"Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets"

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Castañon, Cesar Armando Beltran
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: base de dados de imagens; content based image retrieval; feature vector; filtros Gabor; Gabor filters; image database; Recuperação de imagens por conteúdo; transformada de Wavelets; vetor de características; Wavelets transform
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072004-194807/

Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente, elas têm a capacidade de mudar de uma resolução para outra, o que faz delas especialmente adequadas para a análise de sinais não estacionários. A transformada "wavelet" consiste de um conjunto de funções base que representa o sinal em diferentes bandas de freqüência, cada uma com resoluções distintas correspondentes a cada escala. Estas foram aplicadas com sucesso na compressão, melhoria, análise, classificação, caracterização e recuperação de imagens. Uma das áreas beneficiadas, onde essas propriedades têm encontrado grande relevância, é a área médica, através da representação e descrição de imagens médicas. Este trabalho descreve uma abordagem para um banco de imagens médicas, que é orientada à extração de características para um sistema CBIR baseada na decomposição multiresolução de "wavelets" utilizando os filtros de Daubechies e Gabor. Essas novas características de imagens foram também testadas utilizando uma estrutura de indexação métrica "Slim-tree". Assim, pode-se aumentar o alcance semântico do sistema cbPACS (Content-Based Picture Archiving and Comunication Systems), atualmente em desenvolvimento conjunto entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens do ICMC--USP e o Centro de Ciências de Imagens e Física Médica do Hospital das Clínicas de Riberão Preto-USP.