Segmentação de imagens baseada em descritores de textura extraídos por transformadas wavelets

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Silva, Ricardo Dutra da
Orientador(a): Pedrini, Hélio
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:
Wavelets (Matematica)
Imagens
Ciência da Computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/16989
Resumo: Orientador: Hélio Pedrini
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaPedrini, HélioSilva, Ricardo Dutra da2024-10-21T19:22:23Z2024-10-21T19:22:23Z2008https://hdl.handle.net/1884/16989Orientador: Hélio PedriniInclui apêndiceDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 24/03/2008Inclui bibliografiaResumo: A segmentação de imagens é um processo fundamental em diversas aplicações de imagens e vídeos, cujo principal propósito é permitir uma discriminação significativa entre objetos de interesse. Técnicas tradicionais para extração de texturas baseadas em pixels geralmente demandam alto custo computacional. Este trabalho apresenta um método de segmentação baseado em transformadas wavelets para extrair características das informações de luminância e crominância em imagens digitais. Para reduzir o custo, o método é composto por dois estágios. Inicialmente, a imagem é decomposta em blocos de pixels e uma transformada wavelet é aplicada sobre cada bloco para identificar regiões homogêneas da imagem, atribuindo o bloco inteiro para sua classe respectiva. Um estágio de refinamento é aplicado nos pixels restantes, descobertos no primeiro estágio como pertencentes a regiões heterogêneas. Como o método opera sem qualquer conjunto de treinamento, além de reduzir o custo das computações, o primeiro estágio também é responsável por extrair descritores para identificar cada região da imagem. Estudos preliminares são desenvolvidos para avaliar as transformadas wavelets, descritores e modelos de cores. Transformadas wavelets separáveis e não-separáveis são um tópico importante considerado nos estudos iniciais, estando diretamente relacionado com a invariância à rotação. O método desenvolvido, testado em várias imagens de texturas, mosaicos e imagens reais, apresenta alta adaptabilidade às regiões das imagens e custo computacional relativamente baixo.Abstract: Image segmentation is a fundamental process in several image and video applications, whose main purpose is to allow a meaningful discrimination among constituent objects of interest. Traditional feature extraction techniques based on individual pixels usually demand high computational cost. This work presents an image segmentation method based on wavelet transforms for extracting a number of texture features from image luminance and chrominance information. To reduce the cost, the approach is composed of two main stages. Initially, the image is decomposed into blocks of pixels and a wavelet transform is applied to each block to identify homogeneous regions of the image, assigning the entire block to a respective class. A refinement stage is applied to the remaining pixels, found in the first stage as belonging to heterogeneous regions. Since the method operates without any training set, besides reducing the computational cost, the first stage is also responsible for extracting descriptors to identify each region in the images. Preliminary studies are developed to evaluate wavelet transformations, features and color models. Separable and non-separable wavelet transformations are an important topic considered in the early studies, being directly related to rotation invariance. The developed method, tested on several textures, mosaics and real images, presents high adaptability to image regions and relatively low computational cost.viii, 109f. : il. algumas color., grafs.application/pdfDisponível em formato digitalWavelets (Matematica)ImagensCiência da ComputaçãoSegmentação de imagens baseada em descritores de textura extraídos por transformadas waveletsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdissertacao.pdfapplication/pdf4831230https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/16989/1/dissertacao.pdfa90cfe7453abfbc7ac9c43cbd3fbadb1MD51open accessTEXTdissertacao.pdf.txtExtracted Texttext/plain218444https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/16989/2/dissertacao.pdf.txt62887ace5328b3bce9234f3c1f34bc2eMD52open accessTHUMBNAILdissertacao.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1167https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/16989/3/dissertacao.pdf.jpg6a326ecea14df50027112568b1753349MD53open access1884/169892024-10-21 16:22:23.125open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/16989Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-10-21T19:22:23Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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