Fluxo do vetor gradiente e modelos deformáveis out-of-core para segmentação e imagens

Limitações de memória principal podem diminuir a performance de aplicativos de segmentação de imagens para grandes volumes ou mesmo impedir seu funcionamento. Nesse trabalho nós integramos o modelo das T-Superfícies com um método de extração de iso-superfícies Out-of-Core formando um esquema de segm...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Marturelli, Leandro Schaeffer
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2006
País:Brasil
Institución:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:tede-server.lncc.br:tede/48
Acceso en línea:https://tede.lncc.br/handle/tede/48
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Modelos deformáveis
Out-of-core
Fluxo do vetor gradiente
Segmentação de imagens
Processamento de imagem
Image processing
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)
Descripción
Sumario:Limitações de memória principal podem diminuir a performance de aplicativos de segmentação de imagens para grandes volumes ou mesmo impedir seu funcionamento. Nesse trabalho nós integramos o modelo das T-Superfícies com um método de extração de iso-superfícies Out-of-Core formando um esquema de segmentação para imagens de grande volume. A T-Superficie é um modelo deformável paramétrico baseado em uma triangulação do domínio da imagem, um modelo discreto de superfície e um threshold da imagem. Técnicas de extração de isso-superfícies foram implementadas usando o método Out-of-Core que usa estruturas kd-tree, chamadas técnicas de Meta-Células. Usando essas técnicas, apresentamos uma versão Out-of-Core de um método de segmentação baseado nas T-Superfícies e em iso-superfícies. O fluxo do Vetor Gradiente (GVF) é um campo vetorial baseado em equações diferenciais parciais. Esse método é aplicado em conjunto com o modelo das Snakes para segmentação de imagens através de extração de contorno. A idéia principal é usar uma equação de difusão-reação para gerar um novo campo de força externa que deixa o modelo menos sensível a inicialização e melhora a habilidade das Snakes para extrair bordas com concavidades acentuadas. Nesse trabalho, primeiramente serão revistos resultados sobre condições de otimização global do GVF e feitas algumas considerações numéricas. Além disso, serão apresentadas uma análise analítica do GVF e uma análise no domínio da frequência, as quais oferecem elementos para discutir a dependência dos parâmetros do modelo. Ainda, será discutida a solução numérica do GVF baseada no método de SOR. Observamos também que o modelo pode ser estendido para Domínios Multiplamente Conexos e aplicamos uma metodologia de pré-processamento que pode tornar mais eficiente o método.