INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC



Título: UM MÉTODO BASEADO EM MINERAÇÃO DE GRAFOS PARA SEGMENTAÇÃO E CONTAGEM DE CLUSTERS DE MÁXIMOS LOCAIS EM IMAGENS DIGITAIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GEISA MARTINS FAUSTINO

Colaborador(es):  MARCELO GATTASS - Orientador
CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA - Coorientador
Número do Conteúdo: 18110
Catalogação:  19/08/2011 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18110@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=18110@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18110

Resumo:
Uma imagem monocromática pode ser interpretada como uma superfície topológica e desta forma objetos de interesse podem aparecer como picos (sharp mountains), domos (smooth hills) ou vales (V- or U-shaped). Um domo geralmente contém vários pontos de máximo locais em seu topo. Logo, fica bem caracterizado por um cluster de máximos locais. Segmentar individualmente objetos em imagens onde estes aparecem parcialmente sobrepostos ou fortemente agrupados é um problema que métodos clássicos de segmentação podem não solucionar adequadamente. Outro problema é contar objetos idênticos em imagens perviamente segmentada. Esta tarefa, quando executada manualmente, devido ao cansaço visual exige um grande esforço humano. É tediosa, demorada, além de gerar resultados subjetivos. O presente trabalho propõe um novo método para segmentação e contagem de clusters de máximos locais em uma imagem digital através uma abordagem baseada em grafos. Utilizando a informação de luminância, a imagem é representada por um grafo de adjacências e um algoritmo de mineração é utilizado para segmentar os clusters. Por fim, de acordo com características da imagem, um algoritmo de clusterização pode ser incorporado ao processo para melhorar o resultado final. A contagem dos objetos é um resultado direto do algoritmo de mineração e de clusterização, quando este último é aplicado. O método proposto é tolerante a variações no tamanho e forma dos objetos e é facilmente parametrizado para lidar com diferentes grupos de imagens provenientes de objetos distintos. Testes executados em uma base de dados com 262 imagens, composta de imagens de objetos reais (grupo 1) e de células tronco embrionárias em imagens de microscopia fluorescente (grupo 2), atestam a eficiência e qualidade do método desenvolvido no que diz respeito a segmentação e a contagem. Os resultados gerados para as imagens do grupo 1 foram validados pela autora e os do grupo 2 pelos biólogos do Instituto de Ciências Biomédicas da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Para estas imagens foram obtidas uma F-measuare média de 85,33% e 90,88%, respectivamente. Por fim, um estudo comparativo com o algoritmo clássico de watershed foi realizado. Este alcançou uma F-measuare média de 74.02% e 78,28% para os grupos 1 e 2, respectivamente, contra 85,33% e 91,60% obtido pelo método proposto.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui