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Detecção e Análise de Contornos em Imagens 2D.

Texto completo
Autor(es):
Andrea Gomes Campos Bianchi
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos
Data de defesa:
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 - Representação e análise dè contornos Èm imagens 2D
Beneficiário:Andrea Gomes Campos Bianchi
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado