Segmentação de imagens baseada em redes complexas e superpixels: uma aplicação ao censo de aves

• Processo: 11/05802-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de julho de 2011
• Vigência (Término): 31 de outubro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: João Do Espirito Santo Batista Neto
• Beneficiário: Glenda Michele Botelho
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aves Textura Censos Processamento de imagens Segmentação de imagens Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Censo Demográfico de Aves | corte em grafos | Markov Random Fields | segmentação | textura | Segmentação de Imagens

Resumo

O censo demográfico de aves é uma atividade importante para a identificação precoce da redução da quantidade de indivíduos da população, permitindo um melhor direcionamento das ações de manejo dos programas de conservação. Normalmente, este é realizado por monitoramento terrestre e, mais recentemente, por monitoramento aéreo por meio de fotografias devido à menor intrusão no habitat das aves e ao menor tempo de aquisição dos dados. Este projeto tem por objetivo definir, aprimorar e desenvolver técnicas de processamento de imagens que permitam a segmentação automática de imagens aéreas de ninhais tornando possível a contagem das aves. As imagens usadas neste projeto apresentam alta resolução e os objetos de interesse (aves) ocupam apenas uma parte das imagens. Por isso, a segmentação será realizada em duas etapas: 1) pré-segmentação, para eliminar áreas irrelevantes e 2) segmentação final, para estimar a quantidade de aves. A pré-segmentação será realizada, principalmente, por técnicas de corte em grafos e a segmentação final será feita por Markov Random Fields, devido à sua capacidade para representar microtexturas (aves). Espera-se, contribuir para o avanço do estado da arte do censo demográfico de aves por meio do processamento digital de imagens aéreas, aprimorar e desenvolver métodos capazes de trabalhar com imagens de alta resolução e criar abordagens que lidem com os algoritmos tradicionais de segmentação reduzindo seu custo computacional.

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)

LINARES, OSCAR A. C.; BOTELHO, GLENDA MICHELE; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; BATISTA NETO, JOAO. Segmentation of large images based on super-pixels and community detection in graphs. IET IMAGE PROCESSING, v. 11, n. 12, p. 1219-1228, DEC 2017. (11/05802-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BOTELHO, Glenda Michele. Segmentação de imagens baseada em redes complexas e superpixels: uma aplicação ao censo de aves. 2014. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.