[en] A MULTISCALAR, MULTICRITERIA APPROACH FOR IMAGE SEGMENTATION

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: RODRIGO DA SILVA FERREIRA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18290&idi=1
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18290
Resumo: [pt] O objetivo geral deste trabalho é avaliar o impacto relativo da utilização de atributos de forma na segmentação de imagens de diferentes características e classes de objeto distintas. Para tanto, uma extensão do método de Segmentação Multiresolução (Baatz00) foi proposta e implementada, permitindo que vários atributos de forma possam ser considerados no processo de crescimento de regiões. Para se selecionar a métrica usada na avaliação da qualidade da segmentação, oito métricas disponíveis na literatura foram consideradas. O desempenho relativo das oito métricas foi verificado experimentalmente e avaliada a correlação entre este desempenho e a percepção humana da qualidade da segmentação. Na sequência, dez atributos de forma foram selecionados. A qualidade das segmentações realizadas considerando um atributo de forma de cada vez foi então comparada com a qualidade de segmentações baseadas somente na cor. Depois disso o impacto da utilização de pares de atributos de forma no processo de segmentação foi avaliado. Os experimentos foram realizados para quinze classes de objetos distintas presentes em doze imagens representativas de áreas de aplicação diferentes – sensoriamento remoto, microscopia e imagens médicas. Os resultados confirmam a importância dos atributos de forma na qualidade da segmentação e suscitam uma discussão sobre trabalhos futuros.
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