[en] IMAGE SEGMENTATION BASED ON SUPERPIXEL GRAPHS

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: CAROLINE ROSA REDLICH
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] GRAFO; [pt] SUPERPIXELS; [pt] K-MEANS; [pt] SEGMENTACAO DE IMAGENS; [en] GRAPH; [en] SUPERPIXEL; [en] K-MEANS; [en] IMAGE SEGMENTATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34634&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34634&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34634

[pt] A segmentação de imagens com objetivo de determinar a forma de objetos é ainda um problema difícil. A separação de regiões que correspondem a objetos contidos na imagem geralmente leva em consideração propriedades de similaridade, proximidade e descontinuidade. A imagem a ser segmentada pode ser de diversas naturezas, como fotografias, imagens médicas e sísmicas. Podemos encontrar na literatura muitos métodos de segmentação propostos como possíveis soluções para diferentes problemas. Recentemente a técnica de superpixel tem sido utilizada como um passo inicial que reduz o tamanho da entrada do problema. Este trabalho propõe uma metodologia de segmentação de imagens fotográficas e de ultrassom que se baseia em variantes de superpixels. A metodologia proposta se adapta a natureza da imagem e a complexidade do problema utilizando diferentes medidas de similaridade e distância. O trabalho apresenta também resultados que buscam esclarecer o procedimento proposto e a escolha de seus parâmetros.