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

Processo: 11/05802-2
Linha de fomento: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

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. Citações Web of Science: 5.
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 São Carlos.

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