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Implementação eficiente dè operadores morfológicos usando técnicas dè pré-processamento

Processo: 09/04274-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2010
Vigência (Término): 31 de agosto de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ronaldo Fumio Hashimoto
Beneficiário:Alexandre Yukio Harano
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:05/00587-5 - Modelagem por redes (grafos) e técnicas de reconhecimento de padrões: estrutura, dinâmica e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Processamento de imagens   Morfologia matemática

Resumo

A Morfologia Matemática (MM) é um arcabouço geral para o estudo de mapeamentos entre imagens binárias. Estes estudos são de especial interesse na área de Processamento de Imagens. Tais mapeamentos entre imagens binárias são conhecidos como operadores de conjunto. Um aspecto importante da MM é a representação destes operadores em termos de dilatações, erosões e outras operações usuais de conjunto (interseção, união, complemento e diferença). Por este motivo, a dilatação e a erosão são ditos operadores morfológicos elementares. Recentemente, foram apresentados novos métodos para calcular a erosão e a dilatação morfológica binária rapidamente. Tais métodos se fundamentam em conceitos e técnicas de pré-processamento (em tempo linear) introduzidas por este trabalho, como a Transformada da Densidade. O resultado destes pré-processamentos é traduzido em ganho de velocidade dos algoritmos de erosão e dilatação. O consumo de tempo dos métodos propostos é no pior caso quadrático, porém, num estudo experimental preliminar, o algoritmo se comporta eficientemente, chegando a ser até mesmo sub-linear em alguns casos. No entanto, a eficiência destes algoritmos depende da escolha de um conjunto de adjacências que ainda não foi totalmente explorada. Neste trabalho temos como objetivo (i) estudar o impacto da escolha do conjunto de adjacências na eficiência dos algoritmos de erosão e dilatação, (ii) estender os resultados para computação eficiente de erosão e dilatação usando técnicas de pré-processamento para imagens em níveis de cinza e (iii) estudar uma aplicação destes algoritmos para a computação eficiente de granulometrias.