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http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85YFWZ| Tipo: | Tese de Doutorado |
| Título: | Uma abordagem automática para restauração de imagens de cenas subaquáticas |
| Autor(es): | Wagner Ferreira de Barros |
| Primeiro Orientador: | Mario Fernando Montenegro Campos |
| Primeiro membro da banca : | Alexei Manso Correa Machado |
| Segundo membro da banca: | Arnaldo de Albuquerque Araujo |
| Terceiro membro da banca: | Guilherme Augusto Silva Pereira |
| Quarto membro da banca: | Jose Ricardo de Almeida Torreao |
| Quinto membro da banca: | Siome Klein Goldentein |
| Resumo: | Este trabalho aborda o problema da restauração automática de imagens adquiridas de cenas imersas em meios participativos, em particular a água, com o objetivo de tornar tais imagens apropriadas para utilização em algoritmos da área de Visão Computacional e Processamento Digital de Imagens.O processo de restauração desenvolvido requer uma única imagem como entrada e apresenta como resultado uma imagem onde os efeitos provenientes do meio participativo são fortemente corrigidos.A metodologia proposta, procura unir as vantagens provenientes de metodologias de restauração que atuam no domínio da cena e no domínio da imagem, porém sem fazer a utilização de equipamentos adicionais no processo de aquisição de imagens, senão o uso de uma única câmera adquirindo uma única imagem da cena. Para o modelo de formação de imagens é utilizada uma simplificação do modelo proposto por Jaffe-McGlamery de forma a incluir os principais efeitos de degradação da imagem devido à atenuação e à dispersão da luz ao se propagar no meio.No processo de restauração é utilizada uma função de otimização não-linear multi-objetivo, que ajusta os parâmetros do modelo com a finalidade de maximizar um conjunto de funções que descrevem fatores de qualidade da imagem de entrada. Foram selecionados quatro fatores de qualidade: o contraste global, o nível de integridade das bordas, o alcance de borramento das bordas e uma estimativa do ruído. Para tornar o processo de restauração mais fiel ao modelo físico usado no modelo de formação de imagens, foi elaborada uma etapa de pré-processamento onde são estimados um conjunto de parâmetros para compensação cromática e uma aproximação para um mapa de distâncias da cena, na forma de um mapa de saturação, que é obtido observando-se os valores de saturação e luminância da imagem em conjunto com uma simples manipulação algébrica de um modelo mais simples de formação de imagens.A metodologia proposta é comparada à dois algoritmos de restauração ou melhoria de imagens que, como na metodologia proposta, também requerem uma única imagem como entrada. Os resultados obtidos comprovam que a metodologia proposta retorna imagens com melhor qualidade visual e melhor descrição das características extraídas, considerando-se um grande conjunto de experimentos realizados com dados de simulação, laboratório e ambientes externos. |
| Abstract: | This work describes a fully automatic methodology that restores images acquiredfrom underwater environments and makes it possible to apply classical computervision and image processing algorithms to underwater images.The restoration process requires a single image as input and returns an imagewhere the eects of the participating media are significantly reduced.The proposed methodology aims at joining the benefits from restoration methodsthat operate both in the scene and the image domains, and does not require the useof additional equipment for image acquisition besides single camera.The image formation model is based on Jae-McGlamerys model including themain degradation eects due to light attenuation and scattering in the medium.The restoration process uses a non-linear optimization method that adjusts themodel's parameters while maximizing a function that adequately captures a set ofimage features describing the image quality. We have selected four quality indices:global contrast, integrity edge, the blurring near the edges and an estimation of theadditive noise. A preprocessing procedure has been developed, wich makes therestoration process more faithful to the physical model used in the image formationmodel. The image preprocessing procedure is split into two parts that provide twoimportant parameters used in our restoration algorithm: a saturation map and aweighting vector to perform chromatic compensation.The method was experimentally validated with images acquired from simulationsof underwater scenes, images acquired in laboratory and outdoor underwaterenvironments. The methods performance is evaluated by comparing the applicationof a real visual task to raw images, images restored by our methodology andby two image restoration algorithms. The results shown that the proposed methodologyproduces images with better visual quality and feature description than theother evaluated methods, in all experiments. |
| Assunto: | Visão por computador Computação Processamento de imagem Técnicas digitais Conservação e restauração |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85YFWZ |
| Data do documento: | 28-Mai-2010 |
| Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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