e Aplicações em Engenharia e Medicina

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Análise de Imagem: Exemplos de Métodos
e Aplicações em Engenharia e Medicina
João Manuel R. S. Tavares
[email protected]
www.fe.up.pt/~tavares
Maio, 2011
Sumário
1. Apresentação
2. Análise Imagem
I.
Introdução
II.
Segmentação
III. Seguimento de Movimento
IV. Emparelhamento, Alinhamento e Simulação
V.
Reconstrução 3D
3. Equipa
4. Eventos & Publicações
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Apresentação
Apresentação
• Prof. Auxiliar no Dep. de Eng. Mecânica (DEMec) da Fac.
de Eng. da Universidade do Porto (FEUP)
• Investigador Sénior e Coordenador de Projecto no Lab. de
Óptica e Mecânica Experimental (LOME) do Instituto de
Eng. Mecânica e Gestão Industrial (INEGI)
• Doutorado e Mestre em Eng. Electrotécnica e de
Computadores (FEUP) (com Tese e Dissertação na área do
Processamento e Análise de Imagem)
• Licenciado em Eng. Mecânica (FEUP)
• Áreas de Investigação: Processamento e Análise de
Imagem (segmentação, seguimento, emparelhamento, alinhamento e
reconstrução 3D), Interfaces Homem/Máquina (visualização de
dados e percepção humana), Desenvolvimento de Produto
(sistemas protótipos biomédicos)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Análise de Imagem
Introdução
• O sistema sensorial de visão tem elevada importância
para grande parte dos seres vivos
– Podendo disponibilizar informações de índole básica, como
verificar a existência ou não de obstáculos, ou complexa, como o
seguimento e a análise de movimento
– Operações comuns: identificação (segmentação), seguimento e
reconhecimento de movimento (seguimento e análise),
correspondência e alinhamento (emparelhamento e
alinhamento), interpolação de formas (simulação), obtenção da
forma/informação 3D (reconstrução 3D)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Introdução
• Os investigadores da área da Análise de Imagem tentam
desenvolver algoritmos computacionais para realizar de
forma automática, ou semi-automática, operações e
tarefas desenvolvidas pelos (complexos) sistemas de
visão dos seres vivos
Imagens
originais
Modelo computacional 3D
voxalizado e poligonizado
Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
João Manuel R. S. Tavares
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Introdução
• Algoritmos de Análise de Imagem são de elevado
interesse para a Sociedade, sendo frequentemente
usados, por exemplo, em:
– Medicina, Biologia
– Ciências naturais, Desporto
– Engenharia, Indústria
• Exemplos de tarefas comuns envolvendo algoritmos de
Análise de Imagem:
– Segmentação, Reconhecimento (2D-4D)
– Seguimento e análise de movimento, incluindo emparelhamento,
alinhamento e simulação (2D-4D)
– Reconstrução 3D
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Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Introdução: Análise de Imagem – Operações e Aplicações
Melhoramento
de imagem
Processamento
de Imagem
Imagem /
imagens
Análise de
movimento
Análise de Imagem /
Visão Computacional
João Manuel R. S. Tavares
Segmentação de imagem /
extracção de características
seguimento
Visão 3D
emparelhamento
Visão por
Computador
alinhamento
simulação
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Introdução
• (Pré-)Processamento de Imagem: suavização de ruído
por difusão anisotrópica
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Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Análise de Imagem:
Segmentação
Segmentação
• Pretende-se identificar de forma automática, ou semiautomática, os objectos (2D/3D) presentes em imagens
estáticas ou em sequências de imagem
• As técnicas mais comuns são baseadas em
emparelhamento de protótipos, modelações
geométricas, estatísticas e físicas, e redes neuronais
• É uma das operações mais usuais em Análise de
Imagem, sendo frequentemente a primeira “grande”
tarefa considerada
• Problemas envolvidos: ruído, baixa resolução, reduzido
contraste, formas não conhecidas, oclusões parciais,
múltiplos objectos presentes, etc.
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de contornos em pedobarografia dinâmica:
método de Otsu, operadores morfológicos
pressão
camada opaca
camada
transparente
lâmpada
luz reflectida
vidro
lâmpada
camada de contacto
+ vidro
espelho
câmara
Imagens originais
Após segmentação
Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179:39-50
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Segmentação
• Análise do dano em materiais: binarização e análise de
regiões
Imagem original
Após segmentação
Região do dano
Medidas obtidas
Marques et al. (2009) Composites Science and Technology 69(14):2376-2382
Albuquerque et al. (2010) Journal of Composite Materials 44(9):1139-1159
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Segmentação
• Medição de dureza de materiais: método de Johannsen
and Bille, crescimento de regiões
Dureza Vickers
Dureza Brinell
Filho et al. (2010) Journal of Testing and Evaluation 38(1):88-94
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Segmentação
• Segmentação de estruturas do ouvido: método de
crescimento de regiões
Region Growing, x=215; y=254
X: 254 Y: 214
Index: 116.7
RGB: 0.459, 0.459, 0.459
Imagem original
Segmentação obtida
(labirinto ósseo)
Barroso et al. (2011) CNME
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Segmentação
• Análise de microestruturas em materiais: rede neuronal
Imagens originais
Após segmentação
Albuquerque et al. (2008) Nondestructive Testing and Evaluation 23(4):273-283
Albuquerque et al. (2009) NDT & E International 42(7):644-651
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Análise das fases secundárias em materiais em imagens
de microscopia electrónica de varrimento: rede neuronal
Imagem original
Imagem segmentada
Albuquerque et al. (2011) Microscopy Research and Technique 74(1):36-46
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Segmentação
• Análise de porosidade de materiais a partir de imagens
de microscopia óptica: rede neuronal
Imagem original e pixels de treino
Imagem segmentada
Albuquerque et al. (2010) Journal of Microscopy 240(1):50-59
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Working
g
Segmentação
• Controlo de um sistema por
linguagem gestual: histogramas de
orientação
Modo de Execução
Aquisição de
imagem de ordem
Conversão para 256
níveis de cinzento
Comparação do histograma
da nova imagem com os
histogramas das imagens de
ordem treinadas
Modo de Aprendizagem
Aquisição de imagens
de ordem (uma a uma)
Conversão para 256
níveis de cinzento
Cálculo e registo
dos histogramas de
orientação de
cada ordem
1
3
2
4
Execução da
ordem
reconhecida
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
1
2
4
3
4
Tavares et al. (2005) International Journal of Advanced Robotic Systems 2(1):39-44
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Segmentação
• Detecção de tumores na mama a partir de imagens de
mamografia: transformada de Hough
Imagem original
Após segmentação
Chagas et al. (2007) VIPimage 2007, 363-368
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Segmentação
• Reconhecimento de objectos em imagens:
emparelhamento de imagem protótipo
fft
fft

Imagem protótipo
Imagem original
ift
max CC
ift 2D CC 
ift 3D CC 
Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de características: protótipos
deformáveis geométricos
Exemplo de um
protótipo deformável
Carvalho & Tavares (2006) CompIMAGE 2006, 129-134
Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, 209-215
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de características faciais:
protótipos deformáveis geométricos
Imagem original e imagens
de campos de energia (força)
Segmentação da íris usando um
protótipo deformável (circulo)
Carvalho & Tavares (2006) CompIMAGE 2006, 129-134
Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, 209-215
João Manuel R. S. Tavares
Segmentação do
olho usando um
protótipo deformável
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Segmentação
• Segmentação de regiões de pele em imagens: modelos
estatísticos
Amostras de pele usadas
para construir o modelo
Função de probablidade
usada
Imagem original e
segmentação obtida
Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005
Carvalho & Tavares (2008) Tékhne VI(9):245-266
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Segmentação
• Segmentação do fundo da cena/objecto em sequências
de imagens: modelos estatísticos
Imagens
originais
Subtracção do
fundo
Detecção do objecto
em movimento
Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS 2008
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Segmentação
• Segmentação do fundo da cena/objecto em sequências
de imagens: modelos estatísticos
Imagens originais
(www.nada.kth.se/cvap/actions)
Subtracção do
fundo
Detecção do objecto
em movimento
Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS 2008
Vasconcelos & Tavares (2011) EUROMECH Colloquium 511
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: modelos de
distribuição pontual (i. e. modelos de forma)
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: modelos
activos de forma
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Segmentação
• Segmentação de mãos e faces em imagens: modelos
activos de forma
Segmentações obtidas (inicial, intermédias e final)
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: modelos
activos de aparência
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Segmentação
• Segmentação de faces em imagens: modelos activos de
aparência
Imagem original e segmentações obtidas (inicial, intermédia e final)
Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3):213-241
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens
de ressonância magnética: modelos activos de forma
Imagem
original +
modelo médio
Segmentação
intermédia I
Segmentação
internmédia II
Segmentação
final
Vasconcelos et al. (2010) Journal of Voice, doi:10.1016/j.jvoice.2010.05.002 (in press)
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Segmentação
• Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens de
ressonância magnética: modelos activos de aparência
Segmentações
intermédias
Segmentação
inicial
Segmentação
final
Segmentações
intermédias
Vasconcelos et al. (2010) Journal of Voice, doi:10.1016/j.jvoice.2010.05.002 (in press)
Vasconcelos et al. (2011) Journal of Engineering in Medicine 225(1):68-76
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: contornos
activos (i.e. snakes)
Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2):209-220
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: contornos
activos (i.e. snakes)
Imagem original e
contorno inicial
Contorno final
Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2):209-220
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: contorno
deformável, FEM, equação de Lagrange
Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
João Manuel R. S. Tavares
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: contorno
deformável, FEM, equação de Lagrange
borracha
k = 200N/m
14s
Imagens originais e contornos iniciais
Contornos finais
Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
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Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens: métodos de
level set
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774
Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2):235-246
João Manuel R. S. Tavares
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39
Segmentação
• Segmentação de objectos em imagens médicas: método
de level set
Imagem original
Segmentação inicial
Segmentação final
Perdigão et al. (2005) Encontro_1_Biomecânica, 81-85
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40
Segmentação
• Segmentação do pavimento pélvico a partir de imagens
de ressonância magnética: método de level set,
conhecimento prévio
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Segmentação
• Segmentação do pavimento pélvico feminino a partir de
imagens de ressonância magnética: método de level set,
conhecimento prévio
Segmentação do pavimento pélvico
Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7):766-774
João Manuel R. S. Tavares
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42
Segmentação
• Segmentação de órgãos da cavidade pélvica feminina a
partir de imagens de ressonância magnética: modelos de
level set, conhecimento prévio
Segmentação em simultâneo de órgãos (bexiga, pavimento pélvico, ânus) da
cavidade pélvica (3 exemplos)
Ma et al. (2011) Computers in Biology and Medicine (submitted)
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Segmentação
• Segmentação da bexiga a partir de imagens de
ressonância magnética: modelos de level set,
conhecimento prévio
Segmentação das paredes internas e externas da bexiga (3 exemplos)
Ma et al. (2011) Annals of Biomedical Engineering, DOI: 10.1007/s10439-011-0324-3 (in press)
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44
Segmentação
• Nova plataforma para segmentação de imagens
médicas (VC++, OpenCV, ITK)
Interface da plataforma
Ma et al. (2008) CMBBE 2008
Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2):235-246
João Manuel R. S. Tavares
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45
Segmentação
• Segmentação de órgãos da cavidade pélvica da mulher
a partir de imagens de ressonância magnética: nova
plataforma
Crescimento de regiões
Watershed
Contorno activo geodesico
Método de Malladi
Level-set framework
Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2):235-246
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
46
Análise de Imagem:
Seguimento
Seguimento
• Pretende-se seguir o movimento e/ou a deformação de
objectos em sequências de imagem (2D/3D)
• Nesta área, destacam-se as técnicas baseadas em fluxo
óptico, emparelhamento de blocos e em métodos
estocásticos
• Usualmente, envolve a estimativa do movimento
envolvido, a gestão das entidades seguidas, a análise
do movimento seguido bem como a sua quantificação
• Problemas envolvidos: movimento não rígido, distorção
geométrica, condições de iluminação variáveis,
oclusão, ruído, múltiplas estruturas, etc.
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
48
Seguimento
• Análise da propagação de fendas em materiais:
detecção da fenda em cada imagem por fluxo óptico
Setup experimental
Detecção da propagação de uma fenda ao
longo de uma sequencia de imagens
Richter-Trummer (2009) ESMC2009, 223-224
Richter-Trummer (2011) Materialwissenschaft und Werkstofftechnik 42(5):452-459
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
49
Seguimento
• Plataforma desenvolvida para
seguimento de entidades (pontos
/ rectas) em sequências de
imagem: filtro de Kalman ou
filtro Unscented Kalman,
optimização, distância de
Mahalanobis, modelo de
gestão
Pinho et al. (2007) Int. Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92
Pinho & Tavares (2009) VipIMAGE 2009, 299-304
Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering &
Sciences 46(1):51-75
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
50
Seguimento
• Seguimento de marcas em análise da marcha: filtro de
Kalman, distância de Mahalanobis, optimização, modelo
de gestão
(5 frames)
Previsão
Incerteza
Medição Correspondência Resultado
Pinho et al. (2005) ICCB 2005, 915-926
Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 46(1):51-75
João Manuel R. S. Tavares
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51
Seguimento
• Análise da marcha com detecção de
eventos: filtro de Kalman, distância
de Mahalanobis, optimização
Sousa et al. (2007) ISHF2007, 331-340
Sousa et al. (2007) ICCB2007, 291-296
João Manuel R. S. Tavares
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52
Seguimento
• Seguimento de ratos em sequências longas de imagem:
filtro de Kalman, distância de Mahalanobis,
optimização, modelo de gestão
(547 frames)
Pinho et al. (2005) LSCCS, Vol. 4A:463-466
Pinho et al. (2007) International Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92
João Manuel R. S. Tavares
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53
Seguimento
• Seguimento de ratos numa sequência de imagem real:
filtro de Kalman (KF) e filtro Unscented Kalman (UKF)
#15
#16
#17
KF
+ previsão
x medição
x correcção
UKF
(22 frames)
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54
Seguimento
• Seguimento de ratos numa sequência de imagem real:
filtro de Kalman (KF) e filtro Unscented Kalman (UKF) –
cont.
Resultados do filtro de
Kalman
João Manuel R. S. Tavares
Resultados do filtro Unscented
Kalman
(22 frames)
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
55
Seguimento
• Seguimento de ratos numa sequência de imagem real:
filtro de Kalman (KF) e filtro Unscented Kalman (UKF) –
cont.
(22 frames)
Erro de seguimento (previsão/estado real)
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Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Análise de Imagem:
Emparelhamento, Alinhamento
e Simulação –
Análise de Objectos
Análise de Objectos
• Emparelhamento
– É uma das tarefas mais usuais em Análise de Imagem, por
exemplo, para alinhar estruturas, reconhecer estruturas, obter
informação 3D, analisar movimento, etc.
– Geralmente é conseguido através da consideração de
características invariantes, como a curvatura, ou de
deslocamentos (assinaturas) em espaços globais/próprios,
como no espaço modal ou de Fourier
– Problemas envolvidos: oclusão, deformações não rígidas,
variações elevadas de forma, etc.
João Manuel R. S. Tavares
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58
Análise de Objectos
• Alinhamento
– É uma tarefa habitualmente necessária para comparar objectos
representados em imagens adquiridas em instantes de tempo
distintos ou segundo diferentes condições/técnicas
– O alinhamento é essencial, por exemplo, em medicina para
analisar a evolução de patologias a partir de imagens
– Geralmente é conseguido através da consideração de
características invariantes, como pontos de curvatura máxima,
emparelhamento e estimativa da transformação envolvida
– Problemas envolvidos: características não determinadas
facilmente, deformações não rígidas, variações elevadas de
forma, etc.
João Manuel R. S. Tavares
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Análise de Objectos
• Simulação
– É uma tarefa muito usada em Computação Gráfica (morphing)
mas também muito útil em Análise de Imagem, por exemplo, para
estimar a deformação existente entre dois objectos distintos
ou entre dois instantes de um mesmo objecto, estimar as
transições entre duas formas adquiridas com espaçamento
temporal elevado, etc.
– Geralmente é conseguida através da consideração de
transformações geométricas
– No entanto, quando se deve considerar o comportamento físico
dos objectos envolvidos, devem ser usadas metodologias e
modelações físicas (por exemplo, usando FEM)
• Dificuldades comuns são relativas à estimativas das forças
envolvidas e das propriedades adoptadas para os materiais
• Fase de emparelhamento dos objectos torna-se crucial
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
60
Emparelhamento
• Emparelhamento de contornos em imagens: modelação
física/geométrica, análise modal, optimização
Bastos & Tavares (2006) Inverse Problems in Science and Engineering 14(5):529-541
Tavares & Bastos (2010) Progress in Computer Vision and Image Analysis, 339-368
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
61
Emparelhamento
• Emparelhamento de contornos em pedobarografia
dinâmica: FEM, análise modal, optimização
pressão
camada opaca
camada
transparente
lâmpada
luz reflectida
vidro
lâmpada
camada de contacto
+ vidro
espelho
câmara
Imagens originais
Contornos
emparelhados
Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179:39-50
Tavares & Bastos (2010) Progress in Computer Vision and Image Analysis, 339-368
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Emparelhamento
• Emparelhamento de contornos e superfícies em
pedobarografia dinâmica: FEM, análise modal,
optimização
Emparelhamento de
dois contornos
Emparelhamento entre iso-contornos (2 vistas)
Imagem de
pedobarografia
dinâmica
Emparelhamento entre duas superfícies de intensidade (pressão) (2 vistas)
Tavares & Bastos (2005) Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 5(3):1-20
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
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Emparelhamento
• Emparelhamento de contornos e superfícies em
pedobarografia dinâmica: FEM, análise modal,
optimização
Emparelhamentos obtidos
entre iso-contornos
Emparelhamentos obtidos
entre superfícies
Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179:39-50
Tavares & Bastos (2005) Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis 5(3):1-20
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
64
Alinhamento
• Alinhamento de contornos em imagens: modelação
geométrica/física, optimização, programação dinâmica
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
65
Alinhamento
• Alinhamento de contornos em imagens: modelação
geométrica, optimização, programação dinâmica
Imagens originais e
contornos extraidos
Contornos
emparelhados antes
do alinhamento
Contornos após
alinhamento
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11
Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
66
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de pedobarografia: modelação
geométrica, optimização, programação dinâmica
Imagens originais e contornos
extraídos
Contornos emparelhados e imagens
antes e após alinhamento
Oliveira et al. (2009) Journal of Biomechanics 42(15):2620-2623
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
67
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de pedobarografia:
transformada de Fourier
Imagens originais
Imagens antes e após
alinhamento
Oliveira et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(6):731-740
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
68
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de pedobarografia: método
híbrido: Alinhamento de Contornos ou Alinhamento
baseado na transformada de Fourier + Optimização de
semelhança
– MSE/MI/XOR
Oliveira & Tavares 2011 Medical & Biological
Engineering & Computing 49(3):313-323
João Manuel R. S. Tavares
Imagens originais
Imagens antes e após
alinhamento
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
69
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de pedobarografia para
identificação (esq. / direito), extracção de medidas e
índices
Oliveira et al. 2011 Computer Methods in
Biomechanics and Biomedical Engineering,
DOI: 10.1080/10255842.2011.581239 (in
press)
João Manuel R. S. Tavares
Imagens originais, após normalização,
contornos e áreas identificadas
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
70
Alinhamento
• Alinhamento de sequências de imagem de
pedobarografia dinâmica: alinhamento espacial e
temporal
Oliveira et al. 2011 Medical &
Biological Engineering &
Computing, DOI: 10.1007/s11517011-0771-x (in press)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
71
Alinhamento
• Alinhamento de sequências de imagem de
pedobarografia dinâmica: alinhamento espacial e
temporal
Sequências originais
antes do alinhamento
Sequências de
imagem originais
camada de contacto
+ vidro
espelho
câmara
Sequências após
alinhamento
Sequências préprocessadas
Oliveira et al. 2011 Medical &
Biological Engineering &
Computing, DOI: 10.1007/s11517011-0771-x (in press)
João Manuel R. S. Tavares
72
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
72
Alinhamento
• Alinhamento de sequências de imagem de
pedobarografia dinâmica: alinhamento espacial e
temporal
Sequências originais
antes do alinhamento
Sequências de
imagem originais
Sequências após
alinhamento
Sequências préprocessadas
Oliveira et al. 2011 Medical &
Biological Engineering &
Computing, DOI: 10.1007/s11517011-0771-x (in press)
João Manuel R. S. Tavares
73
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
73
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
alinhamento de contornos
Extracção do contorno
Suavização
Binarização
Extracção
do
contorno
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
74
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
alinhamento de contornos - cont.
Imagens
a alinhar
Contornos antes/após
emparelhamento
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11
Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
75
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
alinhamento de contornos - cont.
Soma
Imagem
originais
Imagens
Alinhadas
Soma
Oliveira & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 31(11):1-11
Oliveira & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 43(1):91-110
João Manuel R. S. Tavares
Diferença
76
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
76
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
maximização directa da correlação cruzada
Soma
Imagem originais
(RM - proton density)
Imagens
Alinhadas
Oliveira et al. (2010) Computer Methods in
Biomechanics and Biomedical
Engineering 13(6):731-740
João Manuel R. S. Tavares
Soma
77
Diferença
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
77
Alinhamento
• Alinhamento de imagens de uma mesma modalidade:
optimização pelo Método de Powell de medida de
semelhança (MSE)
Soma
Imagem
originais (RX)
Imagens
Alinhadas
Oliveira et al. 2011 Medical &
Biological Engineering &
Computing 49(3):313-323
João Manuel R. S. Tavares
Soma
78
Diferença
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
78
Alinhamento
• Alinhamento intermodal (CT/RM): optimização pelo
Método de Powell de medida de semelhança (MI)
CT
RM
CT+RM
Imagem
originais
Imagens
Alinhadas
Oliveira et al. 2011 Medical &
Biological Engineering &
Computing 49(3):313-323
João Manuel R. S. Tavares
CT+RM
Diferença
79 CT+RM
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
79
Simulação
• Simulação (morphing) física de contornos em imagens:
FEM, análise modal, optimização, eq. de Lagrange
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
80
Simulação
• Simulação de contornos em imagens: FEM, análise
modal, optimização,
equação de Lagrange
Emparelhamento
obtido
Deformações
simuladas
Imagens originais
Tavares & Pinho (2005) Journal of Computer Science 4(1):9-18
Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
81
Simulação
• Simulação de contornos em imagens: FEM, análise
modal, optimização, equação de Lagrange
Imagens originais
Emparelhamentos
obtidos
Deformações
simuladas
Emparelhamentos
obtidos
Deformações
simuladas
Tavares & Pinho (2005) Journal of Computer Science 4(1):9-18
Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
82
Análise de Imagem:
Reconstrução 3D
Reconstrução 3D
• Pretende-se obter a forma 3D de objectos ou a
informação 3D de cenas a partir de imagens 2D
• Nesta área, destacam-se: 1) formas exteriores: técnicas
activas (com projecção de energia ou movimento relativo),
passivas (sem projecção de energia ou movimento relativo)
e de escavação espacial; 2) formas interiores:
segmentação 2D (i.e. contornos) e interpolação, e
segmentação 3D
• Usualmente, envolve tarefas de calibração,
segmentação, emparelhamento, triangulação e
interpolação
• Problemas envolvidos: distorção geométrica, iluminação
variável, oclusão, ruído, formas complexas, etc.
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
84
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de objectos a partir de slices:
segmentação 2D, Delaunay, marching cubes
Perdigão et al. (2005) CMNI 2005
Pimenta et al. (2006) CompIMAGE 2006, 343-348
Alexandre et al. (2007) VipIMAGE 2007, 359-362
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
85
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de órgãos a partir de imagens
médicas: segmentação 2D, Delaunay, marching cubes
Segmentação realizada num
slice e reconstrução 3D obtida
Perdigão et al. (2005) CMNI 2005
João Manuel R. S. Tavares
Orgãos do braço reconstruidos 3D
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
86
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de órgãos da cavidade pélvica
feminina partir de imagens de ressonância magnética:
segmentação 2D, loft, suavização
slices
Segmentação 2D
realizada num slice
Pavimento pélvico
reconstruído 3D
Órgãos da cavidade
pélvica reconstruídos 3D
Pimenta et al. (2006) CompIMAGE 2006, 343-348
Alexandre et al. (2007) VipIMAGE 2007, 359-362
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
87
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de cenas a partir de sequências de
imagem: visão estéreo densa
Azevedo et al. (2006) VISAPP 2006, 383-388
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
88
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de uma cena a partir de par de
imagens: visão estéreo densa
Par de imagens original
Mapa de disparidade
obtido
Azevedo et al. (2006) VISAPP 2006, 383-388
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
89
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de objectos a partir de sequências de
imagem: escavação espacial
Azevedo et al. (2008) Advances in Computational Vision and Medical Image Processing: Methods and
Applications, 117-136
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
90
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de objectos a partir de sequências de
imagem: escavação espacial
Imagens originais
Modelo computacional 3D obtido
voxalizado e poligonizado
Azevedo et al. (2008) Advances in Computational Vision and Medical Image Processing: Methods and
Applications, 117-136
Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
91
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D de objectos a partir de sequências de
imagem: escavação espacial
Imagens originais
Modelo computacional 3D obtido
voxalizado e poligonizado
Azevedo et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(3):359-369
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
92
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D da coluna a partir de duas
radiografias 2D e usando um modelo deformável
Interface desenvolvida
Modelo ajustado (duas vistas) e
reconstrução obtida
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138
Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics, DOI: 10.1016/j.medengphy.2011.03.007 (in press)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
93
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D a partir de radiografias 2D: calibração
Calibração de um sistema
de Raio-X
Método
desenvolvido
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138
Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics, DOI: 10.1016/j.medengphy.2011.03.007 (in press)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
94
Reconstrução 3D
• Reconstrução 3D a partir de radiografias 2D: calibração
Estimativa da distância entre a
fonte de Raio-X e a mesa
Duas radiografias de uma coluna seca usada para
validar a calibração e reconstrução 3D obtida
Moura et al. (2010) Computer Modeling in Engineering & Sciences 60(2):115-138
Moura et al. (2011) Medical Engineering & Physics, DOI: 10.1016/j.medengphy.2011.03.007 (in press)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
95
Análise de Imagem:
Sumário
Sumário
• A área da Análise de Imagem é complexa e exigente, mas
de elevado interesse em muitos domínios
• Vários desafios existem, como, por exemplo, condições
de aquisição difíceis, oclusão, formas e topologias
complexas, movimentos complicados
• Trabalho considerável já foi desenvolvido, mas existem
ainda muitos desafios importantes e difíceis a resolver
• Métodos e metodologias de outras áreas do
conhecimento, como da Matemática, Mecânica
Computacional, Medicina e Biologia, podem contribuir para
a resolução de tais desafios
• Para tal, Colaborações são Necessárias e Bem-vindas
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
97
Equipa
Equipa (Análise de Imagem)
• Estudantes de Doutoramento (13):
– Concluído: Daniel Moura
– Em curso: Raquel Pinho, Patrícia Gonçalves, Maria Vasconcelos,
Ilda Reis, Teresa Azevedo, Zhen Ma, Elza Chagas, Francisco
Oliveira, António Gomes, João Nunes, Alex Araújo, Sandra Rua
• Estudantes de Mestrado (17):
– Em curso: Elisa Barroso, Ana Jesus, Jorge Pereira, Carolina
Tabuas, Gabriela Queiros, Célia Cruz, Priscila Alves, Diana Cidre
– Concluídos: Frederico Jacob, Daniela Sousa, Francisco Oliveira,
Teresa Azevedo, Maria Vasconcelos, Raquel Pinho, Luísa Bastos,
Cândida Coelho, Jorge Gonçalves
• Estudantes de pré-Graduação (2)
– Concluídos: Ricardo Ferreira, Soraia Pimenta
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
99
Eventos & Publicações
Webpage (www.fe.up.pt/~tavares)
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
101
Agradecimentos
• Os trabalhos apresentados têm vindo a ser realizados
parcialmente com o apoio da Fundação para a Ciência e a
Tecnologia (FCT) em Portugal, nomeadamente, através
dos projectos:
–
–
–
–
–
–
–
–
PTDC/SAU-BEB/102547/2008
PTDC/SAU-BEB/104992/2008
PTDC/EEA-CRO/103320/2008
UTAustin/CA/0047/2008
UTAustin/MAT/0009/2008
PDTC/EME-PME/81229/2006
PDTC/SAU-BEB/71459/2006
POSC/EEA-SRI/55386/2004
João Manuel R. S. Tavares
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e Aplicações em Engenharia e Medicina
102
Análise de Imagem: Exemplos de Métodos e
Aplicações em Engenharia e Medicina
João Manuel R. S. Tavares
[email protected]
www.fe.up.pt/~tavares
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