Detecção e Análise de Contornos em Imagens 2D.

Autor(es)

Andrea Gomes Campos Bianchi

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC/BT)
• Data de defesa: 1998-10-26

Membros da banca

Luciano da Fontoura Costa; Roland Koberle; Roberto de Alencar Lotufo

• Orientador: Luciano da Fontoura Costa

Resumo

Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento e a implementação de diversas técnicas de segmentação de imagens em termos de detecção de bordas, com um destaque especial para a segmentação não-linear. Os métodos considerados foram: o Gradiente, o Laplaciano da Gaussiana, a Regularização linear, e a segmentação não-linear usando o algoritmo Graduated Non Convexity, baseado na minimização de um funcional de energia associado à imagem. O tratamento matemático do funcional foi realizada segundo o paradigma do cálculo variacional. A sua principal vantagem é evidenciada durante o tratamento de bordas e descontinuidades, pois como a segmentação atua de forma não uniforme na imagem, apenas as regiões mais uniformes são suavizadas, preservando as descontinuidades, o que possibilita a conservação mais precisa dos contornos. Nos capítulos destinados a introdução das técnicas computacionais, apresentamos alguns exemplos das segmentações obtidas, possibilitando uma avaliação comparativa e qualitativa dos resultados. Aplicações em micrografias de cristais de KBr e de minerais serviram como um ensaio para a investigação da validação da segmentação através do algoritmo graduated Non Convexity. (AU)

• Processo FAPESP: 96/07977-2 - Representacao e analise de contornos em imagens 2d.
• Beneficiário: Andrea Gomes Campos Bianchi
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado