• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.18.2018.tde-26042018-110144
Documento
Autor
Nombre completo
Diego Rafael Moraes
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2018
Director
Tribunal
Gonzaga, Adilson (Presidente)
Boaventura, Inês Aparecida Gasparotto
Severino Junior, Osvaldo
Silva, Ivan Nunes da
Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Título en portugués
Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais
Palabras clave en portugués
Multiclasse
Multiescala
Segmentação de imagens coloridas
Resumen en portugués
O Color Mixture é uma técnica para segmentação de imagens coloridas, que cria uma "Retina Artificial" baseada na mistura de cores, e faz a quantização da imagem projetando todas as cores em 256 planos no cubo RGB. Em seguida, atravessa todos esses planos com um classificador Gaussiano, visando à segmentação da imagem. Porém, a abordagem atual possui algumas limitações. O classificador atual resolve exclusivamente problemas binários. Inspirado nesta "Retina Artificial" do Color Mixture, esta tese define uma nova "Retina Artificial", propondo a substituição do classificador atual por uma rede neural artificial para cada um dos 256 planos, com o objetivo de melhorar o desempenho atual e estender sua aplicação para problemas multiclasse e multiescala. Para esta nova abordagem é dado o nome de Neural Color Mixture. Para a validação da proposta foram realizadas análises estatísticas em duas áreas de aplicação. Primeiramente para a segmentação de pele humana, tendo sido comparado seus resultados com oito métodos conhecidos, utilizando quatro conjuntos de dados de tamanhos diferentes. A acurácia de segmentação da abordagem proposta nesta tese superou a de todos os métodos comparados. A segunda avaliação prática do modelo proposto foi realizada com imagens de satélite devido à vasta aplicabilidade em áreas urbanas e rurais. Para isto, foi criado e disponibilizado um banco de imagens, extraídas do Google Earth, de dez regiões diferentes do planeta, com quatro escalas de zoom (500 m, 1000 m, 1500 m e 2000 m), e que continham pelo menos quatro classes de interesse: árvore, solo, rua e água. Foram executados quatro experimentos, sendo comparados com dois métodos, e novamente a proposta foi superior. Conclui-se que a nova proposta pode ser utilizada para problemas de segmentação de imagens coloridas multiclasse e multiescala. E que possivelmente permite estender o seu uso para qualquer aplicação, pois envolve uma fase de treinamento, em que se adapta ao problema.
Título en inglés
Segmentation of color images based on color mixture and neural networks
Palabras clave en inglés
Color image segmentation
Multiclass
Multiscale
Resumen en inglés
The Color Mixture is a technique for color images segmentation, which creates an "Artificial Retina" based on the color mixture, and quantizes the image by projecting all the colors in 256 plans into the RGB cube. Then, it traverses all those plans with a Gaussian classifier, aiming to reach the image segmentation. However, the current approach has some limitations. The current classifier solves exclusively binary problems. Inspired by this "Artificial Retina" of the Color Mixture, we defined a new "Artificial Retina", as well as we proposed the replacement of the current classifier by an artificial neural network for each of the 256 plans, with the goal of improving current performance and extending your application to multiclass and multiscale issues. We called this new approach "Neural Color Mixture". To validate the proposal, we analyzed it statistically in two areas of application. Firstly for the human skin segmentation, its results were compared with eight known methods using four datasets of different sizes. The segmentation accuracy of the our proposal in this thesis surpassed all the methods compared. The second practical evaluation of the our proposal was carried out with satellite images due to the wide applicability in urban and rural areas. In order to do this, we created and made available a database of satellite images, extracted from Google Earth, from ten different regions of the planet, with four zoom scales (500 m, 1000 m, 1500 m and 2000 m), which contained at least four classes of interest: tree, soil, street and water. We compared our proposal with a neural network of the multilayer type (ANN-MLP) and an Support Vector Machine (SVM). Four experiments were performed, compared to two methods, and again the proposal was superior. We concluded that our proposal can be used for multiclass and multiscale color image segmentation problems, and that it possibly allows to extend its use to any application, as it involves a training phase, in which our methodology adapts itself to any kind of problem.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Diego.pdf (50.77 Mbytes)
Fecha de Publicación
2018-06-15
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2019. Todos los derechos reservados.