%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.17.01.08
%2 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.17.01.08.47
%T Últimos levelings com base em funções de energia aplicados a detecção de objetos
%D 2018
%A Gobber, Charles Ferreira,
%A Alves, Wonder Alexandre Luz,
%@affiliation Autor
%@affiliation Orientador
%E Ross, Arun,
%E Gastal, Eduardo S. L.,
%E Jorge, Joaquim A.,
%E Queiroz, Ricardo L. de,
%E Minetto, Rodrigo,
%E Sarkar, Sudeep,
%E Papa, João Paulo,
%E Oliveira, Manuel M.,
%E Arbeláez, Pablo,
%E Mery, Domingo,
%E Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,
%E Spina, Thiago Vallin,
%E Mendes, Caroline Mazetto,
%E Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,
%E Mejail, Marta Estela,
%E Geus, Klaus de,
%E Scheer, Sergio,
%B Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
%C Foz do Iguaçu, PR, Brazil
%8 29 Oct.-1 Nov. 2018
%I Sociedade Brasileira de Computação
%J Porto Alegre
%S Proceedings
%K Últimos levelings, Funções de energia, Mumford-Shah, Árvores de componentes, Árvore de formas, Detecção de objetos.
%X Com o avanço da tecnologia pesquisas na área de visão computacional têm sido cada vez mais crescentes e muitas aplicações vêm sendo desenvolvidas nos mais diferentes âmbitos. Nesse sentido, é explorada neste trabalho uma teoria invariante a escala definida no âmbito da Morfologia Matemática. Nosso estudo é voltado para uma classe de operadores residuais chamados de últimos levelings. Esses operadores robustos analisam espaços de escalas baseado em levelings por meio de diferenças consecutivas (resíduos) e consideram os máximos resíduos. Em adição, esses resíduos revelam informações importantes sobre o contraste de uma imagem. Devido a natureza dos operadores últimos levelings muitas vezes alguns resíduos extraídos de regiões da imagem acabam sendo indesejáveis. Uma abordagem para minimizar esse problema é construir estratégias para filtrar estes resíduos. Assim, apresenta-se neste trabalho uma nova abordagem para a construção destas estratégias baseada nas chamadas funções de energia. Os resultados encontrados em duas aplicações: (i) reconhecimento de plantas via detecção do bounding box e (ii) segmentação de vasos sanguíneos em imagens de retinas revelam que essa abordagem é robusta e eficiente.
%@language pt
%3 main.pdf