Auxílio à pesquisa 18/15652-7 - Segmentação de imagens, Morfologia matemática - BV FAPESP
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Segmentação de imagens baseada em restrições de formas por meio dos últimos levelings

Processo: 18/15652-7
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Wonder Alexandre Luz Alves
Beneficiário:Wonder Alexandre Luz Alves
Instituição Sede: Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Vergueiro. São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Maria Lucia Cardillo Corrêa Giannella ; Ronaldo Fumio Hashimoto ; Sidnei Alves de Araújo
Assunto(s):Segmentação de imagens  Morfologia matemática 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Árvores de Componentes | Árvores de formas | Morfologia Matemática | Processamento de imagens com grafos | segmentação de imagens | Últimos levelings | Processamento e análise de imagens

Resumo

Geralmente, um problema tipico de análise de imagens consiste de cinco etapas básicas, sendo elas: aquisição; pré-processamento; segmentação; representação e descrição; reconhecimento e interpretação. Dentre estas, destaca-se a segmentação de imagens, uma etapa que consiste particionar o domínio da imagem de forma a demarcar os objetos de interesse na imagem.Por isso, temos que ter em mente que uma segmentação imprecisa pode comprometer os resultados da análise, além do mais, a complexidade da cena analisada e as características particulares de cada objeto tornam a tarefa de segmentação extremamente complexa, tendo em vista que esses objetos representam na pratica órgãos, pessoas, células, caracteres, veículos e outros.Na maiorias dos problemas práticos de análise de imagens é conhecido à priori a forma dos objetos de interesse.Por isso, é altamente desejável incorporar tal conhecimento nos modelos e algoritmos mas isso não é uma tarefa trivial.Neste contexto, pretende-se explorar um framework baseado em operadores residuais definido no âmbito da Morfologia Matemática para resolver problemas de análises de formas. Assim, em continuidade ao projeto regular "Análise de formas por meio dos últimos levelings", financiado pela FAPESP (processo nº 2016/02547-5), o presente projeto tem como objetivo dar prosseguimento aos estudos sobre métodos de análise de formas baseados em últimos levelings. (AU)

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Publicações científicas (8)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MORIMITSU, ALEXANDRE; PASSAT, NICOLAS; ALVES, WONDER A. L.; HASHIMOTO, RONALDO F.. Efficient component-hypertree construction based on hierarchy of partitions. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 135, p. 30-37, . (18/15652-7, 15/01587-0)
LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE; GOBBER, CHARLES FERREIRA; DA SILVA, DENNIS JOSE; MORIMITSU, ALEXANDRE; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO; MARCOTEGUI, BEATRIZ; BURGETH, B; KLEEFELD, A; NAEGEL, B; PASSAT, N; et al. Ultimate Levelings with Strategy for Filtering Undesirable Residues Based on Machine Learning. MATHEMATICAL MORPHOLOGY AND ITS APPLICATIONS TO SIGNAL AND IMAGE PROCESSING, ISMM 2019, v. 11564, p. 13-pg., . (18/15652-7)
GOBBER, CHARLES F.; HASHIMOTO, RONALDO F.; ALVES, WONDER A. L.. An efficient algorithm to update non-flat and incremental attributes in morphological trees. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 163, p. 8-pg., . (15/22308-2, 18/15652-7)
SILVA, DENNIS J.; ALVES, WONDER A. L.; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO. Incremental bit-quads count in component trees: Theory, algorithms, and optimization. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 129, p. 33-40, . (18/15652-7, 15/01587-0)
ALVES, WONDER A. L.; GOBBER, CHARLES F.; SILVA, DENNIS J.; MORIMITSU, ALEXANDRE; HASHIMOTO, RONALDO F.; MARCOTEGUI, BEATRIZ. Image segmentation based on ultimate levelings: From attribute filters to machine learning strategies. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 133, p. 264-271, . (18/15652-7, 15/01587-0)
MORIMITSU, ALEXANDRE; LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE; SILVA, DENNIS JOSE; GOBBER, CHARLES FERREIRA; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO; COUPRIE, M; COUSTY, J; KENMOCHI, Y; MUSTAFA, N. Minimal Component-Hypertrees. DISCRETE GEOMETRY FOR COMPUTER IMAGERY, DGCI 2019, v. 11414, p. 12-pg., . (18/15652-7)
DA SILVA, DENNIS JOSE; LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE; MORIMITSU, ALEXANDRE; GOBBER, CHARLES FERREIRA; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO; BURGETH, B; KLEEFELD, A; NAEGEL, B; PASSAT, N; PERRET, B. Incremental Bit-Quads Count in Tree of Shapes. MATHEMATICAL MORPHOLOGY AND ITS APPLICATIONS TO SIGNAL AND IMAGE PROCESSING, ISMM 2019, v. 11564, p. 12-pg., . (18/15652-7, 15/01587-0)
MORIMITSU, ALEXANDRE; LUZ ALVES, WONDER ALEXANDRE; DA SILVA, DENNIS JOSE; GOBBER, CHARLES FERREIRA; HASHIMOTO, RONALDO FUMIO; BURGETH, B; KLEEFELD, A; NAEGEL, B; PASSAT, N; PERRET, B. Incremental Attribute Computation in Component-Hypertrees. MATHEMATICAL MORPHOLOGY AND ITS APPLICATIONS TO SIGNAL AND IMAGE PROCESSING, ISMM 2019, v. 11564, p. 12-pg., . (18/15652-7, 15/01587-0)

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