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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Geração de superpixels pela Floresta Geradora Iterativa usando informação de objeto
Title Alternative: Superpixel generation by the Iterative Spanning Forest using object information
Author: Belém, Felipe de Castro, 1994-
Advisor: Falcão, Alexandre Xavier, 1966-
Abstract: Resumo: Métodos de segmentação de imagem em superpixels almejam particionar a imagem em regiões conexas (i.e., superpixels) de forma que os objetos de interesse sejam representados pela união de seus superpixels. Tal resultado é de extrema importância para inúmeras aplicações, aumentando o desempenho computacional e permitindo explorar informações de nível intermediário sobre os objetos envolvidos na análise da imagem. Dependendo do algoritmo, o desempenho da segmentação de superpixels pode ser proporcional ao número de regiões geradas. Entretanto, a falta de informação sobre os objetos de interesse, faz com que resultados eficazes estejam quase sempre relacionados a uma super-segmentação desnecessária, afetando negativamente os propósitos supramencionados. Tendo em vista o desenvolvimento de métodos eficientes para segmentação em superpixels, cujos objetos sejam representados de forma eficaz com poucos superpixels, este trabalho incorpora a informação de objeto no arcabouço da Floresta Geradora Iterativa (ISF, do inglês Iterative Spanning Forest). O arcabouço resultante, denominado Floresta Geradora Iterativa baseada em informação de objeto (OISF, do inglês Object-Based ISF) é composto por três etapas independentes, similarmente ao ISF: (i) amostragem inicial de pixels sementes; (ii) delineamento de superpixels a partir das sementes usando o algoritmo da Transformada Imagem-Floresta (IFT, do inglês Image Foresting Transform) para uma dada função de conexidade (i.e., custo de caminho em um grafo imagem); e (iii) recômputo das sementes, seguido de execução iterativa das etapas (ii) e (iii) para melhorar a localização das sementes e, consequentemente, o delineamento dos superpixels. A informação de objeto provém de um mapa de saliências, o qual é previamente gerado e utilizado para incorporar informação de objeto nas três etapas do OISF. Os resultados incluem maior eficácia no delineamento com um número significativamente menor de superpixels e flexibilidade na adaptação do arcabouço para diferentes aplicações. Esses resultados são demonstrados em comparação com diversos outros métodos do estado-da-arte, inclusive métodos baseados no ISF, usando duas bases de imagens naturais e uma base de imagens médicas

Abstract: Image segmentation through superpixel methods aims partitioning the image in connected regions (i.e., superpixels) such that the objects of interest can be represented by the union of its superpixels. Such result is crucial for many applications, improving the computational performance and allowing to explore mid-level information of the objects involved in the image analysis. Depending of the algorithm, the superpixel segmentation performance may be proportional to the number of regions generated. However, the lack of information of the objects of interest leads efficient results to be often related to an unnecessary over-segmentation, causing a negative impact over the aforementioned objectives. Given the development of efficient methods for superpixel segmentation -- whose objects can be efficaciously represented with a low quantity of superpixels --, this work incorporates object information into the Iterative Spanning Forest (ISF) framework. Like ISF, the resulting framework, named Object-based Iterative Spanning Forest (OISF), is composed of three independent steps: (i) initial seed pixels sampling; (ii) superpixel delineation through the Image Foresting Transform (IFT) restricted to the sampled seeds, for a given connectivity function (i.e., path-cost in an image graph); and (iii) seed recomputation, followed by iterative executions of steps (ii) and (iii) for a better displacement of seeds and, consequently, better superpixel delineation. The object information is obtained through a previously generated saliency map, and it is used for incorporating object information in all three steps of OISF. Results indicates a higher efficacy for lower quantities of superpixels, and flexibility in adapting the framework for different applications. Such results are demonstrated in comparison with many different state-of-the-art methods, including ISF-based ones, for two natural image datasets, and one medical
Subject: Análise de imagem
Segmentação de imagens
Processamento de imagens
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: BELÉM, Felipe de Castro. Geração de superpixels pela Floresta Geradora Iterativa usando informação de objeto. 2020. 1 recurso online (71 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.
Date Issue: 2020
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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