Texto completo
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| Autor(es): |
Núbia Rosa da Silva
Número total de Autores: 1
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| 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: | 2015-10-22 |
| Membros da banca: |
Odemir Martinez Bruno;
Célia Aparecida Zorzo Barcelos;
Rosana Marta Kolb;
Hélio Pedrini;
Francisco Aparecido Rodrigues
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| Orientador: | Odemir Martinez Bruno |
| Resumo | |
O reconhecimento de padrões de textura em imagens tem sido uma importante ferramenta na área de visão computacional. Isso porque o atributo textura pode revelar características intrínsecas, tornando possível a classificação de um conjunto de imagens semelhantes. Embora a textura seja estudada há mais de meio século, ainda não existe um consenso sobre sua definição e nem mesmo um método de extração de características de textura que seja eficiente para todos os tipos de imagens. Além disso, os métodos da literatura analisam os padrões de textura de maneira global, considerando que uma imagem apresente um conjunto de micropadrões que formam um único padrão global ou homogêneo de textura na imagem. No entanto, alguns tipos de imagens apresentam heterogeneidade em sua composição, ou seja, o conjunto de micropadrões na imagem é responsável por formar mais de um padrão de textura dentro da mesma imagem. Esse tipo de imagens levou ao propósito de investigação deste trabalho. Independentemente do método de extração de característica utilizado, considerar a heterogeneidade do padrão de textura em uma imagem leva a uma melhor representação de suas características. Para melhorar a análise de padrões heterogêneos de textura, três abordagens são propostas: (i) lazy-patch, (ii) combinação de modelos e (iii) modelagem da textura por meio de autômatos celulares inspirados em corrosão alveolar. Os resultados ao aplicar essas abordagens em diferentes conjuntos de imagens de biologia e nanotecnologia, mostraram que a análise de padrões heterogêneos resulta em melhor representatividade de imagens que possuem padrões heterogêneos de textura em sua composição. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 11/21467-9 - Reconhecimento de Padrões Heterogêneos e suas Aplicações em Biologia e Nanotecnologia. |
| Beneficiário: | Núbia Rosa da Silva |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |