Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-24T14:27:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE__DIOGO_CAVALCANTI_COSTA.pdf: 8696014 bytes, checksum: 6ecb7de16968f61db789940caeae149e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T14:27:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE__DIOGO_CAVALCANTI_COSTA.pdf: 8696014 bytes, checksum: 6ecb7de16968f61db789940caeae149e (MD5) Previous issue date: 2015-03-02 / CNPQ / Desde os anos 1960, foram criadas inúmeras técnicas para segmentação de imagens, contudo poucas se aproximam do nível de desempenho humano, sendo essas computacionalmente custosas e inadequadas para aplicação em tempo real. Portanto, nesta tese é apresentada uma técnica de segmentação de baixo custo computacional, baseada em descontinuidades e em multirresolução, voltada à detecção de contornos de objetos em imagens naturais – fotografias do mundo real. A estrutura da técnica proposta é dividida em cinco etapas. Na primeira, atributos de cor e foco são realçados na imagem de entrada. O mapeamento de cor realça as diferenças de cor entre os canais RGB e propicia a detecção de bordas entre os canais de cor por operadores de gradiente. Dois modelos de cor de diferença cromática, RhGhBh e LgC, são propostos para esse fim. Também é proposta a transformada de decomposição de cor que segmenta a escala de cor RGB em canais independentes, isolando as cores aditivas e subtrativas, e os tons de cinza. Assim, é possível mensurar a variação local de cada cor para criar um mapeamento das regiões em foco. Na segunda etapa, uma filtragem morfológica para supressão de texturas suaviza as mudanças abruptas de cor no interior das mesmas, possibilitando a identificação de seus contornos e diminuindo a falsa identificação de bordas internas. Na terceira etapa, oito máscaras orientadas, batizadas de máscaras de detecção de contornos, são usadas para calcular o gradiente local, realçando os contornos dos objetos em detrimento de suas bordas internas. Na quarta etapa, um afinamento em tons de cinza é realizado por meio de um empilhamento topológico das bordas erodidas e suavizadas, no qual os pixels de bordas maximamente centralizados são isolados e afinados morfologicamente. Por fim, na quinta etapa, a intensidade das bordas é corrigida função do gradiente local e da densidade local das bordas, realçando os contornos dos objetos. Comparações com técnicas de segmentação recentes e clássicas são conduzidas com auxílio do Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark. Os resultados obtidos posicionam a técnica proposta em quinto lugar no Benchmark, com tempo de processamento inferior a 0,5% do tempo das técnicas melhor classificadas, sendo adequada para uso em tempo real. / Since the 1960’s, numerous image segmentation techniques were developed, however only a few approach human level segmentation, being computationally costly and inadequate to real time applications. Therefore, this Thesis presents a low computational cost multi-resolution and edge-based image segmentation technique for objects’ contour detection in natural images – real world scenes photographs. The proposed technique’s framework is divided into five steps. First, color and focus features are mapped from the input image. The color mapping enhances the color differences between RGB channels, allowing the inter-channel colors edge detection by gradient operators. Two chromatic difference color models are proposed, RhGhBh and LgC. The color decomposition transform is also proposed, which is able to segment the RGB color scale in independent channels, isolating the additive and subtractive colors, and the shades of gray. The transform allows the measurement of the local variation within each color, thus, producing the image´s focus map. In the second step, a morphological texture suppression filtering smoothes abrupt color changes inside textures, allowing textures’ outer edges detection and decreasing the false identification of texture inner edges as objects’ contours. In the third step, eight oriented masks, called contour detection masks, are used to calculate the local gradient, enhancing the objects’ contours over their inner edges. In the fourth step, a grayscale thinning is performed through a topological stacking of eroded and smoothed edges, where the maximally centered edge pixels are isolated and morphologically thinned. Finally, in the fifth step, the edges’ intensities are corrected to reflect the local gradient and the local edges’ density, allowing better identification of objects’ contours. Comparisons with recent and classic segmentation techniques are conducted by the Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark. The results rank the proposed segmentation in fith position in the Benchmark, with a processing time below 0.5% of the better ranked techniques, being suitable for real-time applications.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Esta tese introduz uma nova metodologia para determinar a direÃÃo do vento sobre a superfÃcie dos oceanos utilizando tÃcnicas de processamento das imagens de Radar de Abertura SintÃtica (SAR, do inglÃs Synthetic Aperture Radar). A literatura relacionada demonstra um crescente interesse no processamento dessas imagens para detecÃÃo de alvos, classificaÃÃo de regiÃes, extraÃÃo de campos de ventos, monitoramento de derrames de Ãleo, aplicaÃÃes geofÃsicas e meteorolÃgicas. A extraÃÃo de campos de ventos em imagens SAR à uma tarefa desafiadora devido à contaminaÃÃo das mesmas por um ruÃdo oriundo do sistema de aquisiÃÃo, denominado speckle, que dificulta tarefas de processamento e interpretaÃÃo das mesmas. Portanto, esta tese propÃe metodologias de extraÃÃo da direÃÃo do vento por transformada de Fourier, transformadas wavelets e mÃtodos baseados em textura. As transformadas wavelets utilizadas para esta tarefa sÃo Gabor, ChapÃu Mexicano e o algoritmo à trous. Com relaÃÃo à anÃlise de textura utilizada, esta se baseia na informaÃÃo espacial da matriz de co-ocorrÃncia dos nÃveis de cinza para estimar a direÃÃo de padrÃes lineares em imagens contaminadas com speckle. Os experimentos foram realizados em imagens de textura sintÃticas, imagens do Ãlbum de Brodatz e imagens SAR sintÃticas e reais. Foi observado que os mÃtodos propostos foram capazes de estimar direÃÃes de padrÃes lineares e extrair campos de streaks de vento visÃveis em imagens SAR reais. As principais contribuiÃÃes desta tese sÃo: o mÃtodo proposto para estimaÃÃo de direÃÃo de ventos na superfÃcie do oceano e a extensÃo de tÃcnica jà existente na literatura, possibilitando assim a estimaÃÃo da velocidade dos ventos na faixa de 4 a 10 m/s. Os melhores resultados obtidos nesta tese foram alcanÃados utilizando o mÃtodo proposto que combina transformada wavelet e anÃlise de textura. / This thesis introduces a new methodology to determine the wind direction over the ocean surface using image processing techniques on SAR (Synthetic Aperture Radar) images. Related literature demonstrates a growing interest in processing these images for target detection, region classification, wind field extraction, oil spill monitoring, geophysical and meteorological applications. Wind field extraction in SAR images is a challenging task due to contamination acquisition system by speckle noise, which makes difficult processing and interpretation tasks. Thus, this thesis proposes methods for wind direction estimation by applying image transforms, such as Fourier and wavelets and furthermore texture-based methods. The wavelet transforms used for this task are Gabor, Mexican Hat and the à trous algorithm. Concerning the texture approach, it is based on the co-occurrence matrix to estimate direction of linear patterns in speckled images. The experiments were performed on synthetic texture, Brodatz album, synthetic and real SAR images. It was observed that the proposed methods were able to estimate directions of linear patterns and extract wind fields from visible wind-induced streaks on SAR images. The main contributions of this thesis are: to propose methods for wind direction estimation on the ocean surface and to extend existing techniques in the literature in order to provide wind vector estimation in the range of 4 to 10 m/s. The best results of this tese were achieved with the proposed method that combines wavelet transform and texture analysis.

A geração de novas fontes de energia limpa, segura e renovável por meio da fusão nuclear envolve importantes desafios tecnológicos, dentre eles a pesquisa, caracterização e a fabricação de materiais avançados para os futuros reatores de fusão nuclear. Os aços ferrítico-martensíticos de reduzida atividade radioativa, em especial a liga Eurofer-97, destacam-se por apresentar uma combinação única de propriedades para esta aplicação. O objetivo desta Tese de Doutorado é avaliar a estabilidade microestrutural deste aço recozido numa ampla faixa de temperaturas. Cálculos termodinâmicos e testes de dilatometria foram usados para determinar as temperaturas de transformação de fase. A estabilidade microestrutural foi estudada por meio de recozimentos isotérmicos entre 200 e 1350oC após laminação a frio com reduções de 40, 70, 80 e 90%. A avaliação da estabilidade mecânica do aço Eurofer-97 foi realizada por meio de medidas de dureza Vickers. As principais técnicas utilizadas para caracterização microestrutural foram microscopias eletrônica de varredura e de transmissão, tomografia por sonda atômica e medidas de magnetização DC. Tanto a textura como a microtextura foram determinadas por meio de medidas de difração de raios X e de elétrons retroespalhados (EBSD). Recuperação, recristalização primária e crescimento anormal de grão ocorrem neste material recozido abaixo de 800oC. Acima desta temperatura, a transformação martensítica ocorre alterando bastante a micoroestrutura. A cinética de crescimento anormal de grão é alterada pela quantidade de redução a frio previamente aplicada. A hipótese proposta para explicar o crescimento anormal de grãos neste material baseia-se principalmente na vantagem de tamanho adquirida pelos núcleos de recristalização primária com diferenças de orientação médias superiores a 45º em relação aos vizinhos. Neste caso, o crescimento anormal de grão é responsável por fortalecer as componentes {111} e {111}, {001} e {110}. Acima de 800oC a transformação martensítica prevalece elevando a dureza Vickers e randomizando a textura deste aço. As características do produto transformado dependem tanto da temperatura de austenitização quanto do tamanho incial do grão ferrítico. Os dados de composição química das partículas estáveis após recozimento em temperaturas inferiores a 800oC foram usados para validar os resultados dos cálculos termodinâmicos obtidos via Thermo-Calc. / Clean, safe, and renewable energy sources such as nuclear fusion comprise important technological challenges, including research, characterization and manufacture of advanced materials for future fusion reactors. Modified ferritic-martensitic steels with reduced radioactive activity (RAFM), especially Eurofer-97 steel, are among worldwide references in the nuclear field for their unique properties. The scope of this Thesis is to evaluate the microstructural (thermal) stability in ferritic-martensitic Eurofer-97 after annealing within a wide range of temperatures. Themodinamic calculations as well as dilatometric tests were used to determine the main phase transformation temperatures. The microstructural stability of this steel was followed by isothermal annealing between 200 and 1350°C after cold rolling to 40, 70, 80 and 90% reductions in thickness. The mechanical stability in the Eurofer-97 was assessed by Vickers microhardness measurements. Representative samples for each metallurgical condition were characterized by scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, atom probe tomography, and DC-magnetization tests. Both texture and microtexture were evaluated by X-ray diffraction and electron backscattered diffraction (EBSD) techniques. Recovery, primary recrystallization, and abnormal grain growth (secondary recrystallization) processes have been observed at temperatures below 800°C. The amount of abnormally grown grains depends on the amount of previous cold rolling. The hypothesis for the most probable mechanism responsible for abnormal grain growth is based on the advantage size acquired by nuclei with misorientations above 45º surrounding their neighboring grains, even in regions where primary recrystallization was incomplete. The texture developed after abnormal grain growth has components belonging to ?- and ?-fibers with predominance of {111}, {111}, {100} e {110} components. The martensite transformation takes place when this steel is annealed above 800°C causing an increase of hardness, significant changes in microstructure, and texture weakening. The martensitic sructure depends very much on both austenitization temperature and initial austenitic grain size. The results of chemical analyses of stable particles present in samples annealed below 800oC were used to validate the thermodynamic calculations provided by Thermo-Calc.

A complexidade é uma característica de grande importância em processos de reconhecimento de padrões, especialmente naqueles que envolvem imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas. Estes métodos permitem realizar a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na sua variação de complexidade. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte do estado da arte em análise de complexidade, enquanto que a dimensão fractal já é aplicada a mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos aqui desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e de Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento adquirido, novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas foram desenvolvidas, assim como foram analisadas as deficiências e propostas melhorias às técnicas estudadas. Além disso, diversos experimentos com estas metodologias foram realizados em aplicações de Bioinformática / Complexity is a feature of great importance in pattern recognition processes, especially those involving biological images. This work aims to study methods that perform image analysis by the analysis of its complexity. The methods to be studied were selected based on similarity of their algorithms and methodology: fractal dimension, Deterministic Tourist Walk and Complex Networks. These methods enable us to perform the analysis and segmentation of shapes and textures contained in an image based on the variation of its complexity. Of the three methods considered, two of them are part of the state of the art in complexity analysis, while the fractal dimension is already applied in shapes and textures analysis. The work developed here aims to compare and analyze the selected methods through experiments with shape and texture images, utilizing for this natural and Brodatz textures samples, often used in literature as benchmark for textures analysis. Based on the knowledge acquired, new techniques for analysis and segmentation of shapes and textures were developed, as also were analyzed the deficiencies and proposed improvements to the techniques studied. Moreover, several experiments with these methods were performed in bioinformatics applications

La presente investigación tiene como objetivo explicar el significado del Palacio de Versalles en su historia. Asimismo, explorar y analizar sus elementos arquitectónicos internos, externos y los estilos artísticos presentes en el palacio. Se realizó una investigación que permitió utilizar el proceso creativo como metodología con la finalidad de crear una colección de indumentaria. Además, se realizó una entrevista a un experto para profundizar y conocer desde otro enfoque el tema central del proyecto. Se encontró que el Palacio de Versalles está basado en una serie de cambios y adaptaciones a petición de cada monarca. Sin embargo, cada detalle del palacio está en perfecto balance y armonía. Sus propiedades más resaltantes son el orden, la jerarquía y la simetría. El monarca, que estuvo a cargo de gran parte de su edificación e implementación fue Louis XIV, también conocido como Rey Sol, quien buscaba utilizar la residencia real como un arma política para demostrar el poder y la grandeza de Francia. / The present investigation aims to explain the significance of the Palace of Versailles in its history. Also, explore and analyze its internal and external architectural elements and the artistic styles present in the palace. The investigation allows to use the creative process as a methodology to create a fashion collection. In addition, an interview to an expert was conducted to deepen and learn from another perspective the central theme of the project. It was found that the Palace of Versailles was based on a series of changes and adaptions as a request of each monarch. However, every detail of the palace is in perfect balance and harmony. The most outstanding characteristics are order, hierarchy, and symmetry. The monarch, who oversaw a big part of the construction and implementation was Louis XIV, also known as the Sun King, who seek to use the royal residence as a political weapon to show the power and greatness of France. / Trabajo de investigación

El análisis y la gestión del territorio requieren el empleo de información captada por sensores aéreos o espaciales en forma de imágenes digitales. La caracterización de los elementos presentes en ellas se puede enfocar tanto estudiando la información espectral como la espacial, es decir, sus formas, tamaños, distribución de sus niveles de gris, etc. La caracterización de texturas consiste en su análisis ya que son indicativas de las diferentes clases temáticas o cubiertas del territorio. En el presente trabajo se abordan técnicas de análisis de texturas para clasificar diversos tipos de cubiertas del medio físico, basándonos en imágenes de distintas fuentes. Esas imágenes representan cubiertas vegetales arbóreas naturales (Sierra de Espadán), cubiertas mixtas de vegetación natural y cultivos (Menorca y Valle de Ayora) y zonas agrícolas de tipología hortícola fuertemente antropizadas en el área peri-urbana de Valencia. El análisis de texturas puede enfocarse desde diversos puntos de vista, bien estadísticos, estructurales, basados en modelos, basados en transformadas, etc. Dada la buena respuesta de algunos métodos estadísticos y las características específicas que presenta la Transformada Wavelet, se pretende determinar los rasgos texturales de unas imágenes mediante los dos métodos. En cuanto a estas variables, se han estudiado los estadísticos de 1er orden, los de 2º orden de la matriz de co-ocurrencias de niveles de gris y algunos obtenidos a partir del histograma. La transformada wavelet presenta un buen comportamiento a la hora del estudio de la relación espacio-frecuencia, al basarse en funciones matemáticas que cortan datos o señales en diferentes componentes de frecuencia y estudian cada uno de ellos con una resolución ajustada a su escala. La transformada se pone en práctica mediante bancos de filtros paso alto y paso bajo bidimensionales formados por los coeficientes de las funciones que permiten obtener la información de altas y bajas frecuencias en / Fernández Sarriá, A. (2007). Estudio de técnicas basadas en la transformada wavelet y optimización de sus parámetros para la clasificación por texturas de imágenes digitales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1955

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 2704137 bytes, checksum: 1bc9cc5c3099359131fb11fa1878c22f (MD5) Previous issue date: 2010-08-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work analyzes methods for textures images classification and segmentation using lossless data compression algorithms models. Two data compression algorithms are evaluated: the Prediction by Partial Matching (PPM) and the Lempel-Ziv-Welch (LZW) that had been applied in textures classification in previous works. The textures are pre-processed using histogram equalization. The classification method is divided into two stages. In the learning stage or training, the compression algorithm builds statistical models for the horizontal and the vertical structures of each class. In the classification stage, samples of textures to be classified are compressed using models built in the learning stage, sweeping the samples horizontally and vertically. A sample is assigned to the class that obtains the highest average compression. The classifier tests were made using the Brodatz textures album. The classifiers were tested for various contexts sizes (in the PPM case), samples number and training sets. For some combinations of these parameters, the classifiers achieved 100% of correct classifications. Texture segmentation process was made only with the PPM. Initially, the horizontal models are created using eight textures samples of size 32 x 32 pixels for each class, with the PPM context of a maximum size 1. The images to be segmented are compressed by the models of classes, initially in blocks of size 64 x 64 pixels. If none of the models achieve a compression ratio at a predetermined interval, the block is divided into four blocks of size 32 x 32. The process is repeated until a model reach a compression ratio in the range of the compression ratios set for the size of the block in question. If the block get the 4 x 4 size it is classified as belonging to the class of the model that reached the highest compression ratio. / Este trabalho se propõe a analisar métodos de classificação e segmentação de texturas de imagens digitais usando algoritmos de compressão de dados sem perdas. Dois algoritmos de compressão são avaliados: o Prediction by Partial Matching (PPM) e o Lempel-Ziv-Welch (LZW), que já havia sido aplicado na classificação de texturas em trabalhos anteriores. As texturas são pré-processadas utilizando equalização de histograma. O método de classificação divide-se em duas etapas. Na etapa de aprendizagem, ou treinamento, o algoritmo de compressão constrói modelos estatísticos para as estruturas horizontal e vertical de cada classe. Na etapa de classificação, amostras de texturas a serem classificadas são comprimidas utilizando modelos construídos na etapa de aprendizagem, varrendo-se as amostras na horizontal e na vertical. Uma amostra é atribuída à classe que obtiver a maior compressão média. Os testes dos classificadores foram feitos utilizando o álbum de texturas de Brodatz. Os classificadores foram testados para vários tamanhos de contexto (no caso do PPM), amostras e conjuntos de treinamento. Para algumas das combinações desses parâmetros, os classificadores alcançaram 100% de classificações corretas. A segmentação de texturas foi realizada apenas com o PPM. Inicialmente, são criados os modelos horizontais usados no processo de segmentação, utilizando-se oito amostras de texturas de tamanho 32 x 32 pixels para cada classe, com o contexto PPM de tamanho máximo 1. As imagens a serem segmentadas são comprimidas utilizando-se os modelos das classes, inicialmente, em blocos de tamanho 64 x 64 pixels. Se nenhum dos modelos conseguir uma razão de compressão em um intervalo pré-definido, o bloco é dividido em quatro blocos de tamanho 32 x 32. O processo se repete até que algum modelo consiga uma razão de compressão no intervalo de razões de compressão definido para o tamanho do bloco em questão, podendo chegar a blocos de tamanho 4 x 4 quando o bloco é classificado como pertencente à classe do modelo que atingiu a maior taxa de compressão.

[pt] O presente trabalho introduz o conceito de impostores com relevo: uma maneira eficiente para representar objetos por imagens em sistemas que requerem visualização em tempo real, especialmente jogos 3D e ambientes de realidade virtual. Para tanto, mesclam-se métodos tipicamente pertencentes à área de renderização baseada em imagens com métodos tradicionais de visualização baseada em geometria. A técnica requer do usuário apenas a modelagem geométrica da entidade a ser representada. Posteriormente o sistema sintetiza texturas com relevo, dinamicamente atualizadas quando necessário, e as visualiza utilizando o método de mapeamento de texturas com relevo. Esta abordagem permite inserir modelos complexos, tanto pela sua natureza geométrica, como pelo seu processo de visualização, no pipeline gráfico em tempo real. Além disso, os impostores com relevo procuram aproveitar o tempo ocioso ou recursos paralelos disponíveis no processador, de forma a balancear a carga de processamento de visualização entre CPU/GPU. Estes impostores também tornam possível a representação de qualquer tipo de objeto geométrico através de mapeamento de texturas com relevo. / [en] The present work introduces the concept of relief impostors: an efficient manner of representing objects by images in systems that require real time rendering, such as 3D games and virtual reality environments. For this purpose, typical methods of image-based rendering are mixed with traditional geometry based rendering methods. This technique only requires from the user the geometric modeling of the entity to be represented. After this, the system synthesizes relief textures, dynamically refreshed when necessary, and renders them using the method of relief texture mapping. This approach allows complex models to be inserted into the real time pipeline system. This complexity arise either from the geometric nature of the model or its process of visualization. Also, the relief impostors try to use the idle time or parallel resources available on the processor, in order to balance the work to be done between the CPU and GPU. Furthermore, they make possible the representation of any kind of geometric object by the relief texture mapping technique.

Para diagnosticar un cáncer se realiza, entre otras pruebas, algún test de imagen, como puede ser una radiografía, ecografía o resonancia magnética. Mediante estos tests pueden detectarse zonas con alta sospecha tumoral, cuyo diagnóstico debe confirmase finalmente mediante la realización de una biopsia. Este tipo de imágenes, sin embargo, no son fáciles de interpretar, lo que provoca que el profesional encargado de analizarlas, a pesar de su experiencia, no sea capaz de detectar en ellas un porcentaje importante de tumores (falsos negativos). Una posibilidad para mejorar el diagnóstico y disminuir el número de falsos negativos consiste en utilizar sistemas de diagnóstico asistido por ordenador o computer-aided diagnosis (CAD). Un sistema de CAD analiza la imagen médica y trata de detectar zonas sospechosas de contener alguna anomalía. Estas zonas son marcadas sobre la propia imagen con un doble objetivo: llamar la atención del profesional encargado de analizarla hacia la zona sospechosa y aportar una segunda opinión respecto al diagnóstico. En esta tesis se presentan y evaluan diversas técnicas de visión por computador y reconocimiento de formas orientadas a la detección de tumores en imágenes médicas, con el objetivo de diseñar sistemas de CAD que permitan un mejor diagnóstico. El trabajo se ha centrado en el diagnóstico de cáncer de próstata a partir de imágenes de ecografía, y en el diagnóstico de cáncer de mama a partir de imágenes de radiografía. Se han evaluado diversos métodos de extracción de características basados en la intensidad, frecuencia, texturas o en gradientes. En la etapa de clasificación se ha utilizado un clasificador no paramétrico basado en distancias (k-vecinos más cercanos) y otro paramétrico basado en modelos de Markov. A lo largo del trabajo se evidencian las distintas problemáticas que surgen en este tipode tareas y se proponen soluciones a cada una de ellas. El diagnóstico de cáncer de próstata asistido por ordenador es una tarea extrema / Llobet Azpitarte, R. (2006). Aportaciones al diagnóstico de cáncer asistido por ordenador [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1862

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TiagoSS_DISSERT.pdf: 2900373 bytes, checksum: ea7bd73351348f5c75a5bf4f337c599f (MD5) 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