Uma abordagem multi-escala para segmentação de imagens

Orientador : Neucimar Jeronimo LeiteDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Neste trabalho abordamos o problema de segmentação de imagens através da sua representação multi-escala. Para tanto, consideramos a teoria do espaço-escala morfológico, recentemente introduzida na literatura, denominada MMDE (Multiscale Morphological DilationErosion). Este método, associado à LDA, reduz monotonicamente o número de extremos de uma imagem e, consequentemente, o número de regiões segmentadas, a partir de uma suavização da imagem original. No entanto, quando associado à segmentação de imagens, o espaço-escala MMDE apresenta dois grandes problemas: o deslocamento espacial da LDA ao longo das escalas e a dificuldade de se caracterizar o conjunto de extremos presente nos diferentes níveis de representação. O primeiro problema é abordado em nosso trabalho a partir de uma modificação homotópica da imagem. Para o espaço-escala MMDE é garantido que a posição e a altura dos mínimos (para escalas negativas) e dos máximos (para escalas positivas) são mantidas ao longo das escalas. Assim, esta propriedade permite que o conjunto de mínimos (máximos) obtidos em uma determinada escala seja utilizado como marcador num processo de reconstrução geodésica e segmentação. Garantida a preservação das estruturas da imagem, consideramos uma análise do modo como os seus extremos se fundem ao longo das escalas, e definimos um novo espaço-escala morfológico no qual a suavização é dada por uma operação idempotente. Para este espaço-escala, apresentamos critérios de controle monotônico da fusão dos extremos, obtendo um melhor conjunto de marcadores para a segmentação. Estes métodos consistem em definir, a partir de informações estritamente locais, pontos da imagem original que não devem ser transformados durante a suavização, evitando, assim, que extremos significativos se fundamAbstract: ln this work we consider the problem of image segmentation by means of a multiscale representation. This multiscale representation is based on a recently proposed morphological scale-space theory, the Multiscale Morphological Dilation-Erosion - MMDE, which associated to the watershed transform, reduces monotonicly the number of extrema of an image and, consequently, the number of its segmented regions. This method has two basic problems concerning image segmentation: the spatial shifting of the watershed lines throughout the scales and the di:fficulty to characterize the set of the image extrema across these different scales. The first problem is considered here by means of a homotopic modification of the original image. The MMDE approach states that the position and the amplitude of the extrema in the original and transformed images do not change across scales. This property allows us to use a set of these extrema, present at a certain scale, as marker in a homotopic modification and segmentation of the original image. Also, we consider an analysis of the way the image extrema merge across scales and introduce a new morphological scale-space in which the monotonic reduction of the image extrema is given by an idempotent operation. For this scale-space, We consider some monotonic-preserving merging criteria, taking into account only local information, which can be used to prevent significant image extrema from merging and to define better sets of markers for segmentationMestradoMestre em Ciência da Computaçã

Assinaturas baseadas no espaço de escalas de curvatura aplicadas ao monitoramento não invasivo de cargas elétricas residenciais

Non-intrusive load monitoring (NILM) systems have gained extensive interest due to their potential role regarding power savings for residential customers. These systems, which are mostly based on stages of detection and classification of transients on aggregated signals, rely heavily on load signatures. In the literature, the image-based representations of voltagecurrent (V-I) trajectories are claimed as the most effective individual steady-state signatures for appliance classification. However, these representations inherit some drawbacks from their generation process and they are thus incapable of inheriting all the information encompassed by V-I trajectories. This work then proposes two steady-state appliance signatures derived from the curvature scale space of V-I trajectories. These signatures aim to improve the image representations of V-I trajectories by encompassing structural elements related to the general shape of such trajectories as well as some characteristics neglected during their generation. A group of load signatures formed from the proposed signatures was evaluated on direct load classification and load disaggregation scenarios for four publicly available datasets. The results achieved by the proposed representations surpassed the sole employment of a reference image-based V-I signature for all the test scenarios executed. Also, some of the evaluated signatures outperformed all known proposals that are exclusively based on steady-state signatures for load classification on a given benchmark dataset as well as on two other public datasets.Agência 1Os sistemas de monitoramento não invasivo de cargas elétricas (MNICE) têm recebido extensivo interesse em função de seu potencial em prover informações que podem resultar em economia no consumo de energia elétrica residencial. Esses sistemas são baseados na análise de sinais agregados de consumo de energia elétrica e, em sua grande parte, também em etapas de detecção e de classificação de transientes em tais sinais, o que os torna fortemente dependentes de assinaturas de cargas elétricas residenciais. Na literatura, as trajetórias tensão-corrente (V-I) são assumidas como as representações mais completas para cargas elétricas residenciais, de tal modo que suas representações em imagem são supostas como as assinaturas de estado estacionário mais efetivas para cargas elétricas residenciais. No entanto, essas assinaturas herdam limitações de seus processos de obtenção que as tornam incapazes de incorporar toda a informação contida nas trajetórias que representam. Este trabalho de tese então propõe duas novas assinaturas de estado estacionário para cargas elétricas residenciais, as quais são pretendidas como melhorias para as assinaturas em imagem citadas. As assinaturas propostas são derivadas do espaço de escalas de curvatura de trajetórias tensão-corrente e assim são capazes de realçar a representação de elementos estruturais quanto à forma geral de tais trajetórias. Elas também são capazes de incorporar certas características negligenciadas pelas representações em imagem de tais trajetórias. Um conjunto de assinaturas derivado das assinaturas propostas foi avaliado em cenários com dados submedidos e também com dados de consumo agregado provenientes de quatro bases de dados públicas. Os resultados obtidos pelas assinaturas avaliadas superaram o desempenho obtido pelo emprego isolado de uma representação em imagem da trajetória V-I adotada como referência. Ademais, alguns dos resultados obtidos também suplantaram trabalhos de estado da arte em três bases de dados, dentre elas uma base de dados que é tida como de referência para testes de classificação de cargas elétricas residenciais

Morphological scale space for 2D shape smoothing

In this paper, we describe a multiple-scale boundary representation based on morphological operations. An object boundary is first progressively smoothed by a number of opening and closing operations using a structuring element of increasing size, generating a multiple scale representation of the object. Then, smooth boundry segments across a continuum of scales are extracted and linked together creating a pattern called the morphological scale space. Properties of this scale space pattern are investigated and contrasted with those of Gaussian scale space, A shape smoothing algorithm based on this scale space is proposed to show how the scale space representation could be applied to image analysis, Specifically, in line with Witkin's scale space filtering, boundary features that are explicitly related across scales by the morphological scale space are organized into global regions and local boundary features. From the organization, perceptually dominant features for a smooth boundary are determined without the requirement of prior knowledge of the object nor input parameters. Extensive experiments were conducted to show the performance of morphological scale space for 2D shape smoothing. (C) 1998 Academic Press

A Scaled Morphological Toggle Operator For Image Transformations

Scale dependent signal representations have proved to be useful in several image processing applications. In this paper, we define a toggle operator for binarization/segmentation purposes based on scaled versions of an image transformed by morphological operations. The toggle decision rule, determining the new value of a pixel, considers local spatial information, in contrast to other multiscale approaches that takes into account mainly global information (e.g., the scale signal under study). We show that the proposed operator can identify significant image extrema information in such a way that when it is used in a binarization process yields very good segmentation and filtering results. Our algorithm is validated against known threshold-based segmentation methods using images of different classes and subjected to different lighting conditions. © 2006 IEEE.323330Haralick, R., Stenberg, S., Zhuang, X., Image analysis using mathematical morphology (1987) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-9 (4), pp. 532-550Jackway, P., Gradient watershed in morphological scale-space (1996) IEEE Transactions on Image Processing, 15, pp. 913-921Jackway, P., Deriche, M., Scale-space proprieties of the multiscale morphological dilation-erosion (1996) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18, pp. 38-51Jang, B., Chin, R., Morphological scale-space for 2d shape smoothing (1998) Computer Vision and Image Understanding, 70 (2), pp. 121-141Kapur, J., Sahoo, P., Wong, A., A new method for graylevel picture thresholding using the entropy of the histogram (1985) Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 29, pp. 273-285Kramer, H.P., Bruckner, J.B., Iterations of a non-linear transformation for enhancement of digital images (1975) Pattern Recognition, 7, pp. 53-58Leite, N.J., Teixeira, M.D., Morphological scale-space theory for segmentation problems (1999) IEEE-EURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing, pp. 364-368Leite, N.J., Teixeira, M.D., An idempotent scale-space approach for morphological segmentation (2000) Mathematical Morphology and its Applications to Image and Signal Processing, pp. 291-300. , Kluwer Academic PublishersLifshitz, L., Pizer, S., A multiresolution hierarchical approach to image segmentation based on intensity extrema (1990) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12 (4), pp. 529-540Marsden, J., Hoffman, M., (1993) Elementary Classical Analysis, , FreemanMatheron, G., (1975) Random Sets and Integral Geometry, , John Wiley and SonsOtsu, N., A threshold selection method from grey-level histograms (1979) IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 9 (1), pp. 377-393Park, K., Lee, C., Scale-space using mathematical morphology (1996) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18 (11), pp. 1121-1126Parker, J., (1996) Algorithms for Image Processing and Computer Vision, , WileyRidler, T., Calvard, S., Picture thresholding using a iterative selection method (1978) IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, SMC-8 (8), pp. 233-260Rosenfeld, A., Kak, A., (1982) Digital Picture Processing, , Academic PressSchavemaker, J.G.M., Reinders, M.J.T., Gerbrands, J., Backer, E., Image sharpening by morphological filtering (1999) Pattern Recognition, 33, pp. 997-1012Serra, J., (1982) Image Analysis and Mathematical Morphology, , Academic PressSerra, J., Image Analysis and Mathematical Morphology (1988) Theoretical Advances, 2. , Academic PressSerra, J., Vicent, L., An overview of morphological filtering (1992) Circuits, Systems and Signal Processing, 11 (1), pp. 47-108Soille, P., (2003) Morphological Image Analysis: Principles and Applications, , Springer-VerlagWellner, P., Adaptive thresholding for the digital desk Technical Report EPC1993-110, Xerox, 1993Witkin, A.P., Scale-space filtering: A new approach to multiscale description (1984) Image Understanding, pp. 79-95. , Able