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Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo

Balan, André Guilherme Ribeiro

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2007-05-14

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo
  • Autor: Balan, André Guilherme Ribeiro
  • Orientador: Traina, Agma Juci Machado
  • Assuntos: Segmentação De Imagens; Recuperação De Imagens Por Conteúdo; Padrões De Expressão Genética; Imagens Médicas; Extração De Características De Imagens; Image Segmentation; Image Feature Extraction; Medical Images; Gene Expression Patterns; Content-Based Image Retrieval
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: A possibilidade de armazenamento de imagens no formato digital favoreceu a evolução de diversos ramos de atividades, especialmente as áreas de pesquisa e clínica médica. Ao mesmo tempo, o volume crescente de imagens armazenadas deu origem a um problema de relevância e complexidade consideráveis: a Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, que, em outras palavras, diz respeito à capacidade de um sistema de armazenamento processar operações de consulta de imagens a partir de características visuais, extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Das principais questões que constituem este problema, amplamente conhecido pelo termo CBIR - Content-Based Image Retrieval, fazem parte as seguintes: Como interpretar ou representar matematicamente o conteúdo de uma imagem? Quais medidas que podem caracterizar adequadamente este conteúdo? Como recuperar imagens de um grande repositório utilizando o conteúdo extraído? Como estabelecer um critério matemático de similaridade entre estas imagens? O trabalho desenvolvido e apresentado nesta tese busca, exatamente, responder perguntas deste tipo, especialmente para os domínios de imagens médicas e da biologia genética, onde a demanda por sistemas computacionais que incorporam técnicas CBIR é consideravelmente alta por diversos motivos. Motivos que vão desde a necessidade de se buscar informação visual que estava até então inacessível pela falta de anotações textuais, até o interesse em poder contar com auxílio computacional confiável para a importante tarefa de diagnóstico clínico. Neste trabalho são propostos métodos e soluções inovadoras para o problema de segmentação e extração de características de imagens médicas e imagens de padrões espaciais de expressão genética. A segmentação é o processo de delimitação automático de regiões de interesse da imagem que possibilita uma caracterização bem mais coerente do conteúdo visual, comparado com as tradicionais técnicas de caracterização global e direta da imagem. Partindo desta idéia, as técnicas de extração de características desenvolvidas neste trabalho empregam métodos adaptativos de segmentação de imagens e alcançam resultados excelentes na tarefa de recuperação baseada em conteúdo
  • DOI: 10.11606/T.55.2007.tde-15062007-150711
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2007-05-14
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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