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Corte normalizado em grafos: um algoritmo aglomerativo para segmentação de imagens de colonias de bactérias= Normalized cut on graphs: an aglomerative algorithm for bacterial colonies image segmentation

Texto completo
Autor(es):
André Luis da Costa
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: Limeira, SP.
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Tecnologia
Data de defesa:
Membros da banca:
Marco Antonio Garcia de Carvalho; João Paulo Papa; Hélio Pedrini
Orientador: Marco Antonio Garcia de Carvalho
Resumo

O problema de segmentação de colônias de bactérias em placas de Petri possui algumas características bem distintas daquelas encontradas, por exemplo, em problemas de segmentação de imagens naturais. A principal característica é o alto número de colônias que podem ser encontradas em uma placa. Desta forma, é primordial que o algoritmo de segmentação seja capaz de realizar a segmentação da imagem em um grande número de regiões. Este cenário extremo é ideal para analisar limitações dos algoritmos de segmentação. De fato, neste trabalho foi verificado que o algoritmo de corte normalizado original, que se fundamenta na teoria espectral de grafos, é inadequado para aplicações que exigem que a segmentação seja realizada em um grande número de regiões. Contudo, a utilização do critério de corte normalizado para segmentar imagens de colônias de bactérias ainda é possível graças a um novo algoritmo que está sendo introduzido neste trabalho. O novo algoritmo fundamenta-se no agrupamento hierárquico dos nós do grafo, ao invés de utilizar conceito da teoria espectral. Experimentos mostram também que o biparticionamento de um grafo pelo novo algoritmo apresenta um valor de corte normalizado médio cerca de 40 vezes menor que o biparticionamento pelo algoritmo baseado na teoria espectral (AU)

Processo FAPESP: 10/14759-0 - Segmentação de imagens digitais de colônias de bactérias utilizando corte em grafo
Beneficiário:André Luis da Costa
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado