Neste trabalho, estuda-se propriedades e implementações de duas importantes representações de formas denominadas curvatura e eixos de simetria (ou esqueletos), relacionando-as ao clássico modelo de processamento da informação visual proposto por Marr. Para tanto, fez-se necessária uma releitura dos critérios para a representação de formas já existentes, além da proposição e comparação de algumas abordagens numéricas através das quais curvaturas e esqueletos são calculados, com especial atenção dada a características como robustez e invariância. No caso da curvatura, que é uma medida clássica da geometria diferencial sem divergências quanto a sua definição e interpretação, foi dado maior enfoque à robustez dos métodos quanto à presença de ruídos de diversas naturezas e quanto a sensibilidade na escolha dos parâmetros que levaram aos resultados mais precisos. Além disso, propôs-se uma versão não-derivativa da curvatura (denominada circularidade local) a fim de contornar o problema advindo das instabilidades do cálculo de derivadas de dados reais amostrados. Ainda relativamente à curvatura, um método baseado na transformada de Fourier bidimensional foi proposto e comparado à abordagem unidimensional já estabelecida e a outro método padrão (β-Splines/ Medioni) de cálculo de curvatura de contornos digitais. Já no caso dos esqueletos, a existência de diversas interpretações geométricas e matemáticas para o conceito e as inúmeras abordagens numéricas para o cálculo dos mesmos demandaram a revisão da literatura sob a luz do modelo inicialmente introduzido para que se pudesse impor uniformidade à terminologia e situar as diferentes abordagens e implementações dentro de um panorama comum, sendo que dois novos métodos para o cálculo de esqueletos foram criados quando do desenvolvimento deste trabalho (esqueletos por dilatações exatas e esqueletos afins baseados em áreas). / In this work, properties and implementations of two important shape representa¬tions had been studied: curvature and symmetry axis (or skeletons) and they had been related to the Marr\'s classical visual information processing model. Thus, it was necessary a re-interpretation of previously existent criteria for shape represen¬tation in addition to the proposition and comparison of some numerical approaches for curvature and skeletons calculations with special attention given to robustness and invariance characteristics. In the curvature case, a classic measure from dif¬ferential geometry with no divergence about its definition and interpretation, we focused mainly on the numerical methods robustness in presence of several noise categories and on the best parameter set choice sensibility. Additionally, a no derivative version of curvature (also called local circularity) was proposed in order to circumvent problems related to the sampled real data derivatives numerical ins¬tabilities. Still talking about curvature, a 2D Fourier transform based method had been proposed and assessed in comparison to the 1D approach and other standard digital contour curvature calculation method (β-Splines/ Medioni). In the skeleton\'s case, the existence of several geometrical and mathematical interpretations of the concept and the innumerable numeric approaches to their calculation demanded a literature survey regarding the initially introduced model to impose uniformity to the terminology and to situate the different approaches and implementations into a common framework where two new methods to skeleton\'s calculations had been created (exact dilations based skeletons and area based affine skeletons).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-02022009-122444 |
| Date | 25 July 2003 |
| Creators | Estrozi, Leandro Farias |
| Contributors | Costa, Luciano da Fontoura |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.006 seconds