A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação. / Mathematical morphology supplies powerful tools for low level image analysis, with applications in robotic vision, visual inspection, medicine, texture analysis and many other areas. Many of the mentioned applications require dedicated hardware for real time execution. The task of designing manually morphological operators for a given application isnot always a trivial one. Genetic programming is a relatively new branch of evolutionary computing and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In the literature little has been found about the automatic morphological operators construction using genetic programming. In this work, the development of an original reconfigurable architecture using logical and morphological instructions generated automatically by a linear approach based on genetic programming is presented. The developed architecture is based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and has among the possible applications, image filtering, pattern recognition and filter emulation. Binary, gray level and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with other implementation techniques.

A morfologia matemática é o estudo da forma utilizando as ferramentas da teoria de conjuntos e representa uma área extremamente importante em análise de imagens. Suas operações básicas são a dilatação e a erosão, e através destas é possível realizar outras operações mais complexas. A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas destas aplicações requerem processamento em tempo real, e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. A análise de imagens em baixo nível geralmente envolve computações repetidas sobre estruturas grandes de dados. Assim, o paralelismo parece ser um atributo necessário de um sistema de hardware capaz de executar eficientemente estas tarefas. As ferramentas da morfologia matemática são bem adequadas à implementação em arquiteturas pipeline. A necessidade de sistemas capazes de realizar o processamento de imagens digitais em tempo real, com o menor custo e tempo de desenvolvimento, tem sido suprida pela tecnologia de dispositivos de lógica programável complexa. Assim, neste trabalho foi projetada e implementada uma arquitetura pipeline dedicada para dilatação e erosão de imagens binárias em tempo real utilizando dispositivos lógicos programáveis de alta capacidade. Esta arquitetura é capaz de processar imagens binárias de 512 x 512 pixels. Os estágios desta arquitetura são flexíveis, permitindo a reprogramação da forma e do tamanho dos elementos estruturantes utilizados nas operações morfológicas. A arquitetura desenvolvida apresentou um desempenho satisfatório, demonstrando ser uma alternativa viável e eficiente. / Mathematical morphology is a very important image analysis area that uses set theory tools to study shapes. The basic operations in mathematical morphology are dilation and erosion, these can be used for more complex operations. Mathematical morphology has powerful tools for low level image processing and has been used in a wide range of applications such as robotic vision, visual inspection, medicine and texture analysis. Low level image processing requires repetitive processing over large data structures, dedicated parallel computing hardware is often used. Complex field programmable logic devices (CPLDs) have increasingly been used for the fast development of real time image processing systems. In this work we present a pipeline architecture for real time erosion and dilation operations, the architecture was developed using high density programmable logic devices. The developed architecture can process 512 x 512 pixels binary images, and has flexible stages that can be reprogrammed according to the shape and size of the structuring elements used in the morphological operations. Tests performed using the architecture demonstrated its good performance and that it is a good and efficient alternative for dedicated morphological image processing operations.

A Morfologia Matemática (MM) é um arcabouço geral para o estudo de mapeamentos entre imagens binárias. Estes estudos são de especial interesse na área de Processamento de Imagens. Tais mapeamentos entre imagens binárias são conhecidos como operadores de conjunto. Um aspecto importante da MM é a representação destes operadores em termos de dilatações, erosões e outras operações usuais de conjunto (interseção, união, complemento e diferença). Por este motivo, a dilatação e a erosão são ditos operadores morfológicos elementares. Este trabalho visa propor novos métodos para calcular a erosão e a dilatação morfológica binária rapidamente. Tais métodos se fundamentam em conceitos e técnicas de pré-processamento (em tempo linear) introduzidas por este trabalho, como a Transformada da Densidade, ou ainda, um Conjunto de Cascas. O resultado destes pré-processamentos é traduzido em ganho de velocidade dos algoritmos de erosão e dilatação, além de apresentar uma representação compacta dos conjuntos operandos. O consumo de tempo dos métodos propostos é no pior caso quadrático, porém, num estudo experimental preliminar, o algoritmo se comporta eficientemente, chegando a ser até mesmo linear em alguns casos. Além disso, um levantamento sucinto de outros métodos de erosão e dilatação morfológica binária conhecidos pela literatura atual é apresentado. Algumas simulações e uma breve análise de complexidade mostram que os métodos propostos são boas alternativas para implementação de erosão e dilatação morfológica eficiente. / A Mathematical Morphology (MM) is a general framework for the study of mappings between binary images. These studies are of particular interest in the area of Image Processing. Such mappings between binary images are known as set operators. An important aspect of MM is the representation of these operators in terms of dilations, erosions and other usual set operations (intersection, union, complement and difference). For that reason, the dilation and erosion are called elementary morphological operators. This work aims to propose new methods to calculate the morphological binary erosion and dilation quickly. Such methods are based on concepts and techniques of preprocessing (in linear time) introduced by this work, as the density transformed, or even a set of shells. The result of these preprocessing translates into speedup of erosion and dilation algorithms, and present a compact representation of the operands sets. The time complexity of the proposed methods is quadratic in the worst case, however, a preliminary experimental study, the algorithm behaves efficiently, becoming even linear in some cases. Furthermore, a brief survey of other methods of morphological erosion and binary dilation known by current literature is presented. Some simulations and a brief complexity analysis shows that our methods are a good alternative for implementation of erosion and dilation morphological efficient.

Orientador: Neucimar Jerônimo Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T03:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teixeira_RaoniFlorentinodaSilva_M.pdf: 2781592 bytes, checksum: f95e3e81dccde47709f471564d50db1c (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A identificação baseada em impressões digitais tem recebido considerável atenção nos últimos anos devido à crescente procura pela identificação automática de indivíduos, tanto em aplicações forenses quanto empresariais, por exemplo. Uma importante etapa que deve ser considerada nessas aplicações é a segmentação da imagem que constitui a impressão digital. Nesse contexto, o termo segmentação refere-se à separação da imagem em duas regiões, denominadas área da impressão (foreground) e fundo (background), a fim de evitar que características utilizadas no reconhecimento e/ou classificação das impressões digitais correspondentes sejam extraídas de regiões impróprias. Normalmente, as abordagens de segmentação encontradas na literatura não consideram imagens provenientes de diferentes bases de dados (ou sensores), em virtude da diversidade das propriedades e características encontradas em cada sensor e, em geral, o desempenho dos métodos existentes é baixo quando lidam com bases de dados heterogênias. Neste sentido, a segmentação de imagens oriundas de diferentes sensores constitui um problema ainda a ser explorado. Este trabalho apresenta um conjunto de transformações de imagens que pode ser utilizado para esse fim, ou seja, para segmentação de imagens de impressões digitais provenientes de diferentes sensores sem que seja necessário, por exemplo, uma pré-classificação ou treinamento. De modo geral, estas transformações são baseadas em operadores morfológicos do tipo toggle que apresentam características interessantes de simplificação de imagens. Os resultados obtidos considerando imagens de diferentes bases de dados mostram que o método proposto supera abordagens bem conhecidas da literatura que representam o estado-da-arte / Abstract: Fingerprint identification has received considerable attention in the last few years, due to an increasing demand for human automatic identification in areas concerning, for example, forensic and business applications. An important step to be considered in such applications is the fingerprint image segmentation. In this context, the term refers to splitting the image into two regions, namely, foreground and background, in order to avoid the extraction of features used in automatic classification and recognition from noisy regions. Usually, the segmentation methods found in the literature do not consider images from different databases (or sensors) and, in a general way, dealing with heterogeneous databases constitutes an open problem not well explored in the literature. This work presents a new set of image transformations related to fingerprint segmentation of images acquired from different sensors without any requirement for pre-classification or training. As we will elsewhere, these transformations are based on morphological toggle operators which present interesting image simplification properties. We evaluate our approach on images of different databases, and show its improvements when compared against other well-known state-of-the-art segmentation methods discussed in literature / Mestrado / Processamento de Imagens / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T11:27:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sa_GustavoFerreiraCardosode_M.pdf: 2313623 bytes, checksum: ca6abbf3a186c9d5bed2d6b1e73e3a9f (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho são apresentadas melhorias na robustez do método FingerCode para reconhecimento de impressões digitais. No FingerCode a textura dos componentes orientados das impressões digitais são extraídas por um banco direcional de filtros Gabor. Posteriormente, os componentes orientados são setorizados e para cada setor é computado um valor. Este conjunto de valores forma o vetor de atributos. Finalmente, a média da diferença absoluta dos dois vetores de atributos é computada indicando a similaridade entre duas impressões digitais. Foram testadas várias soluções e entre as que apresentaram melhores resultados destacam-se: a substituição dos valores dos atributos através de uma função não-linear, a ponderação dos valores de atributo de acordo com características estatísticas da distribuição espacial dos valores e o cálculo de medidas estatísticas extraídas dos histogramas de distribuição de diferenças. Estas funções apresentaram um ganho significativo, principalmente para o caso dos sensores óticos com uma melhoria de aproximadamente 45% no EER. Outra contribuição apresentada foi uma nova implementação rápida do filtro Gabor 2D, que se constitui de uma onda sinusoidal modulada por um envelope gaussiano. A filtragem 2D da imagem por um banco de filtros Gabor 2D é uma das etapas de maior consumo de tempo no processamento de imagens. Na nova solução proposta, o filtro Gabor 2D é separado em dois filtros Gabor 1D ortogonais, bastando para isto que o envelope gaussiano obedeça a condição de ser circular. O processamento com o filtro separado é mais rápida do que com o filtro não-separado e o ganho na performance aumenta à medida que aumenta o tamanho da imagem ou do filtro. Também foram desenvolvidas novas técnicas de segmentação: baseada em morfologia matemática e baseada em filtros Gabor. Estas segmentações ocorrem ao nível do píxel, com ótimos resultados, principalmente após a uniformização da área através de processos morfológicos / Abstract: In this work it is introduced improvements in robustness of FingerCode method to recognize fingerprints. In the FingerCode the texture of fingerprint oriented components are extracted by a bank of directional Gabor filters. After that, the oriented components are tessellated and a value is computed for each sector. This set of values constitutes the attribute vector. Finally, the absolute difference mean between the two attribute vectors is computed that gives the similarity between two fingerprints. New solutions were tested; among them the best results were obtained by: attribute values replacement by a non-linear function, attribute values weighting by statistical characteristics of spatial distribution of values, and the calculus of statistical measures extracted from the difference distribution histograms. These functions presented a significant gain, mainly in the case of optical sensors with an improvement about 45% in EER. Another contribution presented was a new fast implementation of the 2D Gabor filter, which constitutes in a sinusoidal wave modulated by a Gaussian envelope. The 2D image filtering by a bank of 2D Gabor filters is one of the most expensive stage of image processing. In the new solution proposed, the 2D Gabor filter is separated in two orthogonal 1D Gabor filters, for this the Gaussian envelope must obey the condition of being circular. Processing with the separated filter is faster than the non-separated filter, and the gain improves as the size of image or filter increases. Also it was developed new segmentation techniques: based on mathematical morphology, and based on Gabor filters. Those segmentations occur at pixel level, with good results, mostly after the area regularization with morphological processes / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:48:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_LuizFernando_M.pdf: 4712861 bytes, checksum: 8394eaf840c42852f3a99c0f296df6ff (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Equipamentos de Ressonância Magnética (RM) permitem a obtenção de seqüências de imagens digitais contendo estruturas tri-dimensionais (3D) do corpo humano. A visualização e a análise computadorizada dessas estruturas têm revolucionado a pratica médica de diversas formas. O enfoque deste trabalho é a análise dos ventrículos laterais do cérebro humano a partir de imagens de RM. O cérebro humano, ou encéfalo, apresenta três divisões, cada uma com componentes e subdivisões relativamente constantes: o Prosencéfalo, o Mesencéfalo e o Rombencéfalo. Neste trabalho, chamamos de c'erebro uma das subdivisões do Prosencéfalo denominada Telencéfalo, que pode ser considerado como sinônimo de hemisférios cerebrais. Um cérebro biologicamente normal (saudável) apresenta um alto grau de simetria com relação ao plano sagital, que o divide em duas partes, hemisfério esquerdo e direito. Uma assimetria neste plano pode, por conseqüência, ser um indicativo de doenças como epilepsia e mal de Alzheimer, entre outras. Anormalidades no volume de certas estruturas e cavidades, tais como os ventrículos laterais, também podem estar associadas a certas doenças neurológicas e psiquiátricas como esquizofrenia, depressão e demência [1]. O objetivo principal deste trabalho e o desenvolvimento de medidas de simetria e assimetria dos ventrículos laterais, cuja análise em indivíduos de grupos controle (biologicamente normais) e em pacientes possa contribuir para o estudo de doenças cerebrais. A realização desta análise esta dividida em três etapas básicas: a segmentação dos ventrículos laterais, a extração de características dos ventrículos segmentados e a classificação e análise dos indivíduos do grupo controle e de pacientes de acordo com as características extraídas. Para a segmentação dos ventrículos laterais, foram estudadas diversas técnicas existentes na literatura, de abordagens manuais a automáticas. No entanto, a literatura é escassa em referências a estudos de segmentação dos ventrículos laterais do cérebro humano. Este trabalho, neste sentido, é pioneiro já que apresenta técnicas de segmentação dos ventrículos laterais que permitem a baixa intervenção do ser humano no processo, reduzindo o tempo necessário para a tarefa. A extração das características dos ventrículos laterais foi realizada por duas abordagens distintas - Dimensão Fractal Multiescala e Registros. Nesta etapa do processo, foi necessário implementar uma técnica de localização e alinhamento do plano inter-hemisferico cerebral, a fim de corrigir um problema típico do processo de captura de imagens de ressonância magnética, o desalinhamento da cabeça do individuo em relação ao plano sagital da imagem. Esta técnica e uma contribuição direta deste trabalho. Por fim, na ultima etapa do processo, a classificação dos indivíduos, foram utilizadas as técnicas manual e automática, a fim de compararmos a eficiência e efetividade de cada uma delas. A classificação manual foi realizada em 2D e 3D, enquanto que, para a classificação automática, com base nas características extraídas, foi utilizado um algoritmo de classificação por floresta de caminhos ótimos, o OPF, desenvolvido por uma equipe de pesquisadores liderados pelo Prof. Dr. Alexandre Falcão. Os resultados foram analisados com base em matrizes de confusão geradas a partir dos dados obtidos com as classificações manual e automática. Essas análises comparam a eficiência das diversas técnicas de classificação utilizadas neste trabalho, apontando as vantagens e desvantagens do uso de cada uma delas. Este trabalho é arte do projeto temático FAPESP 03/13424-1 também se insere no contexto do projeto temático FAPESP CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro), envolvendo pesquisadores de diversas instituições, principalmente do Laboratório de Neuroimagem do Departamento de Neurologia da Faculdade de Ciências Médicas e do Departamento de Radiologia do Hospital de Clínicas da UNICAMP. / Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) equipment allow the capture of sequences of digital images containing three dimensional (3D) human body structures. The computerized visualization and analysis of such structures have revolutionized the medical practice in many ways. This work focuses on the human brain analysis based on MRI images. A healthy brain presents a high symmetry degree with respect to the sagittal plane that divides it in two parts, the left and right hemispheres. An asymmetry at this plane can, therefore, be a symptom of a disease, such as epilepsy, Alzheimer's or brain tumor [2]. Volume abnormalities in certain structures and cavities, such as the lateral ventricles, can also be associated to diseases, such as schizophrenia, depression and dementia [1]. This work is focused on the development of asymmetry measures of the lateral ventricles, whose analysis in both controls and patients can contribute to the study of brain diseases. This analysis is split into three basic steps: the lateral ventricles segmentation, the feature extraction from the segmented structures and the data classification and analysis according to the extracted features. For the lateral ventricles segmentation, many techniques available in the literature were studied, for both manual and automatic approaches. However, there are very few references available in the literature focusing on lateral ventricles segmentation. This work is, in this sense, pioneer, since it presents techniques for lateral ventricles segmentation that allow very limited user intervention, reducing the time spent in the task. Two different approaches were used to extract the features from the lateral ventricles: Multiscale Fractal Dimension and Image Registration. Additionally, for the feature extraction process, we had to implement a technique for the localization and alignment of the mid-sagittal plane of the brain, in order to correct a typical problem in the MRI capturing procedure - the misalignment of the head with respect to the sagittal plane of the image. This technique is a direct contribution of this work. Finally, in the last step of the process - the classification task - two techniques were used, one manual and another automatic, in order to compare the efficiency and effectiveness between them. The manual classification was based in 2D and 3D image analysis, while the automatic classification was based on the Optimum Path Forest (OPF), a technique developed inside the Institute of Computing at Unicamp. The classification results were analysed through many confusion matrices, generated from the data obtained from the manual and automatic classifications. Those analyses compare the efficiency of the many classification approaches used in this work, pointing the advantages and disadvantages in each of them. This work is part of the FAPESP thematic project no. 03/13424-1 and is also related to the FAPESP CInAPCe (Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research) thematic project, that involves researchers from many institutions, specially from the Department of Neurology at the Faculty of Medical Sciences, Unicamp. / Mestrado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Michel Couprie / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T12:59:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Saude_AndreVital_D.pdf: 1866309 bytes, checksum: 4e4c6c725d272926c947e524bde15019 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A extração de esqueletos Euclidianos é uma tema de grande importância na área de processamento de imagens e tem sido discutido pela comunidade científica já há mais de 20 anos. Hoje é consenso que os esqueletos Euclidianos devem ter as seguintes características: ï¬?nos, centrados, homotópicos e reversíveis, i.e., suficientes para a reconstrução do objeto original. Neste trabalho, introduzimos o Eixo Mediano Euclidiano Exato em Resolução Aumentada -HMA, com o objetivo de obter um eixo mediano mais ï¬?no do que o obtido pela definição clássica. Combinando o HMA com um eï¬?ciente algoritmo de afinamento paralelo homotópico, propomos um esqueleto Euclidiano que é centrado, homotópico, reversível e mais ï¬?no que os já existentes na literatura. O esqueleto proposto tem a particularidade adicional de ser único e independente de decisões arbitrárias. São dados algoritmos e provas, assim como exemplos de aplicações dos esqueletos propostos em imagens reais, mostrando as vantagens da proposta. O texto inclui também uma revisão bibliográfica sobre algoritmos de transformada de distância, eixo mediano e esqueletos homotópicos / Abstract: The extraction of Euclidean skeletons is a subject of great importance in the domain of image processing and it has been discussed by the scientiï¬?c community since more than 20 years.Today it is a consensus that Euclidean skeletons should present the following characteristics: thin, centered, homotopic and reversible, i.e., sufï¬?cient for the reconstruction of the original object. In this work, we introduce the Exact Euclidean Medial Axis in Higher Resolution -HMA, with the objective of obtaining a medial axis which is thinner than the one obtained by the classical medial axis deï¬?nition. By combining the HMA with an efï¬?cient parallel homotopic thinning algorithm we propose an Euclidean skeleton which is centered, homotopic, reversible and thinner than the existing similars in the literature. The proposed skeleton has the additional particularity of being unique and independent of arbitrary choices. Algorithms and proofs are given, as well as applicative examples of the proposed skeletons in real images, showing the advantages of the proposal. The text also includes an overview on algorithms for the Euclidean distance transform algorithms, the medial axis extraction, as well as homotopic skeletons / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Peter Sussner / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-08T21:41:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_AlexandreMonteiroda_M.pdf: 1559426 bytes, checksum: 52ce2418bd5c53c4f4c73b886d298fbe (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A teoria de redes neurais morfológicas e suas aplicações têm experimentado um crescimento contínuo e crescente nos últimos anos. Neste contexto, calcular o próximo estado de um neurônio, ou de uma camada, envolve uma das operações elementares da morfologia matemática. Nesta dissertação, forneceremos a caracterização de alguns modelos de redes neurais morfológicas, bem fundamentados pela teoria de morfologia matemática em reticulados completos, e também apresentaremos uma comparação do desempenho dos modelos em problemas de classificação / Abstract: The theory of morphological neural networks and its applications have experiencied a steady and consistent growth in the last few years. In this setting, computing the next state of a neuron or performing the next layer computation involves one of the elementary operations of mathematical morphology. In this dissertation, we will provide a characterization of several morphological neural networks, well conduct by the theory of mathematical morphology over complete lattices, and we will also present a comparison of the performance of the models over classification problems / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T05:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rittner_Leticia_D.pdf: 6505295 bytes, checksum: 27a551a00d899d4e4e5273b6de791332 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O objetivo principal desta tese é propor um método de segmentação para imagens de tensores de difusão baseado na transformada de watershed. Ao invés de adaptar o watershed para trabalhar com imagens tensoriais, definimos mapas escalares baseados na morfologia matemática que retêm a informação relevante contida nos tensores para, a partir deles, conseguir a segmentação da imagem aplicando a transformada de watershed. Novos mapas baseados em operadores da morfologia matemática são então propostos e analisados. O principal mapa escalar proposto é o gradiente morfológico tensorial (TMG). Um estudo comparativo do TMG com os diversos mapas escalares já existentes demonstra sua superioridade na tarefa de segmentação. Os resultados da segmentação baseada no TMG e no watershed hierárquico são comparáveis com resultados de segmentação baseada em atlas. O método proposto é usado para segmentar os núcleos do tálamo, uma tarefa de grande importância para a neuro-ciência. O método também é adaptado para segmentação de imagens coloridas, sendo necessária para tanto a criação de uma representação tensorial específica / Abstract: The main goal of this thesis is to present a segmentation method for diffusion tensor images, based on the watershed transform. Instead of adapting the watershed to work with tensorial images, scalar maps based on mathematical morphology, retaining relevant information from tensors, were defined. The desired segmentation is achieved by applying the watershed over these scalar maps. New scalar maps, based on mathematical morphology, are defined and analyzed. The tensorial morphological gradient (TMG) is the most important among the proposed scalar maps. A comparative study of the TMG with the existing scalar maps shows its superiority in the segmentation task. Segmentation results obtained by the hierarchical watershed over the TMG are comparable to atlas-based segmentation. The proposed method is used to segment the thalamic nuclei, an important task for neuroscience. The method is also adapted to segment color images, requiring a definition of a specific tensorial representation / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T19:29:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Flores_FranklinCesar_D.pdf: 9101654 bytes, checksum: 18d8c043e3929da45409ed42db008344 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Esta tese de doutorado apresenta um método interativo para segmentação de objetos em sequências de imagens - o watershed com marcadores propagados. Este método, uma combinação de segmentação morfológica clássica com estimação de movimento, possui quatro características importantes: i) interatividade, ii) generalidade, iii) resposta rápida e iv) edição manual progressiva. Watershed com marcadores propagados consiste em segmentar interativamente os objetos de interesse no primeiro quadro e, subsequentemente, computar e propagar marcadores para segmentar os mesmos objetos nos quadros seguintes. Além da proposta do paradigma do watershed com marcadores propagados, esta tese também apresenta variações para o paradigma citado e um novo benchmark para avaliação quantitativa de métodos interativos para segmentação de objetos em sequências de imagens / Abstract: This doctorate thesis introduces an assisted method to object segmentation in image sequences - the watershed from propagated markers. This method, a combination of classical morphological segmentation withmotion estimation, has four important characteristics: i) interactivity, ii) generality, iii) rapid response and iv) progressive manual edition. Watershed from propagated markers consists in to segment interactively the objects of interest in the first frame and, subsequently, to compute and propagate markers in order to segment the same objects in the next frames. Besides the proposal of the watershed from propagated markers paradigm, this thesis also presents variaions to the cited paradigm and a new benchmark to quantitative evaluation of interactive object segmentation methods applied to image sequences / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica