Por ser não-invasiva e de baixo custo, a Ecocardiografia tem se tornado uma técnica de diagnóstico muito utilizada para a determinação dos volumes sistólicos e diastólicos do ventrículo esquerdo a fim de se calcular, indiretamente, o volume de ejeção do ventrículo esquerdo, a razão de contração muscular das cavidades cardíacas, a fração de ejeção regional e global, a espessura do miocárdio e a massa ventricular. Para isso, torna-se necessária a detecção das bordas endocárdicas do ventrículo esquerdo, o que é dificultada pelo fato da imagem de Ecocardiografia possuir ruídos que prejudicam sua definição. Apesar de haver várias técnicas de segmentação de imagem, este trabalho propõe detectar as bordas do ventrículo esquerdo de imagens ecocardiográficas utilizando uma rede neural artificial para reconhecer padrões de bordas. A fim de acelerar o processo e facilitar o processamento, uma área retangular centrada dentro da janela acústica do paciente é determinada pelo operador com o uso do \'mouse\' na qual serão realizadas todas as análises e reconhecimentos de borda pela rede neural. Após a marcação dos pontos reconhecidos pela rede neural como bordas, utilizam-se técnicas de gradientes e contorno móvel para se conectar os pontos de maior probabilidade e traçar a borda do ventrículo esquerdo. Esta técnica mostrou-se eficaz quando comparados com as bordas traçadas pelo especialista, sendo um fator importante a prática do operador ao escolher adequadamente a área a ser analisada. Após treinamento com 50 amostras de padrões de \"borda\" e 10 amostras de padrões de \"não borda\", a técnica foi testada em 108 imagens, alcançando resultados com boa precisão e rapidez quando comparamos os resultados na determinação da área do ventrículo esquerdo com outras técnicas citadas na literatura nacional e internacional. / Being non-invasive and having low cost, the echocardiography has been largely applied as diagnostic technique for left ventricle systolic and diastolic volumes determination that indirectly are used to calculate the left ventricle ejection volume, the cardiac cavities muscular contraction, the regional and global ejection fraction, the myocardial thickness, the ventricular mass, etc. For this reason, the detection of the left ventricle endocardial borders become necessary, but hampered by the noise that impairs the echocardiography images definition. In spite of having many image segmentation techniques, this work intend to detect the borders of left ventricle on echocardiography images by using a artificial neural network to recognize border patterns. To accelerate the process and facilitate the procedure, the operator uses the mouse to define a rectangular region inside the acoustic window of the pacient where all analyses and border recognitions will be accomplished. After labeling the recognized points as \'border\', gradient techniques and mobile boundary are used to connect the points of greater probability and delineate the left ventricle border. This technique has proved to be efficient when compared to the borders traced by the specialist. The ability of the operator is important in choosing of the region to be analyzed. After training with 50 samples of \"border\" pattern and 10 samples of \"no-border\" pattern, this technique was tested on 108 images, achieving good results on precision and velocitiy when we compared the calculated left ventricle area with the results of other techniques published on national and international literature.

Por ser não-invasiva e de baixo custo, a Ecocardiografia tem se tornado uma técnica de diagnóstico muito utilizada para a determinação dos volumes sistólicos e diastólicos do ventrículo esquerdo a fim de se calcular, indiretamente, o volume de ejeção do ventrículo esquerdo, a razão de contração muscular das cavidades cardíacas, a fração de ejeção regional e global, a espessura do miocárdio e a massa ventricular. Para isso, torna-se necessária a detecção das bordas endocárdicas do ventrículo esquerdo, o que é dificultada pelo fato da imagem de Ecocardiografia possuir ruídos que prejudicam sua definição. Apesar de haver várias técnicas de segmentação de imagem, este trabalho propõe detectar as bordas do ventrículo esquerdo de imagens ecocardiográficas utilizando uma rede neural artificial para reconhecer padrões de bordas. A fim de acelerar o processo e facilitar o processamento, uma área retangular centrada dentro da janela acústica do paciente é determinada pelo operador com o uso do \'mouse\' na qual serão realizadas todas as análises e reconhecimentos de borda pela rede neural. Após a marcação dos pontos reconhecidos pela rede neural como bordas, utilizam-se técnicas de gradientes e contorno móvel para se conectar os pontos de maior probabilidade e traçar a borda do ventrículo esquerdo. Esta técnica mostrou-se eficaz quando comparados com as bordas traçadas pelo especialista, sendo um fator importante a prática do operador ao escolher adequadamente a área a ser analisada. Após treinamento com 50 amostras de padrões de \"borda\" e 10 amostras de padrões de \"não borda\", a técnica foi testada em 108 imagens, alcançando resultados com boa precisão e rapidez quando comparamos os resultados na determinação da área do ventrículo esquerdo com outras técnicas citadas na literatura nacional e internacional. / Being non-invasive and having low cost, the echocardiography has been largely applied as diagnostic technique for left ventricle systolic and diastolic volumes determination that indirectly are used to calculate the left ventricle ejection volume, the cardiac cavities muscular contraction, the regional and global ejection fraction, the myocardial thickness, the ventricular mass, etc. For this reason, the detection of the left ventricle endocardial borders become necessary, but hampered by the noise that impairs the echocardiography images definition. In spite of having many image segmentation techniques, this work intend to detect the borders of left ventricle on echocardiography images by using a artificial neural network to recognize border patterns. To accelerate the process and facilitate the procedure, the operator uses the mouse to define a rectangular region inside the acoustic window of the pacient where all analyses and border recognitions will be accomplished. After labeling the recognized points as \'border\', gradient techniques and mobile boundary are used to connect the points of greater probability and delineate the left ventricle border. This technique has proved to be efficient when compared to the borders traced by the specialist. The ability of the operator is important in choosing of the region to be analyzed. After training with 50 samples of \"border\" pattern and 10 samples of \"no-border\" pattern, this technique was tested on 108 images, achieving good results on precision and velocitiy when we compared the calculated left ventricle area with the results of other techniques published on national and international literature.

A detecção de bordas é um primeiro passo importante no processamento digital de imagens, pois permite separar blocos distinto presentes em uma imagem. O desenvolvimento de sistemas autônomos que realizem tarefas a partir de informações visuais necessitam que o processamento destas seja realizado em tempo real. Este trabalho descreve a implementação de um processador, baseado numa arquitetura pipeline e no operador de máscara chamado Cruz de Roberts, dedicado para a extração de bordas em tempo real de imagens de vídeo. Tanto a entrada como a saída dos dados são em formato de vídeo composto monocromático padrão e foram utilizados circuitos digitais discretos para a implementação do processador. Os resultados são apresentados em forma de imagens e estas são comparadas com os resultados obtidos através de programas que realizam a detecção de bordas. / Edge detection is the first important step in digital image processing which allows to separate the distinct blocks present in an image. The development of automatic systemswhich perform operations from visual information need real time processing. This work describes the implementation of a pipeline processor based in the Robert\'s Cross mask operator, dedicated to extract edges from video images in real time. Both input and output video signals are monochromatic. Common digital circuits have been used to implement the processor. The results obtained are presented as images and are compared with edge detected images obtained from comercial software.

O sistema de varredura a LASER aerotransportado é uma tecnologia competitiva para levantamentos que visam à geração de modelos digitais de superfície (MDS) e modelos digitais de terreno (MDT). Esta tecnologia sofreu certa resistência por parte das empresas de aerolevantamento e de alguns usuários, porém vem conquistando o mercado, graças à grande quantidade de trabalhos recentemente publicados. Uma das limitações associadas ao levantamento a LASER é a correta detecção de objetos não pertencentes ao terreno como árvores e edificações. Esses objetos, quando devidamente identificados, são essenciais para várias aplicações como cadastro e avaliação da qualidade cartográfica. Este trabalho propõe uma metodologia de identificação de edificações através da detecção de suas bordas, em uma rede triangular (TIN) construída sobre a nuvem de pontos. A utilização da TIN preserva os valores originais da amostra e, representa o universo real com melhor fidelidade que os modelos matriciais. A detecção é realizada calculando-se as declividades para todos os triângulos da TIN. Após esta etapa, são segmentados todos os triângulos que possuem valor de declividade acima de um limiar, pois representam variações abruptas no terreno, condizentes com edificações. A definição do limiar depende da resolução da nuvem de pontos, padrão de varredura e natureza do terreno. O trabalho apresenta ferramentas preliminares para automatizar a vetorização das bordas detectadas. As edificações extraídas pela metodologia e ferramentas apresentadas, podem ser utilizadas para avaliação da qualidade cartográfica do MDS/MDT. Para isso, compara-se o MDS a um documento cartográfico de referência, e realizam-se testes para: detecção e eliminação de erros grosseiros, detecção de tendências e minimização de erros sistemáticos, testes de precisão e de atendimento ao Padrão de Exatidão Cartográfico (PEC). Após análises, conclui-se que a metodologia de detecção de bordas propostas é eficiente, porém as ferramentas de automatização precisam ser aperfeiçoadas. Conclui-se também que o MDS oriundo do levantamento a LASER tem qualidade cartográfica compatível com o produto cartográfico de referência. Recomenda-se aplicação das metodologias propostas em outros conjuntos de dados. / The airborne LASER scanner is competitive technology for surveys that generates digital surface models (DSM) and Digital Terrain Models (DTM). This technology suffered some resistance by the aerosurvey enterprise (and some users), but is conquering its market share due the amount of papers recently published in this field. A limitation associated with this technique is the correct detection of the offterrain objects, like trees and buildings. These objects, when well identified, are essential to a sort of applications like cadastre e map quality evaluation. This dissertation proposes a methodology to identify buildings by the edge detection of a triangular irregular net (TIN) built over the point cloud. The utilization of TIN preserves the original values, representing the real 3D universe with fidelity despite the raster models. The detection is done calculating the slopes for all triangles of the TIN. After that, the triangles with slope values above a threshold are segmented. The Threshold definition depends on resolution of the point cloud, scan pattern and target behavior. Triangles with high slope values represent hard variation and may mean buildings. This work shows preliminary tools to automate the vectorization of the detected edges. The extracted buildings may be used for map quality evaluation of the DSM/DTM, by comparing it with a reference map. This means: test for detection e elimination of bundles, test for detection and minimization of systematic errors, precision tests and evaluate the meeting the Brazilian cartographic accuracy standard (PEC). Theses analysis concludes that the proposed methodology of edge detection is efficient but the developed tools of automation may be sharpened. Also, concludes that the DSM built with LASER scanner survey is compatible with reference map. Its recommended the application of the methodology on other collections of data.

This dissertation has the objective to verify the contribution of different tips for line detection, to the classification of multispectral images, with the possible use in the discrimination and mapping of class of covering of the land. In this context, the comparison between different techniques of detection of characteristics for extraction of power lines in agricultural areas is affected, namely, distinction techniques using variation of contrast and morphologic filtering, and detection of edges using filter Canny and detector SUSAN. In this case were used techniques of extraction of lines with Hough Transform and Radon Transform too, using different algorithms in aerial images of remote sensing. These results had evaluated and compared producing tables of efficiency for each procedure. These tables direct the different solutions that change of boarding depending of the final objective of the detection of the Power Lines. / Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

This dissertation has the objective to verify the contribution of different tips for line detection, to the classification of multispectral images, with the possible use in the discrimination and mapping of class of covering of the land. In this context, the comparison between different techniques of detection of characteristics for extraction of power lines in agricultural areas is affected, namely, distinction techniques using variation of contrast and morphologic filtering, and detection of edges using filter Canny and detector SUSAN. In this case were used techniques of extraction of lines with Hough Transform and Radon Transform too, using different algorithms in aerial images of remote sensing. These results had evaluated and compared producing tables of efficiency for each procedure. These tables direct the different solutions that change of boarding depending of the final objective of the detection of the Power Lines. / Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

O sistema de varredura a LASER aerotransportado é uma tecnologia competitiva para levantamentos que visam à geração de modelos digitais de superfície (MDS) e modelos digitais de terreno (MDT). Esta tecnologia sofreu certa resistência por parte das empresas de aerolevantamento e de alguns usuários, porém vem conquistando o mercado, graças à grande quantidade de trabalhos recentemente publicados. Uma das limitações associadas ao levantamento a LASER é a correta detecção de objetos não pertencentes ao terreno como árvores e edificações. Esses objetos, quando devidamente identificados, são essenciais para várias aplicações como cadastro e avaliação da qualidade cartográfica. Este trabalho propõe uma metodologia de identificação de edificações através da detecção de suas bordas, em uma rede triangular (TIN) construída sobre a nuvem de pontos. A utilização da TIN preserva os valores originais da amostra e, representa o universo real com melhor fidelidade que os modelos matriciais. A detecção é realizada calculando-se as declividades para todos os triângulos da TIN. Após esta etapa, são segmentados todos os triângulos que possuem valor de declividade acima de um limiar, pois representam variações abruptas no terreno, condizentes com edificações. A definição do limiar depende da resolução da nuvem de pontos, padrão de varredura e natureza do terreno. O trabalho apresenta ferramentas preliminares para automatizar a vetorização das bordas detectadas. As edificações extraídas pela metodologia e ferramentas apresentadas, podem ser utilizadas para avaliação da qualidade cartográfica do MDS/MDT. Para isso, compara-se o MDS a um documento cartográfico de referência, e realizam-se testes para: detecção e eliminação de erros grosseiros, detecção de tendências e minimização de erros sistemáticos, testes de precisão e de atendimento ao Padrão de Exatidão Cartográfico (PEC). Após análises, conclui-se que a metodologia de detecção de bordas propostas é eficiente, porém as ferramentas de automatização precisam ser aperfeiçoadas. Conclui-se também que o MDS oriundo do levantamento a LASER tem qualidade cartográfica compatível com o produto cartográfico de referência. Recomenda-se aplicação das metodologias propostas em outros conjuntos de dados. / The airborne LASER scanner is competitive technology for surveys that generates digital surface models (DSM) and Digital Terrain Models (DTM). This technology suffered some resistance by the aerosurvey enterprise (and some users), but is conquering its market share due the amount of papers recently published in this field. A limitation associated with this technique is the correct detection of the offterrain objects, like trees and buildings. These objects, when well identified, are essential to a sort of applications like cadastre e map quality evaluation. This dissertation proposes a methodology to identify buildings by the edge detection of a triangular irregular net (TIN) built over the point cloud. The utilization of TIN preserves the original values, representing the real 3D universe with fidelity despite the raster models. The detection is done calculating the slopes for all triangles of the TIN. After that, the triangles with slope values above a threshold are segmented. The Threshold definition depends on resolution of the point cloud, scan pattern and target behavior. Triangles with high slope values represent hard variation and may mean buildings. This work shows preliminary tools to automate the vectorization of the detected edges. The extracted buildings may be used for map quality evaluation of the DSM/DTM, by comparing it with a reference map. This means: test for detection e elimination of bundles, test for detection and minimization of systematic errors, precision tests and evaluate the meeting the Brazilian cartographic accuracy standard (PEC). Theses analysis concludes that the proposed methodology of edge detection is efficient but the developed tools of automation may be sharpened. Also, concludes that the DSM built with LASER scanner survey is compatible with reference map. Its recommended the application of the methodology on other collections of data.

A detecção de bordas é um primeiro passo importante no processamento digital de imagens, pois permite separar blocos distinto presentes em uma imagem. O desenvolvimento de sistemas autônomos que realizem tarefas a partir de informações visuais necessitam que o processamento destas seja realizado em tempo real. Este trabalho descreve a implementação de um processador, baseado numa arquitetura pipeline e no operador de máscara chamado Cruz de Roberts, dedicado para a extração de bordas em tempo real de imagens de vídeo. Tanto a entrada como a saída dos dados são em formato de vídeo composto monocromático padrão e foram utilizados circuitos digitais discretos para a implementação do processador. Os resultados são apresentados em forma de imagens e estas são comparadas com os resultados obtidos através de programas que realizam a detecção de bordas. / Edge detection is the first important step in digital image processing which allows to separate the distinct blocks present in an image. The development of automatic systemswhich perform operations from visual information need real time processing. This work describes the implementation of a pipeline processor based in the Robert\'s Cross mask operator, dedicated to extract edges from video images in real time. Both input and output video signals are monochromatic. Common digital circuits have been used to implement the processor. The results obtained are presented as images and are compared with edge detected images obtained from comercial software.

O presente trabalho trata-se do desenvolvimento de um programa para de análise de imagens de topografia corneana de sistemas comerciais, para ser implementado no topógrafo corneano para Lâmpada de Fenda, em desenvolvimento no Laboratório de Instrumentação Oftálmica - EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica - FMRP/USP. O programa foi desenvolvido em C++, utilizando a plataforma Windows, e fornece mapas axiais de topografia corneana. O programa foi testado em esferas de calibração e em olhos humanos, apresentando um fator de correlação de 0,9998 para as medidas em esferas e um erro inerente estimado em 3%. Os mapas de topografias axiais em olhos humanos foram comparados com os mapas gerados por sistemas comerciais e o padrão visual de forma e relevo estão em concordância. / This work is about a software for the analisys of corneal topography images provided by commercial available systems to be implemented in a corneal topographer for slit lamps under evelopment at Laboratório de Instrumentação Oftálmica . EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica . FRMP/USP. The software was developed in Borland C++ Builder for Windows and provides the corneal topography axial maps. The software has been tested in calibration spheres and in human eyes, presenting a correlation factor of 0,9998 for the measurements performed in the spheres and an inherent error of 3%. The axial topographic maps form the exams performe in human eyes have been compared to the axial maps provided by the commercial available system and the visual pattern as well as the relief are in accordance.

O presente trabalho trata-se do desenvolvimento de um programa para de análise de imagens de topografia corneana de sistemas comerciais, para ser implementado no topógrafo corneano para Lâmpada de Fenda, em desenvolvimento no Laboratório de Instrumentação Oftálmica - EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica - FMRP/USP. O programa foi desenvolvido em C++, utilizando a plataforma Windows, e fornece mapas axiais de topografia corneana. O programa foi testado em esferas de calibração e em olhos humanos, apresentando um fator de correlação de 0,9998 para as medidas em esferas e um erro inerente estimado em 3%. Os mapas de topografias axiais em olhos humanos foram comparados com os mapas gerados por sistemas comerciais e o padrão visual de forma e relevo estão em concordância. / This work is about a software for the analisys of corneal topography images provided by commercial available systems to be implemented in a corneal topographer for slit lamps under evelopment at Laboratório de Instrumentação Oftálmica . EESC/USP e no Laboratório de Física Oftálmica . FRMP/USP. The software was developed in Borland C++ Builder for Windows and provides the corneal topography axial maps. The software has been tested in calibration spheres and in human eyes, presenting a correlation factor of 0,9998 for the measurements performed in the spheres and an inherent error of 3%. The axial topographic maps form the exams performe in human eyes have been compared to the axial maps provided by the commercial available system and the visual pattern as well as the relief are in accordance.