Bolsa 09/04274-2 - Processamento de imagens, Morfologia matemática - BV FAPESP
Combinação de características locais e globais em aprendizagem de operadores de im...
Desafios em projeto multinível de operadores morfológicos
Implementação eficiente de operadores morfológicos usando técnicas de pré-processamento
Processo: 09/04274-2
Beneficiário: Alexandre Yukio Harano
Assunto(s): Processamento de imagens Morfologia matemática
A Morfologia Matemática (MM) é um arcabouço geral para o estudo de mapeamentos entre imagens binárias. Estes estudos são de especial interesse na área de Processamento de Imagens. Tais mapeamentos entre imagens binárias são conhecidos como operadores de conjunto. Um aspecto importante da MM é a representação destes operadores em termos de dilatações, erosões e outras operações usuais de conjunto (interseção, união, complemento e diferença). Por este motivo, a dilatação e a erosão são ditos operadores morfológicos elementares. Recentemente, foram apresentados novos métodos para calcular a erosão e a dilatação morfológica binária rapidamente. Tais métodos se fundamentam em conceitos e técnicas de pré-processamento (em tempo linear) introduzidas por este trabalho, como a Transformada da Densidade. O resultado destes pré-processamentos é traduzido em ganho de velocidade dos algoritmos de erosão e dilatação. O consumo de tempo dos métodos propostos é no pior caso quadrático, porém, num estudo experimental preliminar, o algoritmo se comporta eficientemente, chegando a ser até mesmo sub-linear em alguns casos. No entanto, a eficiência destes algoritmos depende da escolha de um conjunto de adjacências que ainda não foi totalmente explorada. Neste trabalho temos como objetivo (i) estudar o impacto da escolha do conjunto de adjacências na eficiência dos algoritmos de erosão e dilatação, (ii) estender os resultados para computação eficiente de erosão e dilatação usando técnicas de pré-processamento para imagens em níveis de cinza e (iii) estudar uma aplicação destes algoritmos para a computação eficiente de granulometrias.