• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.45.2016.tde-01062016-104354
Document
Author
Full name
Caio de Moraes Braz
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2016
Supervisor
Committee
Miranda, Paulo Andre Vechiatto de (President)
Jackowski, Marcel Parolin
Rittner, Letícia
Title in Portuguese
Segmentação de imagens pela transformada imagem-floresta com faixa de restrição geodésica
Keywords in Portuguese
Conexidade fuzzy
Convexidade geodésica em estrela
Faixa de restrição geodésica
Segmentação por corte em grafos
Transformada imagem floresta
Abstract in Portuguese
Vários métodos tradicionais de segmentação de imagens, como a transformada de watershed de marcado- res e métodos de conexidade fuzzy (Relative Fuzzy Connectedness- RFC, Iterative Relative Fuzzy Connected- ness - IRFC), podem ser implementados de modo eficiente utilizando o método em grafos da Transformada Imagem-Floresta (Image Foresting Transform - IFT). No entanto, a carência de termos de regularização de fronteira em sua formulação fazem com que a borda do objeto segmentado possa ser altamente irregular. Um modo de contornar isto é por meio do uso de restrições de forma do objeto, que favoreçam formas mais regulares, como na recente restrição de convexidade geodésica em estrela (Geodesic Star Convexity - GSC). Neste trabalho, apresentamos uma nova restrição de forma, chamada de Faixa de Restrição Geodésica (Geodesic Band Constraint - GBC), que pode ser incorporada eficientemente em uma sub-classe do fra- mework de corte em grafos generalizado (Generalized Graph Cut - GGC), que inclui métodos pela IFT. É apresentada uma prova da otimalidade do novo algoritmo em termos de um mínimo global de uma função de energia sujeita às novas restrições de borda. A faixa de restrição geodésica nos ajuda a regularizar a borda dos objetos, consequentemente melhorando a segmentação de objetos com formas mais regulares, mantendo o baixo custo computacional da IFT. A GBC pode também ser usada conjuntamente com um mapa de custos pré estabelecido, baseado em um modelo de forma, de modo a direcionar a segmentação a seguir uma dada forma desejada, com grau de liberdade de escala e demais deformações controladas por um parâmetro único. Essa nova restrição também pode ser combinada com a GSC e com as restrições de polaridade de borda sem custo adicional. O método é demonstrado em imagens naturais, sintéticas e médicas, sendo estas provenientes de tomografias computadorizadas e de ressonância magnética.
Title in English
Image segmentation by the image foresting transform with geodesic band constraints
Keywords in English
Fuzzy conexity
Geodesic band constraints
Geodesic star convexity
Graph cuts segmentation
Image foresting transform
Abstract in English
In this work, we present a novel boundary constraint, which we denote as the Geodesic Band Constraint (GBC), and we show how it can be efficiently incorporated into a subclass of the Generalized Graph Cut framework (GGC). We include a proof of the optimality of the new algorithm in terms of a global minimum of an energy function subject to the new boundary constraints. The Geodesic Band Constraint helps regularizing the boundary, and consequently, improves the segmentation of objects with more regular shape, while keeping the low computational costs of the Image Foresting Transform (IFT). It can also be combined with the Geodesic Star Convexity prior, and with polarity constraints, at no additional cost.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
texto.pdf (12.42 Mbytes)
Publishing Date
2016-06-07
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2019. All rights reserved.