La tesi s'ha realitzat gràcies a una de les beques FPI-CAIB de la Conselleria d'Educació i Universitat
Localització: Palma
El passat 11 d'octubre, Pedro Bibiloni Serrano, doctorand del grup SCOPIA va defensar la tesi doctoral amb el títol "Curvilinear Object Detection with Fuzzy Mathematical Morphology for Grayscale and Color Medical Imagery", a la Universitat de les Illes Balears (UIB), dins el Programa de doctorat de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions. La tesi ha estat dirigida pels Drs. Manuel González i Sebastià Massanet, ambdós membres del grup.
La tesi es centra en el desenvolupament de nous algoritmes basats en la morfologia matemàtica borrosa per a la segmentació de la xarxa vascular en imatges de la retina i per l'eliminació de pèls en imatges de lesions dèrmiques.
El tribunal, format pel Dr. João Manuel R. S. Tavares (Universidade do Porto), per la Dra. Edurne Barrenechea (Universitat Pública de Navarra) i pel Dr. Joan Torrens Sastre (Universitat de les Illes Balears) va atorgar la qualificació d'Excel·lent Cum Laude al candidat.
Pedro Bibiloni ha gaudit durant els darrers 4 anys d'una beca FPI-CAIB de la Conselleria d'Educació i Universitat del Govern de les Illes Balears.
La tesi es pot descarregar en el següent enllaç.
S'ha publicat una notícia a la web d'Infosalut sobre la tesi: enllaç
S'ha publicat una notícia al diari de la UIB sobre la tesi: enllaç
Resum de la tesi:
La morfologia matemàtica és un conjunt de tècniques de processament d’imatge en escala de grisos. Es basa en dos operadors, la dilatació i l’erosió, que respectivament engrandeixen i disminueixen els objectes. En aquesta tesi, generalitzem aquests operadors per processar imatges multivariades, introduint així la dilatació suau en color i l’erosió suau en color. Aquests operadors estan dissenyats considerant espais de color genèrics però, al mateix temps, per processar imatges naturals d’acord amb les nocions d’engrandir i disminuir els objectes. A més de preservar els colors, altres propietats teòriques són transferides des de la morfologia matemàtica borrosa. La dilatació i l’erosió suaus en color es poden combinar, tal i com es combinen la dilatació i erosió borroses, per crear operadors amb un comportament complex. S’han dissenyat moltes d’aquestes combinacions per afrontar diverses tasques, que poden ser ara utilitzades amb imatges en color: filtratge de renou, correcció de contrast, segmentació d’objectes o reconeixement de formes, entre altres. En aquesta tesi, també proposem una definició d’objectes curvilinis per unificar l’estat de l’art: molts problemes de processament d’imatge consideren la segmentació d’objectes de forma tubular que es diferencien del fons circumdant. En particular, estudiem aquests problemes per a extreure el seu denominador comú. Sintetitzem aquest estat de l’art mitjançant la categorització tant de les tècniques utilitzades per a segmentar objectes curvilinis com de les característiques d’aquests que es consideren d’interès. A més, dissenyem algoritmes basats en operadors morfològics per segmentar objectes curvilinis. Utilitzem la morfologia matemàtica borrosa per segmentar vasos sanguinis en fotografies del fons de l’ull i la morfologia suau en color per detectar pèls en imatges dermoscòpiques. Totes dues morfologies consideren diferents implementacions d’erosió i dilatació. No obstant això, la dilatació i l’erosió de cada morfologia poden ser combinades de manera similar. Els dos algoritmes presenten uns resultats satisfactoris en comparació amb altres treballs publicats en la literatura científica. Això té diverses implicacions: primer, la morfologia suau en color és una extensió comprensible de la morfologia matemàtica borrosa; segon, constitueix un exemple prometedor del potencial de la morfologia suau en color; i tercer, implica que el denominador comú de les dues tasques és prou ample com per afrontar-les amb eines similars: detectors d’objectes curvilinis.
Fecha del evento: 11/10/2018
Fecha de publicación: Tue Nov 06 16:34:00 CET 2018