Desenvolvimento de métodos robustos para delineamento de bordas em imagens utilizando grafos

• Processo: 16/21591-5
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de agosto de 2017 - 31 de julho de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fábio Augusto Menocci Cappabianco
• Beneficiário: Fábio Augusto Menocci Cappabianco
• Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Pesq. associados: Alexandre Xavier Falcão ; Clarissa Lin Yasuda ; Fabio Augusto Faria ; Jaime Shinsuke Ide ; Jurandy Gomes de Almeida Junior ; Marcos de Sales Guerra Tsuzuki ; Paulo André Vechiatto de Miranda
• Assunto(s): Segmentação de imagens Processamento de imagens

Resumo

Delinear bordas de objetos em imagens é fundamental no contexto de diversas áreas de conhecimento, incluindo medicina e sensoriamento remoto. A segmentação de órgãos e tecidos do cérebro humano, por exemplo, consiste em um passo necessário para o estudo da origem, diagnóstico e tratamento de doenças tais como mal de Alzheimer e esquizofrenia. Já a classificação de tipos de terrenos auxilia na prevenção de desmatamentos e a medição de níveis de água na emissão de alertas de enchentes ou secas. Apesar disso, as ferramentas automáticas e semiautomáticas de delineamento de bordas existentes ainda possuem enormes deficiências ao lidar com descontinuidades, ruídos, variação de cor, intensidade e textura. Este projeto tem como objetivo estudar alternativas para as atuais metodologias de delineamento de bordas utilizando grafos a saber: live-wire, riverbed e lazywalk. Serão estudados mecanismos para aprimorar a interação com o usuário em ferramentas semiautomáticas de delineamento bi e tridimensionais, a escolha de funções para geração de pesos de arestas, a seleção de funções de propagação de caminhos em grafos e técnicas de aprendizado supervisionado para que em cada aplicação específica consiga-se identificar as bordas mais relevantes com menor esforço e acurácia. (AU)

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)

BRAGANTINI, JORDAO; MOURA, BRUNO; FALCAO, ALEXANDRE X.; CAPPABIANCO, FABIO A. M. Grabber: A tool to improve convergence in interactive image segmentation. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 140, p. 267-273, DEC 2020. Citações Web of Science: 0.

BEJAR, HANS H. C.; FERZOLI GUIMARAES, SILVIO JAMIL; MIRANDA, V, PAULO A. Efficient hierarchical graph partitioning for image segmentation by optimum oriented cuts. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 131, p. 185-192, MAR 2020. Citações Web of Science: 0.

BRAZ, CAIO DE MORAES; MIRANDA, PAULO A. V.; CIESIELSKI, KRZYSZTOF CHRIS; CAPPABIANCO, FABIO A. M. Optimum Cuts in Graphs by General Fuzzy Connectedness with Local Band Constraints. Journal of Mathematical Imaging and Vision, v. 62, n. 5, SI MAR 2020. Citações Web of Science: 0.