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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.76.2005.tde-02052007-085441
Documento
Autor
Nome completo
Sílvia Cristina Dias Pinto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2005
Orientador
Banca examinadora
Cesar Junior, Roberto Marcondes (Presidente)
Goncalves Neto, Luiz
Hirata Junior, Roberto
Roda, Valentin Obac
Travieso, Gonzalo
Título em português
Análise de formas 3D usando wavelets 1D, 2D e 3D
Palavras-chave em português
Análise de formas
Biomedicina
Imagens do cérebro
Reconhecimento de padrões
Visão computacional
Wavelet
Resumo em português
Este trabalho apresenta novos métodos para análise de formas tridimensionais dentro do contexto de visão computacional, destacando-se o uso das transformadas wavelets 1D, 2D e 3D, as quais proporcionam uma análise multi-escala das formas estudadas. As formas analisadas se dividem em três tipos diferentes, dependendo da sua representação matemática: f(t)=(x(t),y(t),z(t)), f(x,y)=z e f(x,y,z)=w. Cada tipo de forma é analisado por um método melhor adaptado. Primeiramente, tais formas passam por uma rotina de pré-processamento e, em seguida, pela caracterização por meio da aplicação das transformadas wavelet 1D, 2D e 3D para as respectivas formas. Esta aplicação nos permite extrair características que sejam invariantes à rotação e translação, levando em consideração alguns conceitos matemáticos da geometria diferencial. Destaca-se também neste trabalho a não obrigatoriedade de parametrização das formas. Os resultados obtidos a partir de formas extraídas de imagens médicas e dados biológicos, que justificam este trabalho, são apresentados.
Título em inglês
3D Shape analysis using 1D, 2D and 3D wavelets
Palavras-chave em inglês
Biomedicine
Brain Image
Computer Vision
Pattern Recognition
Shape Analysis
Wavelet
Resumo em inglês
This work presents new methods for three-dimensional shape analysis in the context of computational vision, being emphasized the use of 1D, 2D and 3D wavelet transforms, which provide a multiscale analysis of the studied shapes. The analyzed shapes are divided in three different types depending on their representation: f(t)=(x(t),y(t),z(t)), f(x,y)=z and f(x,y,z)=w. Each type of shape is analyzed by a more suitable method. Firstly, such shapes undergo a pre-processing procedure followed by the characterization using the 1D, 2D or 3D wavelet transform, depending on its representation. This application allows to extract features that are rotation- and translation-invariant, based on some mathematical concepts of differential geometry. In this work, we emphasize that it is not necessary to use the parameterized version of the 2D and 3D shapes. The experimental results obtained from shapes extracted from medical and biological images, that corroborate the introduced methods, are presented.
 
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Tesedoutorado.pdf (5.85 Mbytes)
Data de Publicação
2007-05-02
 
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