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Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional (2014)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: KLAVA, BRUNO - IME
  • USP Schools: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: A segmentação é um passo importante praticamente todas as tarefas que envolvem processamento de imagens digitais. Devido à variedade de imagens diferentes necessidades de segmentaçã, a automoção da segmentação não é uma tarefa trivial. Em muitas situações, abordagens interativas, nas quais o usuário pode intervir para guiar o processo de segmentação, são bastante úteis. Abordagens baseadas na transformação watershed mostram-se adequadas para a segmentação interativa de imagens:o watershed a partir de marcadores possibilita que o usuário marque as regiões de interesse na imagem; o watershed hierárquico gera uma hierarquia de partições da imagem sendo analisada, hierarquia na qual o usuário pode navegar facilmente e selecionar uma particular partição (segmentação). Em um trabalho prévio, propomos um método que integra as duas abordagens de forma que o usuário possa combinar os pontos fortes dessas duas formas de interação intercaladamente. Apesar da versatilidade obtida ao se integrar as duas abordagens, as hierarquias construídas dificilmente contêm partições interessantes e o esforço de interação necessário para se obter um resultado desejado pode ser muito elevado. Nesta tese propomos um método, baseado em aprendizagem computacional, que utiliza imagens previamente para tentar adaptar uma dada hierarquia de forma que esta contenha particões mais próximas de uma partição de interesse. Na formulação de aprendizagem computacional, diferentes características da imagem são associadas a possíveis contornos de regiões, e esses são classificados como contornos que devem ou não estar presentes na partição final por uma máquina de suporte vetorial previamente treinada. A hierarquia dada é adaptada de forma a conter uma partição que seja consistente com a classificação obtida. Essa abordagem é particularmente
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 08.10.2014
  • Acesso online ao documento

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    IME31000022273QA862.T K63r e.2
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    • ABNT

      KLAVA, Bruno; HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional. 2014.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731 >.
    • APA

      Klava, B., & Hirata, N. S. T. (2014). Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731
    • NLM

      Klava B, Hirata NST. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731
    • Vancouver

      Klava B, Hirata NST. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731

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