Processamento de Sinais e Imagens

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Navegando Processamento de Sinais e Imagens por Assunto "Baixa profundidade de campo"

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    Dissertação
    Segmentação de imagens com baixa profundidade de campo para aplicações em tempo real
    (2016) Luca, F. P.
    Com o objetivo de tornar dispositivos parcial ou completamente autônomos, hoje é imperativo extrair informações relevantes de uma vasta quantidade de dados disponíveis e com recursos computacionais adequados para operação em tempo real. Nos últimos anos, se tornou comum o processamento de imagens como uma solução possível para esse problema. Além disso, o uso de análise de imagens imita em partes a referência de sucesso em muitos casos práticos: a visão humana. Reconhecimento de imagens pode ser usado com altas taxas de acurácia quando o objeto de interesse ou o ambiente são bem conhecidos. Porém, em ambientes pouco controláveis, como espaços abertos urbanos, onde existe uma grande quantidade e variedade de artefatos e estímulos (informação), a separação ou segmentação do objeto de interesse (foreground) do restante da imagem background) é ainda uma ação desafiadora cientificamente. Uma forma possível de abordar esse problema é por meio de alterações na forma de captura das imagens, possibilitando que mais informação relevante esteja disponível para os algoritmos de segmentação. Uma abordagem atual é o uso de imagens com baixa profundidade de campo, que, analogamente à percepção humana, pode discriminar o objeto de interesse do restante da cena através de uma parte principal de atenção visual (foco). Essa dissertação propõe o uso de duas imagens para análise, sendo uma delas com baixa profundidade de campo (pequena região em foco) e a outra com alta profundidade de campo (região maior em foco). Neste contexto, descreve-se e implementa-se uma nova técnica para segmentação de imagens, com resultados promissores de acurácia e tempo de processamento, sobressaindo-se às demais técnicas de segmentação baseadas em foco já existentes e discutidas ao longo do trabalho.