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Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas

Scabini, Leonardo Felipe Dos Santos

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física de São Carlos 2018-07-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas
  • Autor: Scabini, Leonardo Felipe Dos Santos
  • Orientador: Bruno, Odemir Martinez
  • Assuntos: Classificação De Imagens; Extração De Características; Imagens Multiespectrais; Redes Complexas; Complex Network; Feature Extraction; Image Classification; Multispectral Image
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Imagens multiespectrais estão presentes na grande maioria de dispositivos de imageamento atuais, desde câmeras pessoais até microscópios, telescópios e satélites. No entanto, grande parte dos trabalhos em análise de texturas e afins propõem abordagens monocromáticas, que muitas vezes consideram apenas níveis de cinza. Nesse contexto e considerando o aumento da capacidade dos computadores atuais, o uso da informação espectral deve ser considerada na construção de modelos melhores. Ultimamente redes neurais convolucionais profundas pré-treinadas tem sido usadas em imagens coloridas de 3 canais, porém são limitadas a apenas esse formato e computam muitas convoluções, o que demanda por hardware específico (GPU). Esses fatos motivaram esse trabalho, que propõem técnicas para a modelagem e caracterização de imagens multiespectrais baseadas em redes complexas, que tem se mostrado uma ferramenta eficiente em trabalhos anteriores e possui complexidade computacional similar à métodos tradicionais. São introduzidas duas abordagens para aplicação em imagens coloridas de três canais, denominadas Rede Multicamada (RM) e Rede Multicamada Direcionada (RMD). Esses métodos modelam todos os canais da imagem de forma conjunta, onde as redes possuem conexões intra e entre canais, de forma parecida ao processamento oponente de cor do sistema visual humano. Experimentos em cinco bases de textura colorida mostram a proposta RMD supera vários métodos da literatura no geral, incluindo redes convolucionais e métodos tradicionais integrativos. Além disso, as propostas demonstraram alta robustez a diferentes espaços de cor (RGB, LAB, HSV e I1I2I3), enquanto que outros métodos oscilam de base para base. Também é proposto um método para caracterizar imagens multiespectrais de muitos canais, denominado Rede Direcionada de Similaridade Angular (RDSA). Nessa proposta, cada pixel multiespectral é considerado como um vetor de dimensão equivalente à quantidade de canais da imagem e o peso das arestas representa sua similaridade do cosseno, apontando para o pixel de maior valor absoluto. Esse método é aplicado em um conjunto de imagens de microscopia por fluorescência de 32 canais, em um experimento para identificar variações na estrutura foliar do espécime Jacaranda Caroba submetidos à diferentes condições. O método RDSA obtém as maiores taxas de acerto de classificação nesse conjunto de dados, com 91, 9% usando o esquema de validação cruzada Leave-one-out e 90, 5(±1, 1)% com 10-pastas, contra 81, 8% e 84, 7(±2, 2) da rede convolucional VGG16.
  • DOI: 10.11606/D.76.2018.tde-26092018-154159
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física de São Carlos
  • Data de criação/publicação: 2018-07-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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