Avaliação de algoritmos de agrupamento em grafos para segmentação de imagens / Evaluation of graph clustering algorithms for images segmentation

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

12/11/2012

RESUMO

A segmentação de imagens e, em visão computacional, uma tarefa de grande importância, para a qual existem várias abordagem. A complexidade de tais abordagens está relacionada à natureza da imagem e também ao grau de precisão da segmentação, que e um conceito bastante subjetivo, normalmente associado a semelhança que apresenta a segmentaçã produzida pela visão humana. Na segmentação de imagens baseada em algoritmos de agrupamento em grafos, geralmente os pixels da imagem compôem os nós do grafo e as arestas representam a similaridade entre estes nós. Assim, a segmentação pode ser obtida por meio do agrupamento dos nós do grafo. É importante salientar, no entanto, que as técnicas de agrupamento em grafos surgiram no contexto de reconhecimento de padrões, cujo objetivo primario era o tratamento de dados diversos que não envolviam imagens. O uso de tais tecnicas para a segmentação de imagens e relativamente recente e revela alguns problemas desaadores. O primeiro deles é a deficiente escalabilidade de alguns métodos, o que impede o seu uso efetivo em imagens de altas dimensões. Outra questão é a falta de estudos que avaliam as medidas de similaridade na montagem do grafo e critérios que aferem a qualidade do agrupamento para a área específica de segmentação de imagens. Em outras palavras, faltam na literatura análises mais específicas que indiquem quais algoritmos de agrupamento em grafos são mais efetivos para a segmentação de imagens e que procurem associar (ou correlacionar) as várias medidas de similaridade e métricas de qualidade de agrupamento que produzam segmentações mais precisas. Neste trabalho é apresentada a avaliação de 6 algoritmos de agrupamento em grafos formulados em base a 3 categorias identificadas (agrupamento espectral, algoritmos de particionamento multinível e algoritmos para detectar comunidades) e aplicadas na segmentação automática de imagens de cenas naturais com grandes dimensões. Esta avaliação objetiva aferir, sobretudo, a qualidade da segmentação, a escalabilidade, o desempenho de 7 funções de similaridade formuladas, e também visa corroborar a existência da correlação entre a qualidade do agrupamento e a qualidade da segmentação. Para reduzir o esforço computacional e contribuir com a escalabilidade dos algoritmos formulados é utilizado um algoritmo de pré-processamento (SLIC) que agrupa váarios pixels da imagem em uma unica região (superpixels), o que contribui para reduzir o tamanho do grafo e, consequentemente, reduzindo o custo computacional do agrupamento. Os resultados demostram que os algoritmos formulados LP (Label Propagation) e FG (Fast Greedy) apresentam boa escalabilidade e boa qualidade de segmentação. Seis das sete funções de similaridade avaliadas apresentam um bom desempenho, independentemente do algoritmo de agrupamento empregado. É mostrado também que exites correlação entre a medida de qualidade de agrupamento conhecido como índice de silhueta e a qualidade de segmentação, ou seja, quanto maior o valor de silhueta, melhor a segmentação. A qualidade de segmentação foi avaliada quantitativamente, utilizando-se um conjunto de imagens segmentadas manualmente

ASSUNTO(S)

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