Proposta

Aluno: Jefferson Serafim Ascaneo
Supervisor: 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

Atividades já realizadas

Cronograma de atividades

AtividadesMaiJunJulAgoSetOutNov
Revisão bibliográficaXXX
Implementação - Caso binário (objeto e fundo)XX
Implementação - Múltiplos rótulosXX
Implementação - 3DXX
Integração com interface gráfica (CAOS e BIA)XX
Testes e comparaçõesXX
Elaboração da monografiaXXXX
Confecção do pôster e apresentaçãoXX

Estrutura esperada da monografia

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.