Pesquisadores desenvolvem técnica inovadora de segmentação de imagem digital

Software experimental utiliza matemática para auxiliar na identificação e separação de partes de uma imagem digitalizada, como fotografias e exames médicos

Diego Freire | Agência FAPESP – Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos (SP), e da Universidade Brown, em Rhode Island, nos Estados Unidos, desenvolveram uma ferramenta computacional que utiliza técnicas inovadoras de segmentação de imagem para facilitar a tarefa de modificar uma imagem digital a partir da seleção de algum elemento ali existente que se queira destacar ou excluir.

A segmentação de imagens é um campo das ciências de computação dedicado ao processamento de imagens digitais e ao reconhecimento de padrões. A inovação está na incorporação das coordenadas de Laplace, um operador matemático utilizado para estudar fenômenos em diversas áreas da ciência, como astronomia, mecânica dos fluidos e computação gráfica.

A partir da combinação dessas coordenadas os pesquisadores desenvolveram um protótipo de um programa de computador capaz de segmentar uma imagem de forma fácil e ágil, sem a necessidade de conhecimentos de design gráfico, bastando que o usuário faça pequenas marcações dentro e em torno da parte que gostaria de destacar ou remover.

O trabalho foi desenvolvido no âmbito da pesquisa Geração de malhas a partir de imagens via segmentação topológica, conduzida por Wallace Correa de Oliveira Casaca com bolsa de doutorado da FAPESP e orientação de Luis Gustavo Nonato, do ICMC. Casaca contou ainda com a colaboração de Gabriel Taubin, da Universidade Brown, onde ficou por um ano com Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE), também concedida pela FAPESP.

“Para processar determinado elemento de uma imagem é preciso que o software saiba exatamente onde começa e termina esse elemento. As coordenadas de Laplace propagam a informação que o usuário riscou dentro e em torno desse elemento até que ela atinja exatamente o limite entre o objeto de interesse e outros elementos da imagem, garantindo a precisão do recorte”, explicou Nonato.

A ferramenta teria múltiplas aplicações, como o recorte de fotografias para fins pessoais ou artísticos e o realce de determinadas áreas de imagens médicas para a identificação de tumores e outros corpos estranhos.

Um artigo apresentando os resultados do trabalho no âmbito de segmentação de imagens foi selecionado para a Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), realizada pelo Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) em Ohio, nos Estados Unidos, em junho. Outro trabalho, que combina a estratégia de segmentação com técnicas para restaurar fotografias, foi aceito pela IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), que será realizada em Quebec, no Canadá, em setembro.

Como faz

Usando o software criado pelos pesquisadores, é possível informar ao computador quais elementos se deseja alterar, preservando os demais. Com traços em cores diferentes, sem se preocupar com a precisão do contorno, o usuário seleciona o que sai e o que fica na composição, fornecendo minimamente as informações de que o sistema necessita para, automaticamente, reconhecer o que precisa ser feito e recortar a figura.

“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. A ideia é representar a imagem digital por meio de variáveis matemáticas e, então, aplicar modelos matemáticos específicos que visam segmentar, cortar a imagem em pedaços de fácil identificação por parte de um observador humano”, explicou Casaca.

O método pelo qual o computador reconhece o que precisa ser feito a partir das “dicas” do usuário é chamado de segmentação de imagem baseada em sementes.

“É como se fossem sementes lançadas para que a ferramenta possa propagá-las até atingir os limites do objeto. Uma das vantagens desse novo método é que, diferentemente de outras técnicas, ele possibilita o recorte de objetos com alta precisão de ajuste nas bordas. Outros softwares que automatizam o processo acabam levando a resultados diferentes ainda que sejam feitas as mesmas marcações, eliminando partes que não deveriam ser eliminadas porque elas se fundem com outros elementos da imagem”, comparou.

Para avaliar a nova ferramenta, os pesquisadores a empregaram em 50 imagens disponibilizadas em um banco de dados comumente utilizado nesse tipo de pesquisa, o Grabcut, da Microsoft. De acordo com Casaca, os resultados obtidos foram quantitativamente e qualitativamente comparáveis aos métodos que são considerados atualmente o estado da arte.

“Após adaptar a teoria relacionada às coordenadas de Laplace para a tarefa de segmentação de imagens, desenvolvemos uma série de avaliações numéricas e experimentais para averiguar seu grau de eficiência quando comparada a técnicas tradicionais já consolidadas na área. A ferramenta produzida emprega todas as vantagens dessa teoria, como a alta aderência nos contornos de objetos, o baixo custo computacional e a praticidade de utilização, entre outras, para processar o resultado final da segmentação”, disse Casaca.

O pesquisador trabalha agora no projeto de pós-doutorado Segmentação interativa de imagens digitais e rearranjo de layouts visuais via minimização de funcionais de energia em grafos, também com apoio da FAPESP, e pretende desenvolver uma versão do software para smartphones, ampliando as aplicações da ferramenta.

O protótipo da primeira versão do segmentador está disponível para download gratuito em icmc.usp.br/e/3dbef. Foi disponibilizado também um vídeo explicativo em icmc.usp.br/e/ddf4e.