Métodos de mosaico em imagens microscópicas (2020)
- Authors:
- Autor USP: CUNHA, ÂNGELA SILVIANE MOURA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: FCM
- DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-10062020-152503
- Subjects: MICROSCOPIA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; BIOINFORMÁTICA; RECONHECIMENTO DE IMAGEM
- Keywords: Anisotropic filters; Correlação de fase; Filtros anisotrópicos; Imagens microscópicas; Métodos de mosaico; Microscopic images; Mosaic methods; MosaicImage Plugin; Phase correlation; Plugin MosaicImage
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: No estudo de imagens microscópicas ocorrem vários avanços em microscopia de luz, como registro de imagens, processamento, reconhecimento de estruturas e montagem de mosaicos que auxiliam no exame da amostra estudada. No entanto, em um ambiente real, as imagens podem passar por uma grande quantidade de degradações, como ruídos dos tipos Gaussiano, Poisson e outros. Atualmente, existe na literatura uma maior diversidade de algoritmos que realizam a filtragem das imagens, tendo como exemplo, o filtro linear da média e não-lineares como os anisotrópicos. Este trabalho analisou o desempenho desses filtros juntamente com o processo de composição de mosaicos. Dentre os algoritmos de junção de imagens, os mais significativos são o SIFT e o SURF que apresentam resultados mais satisfatórios. Entretanto, a escolha de um método depende da aplicação a que se destina, ou seja, para realizar mosaicagem de imagens microscópicas, por exemplo, uma outra abordagem pode ser a mais adequada. Nesta etapa, a técnica baseada em Fourier mostrou-se mais proeminente em virtude de ser robusta a ruídos, possuir mais baixo tempo de processamento e ser invariante a translação. Dessa forma, este trabalho visou o desenvolvimento de uma metodologia que realizasse a filtragem da imagem para em seguida efetuar a junção, e dessa maneira, identificar os métodos de mosaicagem mais robustos, bem como a filtragem mais adequada. Foi constatado que os filtros anisotrópicos de Perona-Malik e Forward-Backward mostraramos melhores resultados para os três métodos de mosaico citados. Os experimentos comprovaram que o tempo de processamento da correlação de fase é bem inferior aos demais. Sendo assim, desenvolveu-se uma ferramenta multiplataforma e de domínio público que realiza a junção de imagens microscópicas utilizando a correlação de fase juntamente como o filtro de Forward-Backward, visto que grande parte dos softwares disponíveis são comerciáveis e de código fechado.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 09.04.2020
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
CUNHA, Ângela Silviane Moura. Métodos de mosaico em imagens microscópicas. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-152503/. Acesso em: 03 out. 2024. -
APA
Cunha, Â. S. M. (2020). Métodos de mosaico em imagens microscópicas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-152503/ -
NLM
Cunha ÂSM. Métodos de mosaico em imagens microscópicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-152503/ -
Vancouver
Cunha ÂSM. Métodos de mosaico em imagens microscópicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-152503/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-10062020-152503 (Fonte: oaDOI API)
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