Exportação concluída — 

Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Ricardo Petri
Orientador(a): Felinto, Alan Salvany [Orientador]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
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://repositorio.uel.br/handle/123456789/16429
Resumo: Resumo: A presença de reflexos luminosos (RL) em imagens digitais podem interferir na coloração dos pixels das regiões afetadas Estes pixels tendem a ter seu canal de cor saturado e, dessa forma, apresentam aparência esbranquiçada e consequentemente, perda de sua coloração Processos de decisões que utilizam imagens digitais podem ser prejudicados pela incidência de RL Alguns exemplos de problemas causados pela presença de RL são cirurgias assistidas por câmeras em tempo real, reconhecimento facial e ocular Este trabalho propõe um algoritmo chamado Aumento de Contraste de Potenciais Regiões de Reflexos Luminosos, que consiste em um pré-processamento para aumentar o contraste de potenciais regiões que possuem RL com o objetivo de melhorar o desempenho de detectores automáticos de RL Além disso, quatro detectores automáticos de RL foram comparados com e sem a utilização do algoritmo de pré-processamento O primeiro é uma técnica já consolidada na literatura chamada de Limiar Chang-Tseng (CT) Três novos detectores automáticos de RL são propostos O Limiar Chang-Tseng adaptado, Pico de Histograma Adaptado e Limiar Global Foram empregados quatro métricas de performance para avaliar estes detectores, nomeados como, Acurácia, Precisão, Exatidão e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE em Inglês) A métrica de Exatidão é uma novidade proposta por este trabalho Para um parâmetro de avaliação destas métricas, um modelo de referência definido manualmente foi criado O detector Limiar Global combinado com o algoritmo de pré-processamento apresentou os melhores resultados comparado aos demais detectores avaliados, com uma taxa média de Exatidão de 8247%
id UEL_f4b15540636deddfdf00bc8d488fb228
oai_identifier_str oai:repositorio.uel.br:123456789/16429
network_acronym_str UEL
network_name_str Repositório Institucional da UEL
repository_id_str
spelling Silva, Ricardo PetriFrança, José Alexandre de21a8afd6-9ca5-47ad-a607-8a57d061b4ce-1Barbon Junior, Sylvio461a5e00-1e18-492b-aed3-2b52c2fd31c0-1efa440fa-0239-44aa-abcc-81d95e17a3e35bcc64a9-764a-4d12-bc06-0a18dc16e3c1Felinto, Alan Salvany [Orientador]Londrina2024-05-01T15:07:59Z2024-05-01T15:07:59Z2018.0006.04.2018https://repositorio.uel.br/handle/123456789/16429Resumo: A presença de reflexos luminosos (RL) em imagens digitais podem interferir na coloração dos pixels das regiões afetadas Estes pixels tendem a ter seu canal de cor saturado e, dessa forma, apresentam aparência esbranquiçada e consequentemente, perda de sua coloração Processos de decisões que utilizam imagens digitais podem ser prejudicados pela incidência de RL Alguns exemplos de problemas causados pela presença de RL são cirurgias assistidas por câmeras em tempo real, reconhecimento facial e ocular Este trabalho propõe um algoritmo chamado Aumento de Contraste de Potenciais Regiões de Reflexos Luminosos, que consiste em um pré-processamento para aumentar o contraste de potenciais regiões que possuem RL com o objetivo de melhorar o desempenho de detectores automáticos de RL Além disso, quatro detectores automáticos de RL foram comparados com e sem a utilização do algoritmo de pré-processamento O primeiro é uma técnica já consolidada na literatura chamada de Limiar Chang-Tseng (CT) Três novos detectores automáticos de RL são propostos O Limiar Chang-Tseng adaptado, Pico de Histograma Adaptado e Limiar Global Foram empregados quatro métricas de performance para avaliar estes detectores, nomeados como, Acurácia, Precisão, Exatidão e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE em Inglês) A métrica de Exatidão é uma novidade proposta por este trabalho Para um parâmetro de avaliação destas métricas, um modelo de referência definido manualmente foi criado O detector Limiar Global combinado com o algoritmo de pré-processamento apresentou os melhores resultados comparado aos demais detectores avaliados, com uma taxa média de Exatidão de 8247%Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoAbstract: The incidence of Luminous Reflections (LR) on captured images can interfere in the pixels coloration of the affected regions These pixels tend to oversaturate, becoming whitish and, consequently, loss of original color Decision processes which employ digital images can be impaired by the incidence of LR Some examples of problems caused by the presence of RL are real-time surgeries assisted by cameras, facial and ocular recognition, etc This work proposes an algorithm called Contrast Enhancement of Potential LR Regions which is a pre-processing method to increase the contrast of potential LR regions, to improve the performance of automatic LR detectors In addition, four automatic LR detectors were compared with and without the employment of the pre-processing algorithm The first one is a technique already consolidated in the literature called the Chang-Tseng Threshold Three novel automatic LR detectors are proposed The Adapted Chang-Tseng Threshold, Adapted Histogram Peak and Global Threshold Were employed four performance metric to evaluate the detectors, namely, Accuracy, Precision, Exactitude, and RMSE (Root Mean Square Error) The Exactitude metric is a novel developed by this work For an evaluation parameter of these metrics, a manually defined reference model was created The Global Threshold detector combined with the pre-processing algorithm presented the best results among all detectors evaluated, with an average Exactitude rate of 8247%porImagens digitaisProcessamento de imagensTécnicas digitaisComputaçãoDigital imagesDigital techniquesComputer scienceImage processingDetector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagensinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMestradoCiência da ComputaçãoCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess183903vtls000219093NÃOvtls000219093http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls2199360.00NÃOhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls0002190935898.pdf123456789/5002 - Mestrado - Ciência da ComputaçãoORIGINAL5898.pdfapplication/pdf7173129https://repositorio.uel.br/bitstreams/9ba152fa-5bea-426b-bb98-f15f9a5a2083/download07dd415a0b056a83d3beaccad4432ee0MD51LICENCElicence.txttext/plain263https://repositorio.uel.br/bitstreams/5cba745f-172d-49c4-ad43-4aa311b858b9/download753f376dfdbc064b559839be95ac5523MD52TEXT5898.pdf.txt5898.pdf.txtExtracted texttext/plain99908https://repositorio.uel.br/bitstreams/b64e1fdd-a633-46b7-ab7a-3952e7e0c1e8/downloadcdd94a4367ff34b03a4b98e48b787905MD53THUMBNAIL5898.pdf.jpg5898.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3579https://repositorio.uel.br/bitstreams/9b77df22-1525-4c85-b3d6-2e4816b07ed3/downloadc326c764bb3f730013c6b85b2ac6f69fMD54123456789/164292024-07-12 01:19:49.095open.accessoai:repositorio.uel.br:123456789/16429https://repositorio.uel.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:19:49Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
title Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
spellingShingle Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
Silva, Ricardo Petri
Imagens digitais
Processamento de imagens
Técnicas digitais
Computação
Digital images
Digital techniques
Computer science
Image processing
title_short Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
title_full Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
title_fullStr Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
title_full_unstemmed Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
title_sort Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens
author Silva, Ricardo Petri
author_facet Silva, Ricardo Petri
author_role author
dc.contributor.banca.pt_BR.fl_str_mv França, José Alexandre de
Barbon Junior, Sylvio
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Ricardo Petri
dc.contributor.authorID.fl_str_mv efa440fa-0239-44aa-abcc-81d95e17a3e3
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 5bcc64a9-764a-4d12-bc06-0a18dc16e3c1
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Felinto, Alan Salvany [Orientador]
contributor_str_mv Felinto, Alan Salvany [Orientador]
dc.subject.por.fl_str_mv Imagens digitais
Processamento de imagens
Técnicas digitais
Computação
Digital images
Digital techniques
Computer science
Image processing
topic Imagens digitais
Processamento de imagens
Técnicas digitais
Computação
Digital images
Digital techniques
Computer science
Image processing
description Resumo: A presença de reflexos luminosos (RL) em imagens digitais podem interferir na coloração dos pixels das regiões afetadas Estes pixels tendem a ter seu canal de cor saturado e, dessa forma, apresentam aparência esbranquiçada e consequentemente, perda de sua coloração Processos de decisões que utilizam imagens digitais podem ser prejudicados pela incidência de RL Alguns exemplos de problemas causados pela presença de RL são cirurgias assistidas por câmeras em tempo real, reconhecimento facial e ocular Este trabalho propõe um algoritmo chamado Aumento de Contraste de Potenciais Regiões de Reflexos Luminosos, que consiste em um pré-processamento para aumentar o contraste de potenciais regiões que possuem RL com o objetivo de melhorar o desempenho de detectores automáticos de RL Além disso, quatro detectores automáticos de RL foram comparados com e sem a utilização do algoritmo de pré-processamento O primeiro é uma técnica já consolidada na literatura chamada de Limiar Chang-Tseng (CT) Três novos detectores automáticos de RL são propostos O Limiar Chang-Tseng adaptado, Pico de Histograma Adaptado e Limiar Global Foram empregados quatro métricas de performance para avaliar estes detectores, nomeados como, Acurácia, Precisão, Exatidão e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE em Inglês) A métrica de Exatidão é uma novidade proposta por este trabalho Para um parâmetro de avaliação destas métricas, um modelo de referência definido manualmente foi criado O detector Limiar Global combinado com o algoritmo de pré-processamento apresentou os melhores resultados comparado aos demais detectores avaliados, com uma taxa média de Exatidão de 8247%
publishDate 2024
dc.date.defesa.pt_BR.fl_str_mv 06.04.2018
dc.date.created.fl_str_mv 2018.00
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-05-01T15:07:59Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-05-01T15:07:59Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.uel.br/handle/123456789/16429
url https://repositorio.uel.br/handle/123456789/16429
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.confidence.fl_str_mv -1
-1
dc.relation.coursedegree.pt_BR.fl_str_mv Mestrado
dc.relation.coursename.pt_BR.fl_str_mv Ciência da Computação
dc.relation.departament.pt_BR.fl_str_mv Centro de Ciências Exatas
dc.relation.ppgname.pt_BR.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.coverage.spatial.pt_BR.fl_str_mv Londrina
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UEL
instname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron:UEL
instname_str Universidade Estadual de Londrina (UEL)
instacron_str UEL
institution UEL
reponame_str Repositório Institucional da UEL
collection Repositório Institucional da UEL
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uel.br/bitstreams/9ba152fa-5bea-426b-bb98-f15f9a5a2083/download
https://repositorio.uel.br/bitstreams/5cba745f-172d-49c4-ad43-4aa311b858b9/download
https://repositorio.uel.br/bitstreams/b64e1fdd-a633-46b7-ab7a-3952e7e0c1e8/download
https://repositorio.uel.br/bitstreams/9b77df22-1525-4c85-b3d6-2e4816b07ed3/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 07dd415a0b056a83d3beaccad4432ee0
753f376dfdbc064b559839be95ac5523
cdd94a4367ff34b03a4b98e48b787905
c326c764bb3f730013c6b85b2ac6f69f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)
repository.mail.fl_str_mv bcuel@uel.br||
_version_ 1856675755201658880