Análise de características em imagens digitais na tarefa de segmentação interativa

• Autor(a) principal: Faccio, Thiago Amorim de [UNESP]
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/193203
• topic: Segmentação interativa de imagens; Análise de features; Método das coordenadas de laplace; Processamento digital de imagens; Detector de bordas; Interactive image segmentation; Features analysis; Laplacian coordinates; Digital image processing; Edge detector

A tarefa de segmentação de imagem está presente em diversos programas e aplicativos ao alcance de qualquer usuário de tecnologia. Apesar disso, pouco se fala sobre o funcionamento desta ferramenta, isto é, como ela é realmente executada quando levado em consideração não simplesmente o ponto de vista gráfico, mas também o processo matemático e computacional por trás desse tipo de tarefa. Visto isso, este trabalho faz uma breve abordagem sobre a matemática e as metodologias que regem técnicas de Processamento Digital de Imagens, com foco em métodos de Segmentação Interativa, e busca por meio do estudo de diferentes métodos clássicos, alcançar melhorias nos resultados deste tipo de tarefa. Tem-se como objetivo obter maior precisão na realização de segmentações através da análise de novas características extraídas da imagem, as quais são adotadas como elementos de entrada para o cálculo dos pesos do grafo associado à segmentação do método das Coordenadas de Laplace. A proposta analisou diferentes composições de features (bandas) de realce dos objetos e bordas de uma imagem, sendo essas bandas resultantes de técnicas como, por exemplo, modelos de mistura gaussiana, o algoritmo expectation–maximization, detector de bordas Canny, funções de distância local, entre outras. Assim, almejou-se atingir melhores resultados tanto do ponto de vista quantitativo, a partir de métricas de aferição de partições tais como o Rand Index (RI), Variation ou Information (VoI) e o Dice Coefficient (DICE), como também em termos qualitativos, seja para imagens com poucas marcações de entrada fornecidas pelo usuário ou com riqueza das mesmas.