[pt] Uma imagem monocromática pode ser interpretada como uma superfície topológica e desta forma objetos de interesse podem aparecer como picos (sharp mountains), domos (smooth hills) ou vales (V- or U-shaped). Um domo geralmente contém vários pontos de máximo locais em seu topo. Logo, fica bem caracterizado por um cluster de máximos locais. Segmentar individualmente objetos em imagens onde estes aparecem parcialmente sobrepostos ou fortemente agrupados é um problema que métodos clássicos de segmentação podem não solucionar adequadamente. Outro problema é contar objetos idênticos em imagens perviamente segmentada. Esta tarefa, quando executada manualmente, devido ao cansaço visual exige um grande esforço humano. É tediosa, demorada, além de gerar resultados subjetivos. O presente trabalho propõe um novo método para segmentação e contagem de clusters de máximos locais em uma imagem digital através uma abordagem baseada em grafos. Utilizando a informação de luminância, a imagem é representada por um grafo de adjacências e um algoritmo de mineração é utilizado para segmentar os clusters. Por fim, de acordo com características da imagem, um algoritmo de clusterização pode ser incorporado ao processo para melhorar o resultado final. A contagem dos objetos é um resultado direto do algoritmo de mineração e de clusterização, quando este último é aplicado. O método proposto é tolerante a variações no tamanho e forma dos objetos e é facilmente parametrizado para lidar com diferentes grupos de imagens provenientes de objetos distintos. Testes executados em uma base de dados com 262 imagens, composta de imagens de objetos reais (grupo 1) e de células tronco embrionárias em imagens de microscopia fluorescente (grupo 2), atestam a eficiência e qualidade do método desenvolvido no que diz respeito a segmentação e a contagem. Os resultados gerados para as imagens do grupo 1 foram validados pela autora e os do grupo 2 pelos biólogos do Instituto de Ciências Biomédicas da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Para estas imagens foram obtidas uma F-measuare média de 85,33% e 90,88%, respectivamente. Por fim, um estudo comparativo com o algoritmo clássico de watershed foi realizado. Este alcançou uma F-measuare média de 74.02% e 78,28% para os grupos 1 e 2, respectivamente, contra 85,33% e 91,60% obtido pelo método proposto. / [en] A grayscale image can be viewed as a topological surface and this way, objects
of interests may appear as peaks (sharp mountains), domes (smooth hills) or
valleys (V- or U-shaped). Generally, the dome top presents more than one local
maximum. Thus, it can be characterized by a local maximum cluster. Segmenting
objects individually in images where they appear partially or totally fused is
a problem which frequently may not be solved by a watershed segmentation
or a basic morphological processing of images. Other issue is counting similar
objects in images segmented beforehand. Counting them manually is a tedious
and time-consuming task, and its subjective nature can lead to a wide variation
in the results. This work presents a new method for segmenting and counting
of local maximum clusters in digital images through a graph-based approach.
Using the luminance information, the image is represented by a region adjacency
graph and a graph-mining algorithm is applied to segment the clusters. Finally,
according to image characteristics, a graph-clustering algorithm can be added
to the process to improve the final result. The object counting step is a direct
result from the mining algorithm and the clustering algorithm, when the latter
is applied. The proposed method is tolerant to variations in object size and
shape and can easily be parameterized to handle different image groups resulting
from distinct objects. Tests made on a database with 262 images, composed of
photographs of objects (group 1) and embryonic stem cells under fluorescence
microscopy images (group 2), attest the effectiveness and quality of the proposed
method as for segmentation and counting purpose. The images form group 1
processed by our method were checked by the author and those ones from group
2 by the specialists from the Institute of Biomedical Sciences at UFRJ. For these
images we obtained an average F-measure of 85.33% and 90.88%, respectively.
Finally, a comparative study with the widely used watershed algorithm was done.
The watershed achieved an average F-measure of 74.02% e 78.28% for groups 1
and 2, respectively, against 85.33% e 91.60% obtained by our method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:18110 |
| Date | 19 August 2011 |
| Creators | GEISA MARTINS FAUSTINO |
| Contributors | MARCELO GATTASS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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