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Metadados

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador43zX63cXQZ5aVxUa/amcPJ
Repositórioime.usp.br/hirata/1997/09.02.16.38
Última Atualização2016:01.14.15.32.04 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/banon/2001/02.23.19.30.12
Última Atualização dos Metadados2024:03.23.15.31.16 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoHirataJr:1997:SeImMo
TítuloSegmentação de Imagens por Morfologia Matemática
Título AlternativoImage segmentation by Mathematical Morphology
Título CurtoSegmentação por MM
Ano1997
Data1997-03
Data de Acesso30 abr. 2024
Tipo da TeseMasters Thesis
Tipo SecundárioTAE
Número de Arquivos1
Tamanho1887 KiB
2. Contextualização
AutorHirata Junior, Roberto
UniversidadeInstituto de Matemática e Estatística - USP
CidadeSão Paulo
Histórico (UTC)2016-01-14 15:28:33 :: administrator -> banon ::
2016-01-14 15:32:05 :: banon -> administrator :: 1997
2016-01-14 15:42:16 :: administrator -> banon :: 1997
2016-01-14 16:21:37 :: banon -> administrator :: 1997
2016-01-14 16:23:18 :: administrator -> banon :: 1997
2016-01-14 16:23:34 :: banon -> administrator :: 1997
2016-01-14 17:07:12 :: administrator -> banon :: 1997
2016-01-14 17:24:06 :: banon -> administrator :: 1997
2020-07-11 22:42:09 :: administrator -> bibdigital :: 1997
2020-07-11 22:42:19 :: bibdigital -> administrator :: 1997
2024-03-23 15:31:16 :: administrator -> :: 1997
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-Chavemathematical morphology
image segmentation
image analysis
fast algorithms
ResumoThis work shows what segmentation is and how to segment an image using Mathematical Morphology (\MM). It begins by introducing the subject segmentation by the classical approach and then by the morphological one. A short introduction to \MM is given and then two morphological approaches are given for segmentation: an heuristic and a non-heuristic one. The equivalence between the classical and the morphological approaches is shown and several illustrative examples of the morphological approach are given. The work also shows some important fast algorithms which simulate some of the operators used in the segmentations and how to use them to segment images. Finally it shows how to use the ideas behind the fast algorithms to implement efficiently the elementary operations and operators of \MM so other complex operators can be implemented more efficiently than before. Some experimental results are shown to verify this assumption.
ÁreaCOMP
ArranjoMM > Segmentação por MM
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
tese.ps.gz 14/01/2016 15:24 2.0 MiB
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/43zX63cXQZ5aVxUa/amcPJ
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/43zX63cXQZ5aVxUa/amcPJ
Idiomapt
Arquivo Alvovfinal.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
Visibilidadeshown
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores83LX3pFwXQZeBBx/cpksS
8JMKD3MGPCW/4AUUH9L
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2024/03.23.15.30 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
NotasThis work has been supported by ProTeM-CC/CNPq through the AnIMoMat project, contract 680067/94-9.
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber committee copyholder copyright course creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition number numberofpages orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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