Análise comparativa de abordagens para aprendizado de transformações imagem-a-imagem

Autor(es)

Augusto Cesar Monteiro Silva

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 2020-12-09

Membros da banca

Nina Sumiko Tomita Hirata; Hae Yong Kim; Letícia Rittner

• Orientador: Nina Sumiko Tomita Hirata

Resumo

Criar manualmente um operador de imagem para performar uma transformação imagem-a-imagem específica é uma tarefa árdua e dificil. O problema do aprendizado automático de operadores de imagens tem sido estudado através dos anos. Métodos que atacam ese problema podem ser divididos em três tipos: as abordagens tradicionais pixel-a-pixel ou janelas deslizantes, abordagens patch-a-patch que foram possibilitadas por modelos de aprendizado profundo, e abordagens orientadas a estrutura que são baseadas em técnicas gerativas. Cada abordagem possui suas vantagens e desvantagens próprias. O objetivo dessa dissertação é estudar as similaridades e diferenças dessas abordagens, tanto conceptualmente quanto experimentalmente. Particularmente, estamos interessados em entender o quanto de informação estrutural da imagem, como conectividade de linhas, é preservado. A primeira contribuição desse trabalho é um método que une as vantagens das abordagens pixel-a-pixel e patch-a-patch, que chamamos de SConvNet. A segunda contribuição é um estudo que mostra que a métrica baseada em similaridades de esqueletos é válida para avaliar binarização de documentos manuscritos de forma complementar a métricas pixel-a-pixel tradicionais. Por fim, apresentamos uma comparação experimental entre métodos representativos de cada uma das três abordagens, calculando métricas pixel-a-pixel e as métricas de similaridade de esqueletos em dois problemas de processamento de imagens (segmentação de vasos sanguineos de retina e binarização de documentos manuscritos). As melhores métricas pixel-a-pixel foram obtidas por métodos patch-a-patch, enquanto os métodos estruturais obtiveram vantagens nas métricas de similaridade de esqueletos, de forma consistente com uma inspeção visual, que mostra que as abordagens estruturais melhor preservam a estrutura geral enquanto os métodos patch-a-patch geram contornos mais precisos. (AU)

• Processo FAPESP: 18/00477-5 - Aprendizado de transformações imagem-a-imagem
• Beneficiário: Augusto César Monteiro Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado