Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-02-24Bitstream added on 2014-06-13T19:55:27Z : No. of bitstreams: 1 costa_raa_me_guara.pdf: 2052235 bytes, checksum: a7679d1faabaecae7d1f08931905e615 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A pesquisa desenvolvida para reconhecimento de padrões estatísticos com base nas informações de textura, ainda possui muitos desafios a serem superados. Um deles é a extração de características a partir de imagens que apresentam pouca variação de contraste. Este trabalho propõe um algoritmo de seleção de características de textura baseado nas característica de Haralick como a correlação e a entropia. A proposta dessa abordagem é tornar possível classificar os dados, linearmente separáveis ou não, em duas ou mais classes levando em conta um pequeno subespaço de características. Foram estudadas técnicas estatísticas para obtenção da textura, para análise e quantificação de colônias A e a fração volumétrica de Widmanstatten, presentes na liga Ti-6Al-4v. A pesquisa culminou no desenvolvimento de um algoritmo e na realização de testes de caracterização baseadas na textura das imagens. No primeiro teste utilizou-se a correlação entre duas áreas, de dimensões diferentes, de uma mesma imagem para identificação de pontos homólogos entre essas imagens onde foi possível a obtenção da fração volumétrica das fases A e B, onde a variação tonal é evidente. Para o segundo teste utilizou-se a correlação entre os mapas de entropia, seguindo o mesmo procedimento anterior para obter os pontos homólogos entre as imagens. A metodologia proposta pode ser aplicada a outros tipos de materiais. A partir dos resultados da fração de área A e a fração de área das colônias A, poderão ser feito ensaios nos quais será possível relacionar as porcentagens citadas com as propriedades mecânicas da liga. / The research developed for recognition of statistical patterns based on texture information has still many challenges to be overcome. One of them is characteristics extraction from images which display little contrast variation. This work proposes and algorithm of texture characteristics selection based on Haralick characteristics as correlation and entropy. This iniciation proposal is to make possible to classify data, linearly separable or not, in two or more ranges taking in account a little area of characteristics. It has been studied statistical techniques to obtain texture, for analysis and amount of A colony and Widmanstatten volumeter fraction, present in Ti-6Al-4V alloy. This research has culminated in an algorithm development and in characterization tests accomplishment based on image texture. In the first test there has been used correlation between two areas of different dimension, from the same picture for similar points identification between these images where it has been possible to obtain volumetric fraction of phases A and B where to tonal variation is evident. For the second test it has used correlation between entropy maps, following the previous procedure in order to obtain similar points between the images. The proposed methodology can be applied to other material types. From results of area fraction and A colonies area fraction it can be made tests in which it will be possible to relate the percentages cited with the alloy mechanical properties.