento Remoto {\'e} uma importante 
                         fonte de dados sobre a din{\^a}mica da superf{\'{\i}}cie e dos 
                         oceanos. Contudo extrair informa{\c{c}}{\~a}o e obter 
                         conhecimento atrav{\'e}s dessa t{\'e}cnica {\'e} um desafi o. A 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o {\'e} um m{\'e}todo tradicional em 
                         Sensoriamento Remoto, que apresenta um grande custo computacional. 
                         Uma alternativa para suprimir esse problema {\'e} a 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de abordagens que se valem do processamento 
                         em paralelo, dessa forma a imagem {\'e} dividida em blocos e cada 
                         um {\'e} segmentado individualmente. Entretanto, a forma para 
                         divis{\~a}o dos blocos n{\~a}o {\'e} natural, resultando em 
                         objetos inconsistentes. Nesse artigo, s{\~a}o apresentados alguns 
                         avan{\c{c}}os dos nossos trabalhos anteriores, por meio de bordas 
                         adaptativas obtidas atrav{\'e}s de m{\'e}todos desenvolvidos 
                         para grafos. Aplicando as bordas adaptativas, foi 
                         poss{\'{\i}}vel evitar a cria{\c{c}}{\~a}o de objetos 
                         inconsistentes e o uso de algoritmos de p{\'o}s-processamento e, 
                         consequentemente, reduzir o tempo de processamento.",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "en",
           targetfile = "soares2016improvements-1.pdf",
        urlaccessdate = "2024, Apr. 29"
}