Os sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR - Content-Based Irnage Retneval) vêm sendo bastante estudados e pesquisados atualmente. Isso ocorre especialmente devido às áreas de aplicabilidade, entre as quais tem-se a área médica, onde há uma enorme quantidade de informação armazenada em forma de imagens. Muitas das consultas de interesse dos médicos visam procurar imagens de pacientes que tenham semelhança entre si. Desse modo, estudos de casos, diagnósticos e tratamentos podem ser verificados e comparados baseando-se apenas na imagem e não em descrições textuais sobre elas. Atualmente, os sistemas PACS (Picture Archiving and Communication Systems) nã,o são capazes de realizar consultas de imagens por similaridades. O trabalho aqui apresentado implementa um recurso adicional para um PACS com suporte a consultas por similaridade, ampliando o poder de recuperação de imagens através de histogramas. Este recurso permite que o sistema seja capaz de realizar buscas em imagens mesmo com algumas variações de intensidade de brilho, o que é um problema comum já que a aquisição de imagens é realizada por diversos equipamentos e mesmo com diferentes configurações. / In the last few years there is a great effort on developing the Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems. This is due to their applicability in many fields that deal with images, including particularly the medicine, because the ever increasing volume of data generated by image cxams. Many times the physicians try to find images that are similar regarding some specific aspect. Therefore, case studies, diagnosis and treatment can be compared and checked based only on the pictoríal information of the images. The traditional Picture Archiving and Communication Systems (PACS) do not support similarity queries. Thus, this work presents a new technique to improve the execution of similarity queries based on the brightness histogram of images. This technique allows the system to compare, by histograms, images with brightness variations, bypassing a claimed drawback of histograms to characterize images. This brightness variation is a common problern in acquiring images, as different devices and settings can be used to generate them, producing different brightness distribution over the whole image.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-25032015-085732 |
| Date | 29 March 2004 |
| Creators | Campo, Camilo Yamauchi |
| Contributors | Traina, Agma Juci Machado |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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