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Este trabalho concentra-se nos métodos de deteção de bordas e segmentação de imagens de textura, bem como na sua eficácia através de comparações. A análise de textura, diferentes modelos de textura, um novo método e vários métodos existentes de segmentação de textura, métodos de deteção de bordas (por exemplo, Sobel, Canny, Susan e métodos estatísticos, etc.), técnicas de agrupamento (hierárquicas e k-means) e redes neurais feed forward, como mapas auto-organizados, foram sistematicamente investigados e explorados. É apresentada uma breve visão geral destes métodos e dos resultados da sua implementação. Como contribuição, foi desenvolvida, testada e apresentada uma nova técnica estatística de segmentação de texturas baseada numa rede neural de propagação para a frente. Acredita-se que este novo método seja capaz de realizar uma segmentação mais precisa em imagens com múltiplas texturas do que qualquer outra técnica existente.
