Detector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagens

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dc.contributor.advisorFelinto, Alan Salvany [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorSilva, Ricardo Petript_BR
dc.contributor.bancaFrança, José Alexandre dept_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T15:07:59Z
dc.date.available2024-05-01T15:07:59Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa06.04.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: A presença de reflexos luminosos (RL) em imagens digitais podem interferir na coloração dos pixels das regiões afetadas Estes pixels tendem a ter seu canal de cor saturado e, dessa forma, apresentam aparência esbranquiçada e consequentemente, perda de sua coloração Processos de decisões que utilizam imagens digitais podem ser prejudicados pela incidência de RL Alguns exemplos de problemas causados pela presença de RL são cirurgias assistidas por câmeras em tempo real, reconhecimento facial e ocular Este trabalho propõe um algoritmo chamado Aumento de Contraste de Potenciais Regiões de Reflexos Luminosos, que consiste em um pré-processamento para aumentar o contraste de potenciais regiões que possuem RL com o objetivo de melhorar o desempenho de detectores automáticos de RL Além disso, quatro detectores automáticos de RL foram comparados com e sem a utilização do algoritmo de pré-processamento O primeiro é uma técnica já consolidada na literatura chamada de Limiar Chang-Tseng (CT) Três novos detectores automáticos de RL são propostos O Limiar Chang-Tseng adaptado, Pico de Histograma Adaptado e Limiar Global Foram empregados quatro métricas de performance para avaliar estes detectores, nomeados como, Acurácia, Precisão, Exatidão e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE em Inglês) A métrica de Exatidão é uma novidade proposta por este trabalho Para um parâmetro de avaliação destas métricas, um modelo de referência definido manualmente foi criado O detector Limiar Global combinado com o algoritmo de pré-processamento apresentou os melhores resultados comparado aos demais detectores avaliados, com uma taxa média de Exatidão de 8247%pt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The incidence of Luminous Reflections (LR) on captured images can interfere in the pixels coloration of the affected regions These pixels tend to oversaturate, becoming whitish and, consequently, loss of original color Decision processes which employ digital images can be impaired by the incidence of LR Some examples of problems caused by the presence of RL are real-time surgeries assisted by cameras, facial and ocular recognition, etc This work proposes an algorithm called Contrast Enhancement of Potential LR Regions which is a pre-processing method to increase the contrast of potential LR regions, to improve the performance of automatic LR detectors In addition, four automatic LR detectors were compared with and without the employment of the pre-processing algorithm The first one is a technique already consolidated in the literature called the Chang-Tseng Threshold Three novel automatic LR detectors are proposed The Adapted Chang-Tseng Threshold, Adapted Histogram Peak and Global Threshold Were employed four performance metric to evaluate the detectors, namely, Accuracy, Precision, Exactitude, and RMSE (Root Mean Square Error) The Exactitude metric is a novel developed by this work For an evaluation parameter of these metrics, a manually defined reference model was created The Global Threshold detector combined with the pre-processing algorithm presented the best results among all detectors evaluated, with an average Exactitude rate of 8247%pt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/16429
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectImagens digitaispt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectTécnicas digitaispt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectDigital imagespt_BR
dc.subjectDigital techniquespt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleDetector de reflexos luminosos com Limiar Global e aumento de contraste de luminância em imagenspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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