Contagem incremental de padrões locais em árvores de componentes para cálculo de atributos (2017)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, DÊNNIS JOSÉ DA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assunto: CIENCIA DA COMPUTACAO
- Keywords: Árvore de componentes; Atributos incrementais; Bit-quads; Component tree; Incremental attributes
- Language: Português
- Abstract: Árvore de componentes é uma representação completa de imagens que utiliza componentes conexos dos conjuntos de níveis de uma imagem e a relação de inclusão entre esses componentes. Essas informações possibilitam diversas aplicações em processamento de imagens e visão computacional, e.g. filtros conexos, segmentação, extração de características entre outras. Aplicações que utilizam árvore de componentes geralmente computam atributos que descrevem os componentes conexos representados pelos nós da árvore. Entre esses atributos estão a área, o perímetro e o número de Euler, que podem ser utilizados diretamente ou indiretamente (para o cálculo de outros atributos). Os \"bit-quads\" são padrões de tamanho 2x2 binários que são agrupados em determinados conjuntos e contados em imagens binárias. Embora o uso de \"bit-quads\" resulte em um método rápido para calcular atributos em imagens binárias, o mesmo não ocorre para o cálculo de atributos dos nós de uma árvore de componentes, porque os padrões contados em um nó podem se repetir nos conjuntos de níveis da imagem e serem contados mais de uma vez. A literatura recente propõe uma adaptação dos bit-quads para o cálculo incremental e eficiente do número de buracos na árvore de componentes. Essa adaptação utiliza o fato de cada nó da árvore de componentes representar um único componente conexo e uma das definições do número de Euler para o cálculo do número de buracos.Embora essa adaptação possa calcular o número de Euler, os outros atributos (área e perímetro) não podem ser computados. Neste trabalho é apresentada uma extensão dessa adaptação de bit-quads que permite a contagem de todos os agrupamentos de bit-quads de maneira incremental e eficiente na árvore de componentes. De forma que o método proposto possa calcular todos os atributos que podem ser obtidos pelos bit-quads (além do número de buracos) em imagens binárias na árvore de componentes de maneira incremental
- Imprenta:
- Data da defesa: 26.10.2017
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ABNT
SILVA, Dênnis José da. Contagem incremental de padrões locais em árvores de componentes para cálculo de atributos. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11122017-214212/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Silva, D. J. da. (2017). Contagem incremental de padrões locais em árvores de componentes para cálculo de atributos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11122017-214212/ -
NLM
Silva DJ da. Contagem incremental de padrões locais em árvores de componentes para cálculo de atributos [Internet]. 2017 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11122017-214212/ -
Vancouver
Silva DJ da. Contagem incremental de padrões locais em árvores de componentes para cálculo de atributos [Internet]. 2017 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11122017-214212/ - Incremental attribute computation and image manipulation using morphological trees
- Interactive image manipulation using morphological trees and spline-based skeletons
- Incremental bit-quads count in component trees: theory, algorithms, and optimization
- Efficient maximum euclidean distance transform computation in component trees using the differential image foresting transform
- Ultimate levelings with strategy for filtering undesirable residues based on machine learning
- Image segmentation based on ultimate levelings: from attribute filters to machine learning strategies
- Incremental attribute computation in component-hypertrees
- Incremental component tree contour computation
- Efficient connected alternating sequential filters based on component trees
- Differential maximum euclidean distance transform computation in component trees
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