Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais (2018)
- Authors:
- Autor USP: MORAES, DIEGO RAFAEL - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; REDES NEURAIS
- Keywords: SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS COLORIDAS; MULTICLASSE; MULTIESCALA
- Language: Português
- Abstract: O Color Mixture é uma técnica para segmentação de imagens coloridas, que cria uma "Retina Artificial" baseada na mistura de cores, e faz a quantização da imagem projetando todas as cores em 256 planos no cubo RGB. Em seguida, atravessa todos esses planos com um classificador Gaussiano, visando à segmentação da imagem. Porém, a abordagem atual possui algumas limitações. O classificador atual resolve exclusivamente problemas binários. Inspirado nesta "Retina Artificial" do Color Mixture, esta tese define uma nova "Retina Artificial", propondo a substituição do classificador atual por uma rede neural artificial para cada um dos 256 planos, com o objetivo de melhorar o desempenho atual e estender sua aplicação para problemas multiclasse e multiescala. Para esta nova abordagem é dado o nome de Neural Color Mixture. Para a validação da proposta foram realizadas análises estatísticas em duas áreas de aplicação. Primeiramente para a segmentação de pele humana, tendo sido comparado seus resultados com oito métodos conhecidos, utilizando quatro conjuntos de dados de tamanhos diferentes. A acurácia de segmentação da abordagem proposta nesta tese superou a de todos os métodos comparados. A segunda avaliação prática do modelo proposto foi realizada com imagens de satélite devido à vasta aplicabilidade em áreas urbanas e rurais. Para isto, foi criado e disponibilizado um banco de imagens, extraídas do Google Earth, de dez regiões diferentes do planeta, com quatro escalas de zoom (500m, 1000m, 1500m e 2000m), e que continham pelo menos quatro classes de interesse: árvore, solo, rua e água. Foram executados quatro experimentos, sendo comparados com dois métodos, e novamente a proposta foi superior. Conclui-se que a nova proposta pode ser utilizada para problemas de segmentação de imagens coloridas multiclasse e multiescala. E que possivelmente permite estender o seu uso para qualquer aplicação,pois envolve uma fase de treinamento, em que se adapta ao problema
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 26.03.2018
-
ABNT
MORAES, Diego Rafael. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/. Acesso em: 22 jul. 2024. -
APA
Moraes, D. R. (2018). Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/ -
NLM
Moraes DR. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/ -
Vancouver
Moraes DR. Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-26042018-110144/
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