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Desafios em projeto multinível de operadores morfológicos

Resumo

Projetar operadores morfológicos que apresentam bom desempenho em problemas de processamento e análise de imagens não é, em geral, uma tarefa simples. Uma abordagem útil para auxiliar o projeto de operadores é sua formulação como um problema de aprendizagem computacional: pares de imagens entrada-saída são utilizados como amostras de treinamento para gerar, via técnicas de aprendizagem computacional, um operador que procura mapear as imagens de entrada para as respectivas imagens de saída. No contexto considerado, esses operadores são caracterizados por uma função local que depende de uma vizinhança na imagem em torno do ponto a ser processado. Vizinhanças muito pequenas restringem a classe de operadores, gerando erro de restrição, e vizinhanças muito grandes resultam em imprecisão, gerando muita variância. Uma abordagem promissora recentemente proposta para balancear esses dois tipos de erro no caso de operadores binários é o projeto multinível de operadores. Nessa abordagem, o treinamento é realizado em múltiplos níveis, de forma a combinar em cada nível os resultados dos níveis anteriores. A escolha dos parâmetros dessa abordagem multinível tem sido realizada, por enquanto, manualmente. Este projeto de pesquisa pretende investigar aspectos práticos e teóricos dessa abordagem; em particular, pretende automatizar a escolha de parâmetros e estender a abordagem multinível para operadores sobre imagens em tons e cinza. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:

Publicações científicas
(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)
MONTAGNER, IGOR S.; HIRATA, NINA S. T.; HIRATA, JR., ROBERTO. Staff removal using image operator learning. PATTERN RECOGNITION, v. 63, p. 310-320, MAR 2017. Citações Web of Science: 4.

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