Projeto de operadores de processamento e analise de imagens baseados na transformada imagem-floresta
Bruno Santos da Cunha
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP C914p
Campinas, SP : [s.n.], 2001.
104p. : il.
Orientador : Alexandre Xavier Falcão
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Abstract: In image processing and analysis, many problems can be thought of as an optimal image partition problem based on seed pixels, where each seed defines an influence zone composed by its "closest" pixels. The image foresting transform (1FT) is a unified and efficient approach to solve these...
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Abstract: In image processing and analysis, many problems can be thought of as an optimal image partition problem based on seed pixels, where each seed defines an influence zone composed by its "closest" pixels. The image foresting transform (1FT) is a unified and efficient approach to solve these problems, by reducing them into a shortest-path forest problem in a graph. It is an extension of previous works on boundary-based image segmentation methods, and it has already been used to design operators for region-based image segmentation, watershed transform and Euclidean distance transformo In this work we add new image processing operators to the 1FT framework, like image segmentation based on fuzzy connectedness, multiscale skeletons and connected operators. We make qualitative and quantitative comparisons with other operators described in the literature, and present some examples in medical imaging and digital video. We also explore some theoretical aspects, such as correctness proofs, complexity analysis and quality assurances of the results of some operators
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Resumo: Diversos problemas em processamento e análise de imagens podem ser abordados como um problema de particionamento ótimo de uma imagem baseado em pixels sementes. A transformada imagem-floresta (1FT) se propõe a resolver tais problemas de maneira unificada e eficiente, a partir do cálculo de...
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Resumo: Diversos problemas em processamento e análise de imagens podem ser abordados como um problema de particionamento ótimo de uma imagem baseado em pixels sementes. A transformada imagem-floresta (1FT) se propõe a resolver tais problemas de maneira unificada e eficiente, a partir do cálculo de florestas de caminhos mínimos. Podendo ser considerada uma generalização de trabalhos voltados para a segmentação de imagens baseada em bordas, a 1FT já foi utilizada para segmentação baseada em regiões, cálculo de linhas divisoras de águas e cálculo de transformadas de distância, inclusive baseadas na métrica Euclideana. Neste trabalho acrescentamos novos operadores ao contexto da 1FT, como métodos de segmentação de imagens baseada em conexidade fuzzy, geração de esqueletos multiescala e operadores conexos. Realizamos comparações qualitativas e quantitativas com outros operadores descritos na literatura, além de apresentar exemplos de aplicações em imagens médicas e em vídeo digital. Exploramos também algumas questões de cunho teórico, como provas de corretude, análises de complexidades computacionais e garantias de qualidade do resultado de alguns métodos
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