Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels (2017)
- Authors:
- Autor USP: CONDORI, MARCOS ADEMIR TEJADA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: Boundary tracking; Curve tracing; Differential image foresting transform; Funções não monotonicamente incrementais; Image foresting transform; Interactive segmentation; Non-monotonically incremental functions; Perseguição de bordas; Rastreamento de curvas; Segmentação interativa; Superpixels; Superpixels; Transformada imagem-floresta; Transformada imagem-floresta diferencial
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A segmentação de imagens é um problema muito importante em visão computacional, no qual uma imagem é dividida em regiões relevantes, tal como para isolar objetos de interesse de uma dada aplicação. Métodos de segmentação baseados na transformada imagem-floresta (IFT, Image Foresting Transform), com funções de conexidade monotonicamente incrementais (MI) têm alcançado um grande sucesso em vários contextos. Na segmentação interativa de imagens, na qual o usuário pode especificar o objeto desejado, novas sementes podem ser adicionadas e/ou removidas para corrigir a rotulação até conseguir a segmentação esperada. Este processo gera uma sequência de IFTs que podem ser calculadas de modo mais eficiente pela DIFT (Differential Image Foresting Transform). Recentemente, funções de conexidade não monotonicamente incrementais (NMI) têm sido usadas com sucesso no arcabouço da IFT no contexto de segmentação de imagens, permitindo incorporar informações de alto nível, tais como, restrições de forma, polaridade de borda e restrição de conexidade, a fim de customizar a segmentação para um dado objeto desejado. Funções não monotonicamente incrementais foram também exploradas com sucesso na geração de superpixels, via sequências de execuções da IFT. Neste trabalho, apresentamos um estudo sobre a Transformada Imagem-Floresta Diferencial no caso de funções NMI.Nossos estudos indicam que o algoritmo da DIFT original apresenta uma série de inconsistências para funções não monotonicamente incrementais. Este trabalho estende a DIFT, visando incorporar um subconjunto das funções NMI em grafos dirigidos e mostrar sua aplicação no contexto da geração de superpixels. Outra aplicação que é apresentada para difundir a relevância das funções NMI é o algoritmo Bandeirantes para perseguição de bordas e rastreamento de curvas
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.12.2017
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ABNT
CONDORI, Marcos Ademir Tejada. Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072018-161103/. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Condori, M. A. T. (2017). Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072018-161103/ -
NLM
Condori MAT. Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072018-161103/ -
Vancouver
Condori MAT. Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels [Internet]. 2017 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072018-161103/ - Transformada imagem-floresta orientada diferencial e suas aplicações na segmentação de objetos sujeita a restrições de alto nível por cortes ótimos
- Differential oriented image foresting transform segmentation by seed competition
- Differential oriented image foresting transform and its applications to support high-level priors for object segmentation
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