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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2014.tde-08122014-152731
Documento
Autor
Nome completo
Bruno Klava
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Hirata, Nina Sumiko Tomita (Presidente)
Lotufo, Roberto de Alencar
Miranda, Paulo Andre Vechiatto de
Morimoto, Carlos Hitoshi
Noma, Alexandre
Título em português
Redução no esforço de interação em segmentação de imagens digitais através de aprendizagem computacional
Palavras-chave em português
aprendizado computacional
hierarquia de partições
segmentação interativa de imagens
watershed hierárquico
Resumo em português
A segmentação é um passo importante em praticamente todas as tarefas que envolvem processamento de imagens digitais. Devido à variedade de imagens e diferentes necessidades da segmentação, a automação da segmentação não é uma tarefa trivial. Em muitas situações, abordagens interativas, nas quais o usuário pode intervir para guiar o processo de segmentação, são bastante úteis. Abordagens baseadas na transformação watershed mostram-se adequadas para a segmentação interativa de imagens: o watershed a partir de marcadores possibilita que o usuário marque as regiões de interesse na imagem; o watershed hierárquico gera uma hierarquia de partições da imagem sendo analisada, hierarquia na qual o usuário pode navegar facilmente e selecionar uma particular partição (segmentação). Em um trabalho prévio, propomos um método que integra as duas abordagens de forma que o usuário possa combinar os pontos fortes dessas duas formas de interação intercaladamente. Apesar da versatilidade obtida ao se integrar as duas abordagens, as hierarquias construídas dificilmente contêm partições interessantes e o esforço de interação necessário para se obter um resultado desejado pode ser muito elevado. Nesta tese propomos um método, baseado em aprendizagem computacional, que utiliza imagens previamente segmentadas para tentar adaptar uma dada hierarquia de forma que esta contenha partições mais próximas de uma partição de interesse. Na formulação de aprendizagem computacional, diferentes características da imagem são associadas a possíveis contornos de regiões, e esses são classificados como contornos que devem ou não estar presentes na partição final por uma máquina de suporte vetorial previamente treinada. A hierarquia dada é adaptada de forma a conter uma partição que seja consistente com a classificação obtida. Essa abordagem é particularmente interessante em cenários nos quais lotes de imagens similares ou sequências de imagens, como frames em sequências de vídeo ou cortes produzidas por exames de diagnóstico por imagem, precisam ser segmentadas. Nesses casos, é esperado que, a cada nova imagem a ser segmentada, o esforço de interação necessário para se obter a segmentação desejada seja reduzido em relação ao esforço que seria necessário com o uso da hierarquia original. Para não dependermos de experimentos com usuários na avaliação da redução no esforço de interação, propomos e utilizamos um modelo de interação que simula usuários humanos no contexto de segmentação hierárquica. Simulações deste modelo foram comparadas com sequências de interação observadas em experimentos com usuários humanos. Experimentos com diferentes lotes e sequências de imagens mostram que o método é capaz de reduzir o esforço de interação.
Título em inglês
Reducing the interaction effort in digital image segmentation through machine learning
Palavras-chave em inglês
hierarchical watershed
hierarchy of partitions
interactive image segmentation
machine learning
Resumo em inglês
Segmentation is an important step in nearly all tasks involving digital image processing. Due to the variety of images and segmentation needs, automation of segmentation is not a trivial task. In many situations, interactive approaches in which the user can intervene to guide the segmentation process, are quite useful. Watershed transformation based approaches are suitable for interactive image segmentation: the watershed from markers allows the user to mark the regions of interest in the image; the hierarchical watershed generates a hierarchy of partitions of the image being analyzed, hierarchy in which the user can easily navigate and select a particular partition (segmentation). In a previous work, we have proposed a method that integrates the two approaches so that the user can combine the strong points of these two forms of interaction interchangeably. Despite the versatility obtained by integrating the two approaches, the built hierarchies hardly contain interesting partitions and the interaction effort needed to obtain a desired outcome can be very high. In this thesis we propose a method, based on machine learning, that uses images previously segmented to try to adapt a given hierarchy so that it contains partitions closer to the partition of interest. In the machine learning formulation, different image features are associated to the possible region contours, and these are classified as ones that must or must not be present in the final partition by a previously trained support vector machine. The given hierarchy is adapted to contain a partition that is consistent with the obtained classification. This approach is particularly interesting in scenarios where batches of similar images or sequences of images, such as frames in video sequences or cuts produced by imaging diagnosis procedures, need to be segmented. In such cases, it is expected that for each new image to be segmented, the interaction effort required to achieve the desired segmentation is reduced relative to the effort that would be required when using the original hierarchy. In order to do not depend on experiments with users in assessing the reduction in interaction effort, we propose and use an interaction model that simulates human users in the context of hierarchical segmentation. Simulations of this model were compared with interaction sequences observed in experiments with humans users. Experiments with different bacthes and image sequences show that the method is able to reduce the interaction effort.
 
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tese.pdf (32.23 Mbytes)
Data de Publicação
2015-01-05
 
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