Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Condori, Rayner Harold Montes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de textura; Caminhadas determinísticas parcialmente auto-repulsivas; Complexidade de Lempel-Ziv; complexity measurement; Expoente de Hurst; Fourier Transform; Hurst exponent; Lempel-Ziv complexity; Medidas de complexidade; Partially self-avoiding deterministic walks.; Texture analysis; Transformada de Fourier
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012016-095549/

A análise de textura é uma das mais básicas e famosas áreas de pesquisa em visão computacional. Ela é também de grande importância em muitas outras disciplinas, tais como ciências médicas e biológicas. Por exemplo, uma tarefa comum de análise de textura é a detecção de tecidos não saudáveis em imagens de Ressonância Magnética do pulmão. Nesta dissertação, nós propomos um método novo de caracterização de textura baseado nas medidas de complexidade tais como o expoente de Hurst, o expoente de Lyapunov e a complexidade de Lempel-Ziv. Estas medidas foram aplicadas sobre amostras de imagens no espaço de frequência. Três métodos de amostragem foram propostas, amostragem: radial, circular e por caminhadas determinísticas parcialmente auto- repulsivas (amostragem CDPA). Cada método de amostragem produz um vetor de características por medida de complexidade aplicada. Esse vetor contem um conjunto de descritores que descrevem a imagem processada. Portanto, cada imagem será representada por nove vetores de características (três medidas de complexidade e três métodos de amostragem), os quais serão comparados na tarefa de classificação de texturas. No final, concatenamos cada vetor de características conseguido calculando a complexidade de Lempel-Ziv em amostras radiais e circulares com os descritores obtidos através de técnicas de análise de textura tradicionais, tais como padrões binários locais (LBP), wavelets de Gabor (GW), matrizes de co-ocorrência en níveis de cinza (GLCM) e caminhadas determinísticas parcialmente auto-repulsivas em grafos (CDPAg). Este enfoque foi testado sobre três bancos de imagens: Brodatz, USPtex e UIUC, cada um com seus próprios desafios conhecidos. As taxas de acerto de todos os métodos tradicionais foram incrementadas com a concatenação de relativamente poucos descritores de Lempel-Ziv. Por exemplo, no caso do método LBP, o incremento foi de 84.25% a 89.09% com a concatenação de somente cinco descritores. De fato, simplesmente concatenando cinco descritores são suficientes para ver um incremento na taxa de acerto de todos os métodos tradicionais estudados. Por outro lado, a concatenação de un número excessivo de descritores de Lempel-Ziv (por exemplo mais de 40) geralmente não leva a melhora. Neste sentido, vendo os resultados semelhantes obtidos nos três bancos de imagens analisados, podemos concluir que o método proposto pode ser usado para incrementar as taxas de acerto em outras tarefas que envolvam classificação de texturas. Finalmente, com a amostragem CDPA também se obtém resultados significativos, que podem ser melhorados em trabalhos futuros.