O objetivo da desconvolução autodidata de imagens é reconstruir a imagem original a partir de uma imagem degradada sem usar informação da imagem real ou da função de degradação. O processo de reconstrução é crítico em aplicações em que a imagem original ou suas características estatísticas não são conhecidas. Fazendo um mapeamento da imagem digital antes de sua transmissão, ela pode ser interpretada como um sinal de comunicação com modulação do tipo PAM (Pulse Amplitude Modulation). Utilizando essa interpretação, técnicas clássicas de equalização de canais de comunicação podem ser usadas para restauração de imagens. Além disso, é usual considerar os pixels de uma imagem como um sinal não-estacionário, o que justifica o uso de algoritmos adaptativos. Neste trabalho, técnicas adaptativas usadas em equalização de canais de comunicação são aplicadas para restauração de imagens. Inicialmente, é proposta uma nova técnica de varredura a fim de minimizar alterações bruscas no sinal de entrada do filtro adaptativo. Utilizando o algoritmo Least Mean Squares, obtém-se uma equivalência entre funções de degradação de imagens e canais de comunicação variantes no tempo. Isso possibilitou comparar algumas funções de degradação com relação à distorção causada em imagens. Em seguida, usando um rearranjo dos elementos da matriz de entrada em um vetor, o algoritmo multimódulo regional (RMMA - Region-based Multimodulus Algorithm) foi estendido para restauração de imagens. Esse algoritmo é então usado para adaptação dos coeficientes do equalizador linear transversal e também do equalizador de decisão realimentada. Cabe observar que o RMMA trata um sinal de módulo não-constante como se fosse de módulo constante, o que proporciona um desempenho melhor quando comparado ao algoritmo do módulo constante (CMA - Constant Modulus Algorithm) convencional, usado em equalização autodidata de canais de comunicação. Esse comportamento também foi observado na reconstrução de imagens, através das simulações apresentadas nesta dissertação. Este estudo abre novas perspectivas de extensão de técnicas usadas em equalização de canais de comunicação para restauração imagens. Uma delas é a possibilidade de restauração de imagens coloridas usando diversidade espacial. / The aim of blind image deconvolution is to reconstruct the original scene from a degraded observation without using information about the true image and the point spread function. The restoration process is critical in applications, where the true image or its statistical characteristics are unknown. Mapping the pixels of the original image before its transmission, the mapped image can be interpreted as a pulse amplitude modulation (PAM) signal, used in communications systems. With this interpretation, classic equalization techniques of communication channels can be used to image restoration. Furthermore, the pixels of a true image constitute a nonstationary signal, which justifies the use of adaptive filters. In this dissertation, adaptive techniques used for equalization of communication channels are applied to image restoration. Firstly, we propose a new update path through the blurred image that consists in a combination of horizontal and vertical alternate paths. This update path minimizes the problem of abrupt changes in the adaptation of the filter and provides better conditions to the image recovery. Using the least mean squares (LMS) algorithm, we obtain an equivalence between a point spread function and a time-variant communication channel. This equivalence was used to compare some point spread functions in relation to the distortion caused in images. Secondly, reshaping the input matrix into a column vector, we extend the regional-based multimodulus algorithm (RMMA) to blind image deconvolution. This algorithm is used to update the coefficients of the linear transversal equalizer and also of the decision feedback equalizer. RMMA treats nonconstant modulus signals as constant modulus ones, which provides a better performance when compared to the conventional constant modulus algorithm (CMA), used in blind equalization of communication channels. This behavior was also observed in image restoration, through the simulations presented in this dissertation. This study pushes back the frontiers of image processing, since different techniques used in equalization can be extended to image restoration. One of the new possibilities is the color image restoration using the spatial diversity.

O objetivo da desconvolução autodidata de imagens é reconstruir a imagem original a partir de uma imagem degradada sem usar informação da imagem real ou da função de degradação. O processo de reconstrução é crítico em aplicações em que a imagem original ou suas características estatísticas não são conhecidas. Fazendo um mapeamento da imagem digital antes de sua transmissão, ela pode ser interpretada como um sinal de comunicação com modulação do tipo PAM (Pulse Amplitude Modulation). Utilizando essa interpretação, técnicas clássicas de equalização de canais de comunicação podem ser usadas para restauração de imagens. Além disso, é usual considerar os pixels de uma imagem como um sinal não-estacionário, o que justifica o uso de algoritmos adaptativos. Neste trabalho, técnicas adaptativas usadas em equalização de canais de comunicação são aplicadas para restauração de imagens. Inicialmente, é proposta uma nova técnica de varredura a fim de minimizar alterações bruscas no sinal de entrada do filtro adaptativo. Utilizando o algoritmo Least Mean Squares, obtém-se uma equivalência entre funções de degradação de imagens e canais de comunicação variantes no tempo. Isso possibilitou comparar algumas funções de degradação com relação à distorção causada em imagens. Em seguida, usando um rearranjo dos elementos da matriz de entrada em um vetor, o algoritmo multimódulo regional (RMMA - Region-based Multimodulus Algorithm) foi estendido para restauração de imagens. Esse algoritmo é então usado para adaptação dos coeficientes do equalizador linear transversal e também do equalizador de decisão realimentada. Cabe observar que o RMMA trata um sinal de módulo não-constante como se fosse de módulo constante, o que proporciona um desempenho melhor quando comparado ao algoritmo do módulo constante (CMA - Constant Modulus Algorithm) convencional, usado em equalização autodidata de canais de comunicação. Esse comportamento também foi observado na reconstrução de imagens, através das simulações apresentadas nesta dissertação. Este estudo abre novas perspectivas de extensão de técnicas usadas em equalização de canais de comunicação para restauração imagens. Uma delas é a possibilidade de restauração de imagens coloridas usando diversidade espacial. / The aim of blind image deconvolution is to reconstruct the original scene from a degraded observation without using information about the true image and the point spread function. The restoration process is critical in applications, where the true image or its statistical characteristics are unknown. Mapping the pixels of the original image before its transmission, the mapped image can be interpreted as a pulse amplitude modulation (PAM) signal, used in communications systems. With this interpretation, classic equalization techniques of communication channels can be used to image restoration. Furthermore, the pixels of a true image constitute a nonstationary signal, which justifies the use of adaptive filters. In this dissertation, adaptive techniques used for equalization of communication channels are applied to image restoration. Firstly, we propose a new update path through the blurred image that consists in a combination of horizontal and vertical alternate paths. This update path minimizes the problem of abrupt changes in the adaptation of the filter and provides better conditions to the image recovery. Using the least mean squares (LMS) algorithm, we obtain an equivalence between a point spread function and a time-variant communication channel. This equivalence was used to compare some point spread functions in relation to the distortion caused in images. Secondly, reshaping the input matrix into a column vector, we extend the regional-based multimodulus algorithm (RMMA) to blind image deconvolution. This algorithm is used to update the coefficients of the linear transversal equalizer and also of the decision feedback equalizer. RMMA treats nonconstant modulus signals as constant modulus ones, which provides a better performance when compared to the conventional constant modulus algorithm (CMA), used in blind equalization of communication channels. This behavior was also observed in image restoration, through the simulations presented in this dissertation. This study pushes back the frontiers of image processing, since different techniques used in equalization can be extended to image restoration. One of the new possibilities is the color image restoration using the spatial diversity.

A obtenção e a reconstrução da geometria tridimensional (3D) de objetos e ambientes têm importância crescente em áreas como visão computacional e computação gráfica. As formas atuais de obtenção e reconstrução 3D necessitam de equipamentos e montagens sofisticadas que, por conseqüência, têm custos elevados e aplicação limitada. Este trabalho apresenta criticamente os principais algoritmos para a reconstrução 3D a partir de par de imagens estéreo e identifica os mais viáveis para utilização com equipamentos convencionais. Por meio da implementação de alguns destes algoritmos, da comparação dos resultados obtidos em sua execução e também pela comparação com os resultados encontrados na literatura, são identificadas as principais deficiências. São propostas adequações aos algoritmos existentes, em particular, é apresentada a proposta da técnica das faixas que proporciona a redução drástica no consumo de memória para o processamento da geometria 3D e que possui desempenho computacional melhor em relação às técnicas tradicionais. Foi implementado um protótipo de sistema de reconstrução 3D que permite a reconstrução pelas diferentes técnicas estudadas e propostas, bem como permite visualizar o cenário reconstruído sob diferentes pontos de vista de forma interativa. / The acquisition and reconstruction of three-dimensional (3D) geometry of objects and environments have their importance growing in areas such as Computer Vision and Computer Graphics. The current methods to acquire and reconstruct three-dimensional data need sophisticated equipments and assemblies, which have expensive costs and limited applications. This work presents the main algorithms for 3D reconstruction using a pair of stereo images and identifies which are viable to use with conventional equipments. Through the implementation of some of these algorithms, by comparing the results obtained and comparing with the results presented in the literature, the main limitations were identified. This work proposes adjustments in the existing algorithms, in particular it proposes the stripping technique, which provides a huge memory usage reduction for 3D geometry processing and better computing performance if compared with traditional approaches. A prototype system for 3D reconstruction was implemented, which allows the reconstruction using the different researched and proposed techniques and allows interactive visualization of the reconstructed scene in different angles.

A obtenção e a reconstrução da geometria tridimensional (3D) de objetos e ambientes têm importância crescente em áreas como visão computacional e computação gráfica. As formas atuais de obtenção e reconstrução 3D necessitam de equipamentos e montagens sofisticadas que, por conseqüência, têm custos elevados e aplicação limitada. Este trabalho apresenta criticamente os principais algoritmos para a reconstrução 3D a partir de par de imagens estéreo e identifica os mais viáveis para utilização com equipamentos convencionais. Por meio da implementação de alguns destes algoritmos, da comparação dos resultados obtidos em sua execução e também pela comparação com os resultados encontrados na literatura, são identificadas as principais deficiências. São propostas adequações aos algoritmos existentes, em particular, é apresentada a proposta da técnica das faixas que proporciona a redução drástica no consumo de memória para o processamento da geometria 3D e que possui desempenho computacional melhor em relação às técnicas tradicionais. Foi implementado um protótipo de sistema de reconstrução 3D que permite a reconstrução pelas diferentes técnicas estudadas e propostas, bem como permite visualizar o cenário reconstruído sob diferentes pontos de vista de forma interativa. / The acquisition and reconstruction of three-dimensional (3D) geometry of objects and environments have their importance growing in areas such as Computer Vision and Computer Graphics. The current methods to acquire and reconstruct three-dimensional data need sophisticated equipments and assemblies, which have expensive costs and limited applications. This work presents the main algorithms for 3D reconstruction using a pair of stereo images and identifies which are viable to use with conventional equipments. Through the implementation of some of these algorithms, by comparing the results obtained and comparing with the results presented in the literature, the main limitations were identified. This work proposes adjustments in the existing algorithms, in particular it proposes the stripping technique, which provides a huge memory usage reduction for 3D geometry processing and better computing performance if compared with traditional approaches. A prototype system for 3D reconstruction was implemented, which allows the reconstruction using the different researched and proposed techniques and allows interactive visualization of the reconstructed scene in different angles.