Use of component tree for filtering, segmentation and detection of patterns in digital images

Resumo: Uma imagem em níveis de cinza pode ser interpretada como uma superfície topográfica e representada por uma árvore de componentes, baseada na relação de inclusão de regiões conexas, obtida a partir da decomposição por limiares. Medidas sobre platôs, vales ou montanhas deste relevo são úteis na caracterização de objetos de interesse em sistemas de visão computacional. Este trabalho apresenta métodos de filtragem, segmentação e reconhecimento de padrões derivados da exploração de aspectos semânticos oferecidos por essa estrutura hierárquica, construída de maneira concisa e em tempo quase-linear, mesmo com a introdução de uma série de novos atributos geométricos, topológicos e estatísticos. Havendo menos elementos a processar em relação à quantidade de pixels e, sendo possível a alteração da organização dos mesmos por meio de podas e enxertos, essa representação possibilita a implementação de algoritmos rápidos para operadores conexos antiextensivos. Um importante resultado da árvore estendida de atributos é a formulação genérica e determinação eficiente de novos valores de extinção, utilizados como modelo simplificado de seleção de extremos ou marcadores relevantes para reconstrução morfológica ou segmentação por regiões de influência. Propõe-se também um algoritmo unificado para pesquisa de formas conforme a análise adotada para verificação aproximada da disposição espacial de pixels de cada componente na árvoreAbstract: A gray-level image can be interpreted as a topographical surface and represented by a component tree, based on the inclusion relation of connected regions, obtained by threshold decomposition. Measures on plateaus, valleys or mountains of this relief are useful in the characterization of objects of interest in computer vision systems. This work presents filtering, segmentation and pattern recognition methods from the exploration of semantic aspects provide by this hierarchical structure, whose can be constructed in a concise way and in quasi-linear time, even with the addition of a set of new geometric, topological and statistical attributes. How there is less elements to process in relation to the amount of pixels, and being able to change the organization of these through pruning and grafting, this representation allows the implementation of fast algorithms for connected anti-extensive operators. An important result of the extended attribute tree is the generic formulation and efficient determination of new extinction values, used as simplified model of selecting relevant extremes or markers for morphological reconstruction or segmentation by influence regions. A unified algorithm to search shapes is also proposed according the analysis adopted for approximate verification of the spatial layout of pixels of each component in the tre