Este trabalho concentra-se nos m todos de dete o de bordas e segmenta o de imagens de textura, bem como na sua efic cia atrav s de compara es. A an lise de textura, diferentes modelos de textura, um novo m todo e v rios m todos existentes de segmenta o de textura, m todos de dete o de bordas (por exemplo, Sobel, Canny, Susan e m todos estat sticos, etc.), t cnicas de agrupamento (hier rquicas e k-means) e redes neurais feed forward, como mapas auto-organizados, foram sistematicamente investigados e explorados. apresentada uma breve vis o geral destes m todos e dos resultados da sua implementa o. Como contribui o, foi desenvolvida, testada e apresentada uma nova t cnica estat stica de segmenta o de texturas baseada numa rede neural de propaga o para a frente. Acredita-se que este novo m todo seja capaz de realizar uma segmenta o mais precisa em imagens com m ltiplas texturas do que qualquer outra t cnica existente.
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