Iamxt: max-tree toolbox for image processing and analysis

The iamxt is an array-based max-tree toolbox implemented in Python using the NumPy library for array processing. It has state of the art methods for building and processing the max-tree, and a large set of visualization tools that allow to view the tree and the contents of its nodes. The array-based programming style and max-tree representation used in the toolbox make it simple to use. The intended audience of this toolbox includes mathematical morphology students and researchers that want to develop research in the field and image processing researchers that need a toolbox simple to use and easy to integrate in their applications68184CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP311228/2014-32013/23514-0; 2013/07559-

Maximal Max-tree Simplification

The Max-Tree is an efficient data structure that represents all connected components resulting from all possible image upper threshold values. Usually, most of its nodes represent irrelevant extrem a, i.e. noise, or small variations of a connected component. This paper proposes the Maximal Max-Tree Simplification (MMS) filter with a normalized threshold criterion (MMS-T) and a Maximally Stable Extremal Regions (MSER) criterion (MMS-MSER) and a methodology to apply them using the Extinction filter We show that after applying our simplification methodology which sets the number of maxima in the image, the number of Max-Tree nodes is at most twice this number. Two applications of the proposed methodology are illustrated.31323137Breen, E.J., Jones, R., Attribute openings, thinnings, and granulometries (1996) Computer Vision and Image Understanding, 64 (3), pp. 377-389Carlinet, E., Géraud, T., A fair comparison of many max-tree computation algorithms (extended version of the paper submitted to ismm 2013) (2012) Computing Research Repository (CoRR), abs-1212. 1819Forssen, P., Lowe, D., Shape descriptors for maximally stable extremal regions (2007) IEEE 11th International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1-8Jones, R., Connected filtering and segmentation using component trees (1999) Comput. Vis. Image Underst., 75 (3), pp. 215-228Matas, J., Chum, O., Urban, M., Pajdla, T., Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions (2002) British Machine Vision Conference, pp. 384-393Merino-Gracia, C., Lenc, K., Mirmehdi, M., A head-mounted device for recognizing text in natural scenes (2012) Proceedings of the 4th International Conference on Camera-Based Document Analysis and Recognition, CBDAR'11, pp. 29-41. , Berlin, Heidelberg. Springer-VerlagNajman, L., Couprie, M., Quasi-linear algorithm for the component tree (2004) SPIE Vision Geometry XII, pp. 98-107Najman, L., Couprie, M., Building the component tree in quasi-linear time (2006) Trans. Img. Proc., 15 (11), pp. 3531-3539. , NovSalembier, P., Oliveras, A., Garrido, L., Antiextensive connected operators for image and sequence processing (1998) IEEE Transactions on Image Processing, 7 (4), pp. 555-570Salembier, P., Wilkinson, M., Connected operators (2009) IEEE Signal Processing Magazine, 26 (6), pp. 136-157Serra, J., Salembier, P., (1993) Connected Operators and Pyramids, pp. 65-76Vachier, C., Extinction value: A new measurement of persistence (1995) IEEEWorkshop on Nonlinear Signal and Image Processing, 1, pp. 254-257Wang, Z., Bovik, A.C., Sheikh, H.R., Simoncelli, E.P., Image quality assessment: From error visibility to structural similarity (2004) IEEE Tansactions on Image Processing, 13 (4), pp. 600-612Westenberg, M.A., Roerdink, J.B.T.M., Wilkinson, M.H.F., Volumetric attribute filtering and interactive visualization using the max-tree representation (2007) IEEE Transactions on Image Processing, 16 (12), pp. 2943-295

Simplificação maximal da árvore máxima

Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Letícia RittnerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A Árvore de Componentes é uma estrutura de dados que representa uma imagem através da relação de hierarquia de seus componentes conexos. Ela é uma estrutura adequada para a implementação de filtros conexos e que foi utilizada com sucesso em muitas aplicações. A Árvore Máxima é uma estrutura compacta para a representação da Árvore de Componentes. A principal contribuiçãoo deste trabalho é a proposta do filtro de Simplificação Maximal da Árvore Máxima (MMS) com dois possíveis critérios para efetuar o seu cálculo: um critério de limiarização normalizada (MMS-T) e um critério de Regiões Extremais Maximamente Estáveis (MMS-MSER). Uma metodologia para aplicar o filtro MMS em associação com o filtro de Extinção, que é formalmente definido nesse trabalho, é apresentada. É mostrado que após a aplicação da metodologia de simplificação, a qual escolhe o número de máximos relevantes a serem mantidos na imagem, o número de nós da Árvore Máxima simplificada é no máximo duas vezes o número de máximos mantidos. Para definir o filtro MMS, novos conceitos, como nó composto e sub-ramo são apresentados. Esses conceitos são importantes para definir muitos algoritmos da Árvore Máxima, e eles possuem interpretações interessantes em termos de processamento de imagem. Possíveis aplicações da metodologia proposta, tais como localização de texto, simplificação/segmentação de imagens e reconhecimento de objetos são ilustrados para mostrar o potencial da metodologia. Também, estudos explortatórios de detecção de regiões salientes em imagens e análise da robustez da topologia da Árvore Máxima são apresentadosAbstract: The Component Tree is a data structure that represents an image through the hierarchical relationship of its connected components. It is an adequate structure to implement connected filters, and it has been successfully used in many applications. The Max-Tree is a compact structure for the Component Tree representation. The main contribution of this work is the proposal of the Maximal Max-Tree Simplification (MMS) filter with two possible criteria to compute the filter: a normalized threshold criterion (MMS-T) and a Maximally Stable Extremal Regions (MSER) criterion (MMS-MSER). A methodology to apply the MMS filter in association to the Extinction filter, which is formally defined in this work, is presented. It is shown that after applying our simplification methodology, which sets the number of relevant maxima in the image to be kept, the number of nodes in the simplified Max-Tree is at most twice this number. In order to define the MMS filter, new concepts, such as composite node and sub-branches are introduced. These concepts are important to define many Max-Tree algorithms, and they have interesting interpretations in terms of image processing. Possible applications of the methodology proposed, such as text location, object recognition, and image simplification/segmentation are illustrated to demonstrate the potential of this methodology. Also, exploratory studies, such as detection of distinguished regions in the image, and analysis of the robustness of the Max-tree topology are presentedMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric