Busca avançada
Ano de início
Entree

Inferência bayesiana para segmentação de sinal em imagens de tecidos tingidos

Processo: 17/25469-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2018
Vigência (Término): 30 de abril de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Nancy Lopes Garcia
Beneficiário:Victor Freguglia Souza
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/10555-0 - Modelagem estocástica de sistemas interagentes, AP.TEM
Assunto(s):Inferência bayesiana   Campos aleatórios   Análise de dados   Análise de imagens   Textura   Métodos probabilísticos

Resumo

Campos aleatórios markovianos são frequentemente usados na análise de dados de imagens. Em algumas aplicações, essas análises são difultadas pela presença de texturas nas imagens, que impedem o uso de modelos espaciais com vizinhanças de interação simples, por gerarem estruturas de correlação muito sofisticada. Os objetivos do projeto são (i) estudar e desenvolver métodos probabilísticos capazes de identificar as estruturas de interação mais esparsas possíveis para imagens com texturas; (ii) estudar e desenvolver métodos de estimação para tais modelos na abordagem bayesiana; (iii) aplicar a teoria desenvolvida aos dados reais de tingimento de tecidos que motivam o projeto. (AU)