Segmentação de imagens pela transformada imagem-floresta

Autor(es)

Paulo Andre Vechiatto de Miranda

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação
• Data de defesa: 2006-02-20

Membros da banca

Alexandre Xavier Falcão; Antonio Alberto Fernandes de Oliveira; Siome Klein Goldenstein

• Orientador: Alexandre Xavier Falcão

Resumo

Apesar do progresso das _ultimas duas décadas, o problema de segmentação de imagens continua sendo um dos mais difíceis desafios em análise de imagens. Mais especificamente, métodos de segmentação precisos são normalmente complexos, caros computacionalmente, dependentes de aplicação, e freqüentemente exigem interação humana. Estamos pesquisando métodos de segmentação interativa de imagens que reduzem a intervenção do usuário a simples escolha de poucos pixels na imagem. Buscamos minimizar o número de interações de forma que a automação se torne possível em algumas aplicações onde esses pixels podem ser identificados automaticamente. A metodologia adotada usa a transformada imagem floresta (IFT - Image Foresting Transform) - uma ferramenta geral para modelar, implementar e avaliar operadores de processamento de imagens baseados em conexidade. A IFT reduz o problema de processamento de imagem ao cálculo de uma floresta de caminhos de custo mínimo no grafo derivado da imagem. Nesse trabalho são apresentadas três novas técnicas de segmentação baseadas na IFT (AU)

• Processo FAPESP: 03/09793-1 - Segmentacao de imagens pela transformada imagem-floresta.
• Beneficiário: Paulo André Vechiatto de Miranda
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado