Orientador: Prof. Dr. Carlos da Silva dos Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2014. / Uma tarefa recorrente em Processamento Digital de Imagens é o projeto de um
operador que mapeie uma ou mais imagens de entrada em uma imagem resultante.
Muitas vezes, o projeto de um operador específico exige um dispendioso processo de
tentativa e erro, podendo resultar em um operador sub-ótimo para a tarefa em questão
Diversos métodos já foram propostos para automatizar o projeto de operadores utilizando
aprendizado de máquina. No cenário mais comum, o projeto de operadores parte de
um conjunto de treinamento formado por pares de imagens (entrada, saída), em que
as imagens de entrada correspondem as imagens originais inicialmente observadas e
as imagens de saída correspondem ao produto ideal do processamento. Para obter
um operador que realiza o mapeamento entre a entrada e saída, é necessário que seja
realizado um procedimento de aprendizado de máquina supervisionado. Neste projeto,
será investigado o projeto automático de operadores utilizando uma representação de
operadores de janela (W-operadores), os quais utilizam um subconjunto local dos pixels
da imagem, determinado por uma janela. Uma questão de suma importância relacionada
a essa representação envolve a escolha eficiente das janelas. Baseando-se em trabalhos
anteriores, adotamos o uso de combinação de operadores e seleção de características para
obter um melhor desempenho. Nossa contribuição consiste em uma nova técnica para
determinar as janelas de um conjunto de operadores, que são em seguida combinados
para criar um operador. Nosso procedimento é inspirado pela técnica AdaBoost
para combinação de classificadores e tem como objetivo determinar iterativamente uma
janela que minimize o erro do operador final a cada passo da iteração. Neste trabalho,
propomos a implementação do método descrito e sua comparação com técnicas anteriores
de projeto de operadores, utilizando conjuntos de dados públicos em algumas tarefas de
processamento de imagens. / A recurring task in Digital Image Processing is the project of an operator that maps
one or more images input in a resulting image. Often, the design of a specic operator
requires a expensive process of trial and error and may result in a sub-optimal operator.
Several methods have been proposed to automate the design of operators using Machine
Learning. In the most common scenario, the project starts from a training set formed
by pairs of images (input, output), in which output images represent what would be the
ideal product of the processing. Some supervised learning procedure is then used, resulting
in an operator who performs input-output mapping. In this project, we will investigate
the automatic design representation of operators using a window (W-operators), which
use a local image subset of pixels, determined by a window. An issue related to this
representation involves choosing ecient windows. Based on previous work, we adopt
the use of ensembles to achieve better performance. Our contribution consists of a new
technique for determining the windows of a set of operators which are then combined to
create a nal operator. Our procedure is inspired by the AdaBoost technique for combining
classiers and aims to iteratively determine a window that minimizes the operator error
at the end of each iteration step. In this project, we propose the implementation of the
described method and its comparison with prior project operators from the state of the art,
using public data sets in some image processing tasks.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:77316 |
| Date | January 2014 |
| Creators | João, Renato Stoffalette |
| Contributors | Santos, Carlos da Silva dos, Martins Junior, David Corrêa, Zampirolli, Francisco de Assis |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, 92 f. : il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77316&midiaext=70715, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=77316&midiaext=70716, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=77316 |
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