Shape descriptiors based on Tensor Scale / Descritores de forma baseados em Tensor Scale

AUTOR(ES)

Fernanda Alcantara Andalo

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Recentemente o número de coleções de imagens disponíveis vem crescendo. Conseqüentemente, surge a demanda por sistemas de informação para armazenamento, indexação e busca destas imagens. Uma das principais soluções adotadas é a utilização de sistemas de recuperação de imagem por conteúdo que possuem a habilidade de, dada uma imagem de consulta, retornar as imagens mais similares em uma base de dados. Para viabilizar este tipo de consulta, é importante que o processo de caracterização do conteúdo seja automatizado, destacando-se, neste contexto, o uso de descritores de imagem baseados na cor, textura ou forma dos objetos contidos nas imagens. Neste trabalho, são propostos descritores de forma baseados em Tensor Scale. Tensor Scale é um parâmetro morfométrico que unifica a representação de orientação, espessura e anisotropia de estruturas locais na imagem, que pode ser utilizado em várias aplicações de visão computacional e processamento de imagem. Além dos descritores de forma baseados neste parâmetro morfométrico, este trabalho apresenta um estudo de algoritmos para cálculo do Tensor Scale. As principais contribuições deste trabalho são: (i) estudo de descritores de imagens baseados em cor e textura e, mais extensivamente, descritores baseados em forma; (ii) estudo de algoritmos para cálculo do Tensor Scale; (iii) proposta e implementação de detector de saliências de contorno baseado em Tensor Scale; (iv) proposta e implementação de novos descritores de forma baseados em Tensor Scale; e (v) validação dos descritores propostos quanto à sua utilização em sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, por meio de experimentos comparativos com outros descritores de forma relevantes, recentemente propostos

ASSUNTO(S)

image analysis processamento de imagens analise de imagem sistemas de recuperação de informação information retrieval systems image processing

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