Avanços em Visão Computacional – Capítulo 17

  • Título: Arcabouço Computacional para Segmentação e Restauração Digital de Artefatos em Imagens Frontais de Face
  • Autores: André Sobiecki, Gilson Antonio Giraldi, Luiz Antonio Pereira Neves, Gilka Jorge Figaro Gattás e Carlos Eduardo Thomaz
  • DOI:10.7436/2012.avc.17
  • Resumo: Há uma variedade de aplicações  que usa a imagem de face como uma informação relevante. Dependendo da aplicação, como, por exemplo, no problema de identificação de pessoas desaparecidas com base em fotos, as imagens faciais podem tornar-se ruidosas para digitalização devido à baixa qualidade do papel fotográfico e a presença de artefatos. Este capítulo propõe um arcabouço computacional para a verificação, segmentação e restauração de artefatos em imagens digitais frontais de face. Para a verificação, utiliza-se o método de índice de qualidade estrutural, e para a segmentação e a restauração são utilizados respectivamente métodos de decisão estatística e de inpainting tradicionais. Os resultados mostram que todas as imagens processadas pelo arcabouço computacional proposto apresentam uma melhora significativa de qualidade.
  • Palavras-chave: Processamento de imagens, Decisão estatística, Inpainting, Reconhecimento de Padrões.
  • Abstract: There is a variety of applications that has used the face image as a relevant information. However, depending on the application, such as in the problem of identifying missing people based on paper archiving, the face images can become noisy for digitalization due to its low original resolution, poor quality of the photographic paper and the presence of artifacts. In this work, we propose a computational framework for verification, segmentation and automatic restoration of these frontal face image artifacts. For verification, an index of image quality has been used, for segmentation statistical decision methods and for restoration inpainting techniques. Our results show that all the images processed by the framework proposed have had a significant improvement in their digitalization quality.
  • Keywords: Image processing, Statistical Decision, Inpainting, Pattern Recognition.
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