Processamento de fotomicrografias por meio da transformada wavelet starlet

Autor(es)

Alexandre Fioravante de Siqueira

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Bauru. 2015-08-20.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Ciências. Bauru
• Data de defesa: 2015-02-23
• Orientador: Aldo Eloizo Job; Aylton Pagamisse

Resumo

Microscopias têm sido utilizadas para avaliação da morfologia de diferentes estruturas de materiais. Entretanto, seus resultados podem ser afetados por vários fatores externos. Técnicas de processamento de imagens podem ser empregadas para atenuar esses fatores, aprimorando os resultados. Neste estudo é proposto um método de segmentação de fotomicrografias em vários níveis, denominado Segmentação Starlet Multinível (MLSS), fundamentado na transformada walvelet starlet, uma walvelet não-decimada. A escolha de um nível ótimo de segmentação se dá pela técnica de nome Segmentação Starlet Ótima Multinível (MLSOS), que se baseia nos resultados da MLSS e no coeficiente de correlação de Matthews (MCC) faz a comparação entre as segmentações obtidas e imagens ground truth, elegendo a melhor segmentação para a imagem de entrada. Os métodos são avaliados pelos valores de precisão, sensibilidade e exatidão. MLSS e MLSOS deram origem ao software livre Jansen-MIDAS, voltando ao uso dessas técnicas pelo usuário final. O programa foi utilizado na separação de elementos em imagens de diferentes materiais, a saber: nanoportículas de ouro em amostras de borracha natural traços de fissão em cristais de epídoto. Nessas aplicações, o método proposto apresentou exatidão maior que 87% para as imagens de teste (AU)

• Processo FAPESP: 11/09438-3 - Processamento de fotomicrografias por meio da transformada wavelet starlet
• Beneficiário: Alexandre Fioravante de Siqueira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado