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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientadores: Gerberth Adín Ramírez Rivera, Neucimar Jerônimo Leitept_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computaçãopt_BR
dc.format.extent1 recurso online (73 p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeTESE DIGITALpt_BR
dc.titleMulti-scale morphological image simplification based on extremum relationships = improvements and applications = Simplificações morfológicas multiescala baseadas em relações extremas: melhoras e aplicaçõespt_BR
dc.title.alternativeSimplificações morfológicas multiescala baseadas em relações extremas : melhoras e aplicaçõespt_BR
dc.contributor.authorSaire Pilco, Darwin Danilo, 1989-pt_BR
dc.contributor.advisorRamirez Rivera, Gerberth Adin, 1986-pt_BR
dc.contributor.coadvisorLeite, Neucimar Jerônimo, 1961-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectMorfologia matemáticapt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectAnálise de imagempt_BR
dc.subjectTeoria dos grafospt_BR
dc.subject.otherlanguageMathematical morphologyen
dc.subject.otherlanguageImage processingen
dc.subject.otherlanguageImage analysisen
dc.subject.otherlanguageGraph theoryen
dc.description.abstractResumo: 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 homogeneizaçãopt
dc.description.abstractAbstract: 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 homogenizationen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.citationSAIRE PILCO, Darwin Danilo. Multi-scale morphological image simplification based on extremum relationships: improvements and applications = Simplificações morfológicas multiescala baseadas em relações extremas: melhoras e aplicações. 2017. 1 recurso online (73 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineCiência da Computaçãopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnamePedrini, Héliopt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameHirata Junior, Robertopt_BR
dc.date.defense2017-03-31T00:00:00Zpt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber132866/2015-3pt_BR
dc.date.available2017-08-10T20:49:43Z-
dc.date.accessioned2017-08-10T20:49:43Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-08-10T20:49:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pilco_DarwinDaniloSaire_M.pdf: 8803419 bytes, checksum: 84a71d8933fa670c9091926d0d5a15ac (MD5) Previous issue date: 2017en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/322804-
dc.description.sponsorCNPQpt_BR
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