Ele explica que a área de segmentação de imagens é uma das mais estudadas em ciências de computação quando o assunto é processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Atualmente, existem diversos métodos que possibilitam alterar uma imagem a partir da seleção de algum elemento ali existente que se queira destacar ou excluir. A grande inovação da pesquisa é a nova metodologia para fazer essa seleção, o que pode contribuir para aprimorar a personalização artística de fotografias, a identificação de pessoas e a análise de imagens médicas.
Orientado pelo professor Luis Gustavo Nonato, também do ICMC, o doutorando obteve uma Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e passou o ano de 2013 na Universidade Brown, onde trabalhou com o professor Gabriel Taubin.
Para criar o modelo inovador, os pesquisadores utilizaram uma abordagem matemática, especificamente, as coordenadas de Laplace, que já são usadas para resolver outros problemas computacionais, mas que ainda não tinham sido empregadas na segmentação de imagens. A partir desse novo modelo, eles conseguiram criar uma ferramenta – nesse caso, um programa de computador – capaz de segmentar uma imagem de forma fácil e ágil.
Usando o software criado pelos pesquisadores, é possível informar ao computador que desejamos selecionar — nessa imagem em que aparecem dois monges — apenas o personagem da esquerda, excluindo as demais informações. Nesse caso, primeiramente, é preciso fazer um traço (vermelho) para selecionar a imagem do monge à esquerda e, a seguir, inserir um outro traço envolta da imagem (verde), com o objetivo de informar que desejamos exclui-la do restante da foto. Automaticamente, sem que seja necessário realizar os traços com perfeição, o software reconhece o que precisa ser feito e recorta a figura do monge à esquerda. Para exemplificar, confira as imagens abaixo:
http://www.usp.br/agen/wp-content/uploads/meninos1_marcado.png
http://www.usp.br/agen/wp-content/uploads/meninos1_resultado.png
Como se faz
Os traços realizados pelo usuário dão as pistas para que o software seja capaz de reconhecer automaticamente o que é preciso fazer. É como se fossem sementes lançadas para que a ferramenta possa propagá-las até atingir os limites do objeto, por isso, trata-se de um método chamado tecnicamente de segmentação de imagem baseada em sementes. “Ao fazer o traço vermelho, é como se o usuário dissesse para o sistema: coloca essas informações que estão aparecendo aqui na minha imagem. Já com o risco verde, é dada outra dica: só deve aparecer o que está dentro dessa área”, explica Casaca.
Uma das vantagens do novo método é que ele possibilita o recorte de objetos com alta precisão de ajuste nas bordas. Além disso, nos modelos já utilizados, é muito comum que, ao informar ao software que deseja segmentar uma imagem, o usuário se surpreenda com diferentes resultados, mesmo que sejam inseridas as mesmas informações. Na ferramenta criada pela parceira entre o ICMC e a Universidade Brown, esse problema é quase inteiramente cessado. Segundo Casaca, essa vantagem se deve ao modelo matemático empregado.
Para avaliar a nova ferramenta, os pesquisadores a empregaram em 50 imagens disponibilizadas no banco de dados que é comumente usado para esse tipo de pesquisa, o Grabcut, da Microsoft. Os resultados obtidos foram quantitativamente e qualitativamente comparáveis aos métodos que são considerados atualmente o estado da arte.
Repercussão internacional
O primeiro reconhecimento internacional à pesquisa já aconteceu: o artigo mostrando os resultados do trabalho foi selecionado para integrar a categoria full paper da mais importante conferência internacional sobre o assunto, a Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (IEEE CVPR), que está acontecendo em Columbus, no Estado de Ohio, nos Estados Unidos, até sábado, 28 de junho. De acordo com os pesquisadores, este ano, 1.807 artigos foram inscritos nessa categoria, mas apenas 29,88% estão entre os selecionados.
Para fazer o download do protótipo da primeira versão da ferramenta, acesse o endereço icmc.usp.br/e/3dbef. Há também um vídeo no Youtube mostrando como a ferramenta funciona: icmc.usp.br/e/ddf4e
Ag. USP de Notícias