Segmentação de imagens modeladas por estruturas hierárquicas em grafos utilizando informação de textura e a técnica de corte normalizado

• Processo: 13/00575-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Marco Antonio Garcia de Carvalho
• Beneficiário: Kauê Tartarotti Nepomuceno Duarte
• Instituição Sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Grafos Segmentação de imagens Autovalores e autovetores Processamento de imagens Metodologia e técnicas de computação Teoria espectral
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: corte em grafos | grafos | Processamento de imagens | segmentação de imagens | Visão Computacional | Processamento de imagens

Resumo

A segmentação de imagens consiste em uma importante tarefa em diversas áreas de processamento de imagens, visão computacional e reconhecimento de padrões. Subdividir uma imagem em suas partes constituintes pode, muitas vezes, ser dependente do contexto em que se aplica a segmentação. Há diversas técnicas de segmentação de imagens, sendo que o uso de grafos como estruturas para representar imagens tem se tornado bastante comum. Assim, o estudo de corte, ou particionamento, de grafos corresponde ao processo de segmentação de imagens. Um método recente utilizado para particionar grafos advém da Teoria Espectral de Grafos, no qual faz-se uma análise dos autovetores de uma matriz que representa um grafo. O objetivo deste projeto é efetuar segmentação de imagens utilizando a técnica de segmentação de corte normalizado e que utiliza conceitos de Teoria Espectral de Grafos. Pretende-se que a modelagem do grafo leve em consideração aspectos relacionados à informação de pixels e regiões primitivas, sendo a característica de textura em especial. As imagens serão representadas por meio de diferentes tipos de grafos e estes terão sua eficácia e aplicabilidades comparadas à luz da tarefa de segmentação. Este projeto prevê as seguintes contribuições: investigar e explorar a tarefa de segmentação de imagens digitais por meio de corte em grafos e teoria espectral de grafos, usando características de textura nas representações da imagem; e, consolidar medidas de avaliação de desempenho e comparação dos resultados de segmentação obtidos por diferentes estratégias de corte em grafos. Este projeto será desenvolvido no Laboratório de Computação Visual (IMAGELab) da Faculdade de Tecnologia (FT) da Unicamp.(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)

DUARTE, KAUE T. N.; DE CARVALHO, MARCO A. G.; MARTINS, PAULO S.; BLANCTALON, J; PENNE, R; PHILIPS, W; POPESCU, D; SCHEUNDERS, P. Adding GLCM Texture Analysis to a Combined Watershed Transform and Graph Cut Model for Image Segmentation. ADVANCED CONCEPTS FOR INTELLIGENT VISION SYSTEMS (ACIVS 2017), v. 10617, p. 12-pg., 2017-01-01. (13/00575-3)