Existe na indústria o interesse em utilizar as informações da tomografia computadorizada a fim de conhecer o interior (i) dos objetos industriais fabricados ou (ii) das máquinas e seus meios de produção. Nestes casos, a tomografia tem como finalidade (a) controlar a qualidade do produto final e (b) otimizar a produção, contribuindo na fase piloto dos projetos e na análise da qualidade dos meios sem interromper a produção. O contínuo controle de qualidade dos meios de produção é a chave mestra para garantir a qualidade e a competitividade dos produtos. O Centro de Tecnologia das Radiações (CTR), do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/CNEN-SP) vem desenvolvendo esta tecnologia para fins de análises de processos industriais há algum tempo. Atualmente, o laboratório tem desenvolvido três gerações de tomógrafos: (i) primeira geração; (ii) terceira geração; e (iii) tomógrafo Instant Non-Scanning. Os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas tem uma importância relevante para o funcionamento ideal desta tecnologia. Nesta tese, foram desenvolvidos e analisados os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas para serem implementados aos protocolos experimentais dos tomógrafos. Os métodos de reconstrução de imagem analítico e iterativo foram desenvolvidos utilizando o software Matlab® r2013b. Os algoritmos iterativos apresentaram imagens com melhor resolução espacial comparado com as obtidas pelo método analítico. Entretanto as imagens por método analítico apresentaram menos ruídos. O tempo para obtenção de imagem pelo método iterativo é relativamente elevado, e aumenta conforme aumenta a matriz de pixels da imagem. Já o método analítico fornece imagens instantâneas. Para as reconstruções de imagens utilizando o tomógrafo Instant Non-Scanning, as imagens pelo método analítico não apresentaram qualidade de imagem satisfatória comparada aos métodos iterativos. / There is an interest in the industry to use the CT information in order to know the interior (i) of the manufactured industrial objects or (ii) the machines and their means of production. In these cases, the purpose of the tomography systems is to (a) control the quality of the final product and (b) to optimize production, contributing to the pilot phase of the projects and to analyze the quality of the means without interrupting he line production. Continuous quality assurance of the means of production is the key to ensuring product quality and competitiveness. The Radiation Technology Center of the Nuclear and Energy Research Institute (IPEN/CNEN-SP) has been developing this technology for the purpose of industrial analysis. Currently the laboratory has developed three generations of tomography systems: (i) first generation; (ii) third generation; and (iii) Instant Non-Scanning tomography. The algorithms for the reconstruction of tomographic images are of relevant importance for the optimal functioning of this technology. In this PhD thesis, the reconstruction algorithms of tomographic images were developed and analyzed to be implemented to the tomography systems developed. The analytical and iterative image reconstruction methods were developed using the software Matlab® r2013b. The iterative algorithms presented images with better spatial resolution compared to those obtained by the analytical method; however the images of the analytical method presented be less image noisy. The time to obtain the image by the iterative method is high, and increases as the image matrix increases, while the analytical method provides fast images. For images reconstructions using the Instant Non-Scanning tomography system, the images by the analytical method did not present satisfactory image quality compared to the iterative methods.

Existe na indústria o interesse em utilizar as informações da tomografia computadorizada a fim de conhecer o interior (i) dos objetos industriais fabricados ou (ii) das máquinas e seus meios de produção. Nestes casos, a tomografia tem como finalidade (a) controlar a qualidade do produto final e (b) otimizar a produção, contribuindo na fase piloto dos projetos e na análise da qualidade dos meios sem interromper a produção. O contínuo controle de qualidade dos meios de produção é a chave mestra para garantir a qualidade e a competitividade dos produtos. O Centro de Tecnologia das Radiações (CTR), do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/CNEN-SP) vem desenvolvendo esta tecnologia para fins de análises de processos industriais há algum tempo. Atualmente, o laboratório tem desenvolvido três gerações de tomógrafos: (i) primeira geração; (ii) terceira geração; e (iii) tomógrafo Instant Non-Scanning. Os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas tem uma importância relevante para o funcionamento ideal desta tecnologia. Nesta tese, foram desenvolvidos e analisados os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas para serem implementados aos protocolos experimentais dos tomógrafos. Os métodos de reconstrução de imagem analítico e iterativo foram desenvolvidos utilizando o software Matlab® r2013b. Os algoritmos iterativos apresentaram imagens com melhor resolução espacial comparado com as obtidas pelo método analítico. Entretanto as imagens por método analítico apresentaram menos ruídos. O tempo para obtenção de imagem pelo método iterativo é relativamente elevado, e aumenta conforme aumenta a matriz de pixels da imagem. Já o método analítico fornece imagens instantâneas. Para as reconstruções de imagens utilizando o tomógrafo Instant Non-Scanning, as imagens pelo método analítico não apresentaram qualidade de imagem satisfatória comparada aos métodos iterativos. / There is an interest in the industry to use the CT information in order to know the interior (i) of the manufactured industrial objects or (ii) the machines and their means of production. In these cases, the purpose of the tomography systems is to (a) control the quality of the final product and (b) to optimize production, contributing to the pilot phase of the projects and to analyze the quality of the means without interrupting he line production. Continuous quality assurance of the means of production is the key to ensuring product quality and competitiveness. The Radiation Technology Center of the Nuclear and Energy Research Institute (IPEN/CNEN-SP) has been developing this technology for the purpose of industrial analysis. Currently the laboratory has developed three generations of tomography systems: (i) first generation; (ii) third generation; and (iii) Instant Non-Scanning tomography. The algorithms for the reconstruction of tomographic images are of relevant importance for the optimal functioning of this technology. In this PhD thesis, the reconstruction algorithms of tomographic images were developed and analyzed to be implemented to the tomography systems developed. The analytical and iterative image reconstruction methods were developed using the software Matlab® r2013b. The iterative algorithms presented images with better spatial resolution compared to those obtained by the analytical method; however the images of the analytical method presented be less image noisy. The time to obtain the image by the iterative method is high, and increases as the image matrix increases, while the analytical method provides fast images. For images reconstructions using the Instant Non-Scanning tomography system, the images by the analytical method did not present satisfactory image quality compared to the iterative methods.

A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva. / Objective image quality evaluation is of special interest in many image applications, for example for image compression, where it can be used to control the rate in order to keep a tradeoff between lost of data and image quality; another example is in the application of watermarks, i.e., introduction of descriptive information used to guarantee the authenticity of an image, that must be invisible to the observer who looks at the image. SSIM (Structural SIMilarity) index is a full-reference image quality assessment metric developed to evaluate gray images. This work investigates the application of SSIM in the evaluation of color images. Therefore, four different color spaces are tested RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. Initially SSIM is calculated individually for each one of color spaces channels. Then, inspired in (1), the results of the SSIM in the individual channels are combined in a unique result the so called Composite SSIM. Finally, in order to improve the correlations between, calculated using CIELAB color space, together with SSIM. Three color image databases, LIVE, IVC and TID, were employed in the tests in order to confer solidity to the results. The evaluation of the results is made using VQEG (Video Quality Experts Group) methodology, developed for video quality evaluation with an adaptation regarding the time dimension that does not exist in the image domain. The conclusions from the work were that SSIM performs better in the evaluation of color images when applied to luminance channel of YCbCr, Lαβ and especially to CIELAB color spaces. It was also concluded that the use of just noticeable difference concept improve objective assessment results.

A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva. / Objective image quality evaluation is of special interest in many image applications, for example for image compression, where it can be used to control the rate in order to keep a tradeoff between lost of data and image quality; another example is in the application of watermarks, i.e., introduction of descriptive information used to guarantee the authenticity of an image, that must be invisible to the observer who looks at the image. SSIM (Structural SIMilarity) index is a full-reference image quality assessment metric developed to evaluate gray images. This work investigates the application of SSIM in the evaluation of color images. Therefore, four different color spaces are tested RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. Initially SSIM is calculated individually for each one of color spaces channels. Then, inspired in (1), the results of the SSIM in the individual channels are combined in a unique result the so called Composite SSIM. Finally, in order to improve the correlations between, calculated using CIELAB color space, together with SSIM. Three color image databases, LIVE, IVC and TID, were employed in the tests in order to confer solidity to the results. The evaluation of the results is made using VQEG (Video Quality Experts Group) methodology, developed for video quality evaluation with an adaptation regarding the time dimension that does not exist in the image domain. The conclusions from the work were that SSIM performs better in the evaluation of color images when applied to luminance channel of YCbCr, Lαβ and especially to CIELAB color spaces. It was also concluded that the use of just noticeable difference concept improve objective assessment results.