09 jun 2020
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Hierarchical Image Segmentation based on Recursions of the Iterative Spanning Forest
Aluno
Felipe Lemes Galvão
Orientador / Docente
Alexandre Xavier Falcão
Breve resumo
A representação de uma imagem por sua supersegmentação em superpixels, assim como métodos que computam tal segmentação, se tornou uma importante etapa em várias aplicações de processamento de imagem e visão computacional. Métodos de segmentação em superpixels também têm sido empregados para gerar representações hierárquicas de imagem (outra forma importante de representar imagens utilizada em análise multi-escala) por duas principais abordagens: (i) métodos clássicos de união de regiões, e (ii) a execução recursiva de algum algoritmo de superpixels originalmente proposto para operar sobre pixels.
Recentemente, um arcabouço baseado em grafos, chamado Floresta Geradora Iterativa e abreviado por ISF (do inglês Iterative Spanning Forest), foi proposto para obter superpixels conexos via múltiplas execuções do algoritmo da Transformada Imagem-Floresta (IFT) por escolha de quatro componentes: uma estratégia de amostragem de pixels sementes (fontes), uma relação de adjacência, uma função de conectividade, e um procedimento de recômputo de sementes.
Neste trabalho, utilizamos ISF como base para investigar a segmentação de imagem hierárquica e de superpixels dentro das duas abordagens previamente mencionadas. Nós adaptamos o arcabouço ISF para funcionar em grafos de adjacência de região (RAGs) e então apresentamos uma extensão hierarárquica do arcabouço chamada RISF (do inglês Recursive Iterative Spanning Forest).
Dentro do arcabouço RISF, nós definimos um novo método de segmentação em superpixels utilizando uma adaptação direta de componentes existentes do ISF que, além de gerar uma representação hierárquica, é mais rápido que métodos existentes do ISF e apresenta aderência de borda similar em escalas de segmentação individuais.
Nós também introduzimos uma nova estratégia de amostragem de sementes para o ISF que utiliza o algoritmo da IFT para selecionar iterativamente sementes com distância geodésica máxima; a estratégia é mostrada ser capaz de melhorar resultados de segmentação em superpixels quando comparada com métodos do ISF em alguns conjuntos de imagens, e é feita computacionalmente viável com o auxílio do arcabouço RISF.
Nós então propomos um novo algoritmo de união de regiões para ser usado como pós-processamento a partir de um nível intermediário de segmentação com RISF, levando a uma estratégia mista, combinando as duas abordagens de segmentação hierárquica. Essa combinação resulta em um método mais efetivo de segmentação em superpixels dentre os métodos estado-da-arte comparados, que também é hierárquica e com custo computacional comparável aos métodos avaliados mais velozes.
Banca examinadora
Titulares:
| Alexandre Xavier Falcão | IC/UNICAMP |
| Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio Júnior | ICEI/PUC Minas |
| Hélio Pedrini | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Gerberth Adín Ramírez Rivera | IC/UNICAMP |
| Paulo André Vechiatto de Miranda | IME/USP |