Efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation (2019)
- Authors:
- Autor USP: LEON, LEISSI MARGARITA CASTANEDA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
- Keywords: Hierarchical image segmentation; Image segmentation based on graphs; Interactive segmentation; Medical image segmentation; Multiple object segmentation; Segmentação de imagens baseada em grafos; Segmentação de imagens médicas; Segmentação de múltiplos objetos; Segmentação hierárquica de imagens; Segmentação interativa; Superpixels; Superpixels
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A segmentação de imagem refere-se ao processo de particionar uma imagem em regiões significativas de interesse (objetos), atribuindo rótulos distintos aos seus pixels de composição. As imagens geralmente são compostas de vários objetos com características distintas, exigindo, assim, restrições de alto nível distintas para a sua modelagem apropriada. Para obter um bom resultado de segmentação, o método de segmentação deve atender a todas as restrições individuais de cada objeto, bem como capturar suas relações de inclusão/ exclusão. No entanto, muitas abordagens clássicas existentes não incluem nenhuma forma de informação estrutural, juntamente com diferentes restrições de alto nível para cada objeto em uma única otimização de energia. Consequentemente, elas podem ser inapropriadas nesse contexto. Estamos propondo um novo método eficiente baseado em sementes para a segmentação de múltiplos objetos em imagens baseado em grafos, chamado Hierarchical Layered Oriented Image Foresting Transform (HLOIFT). Ele usa uma árvore das relações entre os objetos de imagem, sendo cada objeto representado por um nó. Cada nó da árvore pode conter diferentes restrições individuais de alto nível, que são usadas para definir um dígrafo ponderado, nomeado como camada. Os grafos das camadas são então integrados em um grafo hierárquico, considerando as relações hierárquicas de inclusão e exclusão. Uma otimização de energia única é realizada no dígrafo hierárquico em camadas, levando a resultadosglobalmente ótimos, satisfazendo todas as restrições de alto nível. As avaliações experimentais do HLOIFT e de suas extensões, em imagens médicas, naturais e sintéticas,indicam resultados promissores comparáveis aos métodos do estado-da-arte, mas com menor complexidade computacional. Comparada à segmentação hierárquica pelo algoritmo min-cut/max-flow, nossa abordagem é menos restritiva, levando a resultados globalmente ótimo sem cenários mais gerais e com melhor tempo de execução
- Imprenta:
- Data da defesa: 15.03.2019
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ABNT
CASTANEDA LEON, Leissi Margarita. Efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092019-110342/. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Castaneda Leon, L. M. (2019). Efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092019-110342/ -
NLM
Castaneda Leon LM. Efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092019-110342/ -
Vancouver
Castaneda Leon LM. Efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092019-110342/ - Detecção de objetos em vídeos usando misturas de modelos baseados em partes deformáveis obtidas de um conjunto de imagens
- Efficient hierarchical multi-object segmentation in layered graphs
- An efficient hierarchical layered graph approach for multi-region segmentation
- Vehicle detection using mixture of deformable parts models: static and dynamic camera
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