Comparação e desenvolvimento de algoritmos de transformada de distância euclidiana e aplicações
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2004 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03012018-112511/ |
Resumo: | A Transformada de Distância (TD) é um operador geral que constitui a base de diversos algoritmos em visão computacional e geometria discreta, com grande poder de aplicação prática. No entanto, todos os diversos algoritmos ótimos para o cálculo da TD euclideana (TDE) exata surgiram apenas a partir da década de 1990. Não estava claro quais são os melhores algoritmos de de TDE exata, nem mesmo se realmente são exatos. Além disso, a implementação de tais métodos não é trivial e muitas vezes difícil de ser realizada eficientemente a partir da descrição nos artigos. Neste trabalho, são comparados experimentalmente e teoricamente os principais algoritmos de TDE, visando-se obter conclusões mais sólidas das diferenças de desempenho e exatidão de cada um. Os algoritmos também são descritos de maneira unificada e inédita nesta dissertação. Tais realizações são essenciais não só na teoria, mas também para viabilizar a aplicação prática dos algoritmos rápidos de TDE. |
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Comparação e desenvolvimento de algoritmos de transformada de distância euclidiana e aplicaçõesNot availableNão disponívelNot availableA Transformada de Distância (TD) é um operador geral que constitui a base de diversos algoritmos em visão computacional e geometria discreta, com grande poder de aplicação prática. No entanto, todos os diversos algoritmos ótimos para o cálculo da TD euclideana (TDE) exata surgiram apenas a partir da década de 1990. Não estava claro quais são os melhores algoritmos de de TDE exata, nem mesmo se realmente são exatos. Além disso, a implementação de tais métodos não é trivial e muitas vezes difícil de ser realizada eficientemente a partir da descrição nos artigos. Neste trabalho, são comparados experimentalmente e teoricamente os principais algoritmos de TDE, visando-se obter conclusões mais sólidas das diferenças de desempenho e exatidão de cada um. Os algoritmos também são descritos de maneira unificada e inédita nesta dissertação. Tais realizações são essenciais não só na teoria, mas também para viabilizar a aplicação prática dos algoritmos rápidos de TDE.The Distance Transform (DI\') is a general operator forming the basis of many algorithms in computer vision and geometry, with great potential for practical applications. Howover, ali the various optimal optimal algorithms for the computation of the exact Euclidean DT (EDT) were proposed only in the 1990 decade. Until now, it was not clear which are the best exact EDT algorithms, nor even if they are really exact. Moreover, their implementation is non-trivial and often difficult to perform efficiently using only the descriptions in the original papers. In this work, the main EDT algorithms are compared in theory and practice. in an effort to reach more Kolid conclusions of their differeces in speed and their exactness. These realizations are essential not only in theory, but also to increase the applicability of bleeding-edge TDE algorithms.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBruno, Odemir MartinezFabbri, Ricardo2004-08-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03012018-112511/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-19T20:50:39Zoai:teses.usp.br:tde-03012018-112511Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T20:50:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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