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Construção de hierarquias de partições de imagens integrando técnicas de aprendizagem computacional ao watershed hierárquico

Processo: 09/16852-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril 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:Nina Sumiko Tomita Hirata
Beneficiário:Bruno Klava
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Processamento de imagens

Resumo

A segmentação é um processo importante em diversos problemas relativos a imagens digitais. O uso de abordagens interativas facilita o processo de segmentação, permitindo ao usuário direcionar tal processo e ter controle sobre os resultados obtidos. Abordagens baseadas na transformação watershed mostram-se adequadas para a segmentação interativa de imagens. Este projeto de pesquisa tem como objetivo incorporar técnicas de aprendizado computacional no watershed hierárquico, de forma que o esforço de interação necessário pelo usuário seja reduzido. Tal redução de esforço será consequência da melhoria da representação semântica das hierarquias de partições construídas, comparando-se com as obtidas atualmente.

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
KLAVA, Bruno. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional. 2014. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística São Paulo.

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