dc.contributor.advisor | Welfer, Daniel | |
dc.creator | Real, Lucas Saibt | |
dc.date.accessioned | 2022-06-14T14:36:42Z | |
dc.date.available | 2022-06-14T14:36:42Z | |
dc.date.issued | 2016-12-14 | |
dc.date.submitted | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24789 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa
Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2016. | por |
dc.description.abstract | This work compares some preprocessing methods that perform contrast enhancement
on color eye fundus images. Retinal images usually contain illumination artifacts that are occasioned during the acquisition process. One way to get a better contrast and sharpness is the
preprocessing methods application. Also, these methods reduce the noise present in eye fundus images. Preprocessing methods aim to enhance structures optic disc and injuries exsudatos
on the images. After methods application, using comparision strategies we determine the best
preprocessing algorith for an image group with similar characteristics. Three preprocessing
methods were chosen: FAS (Sequential Alterante Filters), CLAHE (Contrast Limited Adaptive
Histogram Equalization) and the Morphological Filter denominated TOPHAT. The experimental results based on 30 imagens from DIARETDB1 eye fundus images database. The results
analysis and comparison aim to find the most effective preprocessing method to eliminate unwanted artifacts and lighting errors in retinal images. To validate the preprocessing methods
we used two metrics: sensitivity and specificity. Our experimental results demonstrated that
the best preprocessing method in face of the images characterists variety is TOPHAT. The best
execution with TOPHAT used structuring element on 40 with 84% of sensitivity and 74% of
specificity | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Pré-processamento | por |
dc.subject | Imagens de fundo do olho | por |
dc.subject | Morfologia matemática | por |
dc.title | Métodos de pré-processamento para a correção da iluminação irregular em imagens de fundo do olho | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.description.resumo | Este trabalho tem por objetivo comparar métodos de pré-processamento para melhorar
o contraste das imagens de fundo do olho. Estas imagens podem apresentar inúmeras irregularidades de iluminação ocasionadas no decorrer do seu processo de aquisição. A aplicação
dos métodos de pré-processamento visa promover um melhor contraste e por consequência a
nitidez, além de reduzir o ruído presente nas imagens de fundo do olho. Os métodos visam realçar as estruturas e lesões, mais precisamente para o realce do disco óptico e de lesões do tipo
exsudatos e compará-los de forma a eleger o algoritmo mais adequado para o realce desejado.
Os algoritmos de pré-processamento de imagens de fundo do olho selecionados foram: FAS
(Filtros Alternados Sequenciais), CLAHE (Contrast limited adaptive histogram equalization) e
o filtro morfológico denominado TOPHAT. Os resultados dos métodos foram comparados com
30 imagens de fundo do olho do banco de dados DIARETDB1. A comparação implementada
visa encontrar o método mais eficiente na amenização dos artefatos indesejados e erros de iluminação presentes nas imagens da retina. Para realizar a validação dos métodos serão utilizadas
duas equações: sensitividade e especificidade. O método de pré-processamento que melhor se
comportou diante das variedades de características nas imagens de fundo do olho, foi o método
oriundo da morfologia matemática TOPHAT com elemento estruturante de tamanho 40 com
sensitividade de 84% e especificidade 77%. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |