Thesis /

ROMDOC-THESIS-2017-1044

Clasificarea în imagini digitale

Georgescu, Octavian-Florian
2012-10-17

Abstract: Abstractul tezei de doctorat “Clasificarea în Imagini Digitale” Contribuţii teoretice: în primul capitol încadrăm problema clasificării (în imagini digitale) într-o taxonomie unitară, pe “domenii”: “Spaţial” (sau “Temporal”), “Probabilistic”, “Frecvenţă” şi “Fuzzy” (sau “Posibilistic”). În al doilea capitol, în secţiunea II.1.5., “Relaţii fundamentale în jurul conceptului de corelare, între principalele domenii de reprezentare a semnalelor”, propunem o sinteză abstractă originală, în jurul conceptului matematic de produs intern, a problemei clasificării, problemă care poate fi văzută ca una de corelare sau de descompunere. Ne referim apoi la clase separabile într-un anumit grad, clasa corespunzând unei “partiţii fuzzy”. Atragem atenţia asupra necesităţii abordării probabilistice şi fuzzy a multor probleme de clasificare nedeterminate. În literatura de specialitate “partiţiile fuzzy” au diverse înţelesuri. Plecăm de la aşa-numitele partiţii / clase fuzzy, care se pot suprapune, putând fi proiectate ca seturi fuzzy ( [Shakhatreh & Hayajneh 2010] ), pentru a propune un termen care ni se pare mai lucrativ decât acela de partiţie fuzzy, granulă ş.a.: PROTOTIPUL (vezi secţiunea: II.2.5. Clasa fuzzy = PROTOTIPUL), clasa fuzzy construită în jurul unui “sâmbure”, conform unei distribuţii de posibilitate”. În al treilea capitol evidenţiem calitatea domeniului fuzzy de a se preta procesării multi-canal – în cazul contribuţiilor noastre practice, clasificării în imagini color. Contribuţiile practice, cuprinse în capitolul IV, le folosesc pe cele teoretice şi se referă la clasificarea bazată pe pixeli. Ele sunt: * Transformări între spaţii de culoare - folosind interpolarea linară după logaritmare şi tabele de căutare, se proiectează şi implementează o metodă performantă de trecere dintr-un spaţiu de culoare în altul. * Definirea formei spaţiului unei probleme de recunoaştere nedeterminate – proiectăm şi implementăm o metaheuristică adaptivă şi dinamică de împachetare a acestui „locus” în componente conexe şi convexe pentru a rula un algoritm “run-length”. Informaţia de probabilitate permite abordări probabilistice / fuzzy. * Reducerea fals pozitivelor prin folosirea subclasării şi a marcajelor – proiectăm o metaheuristică robustă de creştere a selectivităţii unei metode de clasificare. Alegând un spaţiu de culoare cu cromaticitate uniformă, se implementează cu rezultate promiţătoare o subclasare. The Abstract of the “Digital Image Classification” PhD Thesis Theoretical contributions: in the first chapter we delimitate the classification problem (in digital images) in an unitary taxonomy, per “domains”: “Spatial” (or Temporal), “Probabilistic”, “Frequency” and “Fuzzy” (or “Possibilistic”). In the second chapter, section II.1.5. “Fundamental relations around the concept of correlation, between the principal domains of signals’ representation”, we propose an abstract and original synthesis around the mathematic concept of inner product, regarding the classification problem, problem which could be seen as one of decorrelation or decomposition. Next, we refer to separability in a certain grade, the class corresponding to a “fuzzy partition”. We point out the necessity of probabilistic and fuzzy approach for many indeterminate classification problems. In the trade literature “fuzzy partitions” have diverse meanings. From the overlapping partitions / fuzzy classes or sets ([Shakhatreh & Hayajneh 2010]), we propose a more pragmatic term (comparing with terms like “fuzzy partition”, granules etc): the PROTOTYPE (section: II.2.5. The fuzzy class = the PROTOTYPE), the fuzzy class built around a kernel, conform to a possibility distribution”. In the third chapter we point out the property of the fuzzy domain to process the multi-channel information – in the case of our practical contributions, to classification color images. The technological contributions, taking advantages from theoretical ones and refer to pixel-based classification and are presented in chapter IV: • Conversions between color spaces – using the linear interpolation after logarithmation and lookup tables, we design and implement a performant method to pass from one color space to another. • Defining the space form for an indeterminate recognition problem – we design and implement an adaptive and dynamic metaheuristic to package this „locus” in connex and convex components, in order to run a “run-length”algorithm. The probability information permits probabilistic / fuzzy approaches. • Reducing the fals positives by marking and overclassifying – we design a robust metaheuristic in order to increase the selectiveness of a classification method. Choosing a color space with uniform chromaticity, we implement with promising results a subclassification.

Keyword(s): Prelucrarea imaginii -- Tehnici digitale -- Teză de doctorat ; Imagine digitală -- Tehnici de clasificare -- Teză de doctorat
OPAC: See record in BC-UPB Web OPAC
Full Text: see files

Similar records

 

People who viewed this page also viewed:

(245)  Optimizarea conceptuală şi operaţională a instalaţiilor chimice multiscop - Voinescu, Sorin - ROMDOC-BC_UPB-THESIS-2003-000000054 (240)  Managementul congestiilor în sistemele electroenergetice în prezenţa surselor regenerabile - Boambă, Claudia-Elena - ROMDOC-THESIS-2021-2325 (237)  Tehnologiile informării şi comunicării : suport de curs - Curta, Olimpia - ROMDOC-BOOK-2007-005 (236)  Cercetări teoretice şi experimentale privind fenomenul de revenire elastică la ambutisarea pieselor cilindrice - Axinte, Maria Crina - ROMDOC-BC_UPB-THESIS-2006-000001628 (235)  Cercetări privind dezvoltarea de interfeţe utilizator virtuale pentru aplicaţii de teleoperare în robotică - Popa, Stelian - ROMDOC-THESIS-2021-2322

 

Rate this document:

Be the first to review this document.

Discuss this document:

Start a discussion about any aspect of this document.