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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)