Análise comparativa de abordagens para aprendizado de transformações imagem-a-imagem

• Autor(a) principal: Silva, Augusto Cesar Monteiro
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19022021-142206/
• topic: Aprendizado de máquina; Binarização de imagens; Convolutional neural networks; Image binarization; Image segmentation; Image-to-image transformations; Machine learning; Predição de estrutura; Redes neurais convolucionais; Segmentação de imagens; Structure prediction; Transformação imagem-a-imagem

Criar manualmente um operador de imagem para performar uma transformação imagem-a-imagem específica é uma tarefa árdua e dificil. O problema do aprendizado automático de operadores de imagens tem sido estudado através dos anos. Métodos que atacam ese problema podem ser divididos em três tipos: as abordagens tradicionais pixel-a-pixel ou janelas deslizantes, abordagens patch-a-patch que foram possibilitadas por modelos de aprendizado profundo, e abordagens orientadas a estrutura que são baseadas em técnicas gerativas. Cada abordagem possui suas vantagens e desvantagens próprias. O objetivo dessa dissertação é estudar as similaridades e diferenças dessas abordagens, tanto conceptualmente quanto experimentalmente. Particularmente, estamos interessados em entender o quanto de informação estrutural da imagem, como conectividade de linhas, é preservado. A primeira contribuição desse trabalho é um método que une as vantagens das abordagens pixel-a-pixel e patch-a-patch, que chamamos de SConvNet. A segunda contribuição é um estudo que mostra que a métrica baseada em similaridades de esqueletos é válida para avaliar binarização de documentos manuscritos de forma complementar a métricas pixel-a-pixel tradicionais. Por fim, apresentamos uma comparação experimental entre métodos representativos de cada uma das três abordagens, calculando métricas pixel-a-pixel e as métricas de similaridade de esqueletos em dois problemas de processamento de imagens (segmentação de vasos sanguineos de retina e binarização de documentos manuscritos). As melhores métricas pixel-a-pixel foram obtidas por métodos patch-a-patch, enquanto os métodos estruturais obtiveram vantagens nas métricas de similaridade de esqueletos, de forma consistente com uma inspeção visual, que mostra que as abordagens estruturais melhor preservam a estrutura geral enquanto os métodos patch-a-patch geram contornos mais precisos.