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Type: TESE DIGITAL
Title: Multi-scale morphological image simplification based on extremum relationships = improvements and applications = Simplificações morfológicas multiescala baseadas em relações extremas: melhoras e aplicações
Title Alternative: Simplificações morfológicas multiescala baseadas em relações extremas : melhoras e aplicações
Author: Saire Pilco, Darwin Danilo, 1989-
Advisor: Ramirez Rivera, Gerberth Adin, 1986-
Abstract: Resumo: A abordagem de simplificação de imagem visa reduzir a quantidade de informação presente nas imagens, isto através da filtragem de componentes de ruído e eliminação de detalhes não significativos, mantendo as informações necessárias para a obtenção do resultado desejado. Além disso, a simplificação de imagens tem mostrado ser útil em diversas aplicações de processamento de imagens como um passo adicional para tarefas mais complexas, como a segmentação e extração de características. Nesta Dissertação de Mestrado, criamos um método de simplificação de imagens, que aproveita os múltiplos níveis de observação (multi-escala), que utiliza uma medida de persistência e ainda tem demanda computacional reduzida. Para isso, exploramos um método de simplificação baseado em grafos que garante o bom comportamento da supressão dos nós extremos da imagem (máximas / mínimas), tendo em conta a informação da distância e contraste, bem como alguns aspectos interessantes da teoria do espaço-escala. Finalmente, apresentamos dois tipos de resultados: teóricos e experimentais. Os resultados teóricos são a criação e demonstração de novas propriedades no grafo que suporta todo o processo de simplificação. Com essas novas propriedades, nós definimos uma atualização local do grafo que implica um desvio interessante em toda a estrutura do algoritmo que, originalmente, é muito custos. Por outro lado, os resultados experimentais são divididos em duas partes. A primeira parte são as comparações de tempo de execução, usando as bases de dados "Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark 300" e "Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark 500", demonstrando que nosso método contribui para uma redução no custo computacional. E a segunda parte é a apresentação de aplicações onde mostramos como combinar este processo de simplificação com ferramentas morfológicas bem conhecidas para abordar problemas relacionados, principalmente, com segmentação de imagens multiescala e homogeneização

Abstract: Image simplification approach aims to reduce the amount of information present in the images, this by filtering out noise components and eliminating of non-significant details while keeping the information necessary to the achievement of the desired outcome. In addition, image simplification has been proved useful in several image processing applications as an additional step for more complex tasks, such as segmentation and feature extraction. In this Master's Thesis, we create a method of images simplification, that takes advantage of the multiple levels of observation (multi-scale), that uses a persistence measure and still be of reduced computational demand. To achieve it, we explore a graph-based simplification method that guarantees a well-behaved suppression of the image extrema (maxima/minima) by taking into account both information of distance and contrast, as well as some interesting aspects of the scale-space theory. Finally, we present two types of results: theoretical and experimental. The theoretical results are the creation and demonstration of new properties on the graph that supports the whole process of simplification. With this properties, we define a local update of the graph which implies an interesting bypass in the whole algorithm structure which, originally, is very time-consuming. On the other hand, the experimental results are divided into two parts. The first part is the run-time comparisons, using the "Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark 300" and "Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark 500" databases, demonstrating that our method contributes to a reduction in computational cost. And the second part is the presentation of applications where we illustrate how to combine this simplification process with well-known morphological tools to address problems related mainly to multi-scale image segmentation and homogenization
Subject: Morfologia matemática
Processamento de imagens
Análise de imagem
Teoria dos grafos
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2017
Appears in Collections:IC - Dissertação e Tese

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