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Edição interativa de imagens naturais baseada na transformada imagem-floresta

Processo: 09/11908-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2010
Vigência (Término): 31 de maio de 2011
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Thiago Vallin Spina
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:07/52015-0 - Métodos de aproximação para computação visual, AP.TEM
Assunto(s):Análise de imagens   Segmentação de imagens   Reconhecimento de padrões

Resumo

Um dos desafios da edição interativa de vídeos e imagens naturais (fotos) é o uso de técnicas eficazes para compor cenas sintéticas, muito úteis em publicidade, a partir da combinação de segmentações de regiões de interesse (e.g., pessoas, objetos, animais). Esta proposta aborda o problema através de técnicas de processamento de imagem baseadas na transformada imagem-floresta (IFT - Image Foresting Transform). A IFT é uma metodologia para o desenvolvimento de operadores de processamento de imagens baseados em conexidade. Ela permite reduzir a segmentação à escolha de pixels sementes na imagem, a qual pode ser realizada pelo usuário com alguns clicks do mouse. A composição do objeto segmentado comum nova imagem de fundo (alpha matting) é uma tarefa que engloba a segmentação, e o alvo principal da presente proposta é estudar este problema utilizando o arcabouço da IFT. Para tanto, serão analisadas ferramentas de classificação de padrões e métodos de segmentação baseados na IFT. Além disso, será trabalhada uma abordagem híbrida das técnicas de delineamento por IFT diferencial e live-wire-on-the-fly, com o intuito de melhorar o framework de segmentação interativa já existente. Esta proposta, portanto, envolve o estudo, o desenvolvimento, e a avaliação desses algoritmos em um mesmo ambiente computacional, visando, num primeiro momento, composição de imagens naturais. A extrapolação para vídeo do conhecimento adquirido será alvo parcial desta proposta, sendo executada efetivamente durante o doutorado. (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)
MIRANDA, PAULO A. V.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER; SPINA, THIAGO V. Riverbed: A Novel User-Steered Image Segmentation Method Based on Optimum Boundary Tracking. IEEE Transactions on Image Processing, v. 21, n. 6, p. 3042-3052, JUN 2012. Citações Web of Science: 24.
SPINA, THIAGO V.; DE MIRANDA, PAULO A. V.; FALCAO, ALEXANDRE X. INTELLIGENT UNDERSTANDING OF USER INTERACTION IN IMAGE SEGMENTATION. INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 26, n. 2 MAR 2012. Citações Web of Science: 4.
MINETTO, R.; SPINA, T. V.; FALCAO, A. X.; LEITE, N. J.; PAPA, J. P.; STOLFI, J. IFTrace: Video segmentation of deformable objects using the Image Foresting Transform. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 116, n. 2, p. 274-291, FEB 2012. Citações Web of Science: 4.

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