By Diego Freire | FAPESP Agency – Researchers of the Institute of Mathematics and Computer Sciences (ICMC) with the University of São Paulo ( USP ) at São Carlos (SP), and the Brown University in Rhode Island, USA, have developed a computational tool that empowers innovative techniques for image segmentation. Such techniques make it easier the task of modifying a digital image considering a selection of some existing element inside the image, and then to highlight, modify or delete the element.
Image segmentation is an important field within the digital image processing and pattern recognition areas. The new proposed techniques take advantage of Laplace coordinates, a mathematical operator used to study phenomena in several fields of science such as astronomy, fluid mechanics and computer graphics.
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A partir da combinação dessas coordenadas os pesquisadores desenvolveram um protótipo de um programa de computador capaz de segmentar uma imagem de forma fácil e ágil, sem a necessidade de conhecimentos de design gráfico, bastando que o usuário faça pequenas marcações dentro e em torno da parte que gostaria de destacar ou remover.
O trabalho foi desenvolvido no âmbito da pesquisa Geração de malhas a partir de imagens via segmentação topológica, conduzida por Wallace Correa de Oliveira Casaca com bolsa de doutorado da FAPESP e orientação de Luis Gustavo Nonato, do ICMC. Casaca contou ainda com a colaboração de Gabriel Taubin, da Universidade Brown, onde ficou por um ano com Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE), também concedida pela FAPESP.
“Para processar determinado elemento de uma imagem é preciso que o software saiba exatamente onde começa e termina esse elemento. As coordenadas de Laplace propagam a informação que o usuário riscou dentro e em torno desse elemento até que ela atinja exatamente o limite entre o objeto de interesse e outros elementos da imagem, garantindo a precisão do recorte”, explicou Nonato.
A ferramenta teria múltiplas aplicações, como o recorte de fotografias para fins pessoais ou artísticos e o realce de determinadas áreas de imagens médicas para a identificação de tumores e outros corpos estranhos.
Um artigo apresentando os resultados do trabalho no âmbito de segmentação de imagens foi selecionado para a Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), realizada pelo Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) em Ohio, nos Estados Unidos, em junho. Outro trabalho, que combina a estratégia de segmentação com técnicas para restaurar fotografias, foi aceito pela IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), que será realizada em Quebec, no Canadá, em setembro.
Como faz
Usando o software criado pelos pesquisadores, é possível informar ao computador quais elementos se deseja alterar, preservando os demais. Com traços em cores diferentes, sem se preocupar com a precisão do contorno, o usuário seleciona o que sai e o que fica na composição, fornecendo minimamente as informações de que o sistema necessita para, automaticamente, reconhecer o que precisa ser feito e recortar a figura.
“Ao fazer o traço vermelho, é como se o usuário dissesse para o sistema: ‘coloca essas informações que estão aparecendo aqui na minha imagem’. Já com o risco verde é dada outra dica: só deve aparecer o que está dentro dessa área. A ideia é representar a imagem digital por meio de variáveis matemáticas e, então, aplicar modelos matemáticos específicos que visam segmentar, cortar a imagem em pedaços de fácil identificação por parte de um observador humano”, explicou Casaca.
O método pelo qual o computador reconhece o que precisa ser feito a partir das “dicas” do usuário é chamado de segmentação de imagem baseada em sementes. “É como se fossem sementes lançadas para que a ferramenta possa propagá-las até atingir os limites do objeto. Uma das vantagens desse novo método é que, diferentemente de outras técnicas, ele possibilita o recorte de objetos com alta precisão de ajuste nas bordas. Outros softwares que automatizam o processo acabam levando a resultados diferentes ainda que sejam feitas as mesmas marcações, eliminando partes que não deveriam ser eliminadas porque elas se fundem com outros elementos da imagem”, comparou.
Para avaliar a nova ferramenta, os pesquisadores a empregaram em 50 imagens disponibilizadas em um banco de dados comumente utilizado nesse tipo de pesquisa, o Grabcut, da Microsoft. De acordo com Casaca, os resultados obtidos foram quantitativamente e qualitativamente comparáveis aos métodos que são considerados atualmente o estado da arte.
“Após adaptar a teoria relacionada às coordenadas de Laplace para a tarefa de segmentação de imagens, desenvolvemos uma série de avaliações numéricas e experimentais para averiguar seu grau de eficiência quando comparada a técnicas tradicionais já consolidadas na área. A ferramenta produzida emprega todas as vantagens dessa teoria, como a alta aderência nos contornos de objetos, o baixo custo computacional e a praticidade de utilização, entre outras, para processar o resultado final da segmentação”, disse Casaca.
O pesquisador trabalha agora no projeto de pós-doutorado Segmentação interativa de imagens digitais e rearranjo de layouts visuais via minimização de funcionais de energia em grafos, também com apoio da FAPESP, e pretende desenvolver uma versão do software para smartphones, ampliando as aplicações da ferramenta.
O protótipo da primeira versão do segmentador está disponível para download gratuito em icmc.usp.br/e/3dbef. Foi disponibilizado também um vídeo explicativo em icmc.usp.br/e/ddf4e.
Link Agência FAPESP: http://agencia.fapesp.br/pesquisadores_desenvolvem_tecnica_inovadora_de_segmentacao_de_imagem_digital/22097/
