Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina João Manuel R. S. Tavares

Transcrição

1 e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina João Manuel R. S. Tavares tavares@fe.up.pt Lavras, 27 Novembro 2012

2 Sumário 1. Apresentação 2. Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina i. Introdução ii. iii. Segmentação Seguimento de Movimento 1. Equipa 2. Eventos & Publicações 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 2

3 Apresentação

4 Apresentação Prof. Associado no Dep. de Eng. Mecânica (DEMec) da FEUP Investigador Sénior e Coordenador de Projecto no Lab. de Óptica e Mecânica Experimental (LOME) do 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), Biomecânica, Interfaces Homem/Máquina (visualização de dados e percepção humana), Desenvolvimento de Produto (dispositivos biomédicos), Movimento Humano (Marcha, Postura) 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 4

5 Processamento e Análise de Imagem: Introdução

6 Introdução O sistema sensorial de visão tem elevada importância para grande parte dos seres vivos Podendo disponibilizar informações de índole básica, como detetar 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) 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 6

7 Introdução Os investigadores da área do Processamento e 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): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 7

8 Introdução Algoritmos de Processamento e Análise de Imagem são de elevado interesse para a Sociedade, sendo frequentemente usados, por exemplo, em: Ciências naturais, Desporto Engenharia, Indústria Medicina, Biologia Exemplos de tarefas comuns envolvendo algoritmos de Processamento e Análise de Imagem: Remoção de ruído, Correcção geométrica Segmentação, Reconhecimento (2D-4D) Seguimento e análise de movimento, incluindo emparelhamento, alinhamento e simulação (2D-4D) Reconstrução 3D 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 8

9 Introdução: Processamento e Análise de Imagem Operações e Objectivos Imagem / imagens Melhoramento de imagem Processamento de Imagem Segmentação de imagem / extração de características seguimento Visão 3D Análise de movimento emparelhamento alinhamento Visão por Computador Análise de Imagem / Visão Computacional simulação 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 9

10 Introdução (Pré-)Processamento de Imagem: suavização de ruído por difusão anisotrópica Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 10

11 em Imagens em Engenharia e Medicina

12 Pretende-se identificar de forma automática, ou semiautomática, os objetos (2D/3D) presentes em imagens estáticas ou em sequências de imagem As técnicas mais comuns são baseadas em binarização por limiar, crescimento de regiões, redes neuronais, emparelhamento de protótipos, modelações geométricas, estatísticas e físicas É uma das operações mais usuais em Visão Computacional, sendo frequentemente a primeira grande tarefa considerada Problemas envolvidos: ruído, baixa resolução, reduzido contraste, formas não conhecidas, oclusões parciais, múltiplas estruturas presentes, etc. 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 12

13 Segmentação de contornos em pedobarografia dinâmica: método de Otsu, operadores morfológicos, XOR pressão camada opaca lâmpada camada transparente luz reflectida vidro lâmpada camada de contacto + vidro espelho câmara Imagens originais Após segmentação Bastos & Tavares (2004) LNCS 3179: @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 13

14 Análise do dano em materiais compósitos: binarização e análise de regiões Imagem original Após segmentação Região do dano Marques et al. (2009) Composites Science and Technology 69(14): Albuquerque et al. (2010) Journal of Composite Materials 44(9): Medidas obtidas 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 14

15 Segmentação de estruturas do ouvido: método de crescimento de regiões Region Growing, x=215; y=254 X: 254 Y: 214 Index: RGB: 0.459, 0.459, Imagem original Segmentação obtida (labirinto ósseo) Barroso et al. (2011) CNME 2011 Ferreira et al. (2012) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering (in press) Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 15

16 Medição de dureza a partir de imagens de indentação: método de Johannsen and Bille, crescimento de regiões Dureza Vickers Dureza Brinell Filho et al. (2010) Journal of Testing and Evaluation 38(1): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 16

17 Controlo de um servomecanismo por linguagem gestual: histogramas de orientação Modo de Execução Aquisição de imagem de ordem Conversão para 256 níveis de cinzento Aquisição de imagens de ordem (uma a uma) Modo de Aprendizagem Conversão para 256 níveis de cinzento Cálculo e registo dos histogramas de orientação de cada ordem Execução da ordem reconhecida Comparação do histograma da nova imagem com os histogramas das imagens de ordem treinadas Tavares et al. (2005) International Journal of Advanced Robotic Systems 2(1): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 17

18 Segmentação do lumen da carotida em imagens B-mode: detetor de orlas, operadores morfologicos, seguimento de orlas Segmentação obtida em imagens de Doppler - B-mode (3 exemplos) Pereira & Tavares (2011) RecPad 2011, @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 18

19 Deteção de calcificações em mamografias: transformada de Hough Imagem original Após segmentação Chagas et al. (2007) VipIMAGE 2007, Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 19

20 Análise de microestruturas em materiais: rede neuronal Imagens originais Após segmentação Albuquerque et al. (2008) Nondestructive Testing and Evaluation 23(4): Albuquerque et al. (2009) NDT & E International 42(7): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 20

21 Análise das fases secundárias em ligas de níquel 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 Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 21

22 Análise da porosidade de materiais sintéticos 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): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 22

23 Reconhecimento de objetos em imagens: emparelhamento de imagem protótipo Imagem original fft ift fft Imagem protótipo max CC ift 2D CC ift 3D CC Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005 Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 23

24 Segmentação de caraterísticas: protótipos deformáveis geométricos Exemplo de um protótipo deformável Carvalho & Tavares (2006) CompIMAGE 2006, Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 24

25 Segmentação de caraterísticas 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, Carvalho & Tavares (2007) VipIMAGE 2007, Segmentação do olho usando um protótipo deformável 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 25

26 Segmentação de regiões de pele em imagens: modelos estatísticos Amostras de pele usadas para construir o modelo Função de probabilidade usada Imagem original e segmentação obtida Carvalho & Tavares (2005) CMNI 2005 Carvalho & Tavares (2008) Tékhne VI(9): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 26

27 Segmentação do fundo da cena/objeto em sequências de imagens: modelos estatísticos Imagens originais Subtracção do fundo Detecção do objecto em movimento Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 27

28 Segmentação do fundo da cena/objeto em sequências de imagens: modelos estatísticos Imagens originais ( Subtracção do fundo Detecção do objecto em movimento Vasconcelos & Tavares (2008) WCCM8 / ECCOMAS 2008 Vasconcelos & Tavares (2011) EUROMECH Colloquium @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 28

29 Segmentação de objetos em imagens: modelos de distribuição pontual (i. e. modelos de forma) Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 29

30 Segmentação de objetos em imagens: modelos ativos de forma Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 30

31 Segmentação de mãos e faces em imagens: modelos ativos de forma Segmentações obtidas (inicial, intermédias e final) Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 31

32 Segmentação de objectos em imagens: modelos ativos de aparência Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 32

33 Segmentação de faces em imagens: modelos ativos de aparência Imagem original e segmentações obtidas (inicial, intermédia e final) Vasconcelos & Tavares (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 36(3): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 33

34 Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens de ressonância magnética: modelos ativos de forma Imagem original + modelo médio Segmentação intermédia I Segmentação intermédia II Segmentação final Vasconcelos et al. (2011) Journal of Voice 25(6): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 34

35 Análise do tracto vocal durante a fala partir de imagens de ressonância magnética: modelos ativos de aparência Segmentação inicial Segmentações intermédias Segmentações intermédias Segmentação final Vasconcelos et al. (2011) Journal of Engineering in Medicine 225(1):68-76 Vasconcelos et al. (2012) Journal of Engineering in Medicine 226(3): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 35

36 Segmentação de objetos em imagens: contornos ativos (i.e. snakes modelos paramétricos) Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 36

37 Segmentação de objetos em imagens: contornos ativos (i.e. snakes) Imagem original e contorno inicial Contorno final Tavares et al. (2009) International Journal for Computational Vision and Biomechanics 2(2): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 37

38 Segmentação de objetos em imagens: contorno deformável, FEM, equação de Lagrange Gonçalves et al. (2008) Computer Modeling in Engineering & Sciences 32(1):45-55 Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 38

39 Segmentação de objetos 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): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 39

40 Segmentação de objetos em imagens: métodos de level set modelos geométricos Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7): Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 40

41 Segmentação de objetos em imagens médicas: método de level set Imagem original Segmentação inicial Segmentação final Perdigão et al. (2005) Encontro_1_Biomecânica, Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 41

42 Segmentação de bifurcação da carótida em imagens de Doppler: métodos de contornos ativos e de level set Segmentação usando um modelo de contornos ativos (Yessi) Segmentação usando um modelo de level set (Chan-Vese) Silva et al. (2011) VipIMAGE 2011, @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 42

43 Segmentação de objetos em imagens: métodos de level set, conhecimento prévio Ma et al. (2010) Medical Engineering & Physics 32(7): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 43

44 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): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 44

45 Segmentação de órgãos da cavidade pélvica feminina a partir de imagens de ressonância magnética: modelos de level set, conhecimento prévio Segmentação de órgãos (bexiga, pavimento pélvico, ânus) da cavidade pélvica (3 exemplos) Ma et al. (2012) Computers in Biology and Medicine (accepted) Ma et al. (2012) The Int. Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering 28(6-7): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 45

46 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 39(8): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 46

47 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): Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 47

48 Segmentação de órgãos da cavidade pélvica da mulher a partir de imagens de ressonância magnética: nova plataforma Crescimento de regiões Watershed Contorno ativo geodésico Método de Malladi Level-set framework Ma et al. (2010) Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 13(2): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 48

49 Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina

50 Seguimento Pretende-se seguir o movimento e/ou a deformação de estruturas 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. 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 50

51 Seguimento Plataforma desenvolvida para seguimento de entidades (pontos / rectas) em sequências de imagem: filtro de Kalman ou filtro Unscented Kalman, otimização, distância de Mahalanobis, modelo de gestão Pinho et al. (2007) Int. Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92 Pinho & Tavares (2009) VipIMAGE 2009, Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 46(1): @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 51

52 Seguimento Seguimento de marcas em análise da marcha: filtro de Kalman, distância de Mahalanobis, otimização, modelo de gestão (5 frames) Previsão Incerteza Medição Correspondência Resultado Pinho et al. (2005) ICCB 2005, Pinho & Tavares (2009) Computer Modeling in Engineering & Sciences 46(1):51-75 Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 52

53 Seguimento Análise da marcha com deteção de eventos: filtro de Kalman, distância de Mahalanobis, otimização Sousa et al. (2007) ISHF2007, Sousa et al. (2007) ICCB2007, Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 53

54 Seguimento Seguimento de ratos em sequências longas de imagem: filtro de Kalman, distância de Mahalanobis, otimização, modelo de gestão (547 frames) Pinho et al. (2005) LSCCS, Vol. 4A: Pinho et al. (2007) International Journal of Simulation Modelling 6(2):84-92 Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 54

55 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) 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 55

56 Seguimento Seguimento de ratos numa sequência de imagem real: filtro de Kalman (KF) e filtro Unscented Kalman (UKF) cont. Resultados do filtro de Kalman Resultados do filtro Unscented Kalman (22 frames) 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 56

57 Seguimento Seguimento de ratos numa sequência de imagem real: filtro de Kalman (KF) e filtro Unscented Kalman (UKF) cont. 2012@João Manuel R. S. Tavares Erro de seguimento (previsão/estado real) (22 frames) Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 57

58 Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina: Sumário

59 Sumário A área do Processamento e Análise de Imagem é complexa e exigente, mas de elevado interesse em muitos domínios, em particular em Engenharia e em Medicina 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 2012@João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 59

60 Equipa

61 Equipa (Visão Computacional) Estudantes de Doutoramento (13): Concluído: Daniel Moura, Teresa Azevedo, Sandra Rua, Zhen Ma, Francisco Oliveira Em curso: Raquel Pinho, Patrícia Gonçalves, Maria Vasconcelos, Ilda Reis, João Nunes, Alex Araújo, Roberta Oliveira, Ana Ferreira Estudantes de Mestrado (22): Concluídos: Elisa Barroso, Ana Jesus, Célia Cruz, Priscila Alves, Frederico Jacob, Daniela Sousa, Francisco Oliveira, Teresa Azevedo, Maria Vasconcelos, Raquel Pinho, Luísa Bastos, Cândida Coelho, Jorge Pereira, Carolina Tabuas, Diana Cidre, Luís Ferro Em curso: Gabriela Queirós, Diogo Faria, Nuno Sousa, Rita Teixeira, Pedro Gomes, Luís Ribeiro Estudantes de pré-graduação (2) Concluídos: Ricardo Ferreira, Soraia Pimenta Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 61

62 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 projetos: 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/ @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 62

63 Eventos & Publicações

64 Webpage ( Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 64

65 Taylor & Francis journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 65

66 Taylor & Francis journal Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 66

67 Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics (LNCV&B) Series Editors: João Manuel R. S. Tavares, Renato Natal Jorge ISSN: Publisher: SPRINGER Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 67

68 VipIMAGE IV ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing Madeira Island, Portugal, October @João Manuel R. S. Tavares Segmentação e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina 68

69 e Seguimento de Movimento em Imagens em Engenharia e Medicina João Manuel R. S. Tavares tavares@fe.up.pt