Texto completo
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| Autor(es): |
Roberto Medeiros de Souza
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação |
| Data de defesa: | 2017-05-26 |
| Membros da banca: |
Roberto de Alencar Lotufo;
Roberto Hirata Junior;
Ricardo José Ferrari;
Shin Ting Wu;
Paula Dornhofer Paro Costa
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| Orientador: | Roberto de Alencar Lotufo; Leticia Rittner |
| Resumo | |
A árvore máxima é uma estrutura que representa os componentes conexos resultantes de todos os limiares superiores possíveis de uma imagem. Esse trabalho foca em desenvolver a teoria, os algoritmos e aplicações da árvore máxima. Na teoria, são definidos os filtros de extinção (EF - Extinction Filter) para atributos crescentes e um procedimento para calcular EFs para atributos não crescentes. Nos algoritmos, uma estrutura de dados para a representação da árvore m áxima baseada em matrizes e orientada a nós junto com seus algoritmos de processamento são propostos. Esta estrutura dá acesso direto aos nós da árvore, é mais eficiente em termos de memória e tempo de processamento comparado a outras estruturas descritas na literatura. Usando a estrutura proposta, EFs podem ser implementados eficientemente, como indicado nos nossos experimentos e análise de complexidade. EFs são comparados experimentalmente com filtros de atributo e os resultados mostram que EFs são melhores em termos de simplificação para reconhecimento da imagem. Uma biblioteca de funções chamada iamxt que implementa a estrutura de dados e os algoritmos de processamento propostos ?é desenvolvida. Nas aplicações, nós investigamos dois problemas: classificaço de imagens de satélite e extração o do cérebro em imagens de ressonância magnética (RM). Essas aplicações são desenvolvidas em cima de EFs e dos algoritmos eficientes propostos. A abordagem de classificação de imagens de satélite proposta é chamada perfil de extinção (EP - Extinction Profile). Ela corresponde ao atual estado da arte tendo sido validada através da comparação com outro método do estado da arte chamado perfil de atributo, usando dois conjuntos de dados. Um conjunto de dados público com 359 volumes de RM com imagens adquiridas em aparelhos de RM de três vendedores e dois campos magnéticos diferentes foi desenvolvido. "Padrões prata" de segmentaço do cérebro também são fornecidos. O método de extração do cérebro proposto foi validado usando o conjunto de dados desenvolvido e dois outros conjuntos públicos. Os resultados mostram que o método proposto praticamente não deixa cérebro de fora na segmentação final comparado aos outros métodos e é robusto a inicialização dos seus parâmetros (AU) | |
| Processo FAPESP: | 13/23514-0 - Árvore Máxima: teoria, algoritmos e aplicações |
| Beneficiário: | Roberto Medeiros de Souza |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |