Proposta
Aluno: Jefferson Serafim AscaneoSupervisor: Prof. Dr. Paulo A. V. de Miranda
Tema: Implementação do método de Segmentação de Imagens com Passeios Aleatórios e comparação com outros métodos
Resumo
Segmentação de imagens consiste em dividir uma imagem digital em múltiplos segmentos, que possuam características em comum, permitindo assim analisá-los separadamente. Atualmente, os algoritmos de processamento de imagens que utilizam grafos possuem grande importância [4], e podem ser utilizados para realizar esta segmentação.
No final de 2006, foi proposto o método de Passeios Aleatórios (Random Walks) [3], que possui diversas características desejáveis em um algoritmo de segmentação. Assim como outros algoritmos, utiliza sementes para realizar a segmentação, que consistem em conjuntos de pixels previamente marcados, onde todos os pixels de um mesmo conjunto devem pertencer ao mesmo segmento. No método Passeios Aleatórios, a solução é única, e todos os pixels de um segmento estão conectados a sementes do mesmo segmento, não ocorrendo regiões isoladas. Devido a estas e outras características, como a capacidade de detectar bordas fracas ou ruidosas, este método foi utilizado em artigos recentes que tratam de segmentação de imagens [7]. Também foram verificadas diversas relações teóricas com outros métodos de segmentação [1] [2] [5].
Neste trabalho, pretende-se realizar uma implementação deste método na linguagem C, e integrá-lo aos programas CAOS (Computer-Aided Object Segmentation) e BIA (Brain Image Analyzer). O primeiro realizará a segmentação de imagens em 2D, enquanto que o último trabalha com imagens em 3D. O caso 3D, por envolver maiores restrições de memória, exigirá uma implementação cuidadosa. Para a interface gráfica, será utilizado o arcabouço wxWidgets [10], que permite a portabilidade do programa resultante para vários ambientes, como GNU/Linux, OS X e Windows, e utiliza elementos nativos destes sistemas para construir a interface [6]. Além disso, serão realizados testes e comparações com outros métodos da literatura.
Objetivos
- Ter uma implementação do método em C.
- Ter o método integrado aos programas CAOS e BIA.
- Realizar testes e comparações com outros métodos da literatura, verificando características como acurácia e tempo de execução.
Atividades já realizadas
- Estudo do artigo Random Walks for Image Segmentation [3]
- Estudo de MATLAB
- Estudo da implementação em MATLAB disponibilizada pelo autor do artigo [8] [9]
Cronograma de atividades
Atividades | Mai | Jun | Jul | Ago | Set | Out | Nov |
Revisão bibliográfica | X | X | X | ||||
Implementação - Caso binário (objeto e fundo) | X | X | |||||
Implementação - Múltiplos rótulos | X | X | |||||
Implementação - 3D | X | X | |||||
Integração com interface gráfica (CAOS e BIA) | X | X | |||||
Testes e comparações | X | X | |||||
Elaboração da monografia | X | X | X | X | |||
Confecção do pôster e apresentação | X | X |
Estrutura esperada da monografia
- Parte técnica
- Introdução
- Preliminares
- Segmentação de Imagens com Passeios Aleatórios
- Implementação nos programas CAOS e BIA
- Relações entre Passeios Aleatórios e outros métodos
- Testes e comparações
- Conclusão
- Parte subjetiva
- Desafios e frustrações encontrados
- Disciplinas relevantes para o trabalho
- Trabalhos futuros
Referências
[1] COUPRIE, C.; GRADY, L.; NAJMAN, L.; TALBOT, H. Power Watersheds: A Unifying Graph-Based Optimization Framework. Trans. on Pattern Anal. and Machine Intelligence, v. 99. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2010.
[2] COUPRIE, C.; GRADY, L.; NAJMAN, L.; TALBOT, H. Power watersheds: A new image segmentation framework extending graph cuts, random walker and optimal spanning forest. Proc. of the 12th International Conference on Computer Vision (ICCV), p. 731-738, 2009.
[3] GRADY, L. Random Walks for Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 28, n. 11, p. 1768-1783, nov. 2006.
[4] LÉZORAY, O.; GRADY, L. Image Processing and Analysis with Graphs: Theory and Practice. CRC Press, jul. 2012 (previsto). 561 p.
[5] SINOP, A.K.; GRADY, L. A seeded image segmentation framework unifying graph cuts and random walker which yields a new algorithm. Proc. of the 11th International Conference on Computer Vision (ICCV), p. 1-8, 2007.
[6] SMART, J.; HOCK, K.; CSOMOR, S. Cross-Platform GUI Programming with wxWidgets. Prentice Hall, 5 ago. 2005. 744 p.
[7] YANG, W.; CAI, J.; ZHENG, J.; LUO, J. User-friendly interactive image segmentation through unified combinatorial user inputs. IEEE Transactions on Image Processing, v. 19, n. 9, p. 2470-2479, set. 2010.
[8] http://www.cns.bu.edu/~lgrady/random_walker_matlab_code.zip. Acesso em: 29 mai. 2012.
[9] http://cns.bu.edu/~lgrady/graphAnalysisToolbox-1.0.tar.gz. Acesso em: 29 mai. 2012.
[10] http://www.wxwidgets.org. Acesso em: 29 mai. 2012.