Eduardo Simões Gastal recebeu o ACM SIGGRAPH Outstanding Doctoral Dissertation Award. Foto: Divulgação.

A tese de doutorado de Eduardo Simões Lopes Gastal, desenvolvida no  Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação do Instituto de Informática da UFRGS, foi agraciada com o ACM SIGGRAPH Outstanding Doctoral Dissertation Award.

O tema do trabalho, orientado pelo professor Manuel Menezes de Oliveira Neto, foi “Efficient High-Dimensional Filtering for Image and Video Processing”.

O prêmio recebido é o mais importante reconhecimento internacional para uma tese de doutorado em computação gráfica, que considera as contribuições do trabalho para a área. 

A cerimônia de premiação, que teve escolha unânime do comitê, ocorreu na Califórnia, durante a conferência ACM SIGGRAPH 2016.

A tese de Eduardo Gastal também recebeu o prêmio de Melhor Tese de Doutorado em Computação de 2015, outorgado pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) durante o Congresso realizado no inicio de julho.

O trabalho de doutorado, financiado pelo CNPq e pela CAPES, abordou as técnicas de filtragem de imagens e vídeos com preservação de arestas, que são uma ferramenta fundamental para aplicações como manipulação de detalhes, remoção de ruído, redução de faixa dinâmica, ampliação, filtragem espaço-temporal, recolorização e estilização.

As técnicas de filtragem com preservação de arestas existentes antes do desenvolvimento da tese de Gastal são capazes de produzir bons resultados em várias situações práticas, mas são computacionalmente ineficientes. Assim, não são adequadas para uso em aplicações de tempo real envolvendo imagens e vídeos coloridos.  

A tese mudou este cenário ao introduzir três técnicas computacionalmente ótimas para realização de filtragem com preservação de arestas. As novas técnicas permitem a realização destas operações em tempo real e se baseiam em fundamentação matemática.

A primeira delas, chamada Domain Transform (Transformada de Domínio), é atualmente a mais rápida técnica para filtragem com preservação de arestas em espaços de alta dimensionalidade a utilizar métrica geodésica.

A segunda técnica, Adaptive Manifolds (Variedades Adaptativas), por sua vez, é a mais rápida técnica existente para filtragem com preservação de arestas (em espaços de alta dimensionalidade) a utilizar métrica Euclideana. 

Estas duas técnicas tem sido utilizadas por pesquisadores de várias empresas como Google, Disney e Adobe, e foram incorporadas ao OpenCV, uma biblioteca de software para aplicações de processamento de imagens e visão computacional popular na comunidade de pesquisadores e desenvolvedores de software.

A terceira contribuição da tese corresponde a uma formulação matemática com custo linear para aplicação de filtros recursivos arbitrários a sinais amostrados de maneira não-uniforme.