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Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo

Texto completo
Autor(es):
André Guilherme Ribeiro Balan
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
Data de defesa:
Membros da banca:
Agma Juci Machado Traina; Arnaldo de Albuquerque Araújo; Roberto Marcondes Cesar Junior; Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques; Nelson Delfino D'Ávila Mascarenhas
Orientador: Agma Juci Machado Traina
Resumo

A possibilidade de armazenamento de imagens no formato digital favoreceu a evolução de diversos ramos de atividades, especialmente as áreas de pesquisa e clínica médica. Ao mesmo tempo, o volume crescente de imagens armazenadas deu origem a um problema de relevância e complexidade consideráveis: a Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, que, em outras palavras, diz respeito à capacidade de um sistema de armazenamento processar operações de consulta de imagens a partir de características visuais, extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Das principais questões que constituem este problema, amplamente conhecido pelo termo CBIR - Content-Based Image Retrieval, fazem parte as seguintes: Como interpretar ou representar matematicamente o conteúdo de uma imagem? Quais medidas que podem caracterizar adequadamente este conteúdo? Como recuperar imagens de um grande repositório utilizando o conteúdo extraído? Como estabelecer um critério matemático de similaridade entre estas imagens? O trabalho desenvolvido e apresentado nesta tese busca, exatamente, responder perguntas deste tipo, especialmente para os domínios de imagens médicas e da biologia genética, onde a demanda por sistemas computacionais que incorporam técnicas CBIR é consideravelmente alta por diversos motivos. Motivos que vão desde a necessidade de se buscar informação visual que estava até então inacessível pela falta de anotações textuais, até o interesse em poder contar com auxílio computacional confiável para a importante tarefa de diagnóstico clínico. Neste trabalho são propostos métodos e soluções inovadoras para o problema de segmentação e extração de características de imagens médicas e imagens de padrões espaciais de expressão genética. A segmentação é o processo de delimitação automático de regiões de interesse da imagem que possibilita uma caracterização bem mais coerente do conteúdo visual, comparado com as tradicionais técnicas de caracterização global e direta da imagem. Partindo desta idéia, as técnicas de extração de características desenvolvidas neste trabalho empregam métodos adaptativos de segmentação de imagens e alcançam resultados excelentes na tarefa de recuperação baseada em conteúdo (AU)

Processo FAPESP: 03/01769-4 - Desenvolvimento de tecnicas de extracao de caracteristicas por textura e forma integradas para suporte ao processamento de consultas por similaridade em imagens medicas.
Beneficiário:André Guilherme Ribeiro Balan
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado