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Códigos de vizinhança para representação de imagens binárias e suas aplicações

SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório, também é conhecida em citações bibliográficas por: TENÓRIO, Denise Jaeger

Main Author: SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório
Other Authors: REN, Tsang Ing
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2019
Subjects:
Processamento de imagem
Visão computacional
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30518
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id ir-123456789-30518
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spelling ir-123456789-305182019-05-08T05:05:15Z Códigos de vizinhança para representação de imagens binárias e suas aplicações SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório REN, Tsang Ing CAVALCANTI, George Darmiton da Cunha http://lattes.cnpq.br/5760643825616218 http://lattes.cnpq.br/3084134533707587 Processamento de imagem Visão computacional SUASSUNA, Denise Jaeger Tenório, também é conhecida em citações bibliográficas por: TENÓRIO, Denise Jaeger Codificação de Vizinhança é um método de representação de imagens binárias baseada na relação entre os pixels. A Codificação foi apresentada em publicações anteriores, assim como suas aplicações: compressão de imagens binárias sem perda, reconhecimento de forma, reconhecimento de caracteres manuscritos e Operadores de Vizinhança. A presente dissertação levanta as limitações de suas aplicações e propõe diferentes soluções. Será proposto um novo algoritmo de compressão sem perda que alcança taxas comparáveis aos principais métodos reportados pela literatura, como o GIF, PNG e JBIG. Os operadores de vizinhança introduzidos em trabalhos anteriores implementavam a extração de borda e uma versão limitada da dilatação e erosão, uma vez que não era possível escolher a máscara usada por essas operações. Os operadores foram ajustados segundo as funções fundamentais de morfologia matemática usando Códigos de Vizinhança, introduzindo a escolha da máscara, o que permitiu recriar as funções de erosão, dilatação, hit-or-miss e seus derivados. No cenário de visão computacional, foram usados os Códigos de Vizinhança para extrair descritores de imagens binárias, usados no problema de reconhecimento de caracteres manuscritos. Além dos descritores, será mostrada uma estrutura de múltiplos classificadores alimentada pelos descritores para o reconhecimento de caracteres manuscritos. Neighborhood Coding is a binary image representation method based on pixels connection. Previous publications presented the Coding and its applications: lossless binary image compression, shape recognition, handwriting recognition, and Neighborhood Operators. The current dissertation shows their limitations and proposes new solutions. We suggest a new way to perform lossless binary image compression. The rates are as good as the known methods GIF, PNG, and JBIG.The Neighborhood Operators presented in previous publications implement border extraction and a limited version of erosion and dilation; since it was not possible to choose the mask. The Neighborhood Operators were adjusted according to the mathematical morphology transformations; we reproduced the dilation, erosion and hit-or-miss operators using Neighborhood Coding with a dynamic mask. Regarding computer vision, we can use Neighborhood Coding to extract binary image descriptors, applied to handwriting recognition. Besides the descriptors, we present a multiple classifier system that uses the descriptors as inputs for handwriting recognition. 2019-05-07T20:21:13Z 2019-05-07T20:21:13Z 2018-03-01 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/30518 por openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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