Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional (2014)
- Authors:
- Autor USP: KLAVA, BRUNO - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assunto: VISÃO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A segmentação é um passo importante praticamente todas as tarefas que envolvem processamento de imagens digitais. Devido à variedade de imagens diferentes necessidades de segmentaçã, a automoção da segmentação não é uma tarefa trivial. Em muitas situações, abordagens interativas, nas quais o usuário pode intervir para guiar o processo de segmentação, são bastante úteis. Abordagens baseadas na transformação watershed mostram-se adequadas para a segmentação interativa de imagens:o watershed a partir de marcadores possibilita que o usuário marque as regiões de interesse na imagem; o watershed hierárquico gera uma hierarquia de partições da imagem sendo analisada, hierarquia na qual o usuário pode navegar facilmente e selecionar uma particular partição (segmentação). Em um trabalho prévio, propomos um método que integra as duas abordagens de forma que o usuário possa combinar os pontos fortes dessas duas formas de interação intercaladamente. Apesar da versatilidade obtida ao se integrar as duas abordagens, as hierarquias construídas dificilmente contêm partições interessantes e o esforço de interação necessário para se obter um resultado desejado pode ser muito elevado. Nesta tese propomos um método, baseado em aprendizagem computacional, que utiliza imagens previamente para tentar adaptar uma dada hierarquia de forma que esta contenha particões mais próximas de uma partição de interesse. Na formulação de aprendizagem computacional, diferentes características da imagem são associadas a possíveis contornos de regiões, e esses são classificados como contornos que devem ou não estar presentes na partição final por uma máquina de suporte vetorial previamente treinada. A hierarquia dada é adaptada de forma a conter uma partição que seja consistente com a classificação obtida. Essa abordagem é particularmente<continuação> interessante em cenários nos quais lotes de imagens similares ou sequênciais de imagens, como frames em sequências de vídeo ou cortes produzidas por exames de diagnóstico por imagem, precisam ser segmentada, o esforço de interação necessário para se obter a segmentação desejada seja reduzido em relação ao esforço que seria necessário com o uso da hierarquia original. Para não dependermoa de experimentos com usuários na avaliação da redução no esforço de interação, propomos e utilizamos um modelo de interação que simula usuários humanos no contexto de segmentação hierárquica. Simulação deste modelo foram comparadas com sequências de interação observadas em experimentos com usuários humanos. Experimentos com diferentes lotes e sequências de imagem que o método é capaz de reduzir o esforço de interação.
- Imprenta:
- Data da defesa: 08.10.2014
-
ABNT
KLAVA, Bruno. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731. Acesso em: 28 jan. 2026. -
APA
Klava, B. (2014). Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731 -
NLM
Klava B. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731 -
Vancouver
Klava B. Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional [Internet]. 2014 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122014-152731
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
