Para o primeiro Survey escolhi o método de análise de imagens conhecido como Matiz de Co-ocorrência, do inglês cooccurrence matrix, muitas vezes também referido pela sigla GLCM (gray-level cooccurrence matrix). O motivo desta escolha foi ter encontrado o artigo de R. M. Haralick, K. Shanmugam e I. Dinstein, de 1973, entre os 100 artigos mais acessados da IEEE Xplorer, 35 anos depois de sua publicação.
No artigo em que os três pesquisadores descreveram este método de processamento de imagens não aparece o termo utilizado hoje, que só foi adotado na década seguinte. Num próximo post pretendo falar um pouco do seu funcionamento, mas por hora vamos ao Survey.
Para as palavras-chave “cooccurrence matrix”, em setembro de 2008
Google Scholar enumerou 1.010 artigos (este número é superestimado, já que este buscador repete alguns artigos, mas é interessante para comparar com ocorrências de outros métodos). 302 destes artigos são dos últimos 5 anos.
O Google sugere ainda uma outra forma de grafia: “co-occurrence matrix”, mas esta não aparece nos portais de pesquisa das revistas, dando a entender que não seria aceito nas editoras como a forma correta.
O Scielo não apresentou nenhuma ocorrência.
A BDTD (biblioteca brasileira de teses e dissertações) apresentou apenas uma ocorrência: uma tese de doutorado escrita em francês.
O ScenceDirect enumerou 30 artigos: Um deles tratava de uma técnica com o mesmo nome, mas não relacionada ao processamento de imagens; 18 trabalhos eram essencialmente metodológicos, sem aplicação prática; 6 eram aplicados à medicina, 2 a controle de qualidade; 3 eram aplicados a sensoriamento remoto.
O IEEE Xplorer mostrou 98 artigos, a maioria de comprovação de validade ou melhoria no método. Entre as aplicações apareceram medicina, sensoriamento remoto, controle de qualidade e biomedicina. Apareceram também algumas variações do termo que fazem referência a um método parecido, mas para imagens de vídeo.
Para resumir
Num apanhado geral nota-se que há mais pesquisas sobre o método em si e suas implicações teóricas do que sobre aplicações prática. No campo das aplicações a medicina, principalmente o diagnóstico por imagens, está em primeiro lugar, seguida pelo sensoriamento remoto.
Até mais!
