Casamento de padrões em imagens digitais livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade.

Autor: Sidnei Alves de Araújo
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2009
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
Druh dokumentu: Doctoral Thesis
Popis: Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais, denominado Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter), livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade, brilho e contraste. O Ciratefi consiste de três etapas de filtragem que sucessivamente descartam pontos na imagem analisada que não correspondem ao padrão procurado. Também foram propostas duas extensões do Ciratefi, uma que utiliza operadores morfológicos na extração dos atributos descritores, denominada Ciratefi Morfológico e outra para imagens coloridas chamada de color Ciratefi. Foram realizados vários experimentos com o intuito de comparar o desempenho do método proposto com dois dos principais métodos encontrados na literatura. Os resultados experimentais mostram que o desempenho do Ciratefi é superior ao desempenho dos métodos empregados na análise comparativa.
Pattern recognition in images is a classical problem in computer vision. It consists in detecting some reference pattern or template in a digital image. Most of the existing pattern recognition techniques usually apply simplifications like binarization, segmentation, interest points or edges detection before extracting features from images. Unfortunately, these simplification operations can discard rich grayscale information used to describe the patterns, decreasing the robustness of the detection process. An efficient method should be able to identify a pattern subject to some geometric transformations such as translation, scale, rotation, shearing and, in the case of color images, should deal with the color constancy problem. In addition, the set of features that describe a pattern should be sufficiently small to make feasible practical applications such as robot vision or surveillance system. These are some of the reasons that justify the effort for development of many works of this nature found in the literature. In this work we propose a segmentation-free template matching method named Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter) that is invariant to rotation, scale, translation, brightness and contrast. Ciratefi consists of three cascaded filters that successively exclude pixels that have no chance of matching the template from further processing. Also we propose two extensions of Ciratefi, one using the mathematical morphology approach to extract the descriptors named Morphological Ciratefi and another to deal with color images named Color Ciratefi. We conducted various experiments aiming to compare the performance of the proposed method with two other methods found in the literature. The experimental results show that Ciratefi outperforms the methods used in the comparison analysis.
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