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Title in Portuguese: Análise de imagens por meio da matriz de interdependência e da transformação estrutural multiescala
Title: Image analysis using interdependence matrix and multiscale structural transform
Author: Ramalho, Geraldo Luis Bezerra
Advisor(s): Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de
Keywords: Teleinformática
Processamento de imagens
Issue Date: 2-Dec-2013
Citation: RAMALHO, G. L. B. Análise de imagens por meio da matriz de interdependência e da transformação estrutural multiescala. 2013. 163 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013.
Abstract in Portuguese: A análise de imagens é uma tarefa fundamental em visão computacional. Ela influencia o desenvolvimento de algoritmos de processamento digital de imagens e as abordagens de avaliação dos resultados produzidos por estes algoritmos. Esta tese introduz uma metodologia para a análise estrutural de imagens baseada no uso combinado de uma transformação estrutural multiescala e da extração de características estruturais por meio da matriz de interdependência espacial. A transformação estrutural multiescala é um algoritmo baseado no arcabouço da morfologia matemática que mapeia os níveis de cinza da imagem de entrada para um espaço no qual esses níveis de cinza estão reagrupados em diferentes escalas de estruturas que formam os objetos. A transformação pode ser aplicada no realce de imagens em níveis de cinza e na decomposição de imagens binárias em estruturas elementares. A matriz de interdependência espacial é um algoritmo baseado na estatística de coocorrência que produz uma representação global das coincidências das estruturas de duas imagens de entrada. Essa matriz provê quatro atributos, a saber, correlação, momento de diferença inverso, coeficiente chi-quadrado e entropia, os quais podem ser utilizados como descritores globais das estruturas da imagem. A metodologia proposta é validada com os resultados obtidos para diferentes aplicações: a deteção de corrosão atmosférica em fotografias de superfícies metálicas, a deteção de doenças pulmonares em imagens de tomografia computadorizada, a avaliação referenciada da qualidade da imagens, a segmentação dos vasos da retina em retinografias e a avaliação da qualidade de algoritmos de segmentação de vasos de retina.
Abstract: Image analysis is a fundamental task in computer vision. It influences the development of algorithms for digital image processing and approaches for evaluating the results produced by these algorithms. This thesis introduces a methodology for the structural analysis of images based on the combined use of a multiscale structural transformation and extraction of structural features through spatial interdependence matrix. The multiscale structural transformation is an algorithm based on mathematical morphology framework that maps the gray levels of the input image into a space in which these gray levels are grouped into different scales of structures that form objects. The transformation can be applied in enhancement of gray level images and decomposition of binary images into elementary structures. The spatial interdependence matrix is an algorithm based on cooccurrence statistics that produces a global representation of the structural coincidences of two images. This matrix provides four attributes, namely, correlation, inverse difference moment, chi-square coefficient and entropy, which can be used as global descriptors of the image structures. The proposed methodology is validated with the results obtained for different applications: the detection of atmospheric corrosion of metal surfaces in photographs, the detection of lung disease in computerized tomography images, the referenced evaluation of image quality, the segmentation of retinal vessels in retinography and the quality assessment of retinal vessels segmentation algorithms.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7886
metadata.dc.type: Tese
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