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23 Abr
16:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Geração de Superpixels pela Floresta Geradora Iterativa usando Informação de Objeto
Aluno
Felipe de Castro Belém
Orientador / Docente
Alexandre Xavier Falcão
Breve resumo
Métodos de segmentação de imagem em superpixels almejam particionar a imagem em regiões conexas (\ie superpixels) de forma que os objetos de interesse sejam representados pela união de seus superpixels. Tal resultado é de extrema importância para inúmeras aplicações, aumentando o desempenho computacional e permitindo explorar informações de nível intermediário sobre os objetos envolvidos na análise da imagem. Dependendo do algoritmo, o desempenho da segmentação de superpixels pode ser proporcional ao número de regiões geradas. Entretanto, a falta de informação sobre os objetos de interesse, faz com que resultados eficazes estejam quase sempre relacionados a uma super-segmentação desnecessária, afetando negativamente os propósitos supramencionados. Tendo em vista o desenvolvimento de métodos eficientes para segmentação de superpixels, cujos objetos sejam representados de forma eficaz com poucos superpixels, este trabalho incorpora a informação de objeto no arcabouço da Floresta Geradora Iterativa (ISF, do inglês \emph{Iterative Spanning Forest}). O arcabouço resultante, denominado Floresta Geradora Iterativa baseada em informação de objeto (OISF, do inglês \emph{Object-Based ISF}) é composto por três etapas independentes, similarmente ao ISF: (i) amostragem inicial de pixels sementes; (ii) delineamento de superpixels a partir das sementes usando o algoritmo da Transformada Imagem-Floresta~(IFT, do inglês \emph{Image Foresting Transform}) para uma dada função de conexidade (\ie custo de caminho em um grafo imagem); e (iii) recômputo das sementes, seguido de execução iterativa das etapas (ii) e (iii) para melhorar a localização das sementes e, consequentemente, o delineamento dos superpixels. A informação de objeto provém de um mapa de saliências, o qual é previamente gerado e utilizado para incorporar informação de objeto nas três etapas do OISF. Os resultados incluem maior eficácia no delineamento com um número significativamente menor de superpixels e flexibilidade na adaptação do arcabouço para diferentes aplicações. Esses resultados são demonstrados em comparação com diversos outros métodos do estado-da-arte, inclusive métodos baseados no ISF, usando duas bases de imagens naturais e uma base de imagens médicas.
Banca examinadora
Titulares:
Alexandre Xavier Falcão IC/UNICAMP
Paulo André Vechiatto de Miranda IME/USP
Hélio Pedrini IC/UNICAMP
Suplentes:
Sandra Eliza Fontes de Avila IC/UNICAMP
Thiago Vallin Spina LNLS - Laboratório Nacional de Luz Síncrotron