T-Snakes Duais e Inicialização de Modelos Deformáveis

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Título
T-Snakes Duais e Inicialização de Modelos Deformáveis
Linha de pesquisa
Computação Gráfica
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
13/11/2000
Resumo
Neste trabalho exploramos o modelo das T-Snakes para propor um Modelo Dual de Contornos Ativos Generalizado: um contorno externo envolvendo os objetos de interesse contrai e se divide enquanto que contornos internos aos objetos se expandem em direção às bordas procuradas.  Como resultado, conseguimos uma nova metodologia que é dual e topológica ao mesmo tempo, daí denominá-la Dual-T-Snakes, ou T-Snakes Duais. A inicialização é um ponto crucial para a eficiência, de modelos deformáveis em geral. Tendo em vista esta questão desenvolvemos um novo método para inicializar modelos deformáveis em geral baseado em propriedades da topologia dos objetos de interesse e da escala espacial dos mesmos. O método tem como base os elementos das T-Snakes (Triangulação Função Característica e modelo discreto de snakes). As aplicações abordadas serão constituídas por exemplos em imagens médicas obtidas por microscopia (citologia), ressonância magnética nuclear e imagens de raio X.
Abstract
In this thesis we propose a generalized dual active contour framework: one T-Snake contracts and splits from outside the target(s) and the other one(s) expand(s) from inside during the process of seeking the objects boundaries iu a scene.  This new approach - Dual-T-Snakes - maintains the topological capabilities of the T-Snakes and the ability of avoiding local minima of the Dual ACM. Also we develop in this work a method to initialize deformable models which is based ou properties related to the topology and spatial scale of the objects in 2D or 3D scenes. We assume some topological and sca1e properties for the objects of interest. From these constraints we propose a method which first defines a triangulation of the image domain. After that we take a subsampling of the image field over the triangulation grid nodes. This field is thresholded, generating a binary one namely "Object Characteristic Function", from which a rough approximation of the boundary geometry is extracted.
Arquivo
838.pdf
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