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Title: Representação de Imagens Através de Grafos Utilizando o Algoritmo Split-And-Merge Combinado Com Descritores de Cor e Textura
metadata.dc.creator: Ventura, Viviane de Almeida
Keywords: Segmentaçao de imagens;Representação de imagens pro grafos;Algoritmo split and merge;Descritor de texturas
Issue Date: 27-Aug-2009
Publisher: Universidade Federal do Espírito Santo
Citation: VENTURA, Viviane de Almeida. Representação de Imagens Através de Grafos Utilizando o Algoritmo Split-And-Merge Combinado Com Descritores de Cor e Textura. 2009. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2009.
Abstract: Este trabalho apresenta a utilização de grafos para a representação de imagens. Há várias abordagens que utilizam a teoria dos grafos na computação de imagens, tais como recuperação de imagens baseadas em conteúdo, detecção de tumores em imagens médicas e reconhecimento de cenas, uma das linhas de pesquisa mais importantes da área de processamento de imagens. Quando uma imagem é reconhecida através da comparação com um modelo e ambas são representadas por grafos, é caracterizado o problema de correspondência de grafos, onde o critério para a comparação é definido a partir de um conjunto de valores que medem a similaridade entre o modelo e a imagem a ser reconhecida. A construção de uma interface para a manipulação das imagens e dos grafos correspondentes, denominada ImGraph, foi tema de um projeto final de graduação. Essa ferramenta permite a criação de grafos de atributos que representam as imagens (grafos) e suas principais características (atributos). Esta dissertação consiste no estudo de descritores de cor e textura aplicados em um algoritmo conhecido de segmentação automática de imagens. A combinação de características de cor e textura para segmentação automática de imagens é investigada com o objetivo de aperfeiçoar a representação da mesma através de grafos de atributos. A abordagem de segmentação split-and-merge é usada, dividindo a imagem recursivamente em regiões homogêneas cada vez menores, e então unindo-as de acordo com alguma medida de similaridade, computada nesta dissertação através de medidas de distâncias probabilísticas. Foram analisadas a combinação do descritor de texturas LBP (Local Binary Pattern) com o descritor de cor, partindo da premissa que algumas regiões da imagem avaliada podem ser melhor descritas não apenas por um descritor específico, mas por uma combinação dos mesmos. A redução da dimensão do espaço de cor RGB de três dimensões para uma dimensão foi realizada através da utilização do PCA (Principal Components Analysis). Como segunda contribuição desta dissertação, duas funções matemáticas definidas a partir dos atributos dos grafos, para o cálculo das similaridades, são propostas. Todas as contribuições desta dissertação foram incorporadas ao ImGraph, visando o seu aprimoramento. Experimentos foram realizados utilizando-se uma imagem aérea de alta-resolução espacial do Rio Jucu, Estado do Espírito Santo.
This master thesis presents the use of graphs to image representation. There are several approaches based on graphs in computer imaging, such as image retrieval based on content, tumor detection in medical imaging and image recognition, which is one of the most important area of the image proccessing research. When an image is recognized by its comparison to a model and both are represented by graphs, the matching graph problem is then caracterized, where the criteria for correspondence is defined as a set of values to measure the similarity between the model and the image to be recognized. An interface for the manipulation of images and their corresponding graphs, called ImGraph, was implemented as a undergraduation computer science course final project. This tool is able to create attributed graphs that represent the images (graphs) and their features (attributes). This dissertation consists of an extension of an known automatic segmentation algorithm investigation with color and texture descriptors. The combination of color and texture characteristics is analysed for the segmentation algorithm chosed with the objetctive of improving the image representation by attributed graphs. The split-and-merge segmentation approach is used, recursively spliting the image into smaller homogeneous regions and then joining them according to some similarity measure, considered in this work as probabilistic distances. It was also analyzed the combination of texture descriptor LBP (Local Binary Pattern) with the color descriptor, on the premise that some regions of the image can be better described not only by a specific descriptor, but also by a combination of them. Also, to reduce the size of the RGB color space of three dimensions to one dimension the PCA (Principal Components Analysis) method was used. As another contribution of this thesis, two mathematical functions defined from the attributes of the graphs for the similarity computing were proposed and investigated. All the cited contributions were added to the ImGraph, for its improvement. Experiments were conducted using a high resolution aerial space image of the Jucu River, in the state of Espírito Santo
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6377
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