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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Algoritmo genético para segmentação de imagens utilizando tamanho e forma dos objetos
Title Alternative: Genetic algorithm for image segmentation using object size and shape
Author: Daguano, Eduardo Manarin, 1990-
Advisor: Dias, Ulisses Martins, 1983-
Abstract: Resumo: A segmentação de imagens consiste em dividir a imagem em regiões com o intuito desimplificar a visualização e facilitar a identificação dos objetos. O processo de segmentaçãopode ser efetuado de várias formas distintas como, por exemplo: segmentação utilizandoo formato dos objetos, intensidade no nível de cinza, histograma de cores, entre outrasformas. Essa vasta gama de técnicas existe porque diferentes situações geram problemasespecíficos e, por esse motivo, os critérios para segmentar e identificar os objetos variamde acordo com a situação apresentada. Dentro do universo da segmentação, destacam-seas técnicas que utilizam níveis de cinza, que podem ser englobadas em duas categoriasprincipais: (i) técnicas que utilizam a detecção de contornos e formatos e (ii) técnicas queutilizam estruturas hierárquicas. Neste trabalho, utilizamos a transformadaWatershedhierárquica como técnica de segmentação e a utilização daÁrvore dos Lagos Críticoscomo estrutura representativa. Adicionalmente, utilizamos como critérios de seleção otamanho e a forma dos objetos. De modo mais específico, definimos uma função que éajustada por meio de um algoritmo genético que otimiza os parâmetros livres da função.Três algoritmos foram desenvolvidos para se obter os resultados. O primeiro algoritmo,denominado deAlgen, consiste em um algoritmo genético que aprimora os resultados nodecorrer da segmentação. O segundo algoritmo, denominado deAlgal, executa o processode segmentação repetidas vezes, alterando os valores de entrada (dentro do intervalopermitido) semi-aleatoriamente. O terceiro algoritmo, denominado deAlmod, é executadoem conjunto com os algoritmosAlgeneAlgal, sendo que sua função é de classificar osresultados ao final de cada processamento. Os processos e algoritmos desenvolvidos nestetrabalho tiveram como foco principal a segmentação de imagens de células, sendo que,todos os testes de otimização e adaptação do algoritmo genético foram realizados noreferido tipo de imagem

Abstract: Image segmentation consists of dividing the image into regions in order to simplifythe visualization and the identification of objects. The segmentation process can bebuild in several different ways, for example: segmentation using the shape of the objects,intensity in the gray level, histogram of colors, etc. This wide range of techniques existsbecause different situations generate specific problems and, therefore, the criteria forsegmenting and identifying objects vary according to the situation presented. Within thesegmentation universe, the techniques that use gray levels can be included in two maincategories: (i) techniques that use the detection of contours and shapes and (ii) techniquesthat use hierarchical structures. In this work, we propose the use of the hierarchicalWatershed transform as segmentation technique and the use of Tree of Critical Lakes asa representative structure. Additionally, we use the size and shape of objects. In moredetail, we work with a size range and adopt the elliptical curvature metric to producethe final result, which is obtained through the weighted average between the size scoreand the elliptic curvature score. We developed three algorithms to obtain better results.The first algorithm, called Algen, consists of a genetic algorithm that improves the resultsduring the segmentation. The second algorithm, called Algal, performs the segmentationprocess repeatedly, changing the input values (within the allowed range) semi-randomly.The third algorithm, called Almod, is executed in conjunction with Algen and Algalalgorithms. Almod main function is to classifier all results and it is executed at the endof each segmentation. The processes and algorithms developed in this work had as mainfocus the segmentation of cell images, and all tests of optimization and adaptation of thegenetic algorithm were performed on the referred type of image
Subject: Algoritmos genéticos
Segmentação de imagens
Bacias hidrográficas
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: DAGUANO, Eduardo Manarin. Algoritmo genético para segmentação de imagens utilizando tamanho e forma dos objetos. 2020. 1 recurso online (65 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/353687. Acesso em: 6 Jan. 2021.
Date Issue: 2020
Appears in Collections:FT - Tese e Dissertação

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