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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.55.2014.tde-16032015-113613
Document
Auteur
Nom complet
Glenda Michele Botelho
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2014
Directeur
Jury
Batista Neto, João do Espírito Santo (Président)
Balan, André Guilherme Ribeiro
Gonzaga, Adilson
Levada, Alexandre Luis Magalhães
Traina, Agma Juci Machado
Titre en portugais
Segmentação de imagens baseada em redes complexas e superpixels: uma aplicação ao censo de aves
Mots-clés en portugais
Censo demográfico de aves
Detecção de comunidades
Markov Random fields
Redes complexas
Segmentação de imagens
Superpixels
Textura
Resumé en portugais
Uma das etapas mais importantes da análise de imagens e, que conta com uma enorme quantidade de aplicações, é a segmentação. No entanto, uma boa parte das técnicas tradicionais apresenta alto custo computacional, dificultando sua aplicação em imagens de alta resolução como, por exemplo, as imagens de ninhais de aves do Pantanal que também serão analisadas neste trabalho. Diante disso, é proposta uma nova abordagem de segmentação que combina algoritmos de detecção de comunidades, pertencentes à teoria das redes complexas, com técnicas de extração de superpixels. Tal abordagem é capaz de segmentar imagens de alta resolução mantendo o compromisso entre acurácia e tempo de processamento. Além disso, como as imagens de ninhais analisadas apresentam características peculiares que podem ser mais bem tratadas por técnicas de segmentação por textura, a técnica baseada em Markov Random Fields (MRF) é proposta, como um complemento à abordagem de segmentação inicial, para realizar a identificação final das aves. Por fim, devido à importância de avaliar quantitativamente a qualidade das segmentações obtidas, um nova métrica de avaliação baseada em ground-truth foi desenvolvida, sendo de grande importância para a área. Este trabalho contribuiu para o avanço do estado da arte das técnicas de segmentação de imagens de alta resolução, aprimorando e desenvolvendo métodos baseados na combinação de redes complexas com superpixels, os quais alcançaram resultados satisfatórios com baixo tempo de processamento. Além disso, uma importante contribuição referente ao censo demográfico de aves por meio da análise de imagens aéreas de ninhais foi viabilizada por meio da aplicação da técnica de segmentação MRF.
Titre en anglais
Image segmentation based on complex networks and superpixels: an application to birds census
Mots-clés en anglais
Birds census
Community detection
Complex networks
Image segmentation
Markov Random fields
Superpixels
Texture
Resumé en anglais
Segmentation is one of the most important steps in image analysis with a large range of applications. However, some traditional techniques exhibit high computational costs, hindering their application in high resolution images such as the images of birds nests from Pantanal, one of Brazilian most important wetlands. Therefore, we propose a new segmentation approach that combines community detection algorithms, originated from the theory of the complex networks, with superpixels extraction techniques. This approach is capable of segmenting high resolution images while maintaining the trade-off between accuracy and processing time. Moreover, as the nest images exhibit peculiar characteristics that can be better dealt with texture segmentation techniques, the Markov Random Fields (MRF) technique is proposed, as a complement to the initial approach, to perform the final identification of the birds. Finally, due to the importance of the quantitatively evaluation of the segmentation quality, a new evaluation metric based on ground-truth was developed, being of great importance to the segmentation field. This work contributed to the state of art of high resolution images segmentation techniques, improving and developing methods based on combination of complex networks and superpixels, which generated satisfactory results within low processing time. Moreover, an important contribution for the birds census by the analysis of aerial images of birds nests was made possible by application of the MRF technique.
 
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Date de Publication
2015-03-16
 
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