Segmentacao de imagens pela transformada imagem-floresta.

Resumo

Segmentação de imagem continua sendo um dos mais difíceis desafios em analise de imagem médica. Atualmente os métodos de segmentação baseados na IFT são geralmente interativos. Como forma de melhoria foi proposto a DIFT que é um método que calcula IFTs de forma diferencial, proporcionando grandes ganhos de eficiência, uma vez que demanda tempo proporcional ao número de voxels nas regiões modificadas do volume. O objetivo é dar continuidade a esses trabalhos no sentido de estudar mecanismos de pré-processamento e seleção de sementes para segmentação automática de imagens e para segmentação interativa de imagens com o mínimo de intervenção do usuário. Em alguns casos particulares, a segmentação com escolha automática de sementes já possui resultados satisfatórios como, por exemplo, em imagens de células da corrente sanguínea. Se verifica, portanto que a abordagem é dependente da aplicação, necessitando de um vasto conhecimento sobre operadores conexos e filtros de imagem. O projeto consiste na escolha de aplicações (ex: imagens médicas, vídeo digital, biologia) e desenvolvimento de técnicas de segmentação automática ou que demandem o mínimo de interação humana. (AU)