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Title: Filtros espaciais: estudo comparativo e aplicação em classificação e segmentação de imagens.
Other Titles: Spatial filters: comparative study and application in classification and segmentation of images.
???metadata.dc.creator???: ARAÚJO, Arnaldo de Albuquerque.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: CARVALHO, João Marques de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: MASCARENHAS, Nelson Delfino D'Avila.
???metadata.dc.contributor.referee2???: RODRIGUES, Valter.
???metadata.dc.contributor.referee3???: CARVALHO, Luis Carlos.
???metadata.dc.contributor.referee4???: SANAKE, Fernando Toshinori.
???metadata.dc.contributor.referee5???: DEEP, Gurdip Singh.
Keywords: Imagem digital;Imagen digital;Digital image;Eletrônica digital;Digital electronics;Electrónica digital;Processamento digital de imagens;Procesamiento de imagen digital;Digital image processing;Coração;Heart;Corazon;Filtros digitais;Filtros digitales;Digital filters
Issue Date: Jul-1987
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: ARAÚJO, Arnaldo de Albuquerque. Filtros espaciais: estudo comparativo e aplicação em classificação e segmentação de imagens. 1987. 175f. (Tese de Doutorado em Engenharia Elétrica), Curso de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal da Paraíba – Campus II - Campina Grande - PB - Brasil, 1987.
???metadata.dc.description.resumo???: Este trabalho aborda o problema de discriminação automática de tecidos cardíacos em ultra - sonografias, através de análise textural, e de come técnicas de realce de imagens podem , ser utilizadas para melhorar os resultados dessa discriminação. Resultados iniciais, obtidos através da utilização de métodos de análise textural juntamente com a análise discriminante passo a passo, indicaram uma taxa de até 95% de sucesso na discriminação de tecidos. Os resultados deste estudo referem-se é chamada fase de aprendizagem de um sistema automático de classificação, onde se procura construir uma base de conhecimentos sobre os parâmetros texturais que melhor se prestam à discriminação. Com o objetivo de melhorar estes resultados, técnicas de realce de imagens, implementadas por filtros espaciais, foram aplicadas como algoritmos de pré-processamento, antes da execução da análise textural. Os filtros a serem utilizados foram escolhidos através de um estudo sistemático de técnicas já relatadas na literatura e de uma análise de desempenho envolvendo aquelas técnicas selecionadas. Na avaliação de desempenho dos algoritmos são consideradas a capacidade de remoção de ruido com preservação de bordas e ruido impulsivo, aguçamento de bordas do tipo rampa, preservação de detalhes tênues e características finas, bem como sua eficiência computacional. Como resultado do estudo de filtros espaciais, uma nova técnica de filtragem foi desenvolvida, para suavização por vizinhanças s eletivas. Comparada aos demais algoritmos analisados esta técnica revelou-se uma solução eficiente para o problema de remoção de ruido com preservação de bordas. A aplicação de filtros espaciais como algoritmos de pré-processamento na tarefa de discriminação entre tecidos doente e sadio em ultra-sonografias cardíacas, resultou numa elevação para 100% da taxa de sucesso na discriminação. Os resultados deste experimento são fornecidos sob a forma de parâmetros estatísticos, tabelas de contingência e de diagramas bidimensionais que mostram a separação das classes. Adicionalmente, foi investigado o uso de técnicas de pré-processamento em tarefas de segmentação automática de imagens, visando aplicação no problema de determinação de contornos de objetos. O pré-processamento das imagens resultou numa redução do numero de parâmetros (bordas e regiões) detetados e do número de operações executadas.
Abstract: This paper addresses the problem of automatic discrimination of cardiac tissues on ultrasound textural, and image enhancement techniques can be used to improve the results of such discrimination. Initial results, obtained through the use of of textural analysis together with the discriminant analysis step by step, indicated a rate of up to 95% success in discrimination of fabrics. The results of this study refer to called the learning phase of an automatic classification system, where it is sought to build a knowledge base on the textural parameters that best lend themselves to discrimination. With the objective of improving these results, image enhancements, implemented by spatial filters, were applied as pre-processing algorithms, before execution of the textural analysis. The filters to be used were selected using a systematic study of techniques already reported in the literature and a performance analysis involving those selected techniques. In the performance evaluation of the algorithms are considered noise removal capabilities with edge preservation and impulsive noise, ramp type sharpening, preservation of thin details and fine characteristics, as well as its computational efficiency. As a result of the study of spatial filters, a new filtering technique was developed for smoothing by elective neighborhoods. Compared to other algorithms analyzed this technique proved to be an efficient solution to the problem of noise removal with edge preservation. The application of spatial filters as preprocessing algorithms in the task of discriminating between diseased and healthy tissues in cardiac ultrasonography, resulted in an increase 100% success rate in discrimination. The results of this experiments are provided in the form of statistical parameters, contingency tables and two-dimensional diagrams that show the separation of classes. In addition, we investigated the use of preprocessing techniques in automatic image segmentation tasks, aiming at the problem of determining the contours of objects. Preprocessing of the images resulted in a reduction number of parameters (edges and regions) detected and the number of performed.
Keywords: Imagem digital
Imagen digital
Digital image
Eletrônica digital
Digital electronics
Electrónica digital
Processamento digital de imagens
Procesamiento de imagen digital
Digital image processing
Coração
Heart
Corazon
Filtros digitais
Filtros digitales
Digital filters
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia elétrica
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3619
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica.

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