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Segmentação de pele humana em imagens coloridas baseada em valores das médias da vizinhança em subimagens / Segmentation of human skin in colored images based on the average of neighborhoods in sub-images

João Marcelo Ribeiro 10 March 2008 (has links)
A segmentação de pele humana, em imagens coloridas, tem sido largamente estudada nos últimos anos servindo de fundamento para muitos outros estudos como, por exemplo, a detecção de faces. Dentre as inúmeras aplicações de trabalhos relativos à segmentação de pele humana está a de se localizar uma determinada pessoa em locais de grande concentração humana tais como: avenidas, terminais de ônibus, aeroportos, shopping centers e estádios. Desta forma, a necessidade de se obter um sistema que classifique de forma adequada a pele humana tornou-se a principal motivação para o desenvolvimento deste trabalho. Desta forma, propõe-se uma metodologia para melhorar a segmentação de pele humana em imagens coloridas através de um algoritmo mais eficiente. O algoritmo é baseado na média de vizinhanças cujos valores limites, para definição do intervalo de cor equivalente à pele humana, são obtidos através de uma imagem padrão, gerada a priori, com amostras de pele humana. Esta imagem é chamada de \"colcha de retalhos\". A metodologia tem como base de comparação trabalhos anteriores similares, principalmente o desenvolvido por Kovac et al. (2003). Os resultados mostram um desempenho superior da metodologia proposta. / The segmentation of human skin, in colored images, has been studied broadly for the last years serving as foundation for many other studies as, for instance, the detection of faces. Among the countless applications of works related to the segmentation of human skin it is the one of localizing a certain person in places of great human concentration such as: avenues, bus terminals, airports, shopping centers and stadiums. Therefore, the need to obtain a system that classifies in an appropriate way the human skin became the main motivation for the development of this work. This way, a methodology to improve the segmentation of human skin in colored images through a more efficient algorithm is proposed. The algorithm is based on the average of neighborhoods whose limit values, for definition of the interval of equivalent color to the human skins, are obtained through an image pattern, generated in priori, with samples of human skin. This image is called \"bedspread of remnants\". The methodology has as base of comparison similar previous works, mainly the one developed by Kovac et al. (2003). The results show a superior performance of the proposed methodology.
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Segmentação de pele humana em imagens coloridas baseada em valores das médias da vizinhança em subimagens / Segmentation of human skin in colored images based on the average of neighborhoods in sub-images

Ribeiro, João Marcelo 10 March 2008 (has links)
A segmentação de pele humana, em imagens coloridas, tem sido largamente estudada nos últimos anos servindo de fundamento para muitos outros estudos como, por exemplo, a detecção de faces. Dentre as inúmeras aplicações de trabalhos relativos à segmentação de pele humana está a de se localizar uma determinada pessoa em locais de grande concentração humana tais como: avenidas, terminais de ônibus, aeroportos, shopping centers e estádios. Desta forma, a necessidade de se obter um sistema que classifique de forma adequada a pele humana tornou-se a principal motivação para o desenvolvimento deste trabalho. Desta forma, propõe-se uma metodologia para melhorar a segmentação de pele humana em imagens coloridas através de um algoritmo mais eficiente. O algoritmo é baseado na média de vizinhanças cujos valores limites, para definição do intervalo de cor equivalente à pele humana, são obtidos através de uma imagem padrão, gerada a priori, com amostras de pele humana. Esta imagem é chamada de \"colcha de retalhos\". A metodologia tem como base de comparação trabalhos anteriores similares, principalmente o desenvolvido por Kovac et al. (2003). Os resultados mostram um desempenho superior da metodologia proposta. / The segmentation of human skin, in colored images, has been studied broadly for the last years serving as foundation for many other studies as, for instance, the detection of faces. Among the countless applications of works related to the segmentation of human skin it is the one of localizing a certain person in places of great human concentration such as: avenues, bus terminals, airports, shopping centers and stadiums. Therefore, the need to obtain a system that classifies in an appropriate way the human skin became the main motivation for the development of this work. This way, a methodology to improve the segmentation of human skin in colored images through a more efficient algorithm is proposed. The algorithm is based on the average of neighborhoods whose limit values, for definition of the interval of equivalent color to the human skins, are obtained through an image pattern, generated in priori, with samples of human skin. This image is called \"bedspread of remnants\". The methodology has as base of comparison similar previous works, mainly the one developed by Kovac et al. (2003). The results show a superior performance of the proposed methodology.
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Uma abordagem híbrida baseada em Projeções sobre Conjuntos Convexos para Super-Resolução espacial e espectral / A hybrid approach based on projections onto convex sets for spatial and spectral super-resolution

Cunha, Bruno Aguilar 10 November 2016 (has links)
Submitted by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-10-17T16:07:35Z No. of bitstreams: 1 CUNHA_Bruno_2017.pdf: 1281922 bytes, checksum: 605ecd45f46a3b67332ed6bd13043af5 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-10-17T16:07:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CUNHA_Bruno_2017.pdf: 1281922 bytes, checksum: 605ecd45f46a3b67332ed6bd13043af5 (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-10-17T16:07:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CUNHA_Bruno_2017.pdf: 1281922 bytes, checksum: 605ecd45f46a3b67332ed6bd13043af5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-17T16:08:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CUNHA_Bruno_2017.pdf: 1281922 bytes, checksum: 605ecd45f46a3b67332ed6bd13043af5 (MD5) Previous issue date: 2016-11-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This work proposes both a study and a development of an algorithm for super-resolution of digital images using projections onto convex sets. The method is based on a classic algorithm for spatial super-resolution which considering the subpixel information present in a set of lower resolution images, generate an image of higher resolution and better visual quality. We propose the incorporation of a new restriction based on the Richardson-Lucy algorithm in order to restore and recover part of the spatial frequencies lost during the degradation and decimation process of the high resolution images. In this way the algorithm provides a hybrid approach based on projections onto convex sets which is capable of promoting both the spatial and spectral image super-resolution. The proposed approach was compared with the original algorithm from Sezan and Tekalp and later with a method based on a robust framework that is considered nowadays one of the most effective methods for super-resolution. The results, considering both the visual and the mean square error analysis, demonstrate that the proposed method has great potential promoting increased visual quality over the images studied. / Este trabalho visa o estudo e o desenvolvimento de um algoritmo para super-resolução de imagens digitais baseado na teoria de projeções sobre conjuntos convexos. O método é baseado em um algoritmo clássico de projeções sobre restrições convexas para super- resolução espacial onde se busca, considerando as informações subpixel presentes em um conjunto de imagens de menor resolução, gerar uma imagem de maior resolução e com melhor qualidade visual. Propomos a incorporação de uma nova restrição baseada no algoritmo de Richardson-Lucy para restaurar e recuperar parte das frequências espaciais perdidas durante o processo de degradação e decimação das imagens de alta resolução. Nesse sentido o algoritmo provê uma abordagem híbrida baseada em projeções sobre conjuntos convexos que é capaz de promover simultaneamente a super-resolução espacial e a espectral. A abordagem proposta foi comparada com o algoritmo original de Sezan e Tekalp e posteriormente com um método baseado em um framework de super-resolução robusta, considerado um dos métodos mais eficazes na atualidade. Os resultados obtidos, considerando as análises visuais e também através do erro médio quadrático, demonstram que o método proposto possui grande potencialidade promovendo o aumento da qualidade visual das imagens estudadas.

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