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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2000.tde-20210729-123358
Document
Author
Full name
Franklin César Flores
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2000
Supervisor
Title in Portuguese
Segmentação de seqüências de imagens por morfologia matemática
Keywords in Portuguese
Computação Gráfica
Processamento De Imagens
Abstract in Portuguese
Dentre as técnicas aplicadas em produção de vídeo digital estão as aplicadas para combinação de vídeos. Estas técnicas consistem na substituição de objetos e da colagem dos mesmos em uma outra seqüência. Um dos problemas apresentados por técnicas convencionais de combinação de vídeos é o número de cuidados a priori que devem ser tomados na produção do vídeo que será processado. Outro problema relacionado a combinação de vídeos ocorre quando se deseja editar um vídeo que não foi produzido com cuidados a priori. Neste caso, os objetos são recortados manualmente, o que pode se tornar inviável, devido a grande quantidade de quadros da seqüência. O objetivo deste trabalho é propor uma ferramenta computacional que faça combinação de vídeos, sem as desvantagens apresentadas acima. Os objetivos de interesse são segmentados através da aplicação do paradígma de Beucher-Meyer, uma técnica aplicada em segmentação de imagens que provê a detecção exata das bordas dos objetos apartir de um conjunto de marcadores, reduzindo o problema de segmentação ao problema de se encontrar marcadadores para objetos a serem segmentados. Estes marcadores são encontrados através da aplicação de operadores 'aperture', projetados portécnicas de aprendizado computacional. Após a introdução, seguem um capítulo sobre fundamentos da morfologia matemática e um capítulo sobre segmentação morfológica e filtros conexos, onde o paradígma de Beucher-Meyer será apresentado. Em seguida, são apresentados os operadores aperture, bem como o projeto destes operadores por aprendizado computacional. É apresentada, então, a metodologia proposta para segmentação de seqüências de imagens, bem como alguns resultados da aplicação desta metodologia em seqüências de imagens em níveis de cinza e em seqüências de imagens coloridas
Title in English
not available
Abstract in English
Among the techniques applied to digital video edition are the video mixing ones. These techniques consist in the substitution of objects in a video sequence by curtting these objects and pasting them in another sequence. One problem related to usual video mixing thecniques is the number of special cares supposed when the sequence is filmed. Another problem related to video mixing occurs when the edition of a sequence filmed without a priori cares is desired. In this case, the objects are cut manually, and this task can be impracticable, due the excessive number of frames in the sequence. The goal of this work is to propose a computational tool to make video mixing, without the disavantege pointed above. The desired objects are segmented through the Beucher-Meyer paradigm application, a technique used in image segmentation to provide an exact border detection of the objects, given a set of markers, reducing the segmentation problem to the finding markers one. These markers are founf through application of aperture operators, design by computational learning. Following the introduction, are a chapter bout the mathematical morphology basis and another chpater bout morphological segmentation and connected filters. The Beucher-Meyer will be presented in this chapter. The nixt two chapters introduce the aperture operator and its design by computational learning. Finally, the proposed methodology is introduced, as well some results of application to this methodology in both grayscale and color image sequences
 
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Publishing Date
2021-07-29
 
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