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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2003.tde-29072004-194807
Documento
Autor
Nome completo
Cesar Armando Beltran Castañon
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2003
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Batista Neto, Joao do Espirito Santo
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Título em português
"Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets"
Palavras-chave em português
base de dados de imagens
filtros Gabor
Recuperação de imagens por conteúdo
transformada de Wavelets
vetor de características
Resumo em português
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente, elas têm a capacidade de mudar de uma resolução para outra, o que faz delas especialmente adequadas para a análise de sinais não estacionários. A transformada "wavelet" consiste de um conjunto de funções base que representa o sinal em diferentes bandas de freqüência, cada uma com resoluções distintas correspondentes a cada escala. Estas foram aplicadas com sucesso na compressão, melhoria, análise, classificação, caracterização e recuperação de imagens. Uma das áreas beneficiadas, onde essas propriedades têm encontrado grande relevância, é a área médica, através da representação e descrição de imagens médicas. Este trabalho descreve uma abordagem para um banco de imagens médicas, que é orientada à extração de características para um sistema CBIR baseada na decomposição multiresolução de "wavelets" utilizando os filtros de Daubechies e Gabor. Essas novas características de imagens foram também testadas utilizando uma estrutura de indexação métrica "Slim-tree". Assim, pode-se aumentar o alcance semântico do sistema cbPACS (Content-Based Picture Archiving and Comunication Systems), atualmente em desenvolvimento conjunto entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens do ICMC--USP e o Centro de Ciências de Imagens e Física Médica do Hospital das Clínicas de Riberão Preto-USP.
Título em inglês
"Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis
Palavras-chave em inglês
content based image retrieval
feature vector
Gabor filters
image database
Wavelets transform
Resumo em inglês
Content-based image retrieval (CBIR) refers to the ability to retrieve images on the basis of the image content. Given a query image, the goal of a CBIR system is to search the database and return the "n" most similar (close) ones to the query image according to a given criteria. Our research addresses the generation of feature vectors of a CBIR system for medical image databases. A feature vector is a numeric representation of an image or part of it over its representative aspects. The feature vector is a "n"-dimensional vector organizing such values. This new image representation can be stored into a database and allow a fast image retrieval. An alternative for image characterization for a CBIR system is the domain transform. The principal advantage of a transform is its effective characterization for their local image properties. In the past few years, researches in applied mathematics and signal processing have developed practical "wavelet" methods for the multiscale representation and analysis of signals. These new tools differ from the traditional Fourier techniques by the way in which they localize the information in the time-frequency plane; in particular, they are capable of trading one type of resolution for the other, which makes them especially suitable for the analysis of non-stationary signals. The "wavelet" transform is a set of basis functions that represents signals in different frequency bands, each one with a resolution matching its scale. They have been successfully applied to image compression, enhancements, analysis, classifications, characterization and retrieval. One privileged area of application where these properties have been found to be relevant is medical imaging. In this work we describe an approach to CBIR for medical image databases focused on feature extraction based on multiresolution "wavelets" decomposition, taking advantage of the Daubechies and Gabor. Fundamental to our approach is how images are characterized, such that the retrieval procedure can bring similar images within the domain of interest, using a metric structure indexing, like the "Slim-tree". Thus, it increased the semantic capability of the cbPACS(Content-Based Picture Archiving and Comunication Systems), currently in joined developing between the Database and Image Group of the ICMC--USP and the Science Center for Images and Physical Medic of the Clinics Hospital of Riberão Preto--USP.
 
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Dissertacao.pdf (6.20 Mbytes)
Data de Publicação
2004-08-09
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • CASTAÑÓN, C. B., e TRAINA, A. J. M. Caracterização de Imagens através de Análise Multiresolução por Wavelets para Sistemas CBIR. In XXIX Conferência Latino-Americana de Informática - CLEI´2003, La Paz, 2003. Anais do CLEI´2003.La Paz : CLEI´2003, 2003. Resumo.
  • CASTAÑÓN, C. B., e TRAINA, A. J. M. Extração de Características de Imagens Médicas Baseadas na Distribuição de Cor dos Espaços de Wavelets. In 2º Workshop de Informática Médica - WIM'2002 (junto ao Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software - SBES), Gramado, 2002. Anais do 2º Workshop de Informática Médica WIM'2002.Porto Alegre : Sociedade Brasileira de Computação, 2002.
  • CASTAÑÓN, C. B., y TRAINA, A. J. M. Indexación de Imágenes Médicas Basadas en la Transformada de Wavelet para Estructuras de Datos Multi-dimensionales. In I WorkShop de Base de Datos das Jornadas Chilenas de Computación, Copiapó, 2002. Anais do I WorkShop de Base de Datos das Jornadas Chilenas de Computación.Santiago : Sociedade Chilena de Computación, 2002.
  • RODRIGUES JUNIOR, José Fernando, et al. Using Efficient Visual Exploration Techniques to Evaluate Features for Content-based Image Retrieval. In Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens, São Carlos, 2003. Proceedings of the SIBGRAPI.Los Alamitos : IEEE Computer Society Press, 2003.
  • TRAINA, A. J. M., CASTAÑÓN, C. B., and TRAINA JR, Caetano. MultiWaveMed: A System for Medical Image Retrieval by Wavelets Transformations. In 16th IEEE Intl. Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS, New York, 2003. Proceedings of the IEEE CBMS.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2003.
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