[ca] Un objectiu molt perseguit per investigadors en el món del processament de la imatge és el reconeixement automàtic d'entitats semàntiques en una imatge digital (objectes, persones, ...). Moltes de les entitats semàntiques que es volen reconèixer de forma automàtica tenen zones similars i/o simètriques. Per tant, saber si dues zones d'una imatge són similars o simètriques podria ajudar en els algoritmes de reconeixement automàtic d'aquestes entitats. L'objectiu d'aquest projecte és donar una mesura de similitud i una mesura de simetria entre regions, per tal que es pugui aprofitar per al reconeixement automàtic d'entitats semàntiques. En primer lloc es va buscar informació sobre les diverses maneres de mesurar la similitud i la simetria. Després de la investigació es va decidir utilitzar quatre característiques que permetrien analitzar les regions de les imatges: la Compactació, l'Excentricitat, la Solidesa i els Descriptors de Fourier. Es va buscar i programar el càlcul d'aquestes característiques. Es va determinar i programar una distància entre cada una de les característiques i es va utilitzar aquesta distància per generar una mesura de similitud i una mesura de simetria. Es van buscar imatges tant artificials (creades per computador) com reals, es van separar en regions i es va utilitzar el càlcul de similitud i simetria en totes les parelles de regions. Finalment, es van analitzar els resultats i es va poder generar les mesures de similitud i de simetria utilitzant les característiques estudiades. Les mesures de similitud i simetria permeten obtenir uns bons resultats (tot i no ser uns resultats perfectes) ja que discriminen moltes de les regions que no són similars o simètriques a la vegada que regions similars o simètriques tenen valors baixos en les mateixes mesures.

[en] One of the most important subjects researchers around the world are trying to solve on image processing is the semantic entities automatic recognition on a digital image (like objects, people, etc.). A lot of these semantic entities that are trying to be automatically recognized have similar and/or symmetric regions. Knowing if two regions are similar or symmetric could be helpful on the automatic recognition algorithms used for detecting those entities. This projects target is to find a similarity and symmetry measure between regions so it can be used on the semantic entities automatic recognition. The first step was to search for different ways to measure similarity and symmetry. Afterwards, it was decided to use four features which could be used to analyze the image's regions: Compaction, Eccentricity, Solidity and Fourier Descriptors. These features' calculation was searched and programmed. The next step was to determine and implement a distance between each one of the features and the distance was used to create a similarity measure and also a symmetry measure. Some pc-created images and some real images were found, then they were separated into regions and the similarity and symmetry calculus were applied on every pair of regions. Finally, the results were analyzed and the similarity and symmetry measures were created using the four studied features. Good results have been obtained using the similarity and symmetry measures (even though they are not perfect results) because using them it is possible to identify most of the non-similar and non-symmetric regions as well as to get low values for the measures on the similar or symmetric ones.