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A segmentação é uma parte fundamental do processo de particionamento do espaço de dados em regiões salientes e é um pré-requisito para processos subsequentes como reconhecimento de objetos e interpretação de cena. A etapa de segmentação de imagens e a eficiência com que é realizada afeta diretamente a performance de um sistema automático de análise de imagem. A grande maioria dos algoritmos de segmentação existentes trabalha com características como cor e luminosidade sem levar em consideração os micro-padrões de textura formados pela combinação destas características. Inicialmente motivada como ferramenta de segmentação de paisagens em fotos aéreas e de satélite a análise de textura tem sido estudada por um longo período de tempo usando muitas abordagens distintas. Vários métodos realizam a análise de textura sobre estatísticas de segunda ordem de pixels ou componentes espectrais presentes na imagem. Estudos sobre padrões de textura presentes em imagens tem revelado que a informação sobre a textura de um determinado objeto pode ser tão específica a ponto de poder ser utilizada, não só para a discriminação de regiões, mas também para a identificação de objetos em uma cena. O presente trabalho discute as diversas questões e problemas envolvendo o processamento e a discriminação de texturas em imagens digitais e propõe métodos de segmentação utilizando uma abordagem não-supervisionada com redes neurais artificiais