Segmentação Supervisionada de Imagens pela Funcional de Mumford-Shah Utilizando Métricas de Distância Não-lineares - Sobieranski, Antonio Carlos; Comunello, Eros; Wangenheim, Aldo von (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2011: Anais do XXIV Concurso de Teses e Dissertações, 2011)
Neste trabalho é apresentada uma abordagem supervisionada de segmentação de imagens por crescimento de regiões. Nesta abordagem uma métrica de distância é modelada a partir de algumas características da imagem, e então utilizada para otimizar o modelo de Mumford-Shah. A função de aproximação do modelo é indutivamente obtida sobre termos de alta ordem polinomial da distância de Mahalanobis, possibilitando extrair as caracter ísticas não-lineares das distribuições em mapas topológicos. Os resultados obtidos apresentam uma melhor discriminação das fronteiras dos objetos quando comparados com o modelo convencional e em relação a outros métodos de segmentação. Para verificar a qualidade dos resultados obtidos, métricas de avaliação de qualidade foram utilizadas.