| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Espinoza, Bruno Luiggi Macchiavello | - |
| dc.contributor.author | Lenza, Tiago Pigatto | - |
| dc.identifier.citation | LENZA, Tiago Pigatto. Um algoritmo direcionado a bordas que utiliza segmentação para interpolação de imagens digitais. 2017. 42 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. | pt_BR |
| dc.description.abstract | A área de interpolação de imagens digitais cresce constantemente e existem diversos trabalhos na literatura sobre o tema. Contudo, por melhor que sejam, esses sempre possuem alguma limitação ou podem ser melhorados. Neste trabalho, temos o foco de utilizar a segmentação para criar um novo método de interpolação, visando melhoramentos nas métricas numéricas, na parte visual e no desempenho, sempre tentando preservar as bordas da imagem original. São utilizados como base três algoritmos que tem o foco na interpolação de imagens com preservação de bordas: o Locally Adaptive Non-Linear Interpolation (LAI), o True Edge-Directed Interpolation (TEDI) e o Locally Adaptive True Edge-Directed Interpolation (LATEDI), que mistura um pouco dos conceitos dos primeiros. Iremos acrescentar ao TEDI uma segmentação inicial, dando origem ao TEDIs e iremos mesclar o conceito de segmentação com uma mistura do LAI e do TEDI, resultando no TEDIa. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Imagens digitais | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Processamento de imagens - técnicas digitais | pt_BR |
| dc.title | Um algoritmo direcionado a bordas que utiliza segmentação para interpolação de imagens digitais | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2017-05-31T12:30:07Z | - |
| dc.date.available | 2017-05-31T12:30:07Z | - |
| dc.date.submitted | 2017-01-27 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/17080 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The digital image interpolation field of study grows constantly and there are several works on the literature about it. However, as good as this studies may be, they always have some limitations or lack of improvement. In this work, we focus on using segmentation to create a new interpolation method, aiming to improve the metrics, the visual comfort and the performance, but always trying to maintain the edges from the original image. We use three algorithms that have focus on edge preserving: Locally Adaptive Non-Linear Interpolation (LAI), True Edge-Directed Interpolation (TEDI) and Locally Adaptive True Edge-Directed Interpolation (LATEDI), which mixes the concepts of the first ones. We will add to TEDI an initial segmentation which will lead to the algorithm TEDIs and we will mix the concept of segmentation with the combination of LAI and TEDI, resulting on the algorithm TEDIa. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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