Publicação: Utilização de equações diferenciais parciais para eliminação de ruídos e detecção de bordas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
A detecção de bordas em imagens digitais é um campo de pesquisa que tem atraído grande
interesse da comunidade científica. Suas aplicações vão desde a inspeção automática e controle
de qualidade de peças industriais até o diagnóstico de malignidade de tumores cancerígenos. No
entanto, muitos detectores de bordas existentes apresentam problemas relacionados a detecção
de bordas falsas. Neste contexto, o grande desafio é encontrar métodos que minimize a detecção de bordas falsas, geralmente provenientes de ruídos, falta de iluminação, pêlos, gramas,
folhagens, etc. Por esse motivo propõe-se neste trabalho dois métodos de detecção que tem por
base as equações diferenciais parciais (EDPs). O primeiro, inspirado nos trabalhos propostos
em [Grigorescu et al. 2003, Grigorescu et al. 2004, Galvanin et al. 2006], consiste em combinar
duas técnicas de detecção de bordas existentes: o modelo de difusão não linear proposto por
[Barcelos et al. 2003] e o detector de bordas de Canny com supressão surround anisotrópica.
O objetivo é utilizar o modelo de difusão não linear para suavizar a imagem de interesse, remover
ruídos e ao mesmo tempo preservar bordas. Em seguida aplica-se o detector de bordas
de Canny com supressão surround anisotrópica sobre a imagem suavizada para remover texturas
e obter o mapa de bordas final. O segundo método consiste em modificar o método
de Canny substituindo a técnica de suavização usada por Canny por outra mais eficiente,
baseada no modelo de difusão não linear proposto por [Barcelos et al. 2003]. Para avaliar a
performance dos métodos propostos, diversos experimentos foram realizados em uma coleção
de imagens naturais e imagens corrompidas com ruído gaussiano. Os resultados obtidos foram
comparados com os resultados obtidos por outros três detectores: o detector de bordas de
Canny [Canny 1986], Canny com supress ao surround anisotrópica [Grigorescu et al. 2004] e
o detector de bordas proposto em [Papari et al. 2006b]. Em todos os experimentos realizados,
verifica-se que os detectores de bordas propostos tem a melhor performance em termo
de redução de bordas falsas. Verifica-se também que o segundo método supera o primeiro.
Para mostrar a eficiência dos detectores propostos em problemas reais, aplica-se a segunda
proposta em imagens de câncer de pele. Neste caso, o objetivo é auxiliar os dermatologistas
no diagnóstico clínico de lesões pele, uma vez que os mesmos têm dificuldades de encontrar as
bordas de uma lesão, principalmente quando a variação entre a lesão e a pele saud´avel ´e suave.
Os resultados obtidos mostraram que a estratégia proposta é eficiente.
Abstract
The edge detection of digital images is a research field that has attracted great interest
from the scientific community. Their applications go from the automatic inspection
and quality control of industrial piece to the diagnosis of malignancy of cancerous tumors.
However, many existing edge detectors have problems related to false edge detection.
In this context, the great challenge is to find methods which minimizes the detection
of false edges, usually originating from noise, illumination lack, hair, grass, foliage, etc. It
is for this reason that in this work we propose two methods for edge detection that are
based on the partial differential equations. The first, inspired in the works proposed in
[Grigorescu et al. 2003, Grigorescu et al. 2004, Galvanin et al. 2006], consists in the combining
of two techniques of existent edge detection: the nonlinear diffusion model proposed by
[Barcelos et al. 2003] and the Canny edge detector with anisotropic surround suppression. The
goal is to use the nonlinear diffusion model to smoothen the image of interest, to remove
noises and at the same time to preserve edges. Soon afterwards the Canny edge detector with
anisotropic surround suppression is applied on the smoothed image to remove textures and obtain
the final edge map. The second method consists of the modification of the Canny detector
where we substituted the smoothing technique used by Canny by another more efficient one,
based on the nonlinear diffusion equation proposed by [Barcelos et al. 2003]. To evaluate the
performance of the proposed methods, several experiments were accomplished in a collection of
natural images and corrupted images with gaussian noise. The obtained results were compared
with the results obtained with the other three detectors: the Canny edge detector [Canny 1986],
the Canny edge detector with anisotropic surround suppression [Grigorescu et al. 2004] and
edge detector proposed in [Papari et al. 2006b]. In all accomplished experiments, we verified
that the proposed edge detectors have the best performance in terms of false edge reduction.
We also verified that the second method outperforms the first. To show the efficiency of the
proposed detectors in real problems, we applied the second proposal in images of skin cancer.
In this case, the goal is to help dermatologists in the clinical diagnosis of skin lesions, since
they have difficulties in finding the lesion edges, mainly when the variation between the lesion
and the skin is smooth. The results showed that the proposed strategy is efficient.
Palavras-chave
Câncer de pele, Detecção de bordas, Equações diferenciais parciais, Métodos variacionais, Remoção de ruídos, Supressão surround, Skin cancer, Edge detection, Partial differential equations, Variational methods, Noise removal, Surround suppression, Processamento de imagens
Citação
PIRES, Vinícius Borges. Utilização de equações diferenciais parciais para eliminação de ruídos e detecção de bordas. 2008. 167 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2008.