Uma Abordagem Morfológica para Reconhecimento de Objetos Estelares

Objetivos e Resultados

Os principais objetivos desta pesquisa podem ser resumidos no seguintes tópicos: 

·        Incentivar o interesse em torno da multidisciplinaridade na   computação aplicada;

·        Abrir espaço a uma nova abordagem na utilização de características quanto à forma de objetos no processo de reconhecimento;

·        A avaliação da potencialidade do Khoros como um ambiente de rápida prototipagem para aplicações de processamento e análise de imagens;

·        A análise comparativa entre métodos convencionais de segmentação de imagens e classificação de padrões;

·        A aplicação inovadora de técnicas de Morfologia Matemática (granulometria morfológica) ao problema de classificação de objetos estelares. 

No contexto geral, este trabalho produzirá como principal resultado um estudo sobre técnicas morfológicas de processamento, análise e reconhecimento de imagens, oferecendo a possibilidade de novos rumos de pesquisa. Com uma abordagem inovadora para o problema da discriminação estrela/galáxia que utiliza operações de Morfologia Matemática, em níveis de cinza,  para extrair informações de tamanho e forma, retomará considerações de processamento digital e análise de imagens voltadas à Astronomia.

Neste trabalho, deverá ser mostrado que a técnica dewatershed, embora simples, tende a ser eficiente para segmentação de regiões, quando comparada a resultados de técnicas amplamente utilizadas para o mesmo fim e que possuem abordagens heurísticas. Espera-se aperfeiçoar a segmentação com um pós-processamento para o tratamento de galáxias extensas e não-homogêneas, além de regiões marcadas, porém sem objetos. Também deverá ser mostrado que o espectro de padrões é um bom descritor de tamanho e forma, podendo-se obter melhores resultados através da investigação de uma família de elementos estruturantes mais adequada, levando-se em consideração informações estruturais mais detalhadas dos objetos.

Espera-se, finalmente, a construção de um classificador totalmente automático utilizando Redes Neurais Artificiais que serão alimentadas a partir das caraterísticas extraídas das operações morfológicas. Os resultados deverão ser comparáveis aos de um classificação visual e melhores que os métodos semi-automáticos adotados no IAG/USP.