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Segmenta??o fuzzy de objetos tridimensionais com propriedades texturais / Segmentation of three-dimensional objects with textural propertieSilva Neto, Jos? Francisco da 25 September 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-09-25 / Segmenta??o digital de imagens ? o processo de atribuir r?tulos distintos a diferentes
objetos em uma imagem digital, e o algoritmo de segmenta??o fuzzy tem sido utilizado
com sucesso na segmenta??o de imagens de diversas modalidades. Contudo, o algoritmo
tradicional de segmenta??o fuzzy falha ao segmentar objetos que s?o caracterizados por
texturas cujos padr?es n?o podem ser descritos adequadamente por simples estat?sticas
computadas sobre uma ?rea restrita. Neste trabalho apresentamos uma extens?o do algoritmo
de segmenta??o fuzzy que realiza segmenta??o de texturas empregando fun??es
de afinidade adaptativas e o estendemos a imagens tridimensionais. Fun??es de afinidade
adaptativas mudam o tamanho da ?rea em que s?o calculados os descritores da textura de
acordo com as caracter?sticas da textura processada, enquanto imagens tridimensionais
podem ser descritas como um conjunto finito de imagens bidimensionais. O algoritmo ent?o
segmenta o volume com uma ?rea apropriada calculada para cada textura, tornando
poss?vel obter boas estimativas dos volumes reais das estruturas alvo do processo de segmenta??o.
Experimentos ser?o realizados com dados sint?ticos e reais obtidos no estudo
de segmenta??o de tumores cerebrais em imagens m?dicas adquiridas atrav?s de exames
de Resson?ncia Magn?tica / Digital image segmentation is the process of assigning distinct labels to different objects
in a digital image, and the fuzzy segmentation algorithm has been used successfully
in the segmentation of images from several modalities. However, the traditional fuzzy
segmentation algorithm fails to segment objects that are characterized by textures whose
patterns cannot be successfully described by simple statistics computed over a very restricted
area. In this paper we present an extension of the fuzzy segmentation algorithm
that achieves the segmentation of textures by employing adaptive affinity functions as
long as we extend the algorithm to tridimensional images. The adaptive affinity functions
change the size of the area where they compute the texture descriptors, according
to the characteristics of the texture being processed, while three dimensional images can
be described as a finite set of two-dimensional images. The algorithm then segments the
volume image with an appropriate calculation area for each texture, making it possible
to produce good estimates of actual volumes of the target structures of the segmentation
process. We will perform experiments with synthetic and real data in applications such
as segmentation of medical imaging obtained from magnetic rosonance
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Segmenta??o Fuzzy de Texturas e V?deosSantos, Tiago Souza dos 17 August 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-08-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The segmentation of an image aims to subdivide it into constituent regions or objects
that have some relevant semantic content. This subdivision can also be applied to videos.
However, in these cases, the objects appear in various frames that compose the videos.
The task of segmenting an image becomes more complex when they are composed of
objects that are defined by textural features, where the color information alone is not
a good descriptor of the image. Fuzzy Segmentation is a region-growing segmentation
algorithm that uses affinity functions in order to assign to each element in an image a
grade of membership for each object (between 0 and 1). This work presents a modification
of the Fuzzy Segmentation algorithm, for the purpose of improving the temporal and
spatial complexity. The algorithm was adapted to segmenting color videos, treating them
as 3D volume. In order to perform segmentation in videos, conventional color model
or a hybrid model obtained by a method for choosing the best channels were used. The
Fuzzy Segmentation algorithm was also applied to texture segmentation by using adaptive
affinity functions defined for each object texture. Two types of affinity functions were
used, one defined using the normal (or Gaussian) probability distribution and the other
using the Skew Divergence. This latter, a Kullback-Leibler Divergence variation, is a
measure of the difference between two probability distributions. Finally, the algorithm
was tested in somes videos and also in texture mosaic images composed by images of the
Brodatz album / A segmenta??o de uma imagem tem como objetivo subdividi-la em partes ou objetos
constituintes que tenham algum conte?do sem?ntico relevante. Esta subdivis?o pode
tamb?m ser aplicada a um v?deo, por?m, neste, os objetos est?o presentes nos diversos
quadros que comp?em o v?deo. A tarefa de segmentar uma imagem torna-se mais complexa
quando estas s?o compostas por objetos que contenham caracter?sticas texturais,
com pouca ou nenhuma informa??o de cor. A segmenta??o difusa, do Ingl?s fuzzy, ? uma
t?cnica de segmenta??o por crescimento de regi?es que determina para cada elemento
da imagem um grau de pertin?ncia (entre zero e um) indicando a confian?a de que esse
elemento perten?a a um determinado objeto ou regi?o existente na imagem, fazendo-se
uso de fun??es de afinidade para obter esses valores de pertin?ncia. Neste trabalho ?
apresentada uma modifica??o do algoritmo de segmenta??o fuzzy proposto por Carvalho
[Carvalho et al. 2005], a fim de se obter melhorias na complexidade temporal e espacial.
O algoritmo foi adaptado para segmentar v?deos coloridos tratando-os como volumes 3D.
Para segmentar os v?deos, foram utilizadas informa??es provenientes de um modelo de
cor convencional ou de um modelo h?brido obtido atrav?s de uma metodologia para a
escolha dos melhores canais para realizar a segmenta??o. O algoritmo de segmenta??o
fuzzy foi aplicado tamb?m na segmenta??o de texturas, fazendo-se uso de fun??es de afinidades
adaptativas ?s texturas de cada objeto. Dois tipos de fun??es de afinidades foram
utilizadas, uma utilizando a distribui??o normal de probabilidade, ou Gaussiana, e outra
utilizando a diverg?ncia Skew. Esta ?ltima, uma varia??o da diverg?ncia de Kullback-
Leibler, ? uma medida da diverg?ncia entre duas distribui??es de probabilidades. Por
fim, o algoritmo foi testado com alguns v?deos e tamb?m com imagens de mosaicos de
texturas criadas a partir do ?lbum de Brodatz e outros
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