Divergências de Bregman e total Bregman aplicadas na análise de imagens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Ferreira, Daniela Portes Leal lattes
Orientador(a): Barcelos, Célia Aparecida Zorzo lattes
Banca de defesa: Batista Neto, João Espírito Santo, Batista, Marcos Aurélio, Torres, Ricardo da Silva, Travençolo, Bruno Augusto Nassif, Albertini, Marcelo Keese
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Divergências de Bregman
Divergências Total Bregman
Similaridade
Processamento de Imagens
Bregman Divergences
Total Bregman Divergences
Similarity
Image Processing
Computação
Algoritmos Genéticos
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22379
http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.791
Resumo: As divergências de Bregman e Total Bregman são úteis para determinar a similaridade de dados complexos e têm sido utilizadas em diversas aplicações. Algoritmos fundamentais e estruturas de dados foram generalizados oferecendo, assim, meta-algoritmos que podem ser aplicados utilizando qualquer divergência de Bregman. Considerando a relevância das generalizações de métodos utilizando as divergências de Bregman e Total Bregman, visto que estas são medidas de dissimilaridade não métricas, propõe-se, neste trabalho, novos métodos de análise de imagens definidos para estas classes de divergências. Nesta perspectiva, são definidos novos funcionais de energia que possibilitam a generalização do método de segmentação hierárquica baseado no funcional de Mumford Shah e do método variacional empregado no registro de imagens. A aplicação destas divergências exigiu a definição de condições e tratamentos adequados. Os funcionais e tratamentos apresentados foram empregados na análise de imagens reais e sintéticas. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da aplicação dos funcionais propostos e evidenciam que a definição de tratamentos considerando as características dos dados e os domínios de aplicação das divergências propiciam um melhor desempenho dos métodos aplicados na análise de imagens.
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spelling 2018-08-27T11:43:34Z2018-08-27T11:43:34Z2017-08-29FERREIRA, Daniela Portes Leal. Divergências de Bregman e Total Bregman aplicadas na análise de imagens. 2017. 178 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.791https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22379http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.791As divergências de Bregman e Total Bregman são úteis para determinar a similaridade de dados complexos e têm sido utilizadas em diversas aplicações. Algoritmos fundamentais e estruturas de dados foram generalizados oferecendo, assim, meta-algoritmos que podem ser aplicados utilizando qualquer divergência de Bregman. Considerando a relevância das generalizações de métodos utilizando as divergências de Bregman e Total Bregman, visto que estas são medidas de dissimilaridade não métricas, propõe-se, neste trabalho, novos métodos de análise de imagens definidos para estas classes de divergências. Nesta perspectiva, são definidos novos funcionais de energia que possibilitam a generalização do método de segmentação hierárquica baseado no funcional de Mumford Shah e do método variacional empregado no registro de imagens. A aplicação destas divergências exigiu a definição de condições e tratamentos adequados. Os funcionais e tratamentos apresentados foram empregados na análise de imagens reais e sintéticas. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da aplicação dos funcionais propostos e evidenciam que a definição de tratamentos considerando as características dos dados e os domínios de aplicação das divergências propiciam um melhor desempenho dos métodos aplicados na análise de imagens.The Bregman and Total Bregman divergences are useful for determining the similarity of complex data and have been used in various applications. Fundamental algorithms and data structures have been generalizes offering thus meta-algorithms that can be applied using any Bregman divergences. Considering the relevance of generalizations methods using Bregman and Total Bregman divergences, since they are not metric dissimilarity measures, it is proposed in this work, new methods of image analysis deĄned for these class of Bregman divergence measures. In this perspective, we have developed new functional energy that enables the generalization of the hierarchical segmentation method based on functional Mumford Shah and the generalization of the variational method used in image registration. Conditions and treatments suitable to support similarity search defined by these divergences were established. Both the functional and the treatments were employed in the analysis of real and synthetic images. The results demonstrate the viability of implementing the defined functionals and show that the treatments, considering the characteristics and diferences of application domains, provide optimization of the methods used in image analysis.Tese (Doutorado)porUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODivergências de BregmanDivergências Total BregmanSimilaridadeProcessamento de ImagensBregman DivergencesTotal Bregman DivergencesSimilarityImage ProcessingComputaçãoAlgoritmos GenéticosDivergências de Bregman e total Bregman aplicadas na análise de imagensBregman and Total Bregman divergences applied in image analysisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisBarcelos, Célia Aparecida Zorzohttp://lattes.cnpq.br/2734447981764714Batista Neto, João Espírito SantoBatista, Marcos AurélioTorres, Ricardo da SilvaTravençolo, Bruno Augusto NassifAlbertini, Marcelo Keesehttp://lattes.cnpq.br/2249886332953730Ferreira, Daniela Portes Leal178publicado no crossref antes da rotina xmlinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUORIGINALDivergenciasBregmanTotal.pdfDivergenciasBregmanTotal.pdfTeseapplication/pdf19400783https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/22379/1/DivergenciasBregmanTotal.pdf5a95f5f3769ce2037d071616c6e845deMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81792https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/22379/2/license.txt48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3MD52TEXTDivergenciasBregmanTotal.pdf.txtDivergenciasBregmanTotal.pdf.txtExtracted texttext/plain284488https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/22379/3/DivergenciasBregmanTotal.pdf.txt80fc9b49f77d8f9d29e3023dbdb7dee2MD53THUMBNAILDivergenciasBregmanTotal.pdf.jpgDivergenciasBregmanTotal.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1336https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/22379/4/DivergenciasBregmanTotal.pdf.jpgb20ba800ec7d403fe2750fc759ddd1deMD54123456789/223792020-02-21 08:19:36.39oai:repositorio.ufu.br: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Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2020-02-21T11:19:36Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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