Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lopes, Fabrício Martins
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/27729
Resumo: Orientador : Luís Augusto Consularo e Maurício F. Figueiredo
id UFPR_b176604792a5f15596bc1a729a0b6aea
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/27729
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Figueiredo, Mauricio FernandesUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaConsularo, Luís AugustoLopes, Fabrício Martins2024-06-18T20:52:41Z2024-06-18T20:52:41Z2003https://hdl.handle.net/1884/27729Orientador : Luís Augusto Consularo e Maurício F. FigueiredoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em InformáticaResumo: O problema de segmentação de imagens digitais tem gerado uma grande diversidade de abordagens para solucioná-lo. Uma abordagem bastante simples, a limiarização, ainda tem sido intensivamente utilizada, por viabilizar aplicações de visão em tempo-real. No entanto, muitas vezes os critérios utilizados na limiarização dependem de atributos entrópicos ou estatísticos da imagem. Procurando investigar qual a relação destes atributos com respostas subjetivas de limiarização, este trabalho desenvolve um modelo de limiarização de imagens baseado nestas respostas, generalizando-as com um modelo resultante do treinamento de uma Rede de Funções de Base Radial (RFBR). As respostas subjetivas foram colhidas em um experimento psicofísico no qual os sujeitos são instados a escolher um limiar que separe melhor o(s) objeto(s) do fundo de uma imagem digital. Este trabalho sugere também uma avaliação de métodos automáticos de limiarização comparando as respostas destes métodos com as respostas atribuídas por sujeitos humanos. Este resultado é confrontado com as comparações entre as respostas dos humanos e as respostas do modelo RFBR, apontando para um possível grau de incerteza com que as respostas são geradas em cada método, e que permite seu uso como uma medida de desempenho de métodos automáticos.Abstract: The digital image segmentation challenge has been generating a plethora of methods and approaches. A quite simple approach, the thresholding, has still been intensively applied to enable real-time vision applications. However, the threshold criteria often depend on entropic or statistical image features. This work searches a relationship between these features and the subjective choices given by human subjects. So, an image thresholding model based on these subjective choices was developed by training a Radial Basis Functions Network (RBFN). It was implemented on web a psychophysical test on web whose purpose was to ask the subjects for a gray level threshold to give the best division between objects and background. This work also suggests a measure to evaluate automatic thresholding methods, whose answers were compared to subjective choices. Furthermore, the RBFN-modeled answers were compared to the same subjective choices. Both comparisons indicate the application of an uncertainty degree to evaluate automatic methods.xii, 115p. : il.application/pdfDisponível em formato digitalProcessamento de imagens - Técnicas digitaisReconhecimento de padrõesCiência da ComputaçãoUm modelo perceptivo de limiarização de imagens digitaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALD - LOPES, FABRICIO MARTINS.pdfapplication/pdf10682392https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/1/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf33914dd9e0eded41b6d10bae04866b59MD51open accessTEXTD - LOPES, FABRICIO MARTINS.pdf.txtExtracted Texttext/plain203703https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/2/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf.txtf93e032a4525436a2b0ed26079368dd6MD52open accessTHUMBNAILD - LOPES, FABRICIO MARTINS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1213https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/3/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf.jpg80191b8ec76d075ce8fa6c0c4a2a3b6cMD53open access1884/277292024-06-18 17:52:41.632open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/27729Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-06-18T20:52:41Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
title Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
spellingShingle Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
Lopes, Fabrício Martins
Processamento de imagens - Técnicas digitais
Reconhecimento de padrões
Ciência da Computação
title_short Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
title_full Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
title_fullStr Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
title_full_unstemmed Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
title_sort Um modelo perceptivo de limiarização de imagens digitais
author Lopes, Fabrício Martins
author_facet Lopes, Fabrício Martins
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Figueiredo, Mauricio Fernandes
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Consularo, Luís Augusto
dc.contributor.author.fl_str_mv Lopes, Fabrício Martins
contributor_str_mv Consularo, Luís Augusto
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de imagens - Técnicas digitais
Reconhecimento de padrões
Ciência da Computação
topic Processamento de imagens - Técnicas digitais
Reconhecimento de padrões
Ciência da Computação
description Orientador : Luís Augusto Consularo e Maurício F. Figueiredo
publishDate 2003
dc.date.issued.fl_str_mv 2003
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-06-18T20:52:41Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-06-18T20:52:41Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/27729
url https://hdl.handle.net/1884/27729
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.pt_BR.fl_str_mv Disponível em formato digital
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv xii, 115p. : il.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/1/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/2/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf.txt
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/27729/3/D%20-%20LOPES%2c%20FABRICIO%20MARTINS.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 33914dd9e0eded41b6d10bae04866b59
f93e032a4525436a2b0ed26079368dd6
80191b8ec76d075ce8fa6c0c4a2a3b6c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813898845094936577

Registros relacionados