Pesquisa realizada na UFRGS desenvolve recursos de computação gráfica inovadores

Estudo desenvolvido no Instituto de Informática traz novas técnicas de filtragem para o processamento de imagens e vídeos com preservação de arestas
Eduardo Gastal desenvolveu três novos tipos de filtragem eficiente em altas dimensões - Foto: Rochele Zandavalli/UFRGS

Vencedor do prêmio de Melhor Tese de Doutorado em Computação de 2015, outorgado pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), e do ACM SIGGRAPH Outstanding Doctoral Dissertation Award (o mais importante reconhecimento internacional para uma tese em Computação Gráfica), o estudo realizado por Eduardo Simões Lopes Gastal traz novas possibilidades de filtragem em altas dimensões para o processamento de imagens e vídeos. A pesquisa, desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Computação da UFRGS, apresenta técnicas com preservação de arestas – principais contornos de objetos das imagens –, muito úteis para manipulação de detalhes, suavização, remoção de ruído, ampliação, recolorização, entre outras intervenções.

Eduardo já estudava na área de processamento de imagens desde a graduação. “Gosto muito dessa parte, pois esses dados visuais são bonitos de trabalhar”, afirma. De acordo com o estudo, a filtragem é um dos mais importantes procedimentos em transformação de imagens e vídeos.

O pesquisador afirma que as técnicas já existentes são muito lentas e dificultam certas transformações e que os métodos desenvolvidos por ele podem contribuir para diversas áreas, como a medicina. “Em aplicações médicas, por exemplo, é importante que se consiga fazer a modificação em tempo real, pois ajuda o médico que está olhando a imagem a tomar decisões mais rápidas”, destaca.

A pesquisa apresenta três novos tipos de filtragem eficiente em altas dimensões, baseadas em sólida fundamentação matemática:

  • Domain Transform
  • Adaptive manifolds
  • Formulação matemática para a aplicação de filtros recursivos em sinais amostrados não uniformemente

 

Domain Transform

Segundo Eduardo, essa é uma técnica muito rápida para filtragem com preservação de arestas em espaços de alta dimensionalidade (volume de dados) que utiliza métrica geodésica – distância entre pontos da imagem, considerando a superfície. A inovação dessa técnica é a utilização de um procedimento de redução de dimensionalidade para implementar filtros de alta dimensão. De acordo com a pesquisa, esta é a primeira demonstração de filtragem que preserva as distâncias em tempo real para vídeos coloridos de alta resolução (full HD).

O processo de aplicação desse filtro leva a aumentos de velocidade consideráveis sobre as técnicas já existentes e apresenta bom potencial de economia de memória.

Domain Transform é a primeira demonstração de filtragem que preserva as distâncias em tempo real para vídeos coloridos em full HD

Domain Transform é a primeira demonstração de filtragem que preserva as distâncias em tempo real para vídeos coloridos em full HD

 

Adaptive Manifolds (Variedades Adaptativas)

Essa técnica também é muito rápida, porém utiliza a métrica euclidiana – distância entre pontos da imagem, sem considerar a superfície. Nesse caso, a ideia é subdividir o espaço de alta dimensão em fatias não lineares de baixa dimensão, que são filtradas de forma independente. Eduardo conta que um dos avanços relacionados a essa técnica é a produção de resultados de alta qualidade, mais rápidos e com menor uso de memória.

Uso da técnica Adaptive Manifolds para filtragem para remoção de ruído em cena 3D

Uso da técnica Adaptive Manifolds para filtragem para remoção de ruído em cena 3D

Formulação matemática para a aplicação de filtros recursivos em sinais amostrados não uniformemente

Essa técnica é uma extensão da primeira, com uma vasta gama de filtros. Fornece maior controle sobre as respostas desejadas, que podem ser mais bem adaptadas para certas aplicações. Com a possibilidade de se trabalhar com muitos filtros, o método permite uma nova variedade de efeitos para aplicações em imagens e vídeos, além de preservar a estabilidade dos filtros originais.

Aplicação do filtro Low-pass Gaussian

Aplicação do filtro Low-pass Gaussian

O pesquisador destaca que duas das técnicas apresentadas (domain transform e adaptive manifolds) estão sendo utilizadas por pesquisadores de empresas como Google, Disney e Adobe. “Esperamos que tenham outros tipos de aplicações também, como em áudios”, acrescenta.

Eduardo afirma que, futuramente, gostaria de dar continuidade à sua pesquisa focando na área da medicina. “Uma simplificação de um exame de imagem pode facilitar o trabalho do médico na identificação de elementos”, observa. O pesquisador mostra a importância do aprimoramento dessas técnicas: “É importante a garantia de que, em alguma alteração, não vão sumir informações necessárias nem aparecer nada novo”.

 

Tese

Título: Efficient High-Dimensional Filtering for Image and Video  Processing
Autor: Eduardo Simões Lopes Gastal
Orientador: Manuel Menezes de Oliveira Neto
Unidade: Programa de Pós-Graduação em Computação

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