[pt] Os minérios, uma vez extraídos, passam por diversas etapas de beneficiamento antes que possam ser devidamente utilizados. Os finos de minérios que, ao final dessa etapa, não possuem a granulometria necessária para alimentar os fornos de redução, passam por processos de aglomeração para alcançá-la, como a pelotização e a sinterização, cujo material produzido em uma das etapas deste último processo é o foco do presente trabalho. Esses finos passam primeiramente por uma etapa de microaglomeração, que é fundamental para o processo, pois muitas das características e propriedades do sínter são função da estrutura do microaglomerado pré-tratamento térmico. Ela consiste numa mistura do sinter feed com água, fundentes e combustível sólido (coque). Existem 3 estruturas típicas para um microaglomerado: quasipartícula, micropelota e partícula não aglomerada. A presente dissertação desenvolveu uma rotina automática no programa de processamento e análise de imagens FIJI, baseada em processamento e análise de imagens do microaglomerado obtidas por microscópio ótico, que é capaz de identificar as partículas de diferentes granulometrias que compõem a amostra, e classificá-las quanto às 3 classes supramencionadas. Após a classificação, a rotina é capaz de extrair atributos dos objetos identificados (percentual de cada classe, circularidade média, espessura média), e analisar os núcleos das quasipartículas, classificando-os quanto à fase (hematita, magnetita, goethita e outros). Ademais, a rotina apresenta todos os dados já citados na forma de um relatório em pdf, que contém também uma listagem das quasipartículas e micropelotas em ordem crescente de tamanho. Essa rotina elimina a imprecisão e a subjetividade do operador humano, obtém medidas não realizáveis manualmente, permitindo prever características futuras do sínter de forma totalmente automática. / [en] The ores, once extracted, undergo several stages of processing before they can be properly used. The fines of ores that, at the end of this stage, do not have the granulometry required to feed the reduction furnaces, pass through agglomeration processes to reach it, such as pelletizing and sintering. The material produced in one of the stages of the latter process is the focus of this work. These fines first go through a micro-agglomeration stage, which is fundamental to the process because many of the characteristics and properties of the sinter are function of the structure of the pre-heat treatment microcluster. It consists of a mixture of the sinter feed, water, fluxes and solid fuel (coke). There are 3 typical structures for a microcluster: quasiparticle, micropellet, and non-agglomerated particles. The present dissertation has developed an automatic routine in the FIJI image-processing program, based on optical microscope image processing and analysis, which is able to identify the particles of different granulometry that compose the sample, and classify them in the 3 classes mentioned above. After classification, the routine is able to extract attributes of the identified objects (percentage of each class, average circularity, average thickness), and to analyze the quasiparticle nuclei, classifying them as to the phase (hematite, magnetite, goethite and others). In addition, the routine presents all the data in the form of a pdf report, which also contains a listing of quasiparticles and micropellets in increasing order of size. This automatic classification eliminates the lack of reproducibility and subjectivity of the human operator, provides measures that would be untenable manually, allowing the forecast of the future characteristics of the sinter in a fully automatic fashion.

[pt] O objetivo genérico desta Tese foi o desenvolvimento de técnicas computacionais baseadas em conhecimento para apoiar a interpretação automática de dados de sensoriamento remoto multi-temporais, com ênfase na investigação da aquisição e representação explícita de conhecimento temporal, bem como na sua integração com outros tipos de conhecimento dentro do processo de interpretação. Dois objetivos específicos, inter-relacionados, foram perseguidos: (i) o desenvolvimento de um novo método de classificação baseado no conceito de cadeias nebulosas de Markov (CNM), que provê meios para a estimação de seus parâmetros temporais e para a utilização de conhecimento temporal no processo de classificação; e (ii) a modelagem e implementação de um ambiente baseado em conhecimento, de código livre, para a interpretação de dados de sensoriamento remoto. Para validar o novo método de classificação multitemporal, foram realizados experimentos voltados à interpretação de uma seqüência de três imagens LANDSAT de uma área na Região Centro-Oeste do Brasil, utilizando um método estocástico e outro analítico para a estimação das matrizes de transição de classes que compõem o modelo CNM. Enquanto os classificadores mono-temporais obtiveram uma acurácia média por classe de 55%, o esquema multi-temporal alcançou acurácias entre 63% e 94%. Resultados semelhantes em termos de acurácia global foram verificados. Além disso, quando comparado a abordagens multi-temporais correlatas, o método proposto obteve melhores resultados. De forma a validar o ambiente baseado em conhecimento aqui proposto, o método CNM foi implementado através de suas funcionalidades. Um conjunto de experimentos nos quais diferentes variações do método CNM, estruturadas no novo ambiente, foi executado satisfatoriamente. / [en] The general objective of this research was the development of knowledgebased computational techniques to support the interpretation of multitemporal remote sensing data, focusing on the investigation of the explicit representation of temporal knowledge and its integration to other types of knowledge; and also on the processing and acquisition of temporal knowledge. Two interrelated, specific objectives were pursued: (i) the development of a novel multitemporal classification method based on the concept of fuzzy Markov chain (FMC) that provides for the automatic estimation of its temporal related parameters and for the exploration of temporal knowledge in the classification process; and (ii) the design and implementation of an open-source, knowledge-based framework for multitemporal interpretation of remote sensing data. In order to validate the new multitemporal classification method, experiments were carried out aiming at the interpretation of a sequence of three LANDSAT images from the central region of Brazil, using both a stochastic and an analytical technique to estimate the class transition possibilities that compose the FMC model. While the monotemporal classifiers used in the experiments attained an average class accuracy of approximately 55%, the multitemporal scheme reached accuracies between 65% and 94%. Similar results in terms of overall accuracy were also observed. Furthermore, when compared to two alternative multitemporal classification approaches, the devised method consistently showed better results. In order to validate the proposed multitemporal framework, the FCM-based method was implemented using its temporal functionalities, and a number of experiments in which different variants of the FCM-based method were structured through the framework were successfully carried out.

[pt] O presente trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de construção de um modelo tridimensional de objetos a partir unicamente da informação de textura. Estas técnicas são baseadas na medida da deformação da textura ao longo de uma superfície, obtendo assim a orientação do vetor normal à superfície em cada ponto. De posse da orientação é possível construir um modelo tridimensional do objeto. São avaliados três métodos. O primeiro emprega Filtros de Gabor e momentos de segunda ordem como medida de textura e os outros dois estimam a transformação afim entre recortes de igual tamanho na imagem. A estimativa da transformação afim tem ênfase especial neste trabalho por ser um passo fundamental no algoritmo que mede a deformação da textura. Os métodos foram validados em diferentes etapas, de forma a avaliar: estimativa da transformação afim; decomposição em ângulos; e reconstrução do modelo 3D a partir do mapa de orientação, também conhecido como mapa de agulhas. A avaliação experimental foi realizada com imagens sintéticas e fotos de objetos reais. Os resultados mostram a aplicabilidade, dificuldades e restrições dos métodos analisados. / [en] The current work presents a study about methods for 3D object shape reconstruction based on their texture information. These methods, called Shape from Texture, measure texture deformation along object surface, obtaining the orientation in each point of the image. Having the orientation in each point (a needle map) it is possible to construct the object 3D model. Three methods are studied in this dissertation. One of these methods uses Gabor Filters and second order moments, and other two that estimate the affine transform between images patches. The affine estimation problem gets emphasis in the present work since it is an essential step in most Shape from Texture algorithms. The methods were tested in separate steps: evaluate the affine transform estimation; the decomposition of the affine matrix in slant and tilt angles; and the 3D model reconstruction using the needle map. Both synthetic and real images were used on the experiments. The results clearly show the applicability, difficulties and restrictions of the investigated methods.

[pt] A porosidade e o arranjo espacial dos poros são essenciais para a transferência de calor e para o processo de redução das pelotas de minério de ferro em fornos siderúrgicos. Portanto, a caracterização microestrutural das pelotas torna-se importante para o controle de qualidade do produto final, o aço, auxiliando no entendimento de seu comportamento nos altos-fornos. Atualmente, as técnicas mais utilizadas para a caracterização são a microscopia ótica, que oferece resultados somente bidimensionais e com isso não representa exatamente a realidade; e a Porosimetria por intrusão de mercúrio, na qual utiliza-se mercúrio, que é altamente nocivo à saúde humana, e avalia apenas poros conectados com a superfície. Além disso, são técnicas consideradas destrutivas, ou seja, não é possível fazer outras análises porque há a perda do material. Este trabalho propõe otimizar uma metodologia de caracterização tridimensional de porosidade em pelotas a partir da técnica de Microtomografia Computadorizada de Raios X (microCT) – que é uma técnica não destrutiva e fornece informações tridimensionais, porém apresenta limitações relacionadas ao tempo de análise e resolução – e análise e processamento das imagens geradas. Foi possível caracterizar em 3D a porosidade de amostras cedidas pela empresa Vale, a partir da distribuição espacial e obtenção do volume dos poros, além da discriminação de poros abertos e fechados por uma nova metodologia desenvolvida. Assim, a metodologia de aquisição foi otimizada, alcançando-se uma redução de tempo para todas as análises - foram necessárias 3 horas para a análise de uma pelota inteira. Confirmou-se que a resolução de fato causa grande impacto na caracterização de porosidade em pelotas de minério de ferro, evidenciado na grande diferença entre os percentuais de porosidades medidos nas diferentes resoluções alcançadas: 14,83 por cento para 7,6 micrometros, 23,69 por cento para 4 micrometros e 26,75 por cento para 2 micrometros. / [en] Porosity and pore space arrangement are essential for heat transfer and the reduction process of iron ore pellets in steelworks. Therefore, the pellet microstructural characterization becomes important for the quality control of the final product, steel, helping in the understanding of its behavior in the blast furnaces. Currently, the most used techniques for characterization are optical microscopy, which offers only two-dimensional results and thus does not represent exactly the reality; and mercury intrusion porosimetry that evaluates only pores connected to the surface, and uses mercury, which is highly harmful to human health. Moreover, they are techniques considered destructive as it is not possible to do other analyzes in the same samples, since they are destroyed. This work proposes to optimize a methodology of three-dimensional characterization of porosity in pellets using the technique of x-ray microtomography (microCT). This is a non - destructive technique that provides 3D information, but presents limitations related to the time of analysis and resolution. It was possible to characterize in 3D pellet samples provided by the Vale company, obtaining the porosity and the pore volume distribution. Open and closed porosity was also measured by a new developed methodology. Thus, the acquisition methodology was optimized, reaching a reduction of time for all the analyzes - it took 3 hours for the analysis of an entire ball. It was confirmed that the resolution had a great impact on the porosity characterization of iron ore pellets, evidenced by the great difference between the porosities measured at the different resolutions reached: 14.83 percent for 7.6 micrometers, 23.69 percent for 4 micrometers and 26.75 percent for 2 micrometers.

[pt] O presente trabalho apresenta a modelagem de conhecimento multitemporal para a classificação automática de cobertura do solo para imagens de satélite. O procedimento de classificação agrega os conhecimentos espectral e multitemporal utilizando conjuntos nebulosos e suas pertinências de classe como informação prévia. O método se baseia no conceito de Redes de Markov Nebulosas, um sistema com um conjunto de estados que a cada instante de tempo troca o estado corrente de acordo com possibilidades associadas a cada um. No caso deste trabalho cada estado representa uma classe, e as possibilidades são estimadas automaticamente a partir de dados históricos de uma mesma região geográfica, empregando algoritmos genéticos. A avaliação experimental utilizou um conjunto de imagens Landsat-5 da cidade do Rio de Janeiro, obtidas em cinco datas separadas por aproximadamente quatro anos. Os resultados indicaram que o uso do conhecimento multitemporal, conforme modelado pelo método proposto traz um significante aumento da eficiência de classificação em comparação à classificação puramente espectral, além de flexibilizar o procedimento de classificação no que diz respeito aos dados necessários para o treinamento do modelo. / [en] This work presents a multitemporal knowledge model for automatic classification of remotely sensed images. The model combines multitemporal and spectral knowledge within a fuzzy framework. This method is based on Fuzzy Markov Chains, a system having a set of states that, at each time, change the current state according to the fuzzy possibilities associated to each one. In this work each state represents one class, and the possibilities are automatically estimated based on historical data by using genetic algorithms. The experimental evaluation was carried through for a set of Landsat-5 TM images of the Rio de Janeiro State, Brazil, acquired at five dates separated by approximately four years. Results indicate that the use of multitemporal knowledge as modeled by the proposed method brings an expressive improvement in efficiency to the classification, when compared to the pure spectral classifier. Besides it, adds flexibility to the classification procedure, concerning to necessary data used for model training.

[pt] Diferentemente de muitas outras rochas, o carvão é uma rocha sedimentar composta principalmente de matéria orgânica derivada de detritos vegetais, acumulados em turfeiras em diferentes períodos geológicos. O carvão é um recurso econômico essencial em muitos países, tendo sido a principal força motriz por trás da revolução industrial. O carvão é amplamente utilizado industrialmente para diversos fins: carbonização e produção de coque, produção de ferro/aço, carvão térmico para gerar eletricidade, liquefação e gaseificação. A utilização do carvão é ditada pelas suas propriedades que são geralmente classificadas como sua composição, rank e grau. A composição do carvão, em termos dos seus macerais, e a sua classificação são determinadas manualmente por um petrógrafo, devido à sua natureza complexa. Este estudo almejou desenvolver um método automático baseado na aprendizagem de máquina para segmentação automática de macerais a nível de grupo e um módulo para determinação de rank por refletância em imagens petrográficas do carvão que pode melhorar a eficiência deste processo e diminuir a subjetividade do operador. foi desenvolvida uma abordagem de aprendizagem profunda da arquitetura baseada na Mask R-CNN para identificar e segmentar o grupo de maceral vitrinite, o qual é fundamental para a análise do rank, uma vez que a classificação é determinada pela reflectância da collotelinite (maceral desse grupo). Em segundo lugar, foi desenvolvido um método de processamento de imagem para analisar as imagens segmentadas de vitrinite e determinar a classificação do carvão, associando os valores cinzentos à reflectância. Para a segmentação de maceral, foram utilizadas cinco amostras para treinar a rede, 174 imagens foram utilizadas para treino, e 86 foram utilizadas para validação, com os melhores resultados obtidos para os modelos de vitrinite, inertinita, liptinita e colotelinita (89,23%, 68,81%, 37,00% e 84,77% F1-score, respectivamente). Essas amostras foram utilizadas juntamente com outras oito amostras para determinar os resultados de classificação utilizando a reflectância de collotelinite. As amostras variaram entre 0,97% e 1,8% de reflectância. Este método deverá ajudar a poupar tempo e mão-de-obra para análise, se implementado num modelo de produção. O desvio médio quadrático entre o método proposto e os valores de reflectância de referência foi de 0,0978. / [en] Unlike most other rocks, coal is a sedimentary rock composed primarily of organic matter derived from plant debris that accumulated in peat mires during different geological periods. Coal is also an essential economic resource in many countries, having been the main driving force behind the industrial revolution. Coal is still widely used industrially for many different purposes: carbonization and coke production, iron/steel making, thermal coal to generate electricity, liquefaction, and gasification. The utility of the coal is dictated by its properties which are commonly referred to as its rank, type, and grade. Coal composition, in terms of its macerals, and its rank determination are determined manually by a petrographer due to its complex nature. This study aimed to develop an automatic method based on machine learning capable of maceral segmentation at group level followed by a module for rank reflectance determination on petrographic images of coal that can improve the efficiency of this process and decrease operator subjectivity. Firstly, a Mask R-CNN-based architecture deep learning approach was developed to identify and segment the vitrinite maceral group, which is fundamental for rank analysis, as rank is determined by collotelinite reflectance (one of its individual macerals). Secondly, an image processing method was developed to analyze the vitrinite segmented images and determine coal rank by associating the grey values with the reflectance. For the maceral (group) segmentation, five samples were used to train the network, 174 images were used for training, and 86 were used for testing, with the best results obtained for the vitrinite, inertinite, liptinite, and collotelinite models (89.23%, 68.81%, 37.00% and 84.77% F1-score, respectively). Those samples were used alongside another eight samples to determine the rank results utilizing collotelinite reflectance. The samples ranged from 0.97% to 1.8% reflectance. This method should help save time and labor for analysis if implemented into a production model. The root mean square calculated between the proposed method and the reference reflectance values was 0.0978.

[pt] Uma das características mais relevantes nos aglomerados de minério de ferro é a sua porosidade, que impacta fortemente no desempenho desses materiais nos processos siderúrgicos. O desempenho é diretamente dependente da existência de uma rede porosa que permite o fluxo de gases pelo interior desses aglomerados sem comprometer sua integridade física. Neste trabalho, amostras de diferentes tipos de aglomerados de minério de ferro foram caracterizadas com o auxílio de técnicas de microtomografia computadorizada de raios X (microCT), processamento digital de imagens e modelagem de rede de poros (PNM). Com isso, a influência da microestrutura desses aglomerados na variação da sua porosidade e permeabilidade foi avaliada. O uso de microCT permitiu uma visualização 3D da estrutura dos aglomerados, permitindo realizar uma análise da estrutura interna das amostras para a discriminação do espaço poroso. O pixel size ideal foi estipulado por meio de diversas capturas com resoluções diferentes. A PNM foi utilizada para realizar a simulação da permeabilidade absoluta das amostras, correlacionando com a porosidade, conectividade dos poros e diâmetro de poros e conexões. Foi realizada uma variação de mais ou menos 5 tons de cinza nos limiares de segmentação para estipular a sensibilidade do impacto desse parâmetro nos resultados da modelagem. Os dois aglomerados apresentaram porosidade parecida, em torno de 20 por cento. Os resultados para piores resoluções apresentaram uma inconsistência, em muitos casos não possuindo sequer permeabilidade. As imagens adquiridas com um tamanho de voxel de 2 micrômetros resultaram em cálculos consistentes de permeabilidade, em torno de 0,4 a 2,4 mD para os briquetes e 0,03 a 1,6 mD para as pelotas, sugerindo que os briquetes são levemente mais permeáveis. A variação do limiar de segmentação dos poros teve forte impacto nos resultados das modelagens, influenciando diretamente no valor do cálculo da permeabilidade absoluta. / [en] One of the most relevant features of iron ore agglomerates is their porosity, which strongly impacts the performance of these materials in steelmaking processes. Performance is directly dependent on the existence of a porous network that allows gas flow through the interior of these agglomerates without compromising their physical integrity. This study characterized samples of different iron ore agglomerates using X-ray microcomputed tomography (microCT), digital image processing, and pore network modeling (PNM). The influence of the microstructure of these agglomerates on the variation of their porosity and permeability was evaluated. MicroCT enabled a 3D visualization of the agglomerate structure, allowing for an analysis of the internal structure of the samples to discriminate the porous space. The ideal pixel size was determined through various captures at different resolutions. PNM was used to simulate the absolute permeability of the samples, correlating it with porosity, pore connectivity, and pore and connection diameter. A variation of more or less 5 gray tones in the segmentation thresholds was performed to determine the sensitivity of this parameter s impact on the modeling results. The two agglomerates had similar porosity of around 20 percent. The results for lower resolutions showed inconsistency, with many cases lacking permeability altogether. Images acquired with a pixel size of 2 micrometers resulted in consistent permeability calculations, ranging from 0.4 to 2.4 mD for briquettes and 0.03 to 1.6 mD for pellets, indicating that briquettes are slightly more permeable. The variation of pore segmentation threshold had a strong impact on the modeling results, directly influencing the value of the absolute permeability calculation.

[pt] As técnicas de estimação de movimento utilizadas nos padrões de compressão de vídeo proporcionam a utilização mais eficiente dos recursos de transmissão e armazenamento, através da redução do número de bits necessários para representar um sinal de vídeo e da conservação da qualidade do conteúdo que está sendo processado. O objetivo dessa dissertação de Mestrado é propor um novo algoritmo capaz de reduzir a grande complexidade computacional envolvida nestas técnicas, mantendo a qualidade do sinal reconstruído. Dessa maneira, apresenta-se um algoritmo AUMHS (Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) o qual traz como principais modificações ao algoritmo UMHS (Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) a implementação de uma medida de movimento que classifica as cenas de uma seqüência de vídeo de acordo com o movimento detectado para posterior adequação dos parâmetros de estimação de movimento e de outros parâmetros do codificador. Como resultado apresenta-se um ganho expressivo na velocidade de processamento, e conseqüente redução do custo computacional, conservando-se a qualidade obtida pelos principais algoritmos da literatura. O algoritmo foi implementado no codificador do padrão H.264/AVC onde realizou-se análises comparativas de desempenho com os algoritmos UMHS e FSA através da medição de parâmetros como PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), tempo de processamento do codificador, tempo de processamento do módulo de estimação de movimento, taxa de bits utilizada e avaliação subjetiva informal. / [en] The motion estimation techniques used by the video compression standards provide an efficient utilization of the transmission and storage resources, through the reduction of the number of bits required to represent a video signal and the conservation of the content quality that is being processed. The objective of this work is to propose a new algorithm capable of reducing the great computational complexity involved in the motion estimation techniques, keeping the quality of the reconstructed signal. In this way, we present an algorithm called AUMHS (Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) which brings as main modifications relative to the UMHS (Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) the implementation of a movement measure that can classify the scenes of a video sequence according to the motion detected for posterior adequacy of the motion estimation and others coder parameters. As result we present an expressive gain in the processing speed, and consequent computational cost reduction, conserving the same quality of the main algorithms published in the literature. The algorithm was implemented in the H.264/AVC coder in order to proceed with comparative analysis of perfomance together with the UMHS and FSA algorithms, measuring parameters as PSNR (Peak Signal you the Noise Ratio), coding processing time, motion estimation time, bit rate, and informal subjective evaluation.