Conexidade fuzzy relativa em grafos dirigidos e sua aplicação em um método híbrido para segmentação interativa de imagens

• Autor: Ccacyahuillca Bejar, Hans Harley
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: portugués
• OAI Identifier: oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/7117
• Enlace del recurso: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3560929; https://doi.org/10.11606/D.45.2016.tde-28042016-211904
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos computacionales; Algoritmos de búsqueda en grafos; Segmentación por corte en grafo; Transformación de imágenes en florestas; Lógica difusa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

A segmentação de imagens consiste em dividir uma imagem em regiões ou objetos que a compõem, como, por exemplo, para isolar os pixels de um objeto alvo de uma dada aplicação. Em segmentação de imagens médicas, o objeto de interesse comumente apresenta transições em suas bordas predominantemente do tipo claro para escuro ou escuro para claro. Métodos tradicionais por região, como a conexidade fuzzy relativa (RFC - Relative Fuzzy Connectedness), não distinguem bem entre essas bordas similares com orientações opostas. A especificação da polaridade de contorno pode ajudar a amenizar esse problema, o que requer uma formulação matemática em grafos dirigidos. Uma discussão sobre como incorporar essa propriedade no arcabouço do RFC é apresentada neste trabalho. Uma prova teórica da otimalidade do novo algoritmo, chamado conexidade fuzzy relativa com orientação (ORFC - Oriented Relative Fuzzy Connectedness), em termos de uma função de energia em grafos dirigidos sujeita as restrições de sementes é apresentada, bem como a sua apli- cação em poderosos métodos híbridos de segmentação. O método híbrido proposto ORFC &Graph Cut preserva a robustez do ORFC em relação à escolha de sementes, evitando o problema do viés de encolhimento do método de Corte em Grafo (GC - Graph Cut), e mantém o forte controle do GC no delineamento de contornos de bordas irregulares da imagem. Os métodos propostos são avaliados usando imagens médicas de ressonáncia magnética (RM) e tomografia computadorizada (TC) do cérebro humano e de estudos torácicos.