Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
AZEVÊDO, Marcos José Canêjo Estevão de |
| Orientador(a): |
MELLO, Carlos Alexandre Barros de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
|
| Tipo de acesso: |
Acesso embargado |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46319
|
Resumo: |
Este trabalho apresenta um método para segmentação de imagens inspirado no Speed Drawing Challenge. O Speed Drawing Challenge consiste em um desafio em que artistas devem representar um desenho em segundos sem perder as principais características que o tornam fiel ao desenho original. À medida que o tempo é reduzido, o artista se encaminha a produzir um desenho mais simples, se aproximando de um desenho contendo apenas os traços mais representativos, focando nos contornos. Para o problema de detecção de contorno, uma imagem de borda representa um desenho produzido sem uma grande limi- tação de tempo. Assim, o método proposto faz uso dos conceitos de superpixel, detecção de bordas e mapas de saliência para produção de uma imagem, simulando a variação de tempo do Speed Drawing Challenge: a modelagem do desafio em poucos segundos ex- pressa uma imagem com apenas os contorno mais relevantes detectados. Diferente das técnicas do estado-da-arte, o método proposto gera uma imagem de bordas já final, sem necessidade de posterior pós-processamento como binarização. Mais do que um algoritmo apenas, propomos uma metodologia que pode ser aplicada de formas diferentes, mas se- guindo a mesma ideia, em outros domínios, como na segmentação de mapas e plantas baixas. Os resultados para imagens de cenas naturais são apresentados para o banco de dados BSDS500 e avaliados de forma qualitativa e quantitativa para as métricas ODS, OIS e AP. |
