Segmentação de imagens baseada em restrições de formas por meio dos últimos levelings

Resumo

Geralmente, um problema tipico de análise de imagens consiste de cinco etapas básicas, sendo elas: aquisição; pré-processamento; segmentação; representação e descrição; reconhecimento e interpretação. Dentre estas, destaca-se a segmentação de imagens, uma etapa que consiste particionar o domínio da imagem de forma a demarcar os objetos de interesse na imagem.Por isso, temos que ter em mente que uma segmentação imprecisa pode comprometer os resultados da análise, além do mais, a complexidade da cena analisada e as características particulares de cada objeto tornam a tarefa de segmentação extremamente complexa, tendo em vista que esses objetos representam na pratica órgãos, pessoas, células, caracteres, veículos e outros.Na maiorias dos problemas práticos de análise de imagens é conhecido à priori a forma dos objetos de interesse.Por isso, é altamente desejável incorporar tal conhecimento nos modelos e algoritmos mas isso não é uma tarefa trivial.Neste contexto, pretende-se explorar um framework baseado em operadores residuais definido no âmbito da Morfologia Matemática para resolver problemas de análises de formas. Assim, em continuidade ao projeto regular "Análise de formas por meio dos últimos levelings", financiado pela FAPESP (processo nº 2016/02547-5), o presente projeto tem como objetivo dar prosseguimento aos estudos sobre métodos de análise de formas baseados em últimos levelings. (AU)