| Processo: | 19/13165-4 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2020 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Afonso Paiva Neto |
| Beneficiário: | Afonso Paiva Neto |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Processamento de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Blood Vessel Detection | Image Alignment | Optimal transport | Retinal Image Registration | Processamento de Imagens |
Resumo
O transporte ótimo surgiu como uma ferramenta promissora e útil para suportar aplicações modernas de processamento de imagens, como imagens médicas e visualização científica. De fato, a teoria ótima do transporte permite uma grande flexibilidade na modelagem de problemas relacionados ao registro de imagens, já que diferentes recursos de otimização podem ser usados com sucesso, bem como a escolha de modelos adequados para alinhar as imagens. Neste artigo, apresentamos uma estrutura automatizada para o registro de imagens de fundo que unifica a teoria de transporte ideal, ferramentas de processamento de imagens e esquemas de correspondência de gráficos em uma metodologia funcional e concisa. Dadas duas imagens de fundo ocular, construímos gráficos representativos que incorporam em suas estruturas informações espaciais e topológicas dos vasos sanguíneos do olho. Os gráficos produzidos são então usados como entrada pelo nosso modelo de transporte ótimo para estabelecer uma correspondência entre seus conjuntos de nós. Finalmente, transformações geométricas são realizadas entre as imagens, de modo a realizar a tarefa de registro corretamente. Nossa formulação baseia-se na sólida base matemática do transporte ideal como um problema de otimização restrita, sendo também robusta ao lidar com outliers criados durante a fase de correspondência. Demonstramos a precisão e eficácia do presente quadro em todo um conjunto abrangente de comparações qualitativas e quantitativas contra vários métodos de última geração influentes em várias bases de dados de imagens de fundo de olho. (AU)
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