Tesis:
Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation.
- Autor: MARQUEZ NEILA, Pablo
- Título: Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation.
- Fecha: 2014
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S.I. DE SISTEMAS INFORMÁTICOS
- Departamentos: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/28954/
- Director/a 1º: BAUMELA MOLINA, Luís
- Resumen: La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen média. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos a nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están volviendo populares en la visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos parecen ser una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función binaria de level-set. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función del level-set, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad.