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

Texto completo
Autor(es):
Glenda Michele Botelho
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
Data de defesa:
Membros da banca:
João do Espírito Santo Batista Neto; André Guilherme Ribeiro Balan; Adilson Gonzaga; Alexandre Luis Magalhães Levada; Agma Juci Machado Traina
Orientador: João do Espírito Santo Batista Neto
Resumo

Uma das etapas mais importantes da análise de imagens e, que conta com uma enorme quantidade de aplicações, é a segmentação. No entanto, uma boa parte das técnicas tradicionais apresenta alto custo computacional, dificultando sua aplicação em imagens de alta resolução como, por exemplo, as imagens de ninhais de aves do Pantanal que também serão analisadas neste trabalho. Diante disso, é proposta uma nova abordagem de segmentação que combina algoritmos de detecção de comunidades, pertencentes à teoria das redes complexas, com técnicas de extração de superpixels. Tal abordagem é capaz de segmentar imagens de alta resolução mantendo o compromisso entre acurácia e tempo de processamento. Além disso, como as imagens de ninhais analisadas apresentam características peculiares que podem ser mais bem tratadas por técnicas de segmentação por textura, a técnica baseada em Markov Random Fields (MRF) é proposta, como um complemento à abordagem de segmentação inicial, para realizar a identificação final das aves. Por fim, devido à importância de avaliar quantitativamente a qualidade das segmentações obtidas, um nova métrica de avaliação baseada em ground-truth foi desenvolvida, sendo de grande importância para a área. Este trabalho contribuiu para o avanço do estado da arte das técnicas de segmentação de imagens de alta resolução, aprimorando e desenvolvendo métodos baseados na combinação de redes complexas com superpixels, os quais alcançaram resultados satisfatórios com baixo tempo de processamento. Além disso, uma importante contribuição referente ao censo demográfico de aves por meio da análise de imagens aéreas de ninhais foi viabilizada por meio da aplicação da técnica de segmentação MRF. (AU)

Processo FAPESP: 11/05802-2 - Segmentação de imagens baseada em redes complexas e superpixels: uma aplicação ao censo de aves
Beneficiário:Glenda Michele Botelho
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado