Resumo do artigo "An Effective Staff Detection and Removal Technique"

O artigo "An Effective Staff Detection and Removal Technique" de Bolan Su et al trata do problema de detecção e remoção das linhas de compasso em imagens de partitura. Os autores apresentam um novo método que modela o formato das linhas do compasso e utiliza o modelo estimado para a remoção do compasso.

O algoritmo é divido em 4 passos. No primeiro passo é aplicado um filtro 1D nas colunas da imagem que elimina grande parte dos símbolos musicais. No segundo passo, o modelo é estimado a partir da detecção preliminar obtida no primeiro passo. O modelo utilizado é uma sequência (O_i) de deslocamentos verticais, ou seja, a coordenada y do pixel k da linha é obtida somando O_k na coordenada y do pixel k-1. Para tornar o método mais robusto, o elemento O_i do modelo é determinado utilizando informações de todas as linhas presentes na imagem. Além disto, o algoritmo considera não somente o pixel imediatamente vizinho para o cálculo da orientação da linha, mas também os mais próximos das k colunas seguintes. O terceiro passo envolve a superposição da curva O_i encontrada no passo anterior para detectar a posição de cada linha na imagem. Por fim, a quarta etapa remove da imagem os componentes que cruzam as linhas encontradas e são mais compridos verticalmente do que o tamanho da linha detectado.

O método proposto foi testado no dataset CVC-MUSCIMA e comparado com um algoritmo de Line Tracking e com o ISI01-HA (vencedor da competição do ICDAR 2011). O algoritmo apresenta desempenho superior ao algoritmo de Line Tracking, porém inferior ao ISI01-HA. As principais vantagens do novo método seriam sua robustez à deformações que afetem o formato da linha, como curvatura e rotação. O algoritmo possui duas limitações. A primeira é a sua incapacidade de lidar com linhas grossas. A segunda limitação é a falta de precisão do modelo, que muitas vezes não encaixa perfeitamente nas linhas do compasso. Os autores atribuem esta discrepância a erros de interpolação e acreditam que incorporar informação local no modelo possa melhorar a detecção das linhas.

Referência completa: Su, B., Lu, S., Pal, U., & Tan, C. L. (2012, March). Aneffective staff detection and removal technique for musical documents. InDocument Analysis Systems (DAS), 2012 10th IAPR International Workshop on (pp.160-164). IEEE. [Download]