Eventos de inundação são fenômenos geralmente associados a eventos de chuvas intensas. Nesses eventos a cobertura de nuvens, normalmente, prejudica o mapeamento com uso de imagens ópticas. Assim, este trabalho tem como objetivo avaliar os resultados de mapeamento de áreas de inundação utilizando imagens SAR e SRTM. Para aplicação dos métodos foram analisadas as áreas de inundação nas cidades de Santa Fe e Parana, na Argentina. Embora a maior inundação registrada tenha sido no ano de 2003, registros de inundação são frequentemente observados nas províncias de Santa Fé e Entre Ríos. Foi utilizado imagens do satélite Sentinel-1, equipado com sensor C-SAR com dupla polarização (VV/VH). As imagens obtidas são do tipo Interferométrico (IW) Ground Range Detected (GRDH) com resolução espacial de 10 m. Foram utilizadas imagens em períodos com e sem eventos de inundação entre 2016 e 2017, calibradas e coregistradas. Sobre as imagens foram aplicadas técnicas de limiarização e de análise temporal para mapear a mancha de inundação. Também foi elaborado mapa a partir do Modelo Digital de Elevação (MDE) utilizando como referência estações de medição de nível da água dos rios. A validação de todos os métodos foi totalmente remota, baseando-se em um mapeamento da inundação de abril de 2003 na cidade de Santa Fe. Além disso, imagens publicadas de eventos de inundação complementaram a validação e foi possível comparar os resultados com uma imagem óptica Landsat – 8 com resolução de 15 m do dia 22 de fevereiro de 2016, quando o nível do rio Paraná estava acima do nível de alerta Os resultados dos três mapeamentos foram somados para formar uma única imagem com a mancha de inundação em comum. Entre as melhores acurácias, o método de análise do MDE atingiu o melhor resultado, 82% da área de inundação, no entanto, considerando os três métodos, a acurácia atinge mais de 91% de precisão. A técnica de limiarização foi mais eficiente em áreas sem alvos verticais, como áreas urbanas por exemplo. O MDE foi eficiente para simular a inundação em todos os alvos, no entanto em modelos de elevação com melhor resolução, o resultado final do mapeamento será mais preciso. A análise temporal mostrou ser uma técnica promissora para mapeamentos de inundação, no entanto um mapa detalhado de uso de solo é fundamental para aprimorar o resultado desta análise. Todos os processos foram feitos remotamente, possibilitando o desenvolvimento no futuro de um sistema automático para detecção de evento de inundação que pode ser aplicado em áreas com características similares. / Flood events usually go hand in hand with intensive rainfall during which clouds compromise any mapping attempts with optical imagery. Thus, this thesis aims at evaluate the results of mapping flood areas using SAR and SRTM images. For this purpose, flood areas in the cities Santa Fe and Parana in Argentina were analyzed. While the worst flood was registered in 2003, flood events frequently occur in both provinces Santa Fé and Entre Ríos. The employed Sentinel-1 satellite carrying a C-SAR sensor with dual polarization (VV/VH) provided interferometric (IW) Ground Range Detected (GRDH) imagery with a spatial resolution of 10 meters. Images from periods with and without flood events between 2016 and 2017 were calibrated and co-registered. Subsequently on the images were applied threshold and time analysis techniques, as well as a Digital Elevation Model (DEM) analysis with data from stations which measure the rivers’ water levels. The validation of all methods was totally remote, based on a flood mapping of April 2003 in the city of Santa Fe. In addition, published images of flood events complemented the validation and it was possible to compare the results with an optical image Landsat - 8 with 15 m resolution of February 22, 2016, when the level of the Paraná River was above the alert level The three maps were summed to form a single image with the flood spot in common. Among the best accuracy, the MDE analysis method achieved the best result, 82% of the flood area, however, considering all three methods, the accuracy reaches more than 91% accuracy. The thresholding technique was more efficient in areas with no vertical targets, such as urban areas. The DEM was efficient to simulate flooding on all targets, however using elevation models with better resolution, the final result of the mapping will be more accurate. The temporal analysis showed to be a promising technique for flood mapping, however a detailed map of land use is fundamental to improve the results of this analysis. All processes were done remotely, allowing the future development of an automatic flood event detection system that can be applied in areas with similar characteristics.

Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Banca: Aluir Porfírio Dal Poz / Banca: Edson Aparecido Mitishita / Resumo: As diferenças radiométricas entre áreas homólogas de imagens aéreas digitais são causadas por vários fatores e afetam os processos fotogramétricos, como a correspondência e a mosaicagem. Para que as imagens possam ser melhoradas, alguns procedimentos como correção geométrica e radiométrica são aplicados, sendo a correção radiométrica o tema de estudo deste trabalho. O processo de correção radiométrica em imagens aéreas digitais tem como principal objetivo tornar semelhantes os histogramas de imagens que possuam sobreposição, facilitando os processos posteriores de correspondência de pontos homólogos e a formação de mosaicos. O método proposto neste trabalho realiza em duas etapas a correção radiométrica para um bloco de imagens aéreas digitais. A primeira etapa é um processamento global, baseado nos dados dos histogramas. A segunda etapa é uma correção local, que pode ser realizada através de dois métodos estudados, sendo que o primeiro trata a interpolação dos valores de correção à partir de regiões homólogas, possibilitando a correção radiométrica da região de sobreposição das imagens; e o segundo método utiliza o ajuste de uma superfície parabolóide às diferenças radiométricas entre imagens, fornecendo, posteriormente, valores de correção para toda a imagem. Para realizar os processos descritos acima, foi implementado um programa em linguagem C, o qual realiza o ajuste local a partir de pontos correspondentes. Alguns experimentos foram realizados, utilizando três blocos de imagens aéreas obtidas com câmeras digitais Hasselblad de 22 e 39 megapixels, respectivamente, os quais apresentaram resultados satisfatórios. / Abstract: Radiometric differences between homologous areas in digital aerial imagens are caused by several factors and affect the photogrammetric processes like correspondence and mosaicking. In order to enhance those images, some procedures like geometric and radiometric corrections can be applied, the last being the aim of this work. The process of radiometric adjustment in digital aerial images aim at to make similar the histograms of overlapping images, favoring the processes of correspondence and mosaicking formation. The method proposed in this work is performed in two stages: firstly a global processing based on the histograms data and secondly a local strategy, for which two methods were studied. The first is an interpolation of correction values corresponding to the radiometric differences in the overlapping images. The second method for the local adjustment uses surface adjustment in order to correct the differences in the corresponding regions. In order to assess the proposed methodology, a program in C language was implemented to perform the local adjustment based on some corresponding points. Some experiments were accomplished, using three blocks of aerial images taken with 22 and 39 megapixels digital cameras, and good results were achieved. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-03-26Bitstream added on 2014-06-13T20:28:44Z : No. of bitstreams: 1 langhi_pjp_me_prud.pdf: 4558873 bytes, checksum: 6633a0b385f223c9200a10403ba4fa9b (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As diferenças radiométricas entre áreas homólogas de imagens aéreas digitais são causadas por vários fatores e afetam os processos fotogramétricos, como a correspondência e a mosaicagem. Para que as imagens possam ser melhoradas, alguns procedimentos como correção geométrica e radiométrica são aplicados, sendo a correção radiométrica o tema de estudo deste trabalho. O processo de correção radiométrica em imagens aéreas digitais tem como principal objetivo tornar semelhantes os histogramas de imagens que possuam sobreposição, facilitando os processos posteriores de correspondência de pontos homólogos e a formação de mosaicos. O método proposto neste trabalho realiza em duas etapas a correção radiométrica para um bloco de imagens aéreas digitais. A primeira etapa é um processamento global, baseado nos dados dos histogramas. A segunda etapa é uma correção local, que pode ser realizada através de dois métodos estudados, sendo que o primeiro trata a interpolação dos valores de correção à partir de regiões homólogas, possibilitando a correção radiométrica da região de sobreposição das imagens; e o segundo método utiliza o ajuste de uma superfície parabolóide às diferenças radiométricas entre imagens, fornecendo, posteriormente, valores de correção para toda a imagem. Para realizar os processos descritos acima, foi implementado um programa em linguagem C, o qual realiza o ajuste local a partir de pontos correspondentes. Alguns experimentos foram realizados, utilizando três blocos de imagens aéreas obtidas com câmeras digitais Hasselblad de 22 e 39 megapixels, respectivamente, os quais apresentaram resultados satisfatórios. / Radiometric differences between homologous areas in digital aerial imagens are caused by several factors and affect the photogrammetric processes like correspondence and mosaicking. In order to enhance those images, some procedures like geometric and radiometric corrections can be applied, the last being the aim of this work. The process of radiometric adjustment in digital aerial images aim at to make similar the histograms of overlapping images, favoring the processes of correspondence and mosaicking formation. The method proposed in this work is performed in two stages: firstly a global processing based on the histograms data and secondly a local strategy, for which two methods were studied. The first is an interpolation of correction values corresponding to the radiometric differences in the overlapping images. The second method for the local adjustment uses surface adjustment in order to correct the differences in the corresponding regions. In order to assess the proposed methodology, a program in C language was implemented to perform the local adjustment based on some corresponding points. Some experiments were accomplished, using three blocks of aerial images taken with 22 and 39 megapixels digital cameras, and good results were achieved.

Submitted by Andre Ricardo Soares Amarante null (andre.fatec@gmail.com) on 2017-08-31T16:27:41Z No. of bitstreams: 1 Final - André Ricardo Soares Amarante.pdf: 11499267 bytes, checksum: 3ec5f7b4ceda0ddb91bfe85611eed542 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-09-01T14:21:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 amarante_ars_dr_guara.pdf: 11499267 bytes, checksum: 3ec5f7b4ceda0ddb91bfe85611eed542 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-01T14:21:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 amarante_ars_dr_guara.pdf: 11499267 bytes, checksum: 3ec5f7b4ceda0ddb91bfe85611eed542 (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / Outra / Sabe-se que a contribuição que o processamento de imagens digitais traz para a área da Engenharia de Materiais, mais especificamente na área de caracterização de materiais, é de extrema importância, pois a determinação manual de procedimentos que envolve esta área dispende de um tempo muito grande e geralmente é acompanhado de falhas de quem as realiza. A partir do exposto acima, o objetivo desta pesquisa é a proposição de um método, semiautomático, para caracterização da homogeneidade da distribuição das frações de áreas de materiais polifásicos por processamento digital de imagens, de maneira a: a) desenvolver um algoritmo, utilizando os recursos gráficos presentes no Java, para a identificação e segmentação de fases, utilizando recursos da Estatística e recursos visuais como histograma e gráficos de dispersão de dados; b) desenvolver um algoritmo para o processamento e a identificação da homogeneidade da distribuição das frações de áreas de materiais polifásicos; c) avaliar o método a partir dos dados obtidos nos resultados do experimento e d) descrever os métodos utilizados no plugin desenvolvido. Aplicar-se-á o conceito de Variabilidade, de maneira a permitir uma seleção das fases dos materiais analisados com uma maior precisão. Observa-se que, a partir do método proposta para a caracterização da homogeneidade da distribuição das frações de área de materiais polifásicos, o usuário terá a sua disposição dados que possam subsidiar suas decisões quando da determinação dos limites das fases definidas, assim, deixando de ser apenas um parâmetro baseado nas observações visuais (subjetivas) do mesmo e passando a ter dados que validem e comprovem as regiões determinadas. / It is known that the contribution that the digital image processing brings to the area of Materials Engineering, more specifically in the area of material characterization, is of extreme importance, since the manual determination of procedures involving this area takes a very long time large and is usually accompanied by failures of those who perform them. From the above, the objective of this research is the proposition of a semiautomatic method to characterize the homogeneity of the distribution of fractions of areas of polyphase materials by digital image processing, in order to: a) develop an algorithm, using the graphical resources present in Java, for the identification and segmentation of phases, using statistical resources and visual resources such as histogram and data scatter charts; b) to develop an algorithm for the processing and identification of the homogeneity of the distribution of fractions of areas of polyphase materials; c) evaluate the method from the data obtained in the experiment results and d) describe the methods used in the developed plugin. The concept of variability will be applied in order to allow a better selection of the phases of the analyzed materials. It is observed that, based on the proposed method for characterizing the homogeneity of the polyphase material area fractions distribution, the user will have at his disposal data that can subsidize his decisions when determining the limits of the defined phases, thus leaving be only a parameter based on the visual (subjective) observations of the same and starting to have data that validate and prove the determined regions.

Eventos de inundação são fenômenos geralmente associados a eventos de chuvas intensas. Nesses eventos a cobertura de nuvens, normalmente, prejudica o mapeamento com uso de imagens ópticas. Assim, este trabalho tem como objetivo avaliar os resultados de mapeamento de áreas de inundação utilizando imagens SAR e SRTM. Para aplicação dos métodos foram analisadas as áreas de inundação nas cidades de Santa Fe e Parana, na Argentina. Embora a maior inundação registrada tenha sido no ano de 2003, registros de inundação são frequentemente observados nas províncias de Santa Fé e Entre Ríos. Foi utilizado imagens do satélite Sentinel-1, equipado com sensor C-SAR com dupla polarização (VV/VH). As imagens obtidas são do tipo Interferométrico (IW) Ground Range Detected (GRDH) com resolução espacial de 10 m. Foram utilizadas imagens em períodos com e sem eventos de inundação entre 2016 e 2017, calibradas e coregistradas. Sobre as imagens foram aplicadas técnicas de limiarização e de análise temporal para mapear a mancha de inundação. Também foi elaborado mapa a partir do Modelo Digital de Elevação (MDE) utilizando como referência estações de medição de nível da água dos rios. A validação de todos os métodos foi totalmente remota, baseando-se em um mapeamento da inundação de abril de 2003 na cidade de Santa Fe. Além disso, imagens publicadas de eventos de inundação complementaram a validação e foi possível comparar os resultados com uma imagem óptica Landsat – 8 com resolução de 15 m do dia 22 de fevereiro de 2016, quando o nível do rio Paraná estava acima do nível de alerta Os resultados dos três mapeamentos foram somados para formar uma única imagem com a mancha de inundação em comum. Entre as melhores acurácias, o método de análise do MDE atingiu o melhor resultado, 82% da área de inundação, no entanto, considerando os três métodos, a acurácia atinge mais de 91% de precisão. A técnica de limiarização foi mais eficiente em áreas sem alvos verticais, como áreas urbanas por exemplo. O MDE foi eficiente para simular a inundação em todos os alvos, no entanto em modelos de elevação com melhor resolução, o resultado final do mapeamento será mais preciso. A análise temporal mostrou ser uma técnica promissora para mapeamentos de inundação, no entanto um mapa detalhado de uso de solo é fundamental para aprimorar o resultado desta análise. Todos os processos foram feitos remotamente, possibilitando o desenvolvimento no futuro de um sistema automático para detecção de evento de inundação que pode ser aplicado em áreas com características similares. / Flood events usually go hand in hand with intensive rainfall during which clouds compromise any mapping attempts with optical imagery. Thus, this thesis aims at evaluate the results of mapping flood areas using SAR and SRTM images. For this purpose, flood areas in the cities Santa Fe and Parana in Argentina were analyzed. While the worst flood was registered in 2003, flood events frequently occur in both provinces Santa Fé and Entre Ríos. The employed Sentinel-1 satellite carrying a C-SAR sensor with dual polarization (VV/VH) provided interferometric (IW) Ground Range Detected (GRDH) imagery with a spatial resolution of 10 meters. Images from periods with and without flood events between 2016 and 2017 were calibrated and co-registered. Subsequently on the images were applied threshold and time analysis techniques, as well as a Digital Elevation Model (DEM) analysis with data from stations which measure the rivers’ water levels. The validation of all methods was totally remote, based on a flood mapping of April 2003 in the city of Santa Fe. In addition, published images of flood events complemented the validation and it was possible to compare the results with an optical image Landsat - 8 with 15 m resolution of February 22, 2016, when the level of the Paraná River was above the alert level The three maps were summed to form a single image with the flood spot in common. Among the best accuracy, the MDE analysis method achieved the best result, 82% of the flood area, however, considering all three methods, the accuracy reaches more than 91% accuracy. The thresholding technique was more efficient in areas with no vertical targets, such as urban areas. The DEM was efficient to simulate flooding on all targets, however using elevation models with better resolution, the final result of the mapping will be more accurate. The temporal analysis showed to be a promising technique for flood mapping, however a detailed map of land use is fundamental to improve the results of this analysis. All processes were done remotely, allowing the future development of an automatic flood event detection system that can be applied in areas with similar characteristics.

Object recognition is a hugely researched domain that employs methods derived from mathematics, physics and biology. This thesis combines the approaches for object classification that base on two features – color and shape. Color is represented by color histograms and shape by skeletal graphs. Four hybrids are proposed which combine those approaches in different manners and the hybrids are then tested to find out which of them gives best results. / Mail the author at radoslaw.cichocki(at)gmail.com

Detection of a brain tumour in medical images is always a challenging task. Factors like size, shape, and position of tumour vary from different patient’s brain. So, it's important to know the exact shape, size and position of a tumour in the brain making it a challenging task for detection. Some patients exhibit high glioma (HG) type tumor while others show low glioma (LG) type. So, knowing the detailed properties of a tumour to detect them in medical images is mandatory. So far many algorithms have been implemented on how to detect and extract the tumours in medical images, they used techniques such as hybrid approach with support vector machine (SVM), back propagation and dice coefficient. Among these algorithm which used back propagation as base classifier had a highest accuracy of 90%. In this work feature extraction of the medical images of patients’ tumors in database is extracted using Histogram of Oriented Gradient, later these images are classified into tumor and non tumor images using SVM. The detection of brain tumours in patient’s image is achieved by testing the performance of SVM based on Receiver Operating Characteristics (ROC). ROC include true positive rate, true negative rate, false positive rate and false negative rate. Using ROC we calculated accuracy, sensitivity and specificity values for all the medical images of the database. For image data folder of HG in vector form, SVM gave an accuracy of 97% for 95th slice of T1 modality with high true positive rate of 0.97 remaining highest among other modalities. Whereas SVM gave an accuracy of 87% for 135th slice of T1 modality with high true positive rate of 0.8 and low false positive rate of 0.06 among other image data folder of HG. For image data folder of LG, SVM gave an accuracy of 62% for the 90th slice of FLAIR modality with the high true positive rate of 0.5 and low false positive rate of 0.25 among all others. For synthetic data folder of HG, SVM gave an accuracy of 62% for a 100th slice of FLAIR modality with the high true positive rate of 0.5 and low false positive rate of 0.06 among all others. For synthetic data folder of LG, SVM gave an accuracy of 62% for a 100th slice of FLAIR modality with the high true positive rate of 0.5 and low false positive rate of 0.06 among all others.

Approved for public release; distribution is unlimited / This thesis describes the procedure used for the automatic measurement of particles from hologram taken in the combustion chamber of a rocket motor while firing. It describes the investigation done on two averaging techniques used to reduce speckle noise, capturing the image focused on a spinning mylar disk and software averaging of several image frames. The spinning disk technique proved superior for this application. The Kolmogorov-Smirnov two-sample test is applied to different particle samples in order to find an estimate of the number of particles required to obtain a stable distribution function. The number of particles is calculated and given. The last part of this study shows real particle distributions in the form of frequency histograms. / http://archive.org/details/automaticmeasure00carr / Major, Canadian Armed Forces

L'objectif de cette thèse est de proposer une solution d'indexation ``scalable'' et basée objet de flux vidéos HD compressés avec Motion JPEG2000. Dans ce contexte, d'une part, nous travaillons dans le domaine transformé hiérachique des ondelettes 9/7 de Daubechies et, d'autre part, la représentation ``scalable'' nécessite des méthodes en multirésolution, de basse résolution vers haute résolution. La première partie de ce manuscrit est dédiée à la définition d'une méthode d'extraction automatique des objets en mouvement. Elle repose sur la combinaison d'une estimation du mouvement global robuste et d'une segmentation morphologique couleur à basse résolution. Le résultat est ensuite affiné en suivant l'ordre des données dans le flux scalable. La deuxième partie est consacrée à la définition d'un descripteur sur les objets précédemment extraits, basé sur les histogrammes en multirésolution des coefficients d'ondelettes. Enfin, les performances de la méthode d'indexation proposée sont évaluées dans le contexte de requêtes scalables de recherche de vidéos par le contenu. / This thesis aims at proposing a solution of scalable object-based indexing of HD video flow compressed by MJPEG2000. In this context, on the one hand, we work in the hierarchical transform domain of the 9/7 Daubechies' wavelets and, on the other hand, the scalable representation implies to search for multiscale methods, from low to high resolution. The first part of this manuscript is dedicated to the definition of a method for automatic extraction of objects having their own motion. It is based on a combination of a robust global motion estimation with a morphological color segmentation at low resolution. The obtained result is then refined following the data order of the scalable flow. The second part is the definition of an object descriptor which is based on the multiscale histograms of the wavelet coefficients. Finally, the performances of the proposed method are evaluated in the context of scalable content-based queries.

Contrast is an important factor in any subjective evaluation of image quality. It is the difference in visual properties that makes an object distinguishable from other objects and background. Contrast Enhancement method is mainly used to enhance the contrast in the image by using its Histogram. Histogram is a distribution of numerical data in an image using graphical representation. Histogram Equalization is widely used in image processing to adjust the contrast in the image using histograms. Whereas Gamma Correction is often used to adjust luminance in an image. By combining Histogram Equalization and Gamma Correction we proposed a hybrid method, that is used to modify the histograms and enhance contrast of an image in a digital method. Our proposed method deals with the variants of histogram equalization and transformed based gamma correction. Our method is an automatically transformation technique that improves the contrast of dimmed images via the gamma correction and probability distribution of luminance pixels. The proposed method is converted into an android application. We succeeded in enhancing the contrast of an image by using our method and we have tested for different alpha values. Graphs of the gamma for different alpha values are plotted.