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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers

Academic literature on the topic 'Differential image foresting transform'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 6 February 2022

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Journal articles on the topic "Differential image foresting transform"

1

Falcao, A. X., and F. P. G. Bergo. "Interactive Volume Segmentation With Differential Image Foresting Transforms." IEEE Transactions on Medical Imaging 23, no. 9 (2004): 1100–1108. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2004.829335.

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2

Condori, Marcos A. T., Fábio A. M. Cappabianco, Alexandre X. Falcão, and Paulo A. V. Miranda. "An extension of the differential image foresting transform and its application to superpixel generation." Journal of Visual Communication and Image Representation 71 (August 2020): 102748. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2019.102748.

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3

Miranda, Paulo A. V., and Lucy A. C. Mansilla. "Oriented Image Foresting Transform Segmentation by Seed Competition." IEEE Transactions on Image Processing 23, no. 1 (2014): 389–98. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2013.2288867.

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4

Falcao, A. X., J. Stolfi, and R. de Alencar Lotufo. "The image foresting transform: theory, algorithms, and applications." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 26, no. 1 (2004): 19–29. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2004.1261076.

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5

Falcão, A. X., L. da Fontoura Costa, and B. S. da Cunha. "Multiscale skeletons by image foresting transform and its application to neuromorphometry." Pattern Recognition 35, no. 7 (2002): 1571–82. http://dx.doi.org/10.1016/s0031-3203(01)00148-0.

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6

Minetto, R., T. V. Spina, A. X. Falcão, N. J. Leite, J. P. Papa, and J. Stolfi. "IFTrace: Video segmentation of deformable objects using the Image Foresting Transform." Computer Vision and Image Understanding 116, no. 2 (2012): 274–91. http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2011.10.003.

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7

Falcão, A. X., L. da F. Costa, and B. S. da Cunha. "Erratum to multiscale skeletons by image foresting transform and its applications to neuromorphometry." Pattern Recognition 36, no. 12 (2003): 3013. http://dx.doi.org/10.1016/s0031-3203(03)00134-1.

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8

SPINA, THIAGO V., PAULO A. V. DE MIRANDA, and ALEXANDRE X. FALCÃO. "INTELLIGENT UNDERSTANDING OF USER INTERACTION IN IMAGE SEGMENTATION." International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 26, no. 02 (2012): 1265001. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001412650016.

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Abstract:
We have developed interactive tools for graph-based segmentation of natural images, in which the user guides object delineation by drawing strokes (markers) inside and outside the object. A suitable arc-weight estimation is paramount to minimize user time and maximize segmentation accuracy in these tools. However, it depends on discriminative image properties for object and background. These properties can be obtained from some marker pixels, but their identification is a hard problem during delineation. Careless arc-weight re-estimation reduces user control and drops performance, while interactive arc-weight estimation in a step before interactive object extraction is the best option so far, albeit it is not intuitive for nonexpert users. We present an effective solution using the unified framework of the image foresting transform (IFT) with three operators: clustering for interpreting user interaction and determining when and where arc weights need to be re-estimated; fuzzy classification for arc-weight estimation; and marker competition based on optimum connectivity for object extraction. For validation, we compared the proposed approach with another interactive IFT-based method, which computes arc weights before extraction. Evaluation involved multiple users (experts and nonexperts), a dataset with several natural images, and measurements to quantify accuracy, precision, efficiency (user time and computation time), and user control, being some of them novel measurements, proposed in this work.
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9

Leon, Leissi M. C., Krzysztof C. Ciesielski, and Paulo A. V. Miranda. "Efficient Hierarchical Multi-Object Segmentation in Layered Graphs." Mathematical Morphology - Theory and Applications 5, no. 1 (2021): 21–42. http://dx.doi.org/10.1515/mathm-2020-0108.

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Abstract:
Abstract We propose a novel efficient seed-based method for the multi-object segmentation of images based on graphs, named Hierarchical Layered Oriented Image Foresting Transform (HLOIFT). It uses a tree of the relations between the image objects, with each node in the tree representing an object. Each tree node may contain different individual high-level priors of its corresponding object and defines a weighted digraph, named as layer. The layer graphs are then integrated into a hierarchical graph, considering the hierarchical relations of inclusion and exclusion. A single energy optimization is performed in the hierarchical layered weighted digraph leading to globally optimal results satisfying all the high-level priors. The experimental evaluations of HLOIFT, on medical, natural, and synthetic images, indicate promising results comparable to the related baseline methods that include structural information, but with lower computational complexity. Compared to the hierarchical segmentation by the min-cut/max-flow algorithm, our approach is less restrictive, leading to globally optimal results in more general scenarios, and has a better running time.
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10

Larkin, Kieran G., and Peter A. Fletcher. "Isotropic scalar image visualization of vector differential image data using the inverse Riesz transform." Biomedical Optics Express 5, no. 3 (2014): 907. http://dx.doi.org/10.1364/boe.5.000907.

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Dissertations / Theses on the topic "Differential image foresting transform"

1

Condori, Marcos Ademir Tejada. "Extensão da transformada imagem-floresta diferencial para funções de conexidade com aumentos baseados na raiz e sua aplicação para geração de superpixels." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31072018-161103/.

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Abstract:
A segmentação de imagens é um problema muito importante em visão computacional, no qual uma imagem é dividida em regiões relevantes, tal como para isolar objetos de interesse de uma dada aplicação. Métodos de segmentação baseados na transformada imagem-floresta (IFT, Image Foresting Transform), com funções de conexidade monotonicamente incrementais (MI) têm alcançado um grande sucesso em vários contextos. Na segmentação interativa de imagens, na qual o usuário pode especificar o objeto desejado, novas sementes podem ser adicionadas e/ou removidas para corrigir a rotulação até conseguir a segmentação esperada. Este processo gera uma sequência de IFTs que podem ser calculadas de modo mais eficiente pela DIFT (Differential Image Foresting Transform). Recentemente, funções de conexidade não monotonicamente incrementais (NMI) têm sido usadas com sucesso no arcabouço da IFT no contexto de segmentação de imagens, permitindo incorporar informações de alto nível, tais como, restrições de forma, polaridade de borda e restrição de conexidade, a fim de customizar a segmentação para um dado objeto desejado. Funções não monotonicamente incrementais foram também exploradas com sucesso na geração de superpixels, via sequências de execuções da IFT. Neste trabalho, apresentamos um estudo sobre a Transformada Imagem-Floresta Diferencial no caso de funções NMI. Nossos estudos indicam que o algoritmo da DIFT original apresenta uma série de inconsistências para funções não monotonicamente incrementais. Este trabalho estende a DIFT, visando incorporar um subconjunto das funções NMI em grafos dirigidos e mostrar sua aplicação no contexto da geração de superpixels. Outra aplicação que é apresentada para difundir a relevância das funções NMI é o algoritmo Bandeirantes para perseguição de bordas e rastreamento de curvas.<br>Image segmentation is a problem of great relevance in computer vision, in which an image is divided into relevant regions, such as to isolate an object of interest for a given application. Segmentation methods with monotonically incremental connectivity functions (MI) based on the Image Foresting Transform (IFT) have achieved great success in several contexts. In interactive segmentation of images, in which the user is allowed to specify the desired object, new seeds can be added and/or removed to correct the labeling until achieving the expected segmentation. This process generates a sequence of IFTs that can be calculated more efficiently by the Differential Image Foresting Trans- form (DIFT). Recently, non-monotonically incremental connectivity functions (NMI) have been used successfully in the IFT framework in the context of image segmentation, allowing the incorporation of shape, boundary polarity, and connectivity constraints, in order to customize the segmentation for a given target object. Non-monotonically incremental functions were also successfully exploited in the generation of superpixels, via sequences of IFT executions. In this work, we present a study of the Differential Image Foresting Transform in the case of NMI functions. Our research indicates that the original DIFT algorithm presents a series of inconsistencies for non-monotonically incremental functions. This work extends the DIFT algorithm to NMI functions in directed graphs, and shows its application in the context of the generation of superpixels. Another application that is presented to spread the relevance of NMI functions is the Bandeirantes algorithm for curve tracing and boundary tracking.
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Tavares, Anderson Carlos Moreira. "Interactive 3D segmentation repair with image-foresting transform, supervoxels and seed robustness." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-03082017-230907/.

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Abstract:
Image segmentation consists on its partition into relevant regions, such as to isolate the pixels belonging to desired objects in the image domain, which is an important step for computer vision, medical image processing, and other applications. Many times automatic segmentation generates results with imperfections. The user can correct them by editing manually, interactively or can simply discard the segmentation and try to automatically generate another result by a different method. Interactive methods combine benefits from manual and automatic ones, reducing user effort and using its high-level knowledge. In seed-based methods, to continue or repair a prior segmentation (presegmentation), avoiding the user to start from scratch, it is necessary to solve the Reverse Interactive Segmentation Problem (RISP), that is, how to automatically estimate the seeds that would generate it. In order to achieve this goal, we first divide the segmented object into its composing cores. Inside a core, two seeds separately always produce the same result, making one redundant. With this, only one seed per core is required. Cores leading to segmentations which are contained in the result of other cores are redundant and can also be discarded, further reducing the seed set, a process called Redundancy Analysis. A minimal set of seeds for presegmentation is generated and the problem of interactive repair can be solved by adding new seeds or removing seeds. Within the framework of the Image-Foresting Transform (IFT), new methods such as Oriented Image-Foresting Transform (OIFT) and Oriented Relative Fuzzy Connectedness (ORFC) were developed. However, there were no known algorithms for computing the core of these methods. This work develops such algorithms, with proof of correctness. The cores also give an indication of the degree of robustness of the methods on the positioning of the seeds. Therefore, a hybrid method that combines GraphCut and the ORFC cores, as well as the Robustness Coefficient (RC), have been developed. In this work, we present another developed solution to repair segmentations, which is based on IFT-SLIC, originally used to generate supervoxels. Experimental results analyze, compare and demonstrate the potential of these solutions.<br>Segmentação de imagem consiste no seu particionamento em regiões, tal como para isolar os pixels pertencentes a objetos de interesse em uma imagem, sendo uma etapa importante para visão computacional, processamento de imagens médicas e outras aplicações. Muitas vezes a segmentação automática gera resultados com imperfeições. O usuário pode corrigi-las editando-a manualmente, interativamente ou simplesmente descartar o resultado e gerar outro automaticamente. Métodos interativos combinam os benefícios dos métodos manuais e automáticos, reduzindo o esforço do usuário e utilizando seu conhecimento de alto nível. Nos métodos baseados em sementes, para continuar ou reparar uma segmentação prévia (presegmentação), evitando o usuário começar do zero, é necessário resolver o Problema da Segmentação Interativa Reversa (RISP), ou seja, estimar automaticamente as sementes que o gerariam. Para isso, este trabalho particiona o objeto da segmentação em núcleos. Em um núcleo, duas sementes separadamente produzem o mesmo resultado, tornando uma delas redundante. Com isso, apenas uma semente por núcleo é necessária. Núcleos contidos nos resultados de outros núcleos são redundantes e também podem ser descartados, reduzindo ainda mais o conjunto de sementes, um processo denominado Análise de Redundância. Um conjunto mínimo de sementes para a presegmentação é gerado e o problema da reparação interativa pode então ser resolvido através da adição de novas sementes ou remoção. Dentro do arcabouço da Transformada Imagem-Floresta (IFT), novos métodos como Oriented Image-Foresting Transform (OIFT) e Oriented Relative Fuzzy Connectedness (ORFC) foram desenvolvidos. Todavia, não há algoritmos para calcular o núcleo destes métodos. Este trabalho desenvolve tais algoritmos, com prova de corretude. Os núcleos também nos fornecem uma indicação do grau de robustez dos métodos sobre o posicionamento das sementes. Por isso, um método híbrido do GraphCut com o núcleo do ORFC, bem como um Coeficiente de Robustez (RC), foram desenvolvidos. Neste trabalho também foi desenvolvida outra solução para reparar segmentações, a qual é baseada em IFT-SLIC, originalmente utilizada para gerar supervoxels. Resultados experimentais analisam, comparam e demonstram o potencial destas soluções.
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Malmberg, Filip. "Graph-based Methods for Interactive Image Segmentation." Doctoral thesis, Uppsala universitet, Centrum för bildanalys, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-149261.

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Abstract:
The subject of digital image analysis deals with extracting relevant information from image data, stored in digital form in a computer. A fundamental problem in image analysis is image segmentation, i.e., the identification and separation of relevant objects and structures in an image. Accurate segmentation of objects of interest is often required before further processing and analysis can be performed. Despite years of active research, fully automatic segmentation of arbitrary images remains an unsolved problem. Interactive, or semi-automatic, segmentation methods use human expert knowledge as additional input, thereby making the segmentation problem more tractable. The goal of interactive segmentation methods is to minimize the required user interaction time, while maintaining tight user control to guarantee the correctness of the results. Methods for interactive segmentation typically operate under one of two paradigms for user guidance: (1) Specification of pieces of the boundary of the desired object(s). (2) Specification of correct segmentation labels for a small subset of the image elements. These types of user input are referred to as boundary constraints and regional constraints, respectively. This thesis concerns the development of methods for interactive segmentation, using a graph-theoretic approach. We view an image as an edge weighted graph, whose vertex set is the set of image elements, and whose edges are given by an adjacency relation among the image elements. Due to its discrete nature and mathematical simplicity, this graph based image representation lends itself well to the development of efficient, and provably correct, methods. The contributions in this thesis may be summarized as follows: Existing graph-based methods for interactive segmentation are modified to improve their performance on images with noisy or missing data, while maintaining a low computational cost. Fuzzy techniques are utilized to obtain segmentations from which feature measurements can be made with increased precision. A new paradigm for user guidance, that unifies and generalizes regional and boundary constraints, is proposed. The practical utility of the proposed methods is illustrated with examples from the medical field.
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Alexandre, Eduardo Barreto. "IFT-SLIC: geração de superpixels com base em agrupamento iterativo linear simples e transformada imagem-floresta." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24092017-235915/.

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Abstract:
A representação de imagem baseada em superpixels tem se tornado indispensável na melhoria da eficiência em sistemas de Visão Computacional. Reconhecimento de objetos, segmentação, estimativa de profundidade e estimativa de modelo corporal são alguns importantes problemas nos quais superpixels podem ser aplicados. Porém, superpixels podem influenciar a qualidade dos resultados do sistema positiva ou negativamente, dependendo de quão bem eles respeitam as fronteiras dos objetos na imagem. Neste trabalho, é proposto um método iterativo para geração de superpixels, conhecido por IFT-SLIC, baseado em sequências de Transformadas Imagem-Floresta, começando com uma grade regular de sementes. Um procedimento de recomputação de pixels sementes é aplicado a cada iteração, gerando superpixels conexos com melhor aderência às bordas dos objetos presentes na imagem. Os superpixels obtidos via IFT-SLIC correspondem, estruturalmente, a árvores de espalhamento enraizadas nessas sementes, que naturalmente definem superpixels como regiões de pixels fortemente conexas. Comparadas ao Agrupamento Iterativo Linear Simples (SLIC), o IFT-SLIC considera os custos dos caminhos mínimos entre pixels e os centros dos agrupamentos, em vez de suas distâncias diretas. Funções de conexidade não monotonicamente incrementais são exploradas em neste método resultando em melhor desempenho. Estudos experimentais indicam resultados de extração de superpixels superiores pelo método proposto em comparação com o SLIC. Também é analisada a efetividade do IFT-SLIC, em termos de medidas de eficiência e acurácia, em uma aplicação de segmentação do céu em fotos de paisagens. Os resultados mostram que o IFT-SLIC é competitivo com os melhores métodos do estado da arte e superior a muitos outros, motivando seu desenvolvimento para diferentes aplicações.<br>Image representation based on superpixels has become indispensable for improving efficiency in Computer Vision systems. Object recognition, segmentation, depth estimation, and body model estimation are some important problems where superpixels can be applied. However, superpixels can influence the quality of the system results in a positive or negative manner, depending on how well they respect the object boundaries in the image. In this work, we propose an iterative method for superpixels generation, known as IFT-SLIC, which is based on sequences of Image Foresting Transforms, starting with a regular grid for seed sampling. A seed pixel recomputation procedure is applied per each iteration, generating connected superpixels with a better adherence to objects borders present in the image. The superpixels obtained by IFT-SLIC structurally correspond to spanning trees rooted at those seeds, that naturally define superpixels as regions of strongly connected pixels. Compared to Simple Linear Iterative Clustering (SLIC), IFT-SLIC considers minimum path costs between pixel and cluster centers rather than their direct distances. Non-monotonically increasing connectivity functions are explored in our IFT-SLIC approach leading to improved performance. Experimental results indicate better superpixel extraction by the proposed approach in comparation to that of SLIC. We also analyze the effectiveness of IFT-SLIC, according to efficiency, and accuracy on an application -- namely sky segmentation. The results show that IFT-SLIC can be competitive to the best state-of-the-art methods and superior to many others, which motivates it\'s further development for different applications.
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Falguera, Juan Rogelio. "Reconhecimento semi-automático de sinus frontais para identificação humana forense baseado na transformada imagem-floresta e no contexto da forma /." São José do Rio Preto : [s.n.], 2008. http://hdl.handle.net/11449/98680.

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Abstract:
Orientador: Aparecido Nilceu Marana<br>Banca: Adilson Gonzaga<br>Banca: Humberto Ferasoli Filho<br>Resumo: Diversos métodos biométricos baseados em características físicas do corpo humano como impressão digital, face, íris e retina têm sido propostos para identificação humana. No entanto, para a identificação post-mortem, tais características biométricas podem não estar disponíveis. Nestes casos, partes do esqueleto do corpo humano podem ser utilizadas para identificação, tais como dentes, tórax, vértebras, ombros e os sinus frontais. Investigações anteriores mostraram, por meio de técnicas manuais para extração de características, que os padrões dos sinus frontais são altamente variáveis entre indivíduos distintos e únicos para cada indivíduo. Esta dissertação de mestrado tem por objetivo propor um método computacional para o reconhecimento de sinus frontais para identificação humana post-mortem em aplicações forenses. Para tanto, foram avaliados métodos de segmentação de imagens de radiografias anteroposteriores de sinus frontais. O método baseado na Transformada Imagem-Floresta demonstrou ser eficiente para segmentação dos sinus frontais das imagens de radiografias, exigindo mínima intervenção humana. Foram também investigadas e implementadas técnicas para extração de descritores geométricos e descritores baseados nas formas dos sinus frontais. Experimentos realizados em um banco de imagens contendo 90 radiografias anteroposteriores de 29 indivíduos mostraram que a técnica de extração de características baseada nos descritores de contexto da forma foi a mais eficaz, propiciando taxas de erro igual (EER) e de recuperações corretas (CRR) de 3,73% e 95,5%, respectivamente. Os resultados obtidos nos experimentos corroboram os encontrados na literatura sobre a individualidade dos sinus frontais e sua viabilidade em termos de precisão e usabilidade para a identificação humana post-mortem. Palavras-chave: Biometria, identificação... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)<br>Abstract: Several methods based on Biometrics such as fingerprint, face, iris, and retina have been proposed for person identification. However, for postmortem identification such biometric measurements may not be available. In such cases, parts of the human skeleton can be used for identification, such as teeth, thorax, vertebrae, shoulders, and frontal sinus. Previous investigations showed, by means of manual features extraction techniques, that frontal sinus patterns are highly variable for distinctive individuals and unique for each one. The objective of this master thesis is to propose a computational method for frontal sinus recognition for postmortem human identification in forensic applications. In order to achieve this, methods for frontal sinus segmentation from anteroposterior radiographs were evaluated. The method based on Image-Foresting Transform has shown itself efficient in frontal sinus segmentation from radiograph images, demanding minimal human intervention. After the segmentation, techniques for extracting frontal sinus geometrical and shape-based descriptors were investigated and implemented. Experiments over a database containing 90 anteroposterior radiograph images from 29 individuals have shown that the features extraction techniques based on shape context descriptors were the most efficient, providing equal error (EER) and correct retrievals (CRR) rates of 3.73% and 95,5%, respectively. The results obtained in our experiments confirm the outcomes described in literature about the individuality of the frontal sinus and its feasibility in terms of precision and usability for postmortem human identification. Keywords: Biometrics, forensics human... (Complete abstract click electronic access below)<br>Mestre
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Mansilla, Lucy Alsina Choque. "Segmentação de objetos via transformada imagem-floresta orientada com restrições de conexidade." Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01102018-120427/.

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Abstract:
Segmentação de objetos em imagens é um dos problemas mais fundamentais e desafiadores em processamento de imagem e visão computacional. O conhecimento de alto nível e específico do usuário é frequentemente requerido no processo de segmentação, devido à presença de fundos heterogêneos, objetos com bordas fracamente definidas, inomogeneidade de campo, ruído, artefatos, efeitos de volume parcial e seus efeitos conjuntos. Propriedades globais do objeto de interesse, tais como conexidade, restrições de forma e polaridade de borda, são conhecimentos prévios de alto nível úteis para a sua segmentação, permitindo a customização da segmentação para um objeto alvo. Nesse trabalho, apresentamos um novo método chamado Transformada Imagem-Floresta Orientada Conexa (COIFT, Connected Oriented Image Foresting Transform), que fornece soluções ótimas globais de acordo com uma medida de corte em grafo, incorporando a restrição de conexidade na Transformada Imagem-Floresta Orientada (OIFT, Oriented Image Foresting Transform), com o fim de garantir a geração de objetos conexos, bem como permitir o controle simultâneo da polaridade de borda. Enquanto o emprego de restrições de conexidade em outros arcabouços, tais como no algoritmo de corte-mínimo/fluxo-máximo (min-cut/max-flow), leva a um problema NP-difícil, a COIFT conserva o baixo custo computacional da OIFT. Experimentos mostram que a COIFT pode melhorar consideravelmente a segmentação de objetos com partes finas e alongadas, para o mesmo número de sementes em segmentação baseada em marcadores.<br>Object segmentation is one of the most fundamental and challenging problems in image processing and computer vision. The high-level and specific knowledge of the user is often required in the segmentation process, due to the presence of heterogeneous backgrounds, objects with poorly defined boundaries, field inhomogeneity, noise, artifacts, partial volume effects and their joint effects. Global properties of the object of interest, such as connectivity, shape constraints and boundary polarity, are useful high-level priors for its segmentation, allowing the customization of the segmentation for a given target object. In this work, we introduce a new method called Connected Oriented Image Foresting Transform (COIFT), which provides global optimal solutions according to a graph-cut measure in graphs, subject to the connectivity constraint in the Oriented Image Foresting Transform (OIFT), in order to ensure the generation of connected objects, as well as allowing the simultaneous control of the boundary polarity. While the use of connectivity constraints in other frameworks, such as in the min-cut/max-flow algorithm, leads to a NP-Hard problem, COIFT retains the low computational cost of OIFT. Experiments show that COIFT can considerably improve the segmentation of objects with thin and elongated parts, for the same number of seeds in segmentation based on markers.
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Falguera, Juan Rogelio [UNESP]. "Reconhecimento semi-automático de sinus frontais para identificação humana forense baseado na transformada imagem-floresta e no contexto da forma." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2008. http://hdl.handle.net/11449/98680.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-23Bitstream added on 2014-06-13T19:18:04Z : No. of bitstreams: 1 falguera_jr_me_sjrp.pdf: 2234581 bytes, checksum: 19293ff7ecaf5caa8cf4417a59cb11fa (MD5)<br>Diversos métodos biométricos baseados em características físicas do corpo humano como impressão digital, face, íris e retina têm sido propostos para identificação humana. No entanto, para a identificação post-mortem, tais características biométricas podem não estar disponíveis. Nestes casos, partes do esqueleto do corpo humano podem ser utilizadas para identificação, tais como dentes, tórax, vértebras, ombros e os sinus frontais. Investigações anteriores mostraram, por meio de técnicas manuais para extração de características, que os padrões dos sinus frontais são altamente variáveis entre indivíduos distintos e únicos para cada indivíduo. Esta dissertação de mestrado tem por objetivo propor um método computacional para o reconhecimento de sinus frontais para identificação humana post-mortem em aplicações forenses. Para tanto, foram avaliados métodos de segmentação de imagens de radiografias anteroposteriores de sinus frontais. O método baseado na Transformada Imagem-Floresta demonstrou ser eficiente para segmentação dos sinus frontais das imagens de radiografias, exigindo mínima intervenção humana. Foram também investigadas e implementadas técnicas para extração de descritores geométricos e descritores baseados nas formas dos sinus frontais. Experimentos realizados em um banco de imagens contendo 90 radiografias anteroposteriores de 29 indivíduos mostraram que a técnica de extração de características baseada nos descritores de contexto da forma foi a mais eficaz, propiciando taxas de erro igual (EER) e de recuperações corretas (CRR) de 3,73% e 95,5%, respectivamente. Os resultados obtidos nos experimentos corroboram os encontrados na literatura sobre a individualidade dos sinus frontais e sua viabilidade em termos de precisão e usabilidade para a identificação humana post-mortem. Palavras-chave: Biometria, identificação...<br>Several methods based on Biometrics such as fingerprint, face, iris, and retina have been proposed for person identification. However, for postmortem identification such biometric measurements may not be available. In such cases, parts of the human skeleton can be used for identification, such as teeth, thorax, vertebrae, shoulders, and frontal sinus. Previous investigations showed, by means of manual features extraction techniques, that frontal sinus patterns are highly variable for distinctive individuals and unique for each one. The objective of this master thesis is to propose a computational method for frontal sinus recognition for postmortem human identification in forensic applications. In order to achieve this, methods for frontal sinus segmentation from anteroposterior radiographs were evaluated. The method based on Image-Foresting Transform has shown itself efficient in frontal sinus segmentation from radiograph images, demanding minimal human intervention. After the segmentation, techniques for extracting frontal sinus geometrical and shape-based descriptors were investigated and implemented. Experiments over a database containing 90 anteroposterior radiograph images from 29 individuals have shown that the features extraction techniques based on shape context descriptors were the most efficient, providing equal error (EER) and correct retrievals (CRR) rates of 3.73% and 95,5%, respectively. The results obtained in our experiments confirm the outcomes described in literature about the individuality of the frontal sinus and its feasibility in terms of precision and usability for postmortem human identification. Keywords: Biometrics, forensics human... (Complete abstract click electronic access below)
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Audigier, Romaric Matthias Michel. "Zona de empate : o elo entre transformadas de watershed e conexidade nebulosa." [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261112.

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Orientador: Roberto de Alencar Lotufo<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-13T08:32:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Audigier_RomaricMatthiasMichel_D.pdf: 1753584 bytes, checksum: 1d31eb6f095099ffb5c3ec8d0a96a9cf (MD5) Previous issue date: 2007<br>Resumo: Esta tese introduz o novo conceito de transformada de zona de empate que unifica as múltiplas soluções de uma transformada de watershed, conservando apenas as partes comuns em todas estas, tal que as partes que diferem constituem a zona de empate. A zona de empate aplicada ao watershed via transformada imagem-floresta (TZ-IFT-WT) se revela um elo inédito entre transformadas de watershed baseadas em paradigmas muito diferentes: gota d'água, inundação, caminhos ótimos e floresta de peso mínimo. Para todos esses paradigmas e os algoritmos derivados, é um desafio se ter uma solução única, fina, e que seja consistente com uma definição. Por isso, propõe-se um afinamento da zona de empate, único e consistente. Além disso, demonstra-se que a TZ-IFT-WT também é o dual de métodos de segmentação baseados em conexidade nebulosa. Assim, a ponte criada entre as abordagens morfológica e nebulosa permite aproveitar avanços de ambas. Em conseqüência disso, o conceito de núcleo de robustez para as sementes é explorado no caso do watershed.<br>Abstract: This thesis introduces the new concept of tie-zone transform that unifies the multiple solutions of a watershed transform, by conserving only the common parts among them such that the differing parts constitute the tie zone. The tie zone applied to the watershed via image-foresting transform (TZ-IFTWT) proves to be a link between watershed transforms based on very different paradigms: drop of water, flooding, optimal paths and forest of minimum weight. For all these paradigms and the derived algorithms, it is a challenge to get a unique and thin solution which is consistent with a definition. That is why we propose a unique and consistent thinning of the tie zone. In addition, we demonstrate that the TZ-IFT-WT is also the dual of segmentation methods based on fuzzy connectedness. Thus, the bridge between the morphological and the fuzzy approaches allows to take benefit from the advance of both. As a consequence, the concept of cores of robustness for the seeds is exploited in the case of watersheds.<br>Doutorado<br>Engenharia de Computação<br>Doutor em Engenharia Elétrica
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Bejar, Hans Harley Ccacyahuillca. "Conexidade fuzzy relativa em grafos dirigidos e sua aplicação em um método híbrido para segmentação interativa de imagens." Universidade de São Paulo, 2015. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28042016-211904/.

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Abstract:
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.<br>Image segmentation consists of dividing an image into its composing regions or objects, for example, to isolate the pixels of a target object of a given application. In segmentation of medical images, the object of interest commonly presents transitions at its border predominantly from bright to dark or dark to bright. Traditional region-based methods of image segmentation, such as Relative Fuzzy Connectedness (RFC), do not distinguish well between similar boundaries with opposite orientations. The specification of the boundary polarity can help to alleviate this problem but this requires a mathematical formulation on directed graphs. A discussion on how to incorporate this property in the RFC framework is presented in this work. A theoretical proof of the optimality of the new algorithm, called Oriented Relative Fuzzy Connectedness (ORFC), in terms of an energy function on directed graphs subject to seed constraints is presented, and its application in powerful hybrid segmentation methods. The hybrid method proposed ORFC&Graph Cut preserves the robustness of ORFC respect to the seed choice, avoiding the shrinking problem of Graph Cut (GC), and keeps the strong control of the GC in the contour delination of irregular image boundaries. The proposed methods are evaluated using magnetic resonance medical imaging (MR) and computed tomography (CT) of the human brain and thoracic studies.
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Braz, Caio de Moraes. "Segmentação de imagens pela transformada imagem-floresta com faixa de restrição geodésica." Universidade de São Paulo, 2016. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01062016-104354/.

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Abstract:
Vários métodos tradicionais de segmentação de imagens, como a transformada de watershed de marcado- res e métodos de conexidade fuzzy (Relative Fuzzy Connectedness- RFC, Iterative Relative Fuzzy Connected- ness - IRFC), podem ser implementados de modo eficiente utilizando o método em grafos da Transformada Imagem-Floresta (Image Foresting Transform - IFT). No entanto, a carência de termos de regularização de fronteira em sua formulação fazem com que a borda do objeto segmentado possa ser altamente irregular. Um modo de contornar isto é por meio do uso de restrições de forma do objeto, que favoreçam formas mais regulares, como na recente restrição de convexidade geodésica em estrela (Geodesic Star Convexity - GSC). Neste trabalho, apresentamos uma nova restrição de forma, chamada de Faixa de Restrição Geodésica (Geodesic Band Constraint - GBC), que pode ser incorporada eficientemente em uma sub-classe do fra- mework de corte em grafos generalizado (Generalized Graph Cut - GGC), que inclui métodos pela IFT. É apresentada uma prova da otimalidade do novo algoritmo em termos de um mínimo global de uma função de energia sujeita às novas restrições de borda. A faixa de restrição geodésica nos ajuda a regularizar a borda dos objetos, consequentemente melhorando a segmentação de objetos com formas mais regulares, mantendo o baixo custo computacional da IFT. A GBC pode também ser usada conjuntamente com um mapa de custos pré estabelecido, baseado em um modelo de forma, de modo a direcionar a segmentação a seguir uma dada forma desejada, com grau de liberdade de escala e demais deformações controladas por um parâmetro único. Essa nova restrição também pode ser combinada com a GSC e com as restrições de polaridade de borda sem custo adicional. O método é demonstrado em imagens naturais, sintéticas e médicas, sendo estas provenientes de tomografias computadorizadas e de ressonância magnética.<br>In this work, we present a novel boundary constraint, which we denote as the Geodesic Band Constraint (GBC), and we show how it can be efficiently incorporated into a subclass of the Generalized Graph Cut framework (GGC). We include a proof of the optimality of the new algorithm in terms of a global minimum of an energy function subject to the new boundary constraints. The Geodesic Band Constraint helps regularizing the boundary, and consequently, improves the segmentation of objects with more regular shape, while keeping the low computational costs of the Image Foresting Transform (IFT). It can also be combined with the Geodesic Star Convexity prior, and with polarity constraints, at no additional cost.
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Books on the topic "Differential image foresting transform"

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NIMS Thematic Workshop (2010 Inch'ŏn, Korea). Mathematical and statistical methods for imaging: NIMS Thematic Workshop, August 10-13, 2010, Inha University, Incheon, Korea. Edited by Ammari Habib. American Mathematical Society, 2011.

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Book chapters on the topic "Differential image foresting transform"

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Moya, Nikolas, Alexandre X. Falcão, Krzysztof C. Ciesielski, and Jayaram K. Udupa. "Differential and Relaxed Image Foresting Transform for Graph-Cut Segmentation of Multiple 3D Objects." In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2014. Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10404-1_86.

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Tavares, Anderson Carlos Moreira, Paulo André Vechiatto Miranda, Thiago Vallin Spina, and Alexandre Xavier Falcão. "A Supervoxel-Based Solution to Resume Segmentation for Interactive Correction by Differential Image-Foresting Transforms." In Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57240-6_9.

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Malmberg, Filip. "Image Foresting Transform: On-the-Fly Computation of Segmentation Boundaries." In Image Analysis. Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21227-7_57.

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Malmberg, Filip, Joakim Lindblad, and Ingela Nyström. "Sub-pixel Segmentation with the Image Foresting Transform." In Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-10210-3_16.

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Fialho Pinheiro, Jullyana, João Dallyson Sousa de Almeida, Geraldo Braz Junior, Anselmo Cardoso de Paiva, and Aristófanes Corrêa Silva. "Sclera Segmentation in Face Images Using Image Foresting Transform." In Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-75193-1_28.

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Mansilla, Lucy A. C., and Paulo A. V. Miranda. "Image Segmentation by Oriented Image Foresting Transform with Geodesic Star Convexity." In Computer Analysis of Images and Patterns. Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40261-6_69.

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de Zeeuw, Paul M. "The Multigrid Image Transform." In Image Processing Based on Partial Differential Equations. Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-33267-1_17.

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Tavares, Anderson Carlos Moreira, Hans Harley Ccacyahuillca Bejar, and Paulo André Vechiatto Miranda. "Seed Robustness of Oriented Image Foresting Transform: Core Computation and the Robustness Coefficient." In Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57240-6_10.

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Spina, T. V., Javier A. Montoya-Zegarra, P. A. V. Miranda, and A. X. Falcão. "Improving User Control with Minimum Involvement in User-Guided Segmentation by Image Foresting Transform." In Computer Analysis of Images and Patterns. Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03767-2_118.

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Guraksin, Gur Emre, Omer Deperlioglu, and Utku Kose. "A Novel Underwater Image Enhancement Approach with Wavelet Transform Supported by Differential Evolution Algorithm." In Intelligent Systems Reference Library. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-96002-9_11.

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Conference papers on the topic "Differential image foresting transform"

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Condori, Marcos Ademir Tejada, Fabio Augusto Menocci Cappabianco, Alexandre Xavier Falcao, and Paulo Andre Vechiatto De Miranda. "Extending the Differential Image Foresting Transform to Root-Based Path-Cost Functions with Application to Superpixel Segmentation." In 2017 30th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/sibgrapi.2017.8.

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Falcao, Alexandre X., and Bruno S. Cunha. "Multiscale shape representation by image foresting transform." In Medical Imaging 2001, edited by Milan Sonka and Kenneth M. Hanson. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.430984.

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Demario, Caio L., and Paulo A. V. Miranda. "Relaxed Oriented Image Foresting Transform for Seeded Image Segmentation." In 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2019.8803080.

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Mansilla, Lucy A. C., Paulo A. V. Miranda, and Fabio A. M. Cappabianco. "Oriented image foresting transform segmentation with connectivity constraints." In 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2016.7532820.

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de Moraes Braz, Caio, and Paulo A. V. Miranda. "Image segmentation by image foresting transform with geodesic band constraints." In 2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2014.7025880.

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Rauber, Paulo E., Alexandre X. Falcao, Thiago V. Spina, and Pedro J. de Rezende. "Interactive Segmentation by Image Foresting Transform on Superpixel Graphs." In 2013 XXVI SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/sibgrapi.2013.27.

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Minetto, R., J. P. Papa, T. V. Spina, A. X. Falcao, N. J. Leite, and J. Stolfi. "Fast and Robust Object Tracking Using Image Foresting Transform." In 2009 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iwssip.2009.5367750.

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Falcao, Alexandre X., Bruno S. Cunha, and Roberto A. Lotufo. "Design of connected operators using the image foresting transform." In Medical Imaging 2001, edited by Milan Sonka and Kenneth M. Hanson. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.431120.

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Mansilla, Lucy A. C., Paulo A. V. Vechiatto Miranda, and Fabio A. M. Cappabianco. "Image Segmentation by Image Foresting Transform with Non-smooth Connectivity Functions." In 2013 XXVI SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/sibgrapi.2013.29.

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Mansilla, Lucy A. C., Marcel P. Jackowski, and Paulo A. V. Miranda. "Image foresting transform with geodesic star convexity for interactive image segmentation." In 2013 20th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2013.6738835.

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