Agrupamento de Imagens Baseado em uma Abordagem Híbrida entre a Otimização por Busca em Grupo e K-Means para a Segmentação Automática de Doenças em Plantas

Neste trabalho, um algoritmo de agrupamento particional híbrido entre o K-Means e a Otimização por Busca em Grupo é usado para a tarefa de segmentação automática de doenças em imagens de folhas, como parte de um sistema automático de classificação de doenças em plantas: o GSO-KM. Uma abordagem não supervisionada de agrupamento de imagens é adotada no intuito de lidar com o problema. O GSO-KM é comparado a cinco algoritmos da literatura de agrupamento de dados através do uso de doze imagens, que apresentam diferentes graus de doença, e pelo uso de quatro métricas de avaliação. A análise experimental revelou que o GSO-KM é capaz de realizar, de forma satisfatória, a tarefa de segmentação das doenças nas imagens avaliadas.