Códigos de vizinhança para representação de imagens binárias e suas aplicações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30518
Resumo: SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório, também é conhecida em citações bibliográficas por: TENÓRIO, Denise Jaeger
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Os operadores de vizinhança introduzidos em trabalhos anteriores implementavam a extração de borda e uma versão limitada da dilatação e erosão, uma vez que não era possível escolher a máscara usada por essas operações. Os operadores foram ajustados segundo as funções fundamentais de morfologia matemática usando Códigos de Vizinhança, introduzindo a escolha da máscara, o que permitiu recriar as funções de erosão, dilatação, hit-or-miss e seus derivados. No cenário de visão computacional, foram usados os Códigos de Vizinhança para extrair descritores de imagens binárias, usados no problema de reconhecimento de caracteres manuscritos. Além dos descritores, será mostrada uma estrutura de múltiplos classificadores alimentada pelos descritores para o reconhecimento de caracteres manuscritos.Neighborhood Coding is a binary image representation method based on pixels connection. Previous publications presented the Coding and its applications: lossless binary image compression, shape recognition, handwriting recognition, and Neighborhood Operators. The current dissertation shows their limitations and proposes new solutions. We suggest a new way to perform lossless binary image compression. The rates are as good as the known methods GIF, PNG, and JBIG.The Neighborhood Operators presented in previous publications implement border extraction and a limited version of erosion and dilation; since it was not possible to choose the mask. The Neighborhood Operators were adjusted according to the mathematical morphology transformations; we reproduced the dilation, erosion and hit-or-miss operators using Neighborhood Coding with a dynamic mask. Regarding computer vision, we can use Neighborhood Coding to extract binary image descriptors, applied to handwriting recognition. Besides the descriptors, we present a multiple classifier system that uses the descriptors as inputs for handwriting recognition.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessProcessamento de imagemVisão computacionalCódigos de vizinhança para representação de imagens binárias e suas aplicaçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Denise Jaeger Tenório Suassuna.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Denise Jaeger Tenório Suassuna.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1352https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/30518/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Denise%20Jaeger%20Ten%c3%b3rio%20Suassuna.pdf.jpg67f6bf999ce42d08b6f451db6d23be1dMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Denise Jaeger Tenório Suassuna.pdfDISSERTAÇÃO Denise Jaeger Tenório Suassuna.pdfapplication/pdf1413586https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/30518/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Denise%20Jaeger%20Ten%c3%b3rio%20Suassuna.pdf6e5cfd774d70984d27f4d19463134cc7MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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