• 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
 
 
Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.76.1999.tde-02022009-120642
Documento
Autor
Nome completo
Jander Moreira
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1999
Orientador
Banca examinadora
Costa, Luciano da Fontoura (Presidente)
Araújo, Arnaldo de Albuquerque
Gonzaga, Adilson
Koberle, Roland
Lotufo, Roberto de Alencar
Título em português
Uma proposta de estruturação e integração de processamento de cores em sistemas artificiais de visão.
Palavras-chave em português
Integração sensorial
Reconhecimento de objetos tridimensionais.
Segmentação de imagens coloridas
Visão por computador
Resumo em português
Esta tese descreve uma abordagem para a utilização da informação de cores no sistema de visão artificial com inspiração biológica denominada Cyvis-1. Considerando-se que grande parte da literatura sobre segmentação de imagens se refere a imagens em níveis de cinza, informações cromáticas na segmentação permanecem uma área que ainda deve ser mais bem explorada e para a qual se direcionou o interesse da presente pesquisa. Neste trabalho, o subsistema de cor do Cyvis-1 é definido, mantendo-se o vínculo com os princípios que inspiram o sistema de visão como um todo: hierarquia, modularidade, especialização do processamento, integração em vários níveis, representação efetiva da informação visual e integração com conhecimento de nível alto. O subsistema de cor se insere neste escopo, propondo uma técnica para segmentação de imagens coloridas baseada em mapas auto-organizáveis para a classificação dos pontos da imagem. A segmentação incorpora a determinação do número de classes sem supervisão, tornando o processo mais independente de intervenção humana. Por este processo de segmentação, são produzidos mapas das regiões encontradas e um mapa de bordas, derivado das regiões. Uma segunda proposta do trabalho é um estudo comparativo do desempenho de técnicas de segmentação por bordas. A comparação é feita em relação a um mapa de bordas de referência e o comportamento de várias técnicas é analisado segundo um conjunto de atributos locais baseados em contrastes de intensidade e cor. Derivada desta comparação, propõe-se também uma combinação para a geração de um mapa de bordas a partir da seleção das técnicas segundo seus desempenhos locais. Finalmente, integrando os aspectos anteriores, é proposta urna estruturação do módulo de cor, adicionalmente com a aquisição de imagens, a análise de formas e o reconhecimento de objetos poliédricos. Há, neste contexto, a integração ao módulo de estéreo, que proporciona o cálculo de dados tridimensionais, essenciais para o reconhecimento dos objetos. Para cada parte deste trabalho são propostas formas de avaliação para a validação dos resultados, demonstrando e caracterizando a eficiência e as limitações de cada uma.
Título em inglês
A proposal for structuration and integration of color processing in artifical vision systems.
Palavras-chave em inglês
3D object recognition.
Color image segmentation
Computer vision
Sensorial integration
Resumo em inglês
This thesis describes an approach to color information processing in the biologically-inspired artificial vision system named Cyvis-1. Considering that most of the current literature in image segmentation deals with gray level images, color information remains an incipient area, which has motivated this research. This work defines the color subsystem within the Cyvis-1 underlying phylosophy, whose main principles include hierarchy, modularity, processing specialization, multilevel integration, effective representation of visual information, and high-level knowledge integration. The color subsystem is then introduced according to this framework, with a proposal of a segmentation technique based on self-organizing maps. The number of regions in the image is achieved through a unsupervised clustering approach, so no human interaction is needed. Such segmentation technique produces region oriented representation of the classes, which are used to derive an edge map. Another main topic in this work is a comparative study of the edge maps produced by several edge-oriented segmentation techniques. A reference edge map is used as standard segmentation, to which other edge maps are compared. Such analysis is carried out by means of local attributes (local gray level and "color" contrasts). As a consequence of the comparison, a combination edge map is also proposed, based on the conditional selection of techniques considering the local attributes. Finally, the integration of two above topics is proposed, which is characterized by the design of the color subsystem of Cyvis-1, altogether with the modules for image acquisition, shape analysis and polyhedral object recognition. In such a context, the integration with the stereo subsystem is accomplished, allowing the evaluation of the three-dimensional data needed for object recognition. Assessment and validation of the three proposals were carried out, providing the means for analyzing their efficiency and limitations.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
JanderMoreiraD.pdf (15.97 Mbytes)
Data de Publicação
2009-02-04
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2020. Todos os direitos reservados.