Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints (2023)
- Authors:
- Autor USP: BRAZ, CAIO DE MORAES - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/T.45.2023.tde-23102023-185505
- Assunto: PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: Boundary band constraint; Graph-cut segmentation; Hedgehog shape prior; Image foresting transform; Restrição de banda; Segmentação por corte em grafos; Transformada imagem-floresta
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: O objetivo deste trabalho é descrever um algoritmo eficiente para encontrar uma segmentação binária de uma imagem tal que: o objeto indicado satisfaz uma nova restrição de alto nível, chamada restrição de banda local, LB; a segmentação devolvida é ótima, em respeito a uma medida de corte em grafos apropriada, entre todas as segmentações que satisfaçam a restrição LB dada. O novo algoritmo tem dois estágios: expandir o número de arcos de um grafo tradicional de imagem; aplicando a este novo grafo com pesos, um algoritmo conhecido como Transformada Imagem-Floresta Orientada, OIFT. Em nossos trabalhos teóricos, discutimos as relações teóricas da LB com outras restrições de forma e provamos que o algoritmo da OIFT pertence a uma classe de algoritmos gerais de conexão difusa (\textit{General Fuzzy Connectedness}) e, portanto, possui várias propriedades teóricas, como robustez ao posicionamento de sementes. A extensão do grafo construído no primeiro estágio garante, como provamos, que o objeto resultante realmente satisfaz a restrição LB dada. Para efeitos de eficiência computacional, consideramos o menor número de arcos possível necessário para garantir a restrição. Esta construção de grafo é flexível o suficiente para permitir combiná-la com outras restrições de alto nível. Para o caso particular da LB com raio infinito, caso este chamado de restrição de banda, também apresentamos um algoritmo eficiente, com prova de corretude, que pode ser aplicado diretamente sobre o grafo deimagem original. Finalmente, demonstramos experimentalmente que a restrição LB possui resultados competitivos quando comparada com a convexidade geodésica em estrela, restrição de banda de borda e \textit{Hedgehog Shape Prior}, todos implementados dentro do arcabouço da OIFT e aplicados a vários cenários envolvendo imagens naturais e médicas
- Imprenta:
- Data da defesa: 03.03.2023
- 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
BRAZ, Caio de Moraes. Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23102023-185505/. Acesso em: 09 out. 2024. -
APA
Braz, C. de M. (2023). Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23102023-185505/ -
NLM
Braz C de M. Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23102023-185505/ -
Vancouver
Braz C de M. Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23102023-185505/ - Segmentação de imagens pela transformada imagem-floresta com faixa de restrição geodésica
- Optimum cuts in graphs by general fuzzy connectedness with local band constraints
- Image segmentation by image foresting transform with geodesic band constraints
- Graph-based segmentation with local band constraints
- Graph-based image segmentation with shape priors and band constraints
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.45.2023.tde-23102023-185505 (Fonte: oaDOI API)
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