A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

O desenvolvimento de novas tecnologias proporciona meios para novas pesquisas e, no caso dos dados gerados por sensores remotos, seu entendimento e utilização constituem uma ampla fonte para a geração de novos conhecimentos científicos. Imagens de média resolução espacial, a exemplo o sensor ASTER, apresentam fontes de informação de grande valor. O presente trabalho tem o propósito de investigar as potencialidades dessas imagens na discriminação espectral de vinhedos e, adicionalmente, verificar o comportamento espectral de variedades de viníferas frente à influência de efeitos de sombreamento. Para esta análise, a Vinícola Veramonte, no Valle de Casablanca-Chile, foi escolhida por ser adequada em termos de topografia, repartição de parcelas, informações de campo e disponibilidade de imagens. Como imagens ASTER são coletadas com resoluções de 15m e 30m, operações de reamostragem são necessárias para uma maior exploração dos dados. As bandas do subsistema SWIR, com pixels de 30 m, foram reamostradas pelo método do Vizinho mais Próximo para 15 m e processadas junto com as três bandas do subsistema VNIR, possibilitando realizar a investigação espectral utilizando-se 9 bandas. Comparações estatísticas (teste t) foram feitas em imagens originais e reamostradas, constatando-se que ambas não diferem significativamente. A influência da sombra entre fileiras de vinhas na resposta espectral também foi investigada. A proporção de sombra entre as fileiras é variável, em função da orientação das filas, da distância zenital e do azimute do Sol na hora da aquisição da imagem. Foram estudadas as variedades Chardonnay, Merlot e Sauvignon Blanc em três imagens de diferentes datas. Determinados os diferentes grupos, esses foram submetidos a análises de similaridade, usando-se ANOVA, seguidos do teste de Tukey. Comparou-se também a separabilidade de diferentes variedades, que apresentavam a mesma quantidade de sombra. As imagens foram classificadas através do classificador de Mínima Distância para verificar a eficácia desse classificador em detectar a variação de sombra. A validação final foi realizada através da comparação da imagem classificada com as informações contidas no mapa de localização das cepas. Como resultados, foi confirmada a validade da reamostragem de pixels pelo método do vizinho mais próximo, sem alteração do valor digital, e constatou-se a influência do substrato (solo iluminado ou sombreado) na caracterização espectral das variedades viníferas, e a sua influência na classificação das imagens ASTER. / Technological developments lead to new sources of research, and in the case of data from remote sensors, their understanding and use allow the generation of new scientific knowledge. For images of medium spatial resolution, the ASTER sensor is an important information source. This study aims to investigate the potential of ASTER images in the discrimination of vineyards, and to verify the spectral behavior of the vinifera varieties in face of the influence of shadow effects. For this analysis, the property of Viña Veramonte, at Valle Casablanca, Chile, was chosen, since it proved to be adequate for its topography, plot partition, field data, and images availability. Since ASTER images are acquired with spatial resolutions of 15m and 30 m, resampling procedures are necessary to the full use of data from the nine spectral bands of VNIR and SWIR; however, such practices are frequently considered as sources of false information, and this issue was investigated first. The six SWIR bands, with 30m pixels, were resampled to 15m using the Nearest Neighbor method, allowing to perform a spectral investigation with nine bands. Statistical comparisons using the t test were applied both to the original and resampled images, being shown that the two images don’t differ significantly; this allowed to proceed the study using resampled images with nine spectral bands. The influence of shadow between rows of vines was then investigated. The percentage of shadow between rows is variable, being a function of row orientation, of Sun’s zenith distance and azimuth, and of the time of image acquisition. Using maps provided by the vineyard managers, informing vine varieties and their places, it was possible to derive the spectral information and to identify the vine parcels in images, which were separated by groups according to their shadow percentages. The grape cultivars Chardonnay, Sauvignon Blanc and Merlot were studied in images of three dates. After defining the three groups, they were analyzed through the ANOVA and Tukey Test methods. A comparison was also made for those varieties which had the same proportion of shadow. All images were classified through the Minimum Distance algorithm, to verify the performance of this classification technique in detecting the shadow change. The final validation was made by comparing the classified image with information from the vineyard map. As results, the validity of the pixel resampling by the Nearest Neighbor method was demonstrated, as the influence of the inter-rows shadow in the classification of ASTER images.

A utilização de dados gerados por sensores remotos e aerotransportados para o monitoramento das condições biofísicas de vinhedos já é conhecida. No entanto, poucos estudos têm aplicado esta ferramenta para a caracterização e discriminação espectral de diferentes variedades e em diferentes terroirs, principalmente no que se refere a sensores de média resolução espacial. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo principal avaliar dados espectrais de vinhedos, buscando verificar o potencial de uso das imagens geradas pelo sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal and Reflection Radiometer) na caracterização e discriminação das variedades Cabernet Sauvignon, Chardonnay, Merlot e Pinot Noir, em cinco diferentes terroir, sendo dois no Chile, um no Brasil e dois da França. O estudo foi conduzido utilizando três imagens de cada um dos terroir estudados que abrangiam diferentes fases de desenvolvimento do dossel. Correção do efeito de crosstalk e correção atmosférica foram aplicadas em todas as cenas. Através de mapas fornecidos pelos proprietários dos vinhedos com a indicação das cepas, foi possível a localização dos lotes nas imagens e a coleta das informações espectrais. No Chile, foram coletadas amostras de Cabernet Sauvignon e Merlot para o Vale do Aconcagua e de Cabernet Sauvignon e Chardonnay para o Vale do Colchagua. Na França, na região de Bordeaux, foram coletadas amostras de Cabernet Sauvignon e Merlot de dois Châteaus, Giscours e Duhart Milon, e de Chardonnay e Pinot Noir para a região do Champagne. Em Encruzilhada do Sul, as quatro variedades foram avaliadas. De posse dos dados espectrais, foi verificada a existência de diferenças significativas entre as médias de reflectância levando em consideração as variedades que ocorriam em uma mesma região e a mesma variedade que ocorria em duas ou mais regiões através da aplicação de teste t para amostras independentes e Análise de Variância. Além disso, foi avaliada a similaridade das regiões e das variedades, através de análise de cluster. A Análise Discriminante (AD) foi aplicada para todas as datas avaliadas. Através da análise do centróide gerado pela AD e dos valores de NDVI das amostras das variedades, foi escolhida uma imagem para verificar a habilidade das funções discriminantes em diferenciar as variedades de uva. Através do cálculo da distância mínima entre o centróide para os valores discriminantes calculados para cada pixel, a imagem foi classificada. A validação final foi realizada através da comparação da imagem classificada com as informações contidas nos mapas de localização das cepas. Os resultados obtidos mostraram ser factível a discriminação espectral das variedades estudadas através da aplicação de AD. Os espectros de reflectância indicaram haver similaridades entre as regiões avaliadas, principalmente para Cabernet Sauvignon. Na análise de cluster, verificou-se uma tendência dos agrupamentos, sendo um formado pelas datas mais precoces e outro formado pelas datas mais tardias. Desta forma, conclui-se que as imagens geradas pelo sensor ASTER apresentam potencial para serem utilizadas em estudos que visem a identificação e caracterização de vinhedos e discriminação espectral de diferentes variedades. / Applications of remote sensing data to the monitoring of biophysical conditions of vineyards are well known. However, few studies have applied this resource to spectrally discriminate between vine varieties or to detect variations caused by changing terroirs; this is especially true with sensors of medium spatial resolution. This work aimed to obtain and analyze spectral data of vineyards, to assess to potential of ASTER (Advanced Spaceborne Thermal and Reflection Radiometer) images to characterize and discriminate the vine varieties Cabernet Sauvignon, Merlot, Pinot Noir and Chardonnay in five different terroirs, being two in Chile, one in Brazil, and two in France. Three images from each terroir were used, capturing different stages of canopy development. Corrections from the crosstalk effect and atmospheric influence were applied. Maps provided by owners informed on the place of each variety, making possible to locate the corresponding parcels on images, thus leading to the extraction of the spectrum of each variety. In Chile, samples of Cabernet Sauvignon and Merlot were collected for the Aconcagua Valley, and of Cabernet Sauvignon and Chardonnay for the Colchagua Valley. In France, at Bordeaux region, samples of Cabernet Sauvignon and Merlot were collected for the Chateaux of Giscours and Duhart Milon, and at Champagne, for Pinot Noir and Chardonnay. In Brazil, all four varieties were studied at the Encruzilhada do Sul region. The spectral data was analyzed from two perspectives: looking for significant differences in the mean reflectance between varieties at the same region; and considering the same variety are several regions. The t test and Analysis of Variance were applied. Similarities between varieties and regions were also estimated trhough cluster analysis. Discriminant analysis (DA) was applied for all dates. The centroids generated from DA, together with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of variety samples, were used to select an image to assess the potential of the discriminant functions to separate grape varieties. Image classification was performed by calculating the smallest distance between the centroids, for the discriminant values for each pixel. The final validation was done by comparing the classified image with the maps provided by owners, informing the varieties locations. The results show that it is possible to spectrally discriminate these four grape varieties, through DA. The reflectance spectra show that, at variety level, there are similarities between the regions, especially for Cabernet Sauvignon. In the cluster analysis, a tendency showed up, revealing two groups formed by the early and late image dates. It is concluded that images from the ASTER sensor have a significant potential to studies aiming to characterize vineyards and to spectrally discriminate grape varieties.

Submitted by Duarte Zeny (zenydu@gmail.com) on 2013-01-16T15:31:16Z No. of bitstreams: 1 Tese Regina.pdf: 8345027 bytes, checksum: 0bb6c4c16d3b037b1786db4cf6a31ef8 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-16T15:31:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Regina.pdf: 8345027 bytes, checksum: 0bb6c4c16d3b037b1786db4cf6a31ef8 (MD5) / O presente trabalho versa sobre a organização e representação do conhecimento, com foco nos ambientes fotográficos de armazenamento analógico e digital do jornal A Tarde. Na mídia impressa, a notícia tem significado ainda mais arrebatador quando a fotografia entra em cena. O profissional que trabalha como repórter fotográfico em uma redação busca captar as imagens que expressem o testemunho da verdade, a partir dos melhores ângulos e com força suficiente para representar bem o seu papel na edição do dia. Mais do que o velho ditado “uma imagem vale mais do que mil palavras1”, a fotografia, como documento, expressa o registro de um fato. E, como tal, deve ser preservado, com uma gama de informações que resulte em uma boa recuperação, para que não se perca em um mar de pastas empoeiradas de um arquivo. Ou mesmo em uma plataforma de armazenamento digital que não contemple as informações necessárias para que o objeto, produto de um trabalho jornalístico de equipe, fique comprometido por falta de tratamento adequado. Justificado pela necessidade atual de recuperar informações com rapidez e exatidão, o presente estudo pretende analisar o tratamento dado ao documento fotográfico nas plataformas analógica e digital e que facilite a organização dos referidos ambientes informacionais de imagens do jornal, objeto desta pesquisa. / Salvador

DIÓGENES, D. F. Avaliação das propriedades de forma de agregados utilizados em lastro ferroviário a partir do uso do processamento digital de imagens. 2016. 147 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2016-12-26T11:25:16Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_dfdiogenes.pdf: 3625312 bytes, checksum: 354a5935f884f8906bf53cc03e095fd6 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-01-05T17:32:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_dfdiogenes.pdf: 3625312 bytes, checksum: 354a5935f884f8906bf53cc03e095fd6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-05T17:32:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_dfdiogenes.pdf: 3625312 bytes, checksum: 354a5935f884f8906bf53cc03e095fd6 (MD5) Previous issue date: 2016-12-06 / The ballast layer is responsible for supporting the railway superstructure, being repeatedly charged and discharged by the passage of trains. The aggregates shape properties and the particle size thereof may be directly affected by many factors such as: track usage time, clogging of thinner materials and maintenance processes performed primarily through the tamping, causing breakage and wear in these materials. The validation indices used to evaluate shape, angularity and texture are used to understand the interaction of these materials at various stages of the railway, such as in cases of primary and secondary crushing of the aggregates before and after the completion of the tamping ballast, at the beginning of the service life and after a certain service period. This study aims to evaluate the influence of the aggregates’ shape properties that make up the ballast layer in the operation and performance of the structure with the use of Digital Image Processing (DIP), the Aggregate Image Measurement System (AIMS) tool was applied to the study. Research involving the evaluation of ballast requires large-scale equipment to conduct triaxial tests, in order to obtain resilient modulus and resistance to permanent deformation, Thus, the offset technique, translation of the gradation curve from the original size distribution curve, was used in this study to evaluate the material used in the ballast scaled. It was verified, by traditional methodologies, that the aggregates collected in the permanent route obtained higher percentage of cubic particles when compared to the ballast material (initial phase), being related to the breakage of the flat-elongated particles due to the loads from wagons and boards, the maintenance with vibrating blades, the friction between particles and the impacts of materials disposal. Regarding the DPI characterization, the initial ballast presented particles with low roughness differently from the materials collected in the permanent way, presenting smooth surface texture. Materials from the track presented better mechanical behavior compared to the initial ballast, being attributed to the higher percentage of cubic particles of smaller sizes, as well as to the granulometric curve with more dense characteristics. This way, it is possible to conclude, regarding stability and strength, that the material just below the sleepers and the one with 5 years in service were less impacted, presenting smaller deformations compared to the initial ballast materials. However, they may be unfavorable in one of the main functions of the ballast layer, the drainage. / A camada de lastro é responsável por suportar a superestrutura ferroviária, sendo repetidamente carregada e descarregada pela passagem dos trens. As propriedades de forma dos agregados que constituem essa camada, bem como a granulometria dos mesmos, podem ser diretamente afetadas por diversos fatores, tais como: o tempo de uso da via, a colmatação por materiais mais finos e os processos de manutenção realizados através, principalmente, da socaria, que causam quebra e desgaste nestes materiais. O presente trabalho busca avaliar a influência das propriedades de forma de agregados que compõem a camada de lastro ferroviário no funcionamento e no desempenho da estrutura com o auxílio do Processamento Digital de Imagens (PDI), sendo o Aggregate Image Measurement System (AIMS) a ferramenta utilizada no estudo. Pesquisas que envolvem a avaliação do lastro ferroviário exigem a utilização de equipamentos em grande escala para a realização de ensaios triaxiais, obtenção do Módulo de Resiliênia (MR) e da resistência à Deformação Permanente (DP), com o intuito de compreender as propriedades mecânicas da via permanente. Contudo, aplicou-se a técnica de decalagem, translação da curva granulométrica de forma paralela a curva granulométrica original, a fim de avaliar o material que compõe o lastro ferroviário em escala reduzida quanto às propriedades mecânicas do mesmo. Verificou-se, quanto à determinação da forma dos agregados pela técnica tradicional, que os agregados coletados na via permanente obtiveram maiores percentuais de partículas cúbicas quando comparados ao material de lastro (fase inicial), sendo relacionadas à quebra das partículas lamelares-alongadas por ocorrência dos carregamentos de vagões e pranchas, manutenções com pás vibrantes, atrito entre partículas e impactos de lançamentos. Com relação à caracterização pelo PDI, o lastro inicial apresentou partículas com baixa rugosidade diferentemente dos materiais coletados na via permanente, apresentando textura superficial macia. Embora, os materiais provenientes da via tenham apresentado melhor comportamento mecânico comparado ao lastro inicial, sendo atribuído ao maior percentual de partículas cúbicas de tamanhos menores, assim com a curva granulométrica com características mais densa. Com isso pode-se concluir, quanto a estabilidade e resistência, que os materiais logo abaixo do dormente (completo) e com 5 anos em serviço foram menos impactados, apresentando menores deformações comparados ao materiais de lastro inicial. Todavia, podem estar desfavoráveis em uma das principais funções da camada de lastro, a drenagem.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:11:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 328196.pdf: 5945396 bytes, checksum: d17fcea2b35a9fc409ebb7eaeb60980d (MD5) Previous issue date: 2014 / Há muito tempo existe a preocupação em aprimorar as técnicas de processamento de imagens para inspeção de PCI. No entanto, percebe-se que o foco está principalmente voltado à inspeção da produção em massa. Mesmo com um volume de produção bem inferior ao de uma produção em massa, a produção em pequenas séries tem se tornado cada vez mais relevante. Neste trabalho é apresentado o estado da arte da inspeção de PCI, não necessariamente voltada à inspeção de pequenas séries. Diferentes técnicas de processamento de imagens e visão computacional foram pesquisadas na literatura relacionada, visando desenvolver uma arquitetura de processamento de imagens que fosse adequada à inspeção de pequenas séries. Dentre as técnicas encontradas, percebeu-se que o algoritmo SIFT possui um grande potencial para contornar os problemas que surgem na utilização de técnicas de inspeção de produção em massa, na produção de pequenas séries. Dessa forma, a arquitetura de processamento de imagens proposta e implementada neste trabalho, está fortemente baseada na utilização do algoritmo SIFT. Para que se obtivesse melhores resultados com o uso do SIFT, foram desenvolvidos dois algoritmos para filtrajem de falsos matches. Um software de inspeção foi implementado, utilizando-se a arquitetura proposta. Na observância do resultado dos experimentos realizados com esse software, percebe-se que a arquitetura é adequada à produção de pequenas séries, possibilitando uma taxa de acertos acima de 80%, em um ambiente real.<br> / Abstract : There has long been a concern to improve the techniques of image processingfor PCB's inspection. However, it is noticed that the focus ismainly on the inspection of mass production. Even with a volume ofproduction well below of a mass production's volume, small series productionhas become increasingly relevant. In this paper is presentedthe state of the art of PCB's inspection, not necessarily focused onthe inspection of small series. Dierent techniques of image processingand computer vision were researched in the related literature in orderto develop an architecture for image processing that is suitable to theinspection of small series. Among the techniques found, it was realizedthat the SIFT algorithm has a great potential to overcome the problemsthat arise in the use of inspection techniques of mass production, in theproduction of small series. Thus, the architecture for image processingproposed and implemented in this work is strongly based on the use ofthe SIFT algorithm. In order to obtain best results using the SIFT,two algorithms for ltering false matches have been developed. Aninspection software was implemented using the proposed architecture.Subject to the results of experiments performed with this software, it isnoticed that the architecture is suitable for production of small series,allowing an accuracy ratio above 80%, in a real environment.

MAIA, J. E. B. Uma nova metaheurística evolucionária para a formação de mapas topologicamente ordenados e extensões. 2011. 119 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-02-02T14:23:09Z No. of bitstreams: 1 2011_tese_jebmaia.pdf: 2408871 bytes, checksum: d163655c0cea32842292785a5a4e8933 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2012-02-02T14:23:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_tese_jebmaia.pdf: 2408871 bytes, checksum: d163655c0cea32842292785a5a4e8933 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-02-02T14:23:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_tese_jebmaia.pdf: 2408871 bytes, checksum: d163655c0cea32842292785a5a4e8933 (MD5) Previous issue date: 2011 / Topologically ordered maps are data representation techniques based on dimensionality reduction with the special property of preserving the neighborhood between the data prototypes lying in the data space and their positions on to the output space. Based on this property, topologically ordered maps are applied mainly in clustering projected, vector quantization or dimensionality reduction and data visualization. This thesis proposes a new classification for the existing algorithms devoted to the formation of topologically ordered maps, which is based on the mechanism of correlation between the input and output spaces, and describes a new algorithm based on evolutionary computation, called EvSOM, for the topologically ordered maps formation. The main properties of the new algorithm are its flexibility for consideration by the user of the relative importance of the properties of vector quantization and topology preservation of the final map, and good outliers rejection when compared to the Kohonen SOM algorithm. The work provides an empirical evaluation of these properties. The EvSOM is a hybrid , neural-evolutionary, biologically inspired algorithm, which uses concepts of competitive neural networks, evolutionary computing, optimization and iterative approximation approximation. To validate its application feasibility, EvSOM is extended and specialized to solve two relevant basic problems in image processing and computer vision, namely, the medical image registration problem and the visual tracking of objects in video problem. The algorithm exhibits satisfactory performance in both aplications. / Mapas topologicamente ordenados são técnicas de representação de dados baseadas em redução de dimensionalidade com a propriedade especial de preservação da vizinhança espacial entre os protótipos no espaço dos dados e entre suas respectivas posições no espaço de saída. Com base nesta propriedade, mapas topologicamente ordenados são aplicados principalmente em agrupamento, quantização vetorial ou redução de dimensionalidade e visualização de dados. Esta tese propõe uma nova classificação para os algoritmos de formação de mapas topologicamente ordenados baseada no mecanismo de correlação entre os espaços de entrada e de saída, e descreve um novo algoritmo, baseado em computação evolucionária, denominado EvSOM, para a formação de mapas topologicamente ordenado. As principais propriedades do novo algoritmo são a sua flexibilidade para ponderação pelo usuário da importância relativa das propriedades de quantização vetorial e de preservação de topologia no mapa final, além de boa rejeição a outliers quando comparado ao algoritmo SOM de Kohonen. O trabalho desenvolve uma avaliação empírica destas propriedades. O EvSOM é um algoritmo híbrido, neural-evolucionário, biologicamente inspirado, que se utiliza de conceitos de redes neurais competitivas, computação evolucionária, otimização e aproximação iterativa. Para validar sua viabilidade de aplicação, o EvSOM é estendido e especializado para a solução de dois problemas básicos relevantes em processamento de imagens e visão computacional, quais sejam, o problema de registro de imagens médicas e o problema de rastreamento visual de objetos em vídeo. O algoritmo apresentou desempenho satisfatório nas duas aplicações.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2341_TeseDoutoradoKlausFabianCoco.pdf: 8136120 bytes, checksum: eb64a76f2b2d95873740ceedaef8a373 (MD5) Previous issue date: 2007-10-01 / Este trabalho propõe o uso de descritores fractais no critério topográfico na Análise Topográfica de Componentes Independentes (TICA topographic Independent Component Analyses) como uma implementação melhorada do modelo existente. A implementação proposta visa contribuir para a melhoria da representação de imagens pelo modelo TICA, em especial, aquelas que possuem características estatísticas fractais, como, por exemplo, as imagens naturais. A Análise de Componentes Independentes (ICA independent Component Analysis) é um método não-supervisionado de separação cega de fontes estatisticamente independentes, utilizando para representação de sinais e imagens através de um modelo linear. Estudos mostram que esse método é o que melhor representa o comportamento de células simples do córtex visual primário do sistema de visão humano. Uma extensão desse método, denominada TICA, mostra-se capaz de modelar o comportamento das células complexas dessa mesma região do córtex visual, responsável pela organização espacial das células simples através de iterações laterais entre os neurônios e da resposta à orientação de fase. Nesse sentido, a proposta de uso de funções fractais no modelo topográfico é capaz de adequá-lo à modelagem do comportamento das células do córtex visual secundário, sem a perda da capacidade de modelar o comportamento das células do córtex visual primário. Para os testes aqui apresentados foram selecionadas imagens artificiais, naturais e sintéticas, para avaliar a adequação da metodologia proposta. Os resultados obtidos são bastante encorajadores, e mostram quem a TICA baseada em modelos fractais é adequada para tratar imagens com características fractais estatísticas de alta-ordem.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-12-13T03:09:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 342957.pdf: 1434861 bytes, checksum: 4195176fb5bae37c4fbdb4d7c531b961 (MD5) Previous issue date: 2016 / Em análise forense, as técnicas de identificação de dispositivos de aquisição são usadas para verificar se uma imagem investigada foi adquirida por um determinado dispositivo suspeito (câmera digital, por exemplo). Para tentar solucionar esse problema, uma característica dos equipamentos de aquisição de imagens que vem sendo amplamente explorada é a não uniformidade da fotorresposta (photo-response nonuniformity - PRNU). A PRNU é um padrão de ruído, originário das imperfeições do processo de manufatura, que caracteriza cada fotossensor de forma única. Atualmente, a taxa de sucesso (identificação correta da fonte da imagem) das técnicas baseadas em PRNU, utilizando imagens de baixa resolução, tende a ser limitada. Tal limitação se deve ao fato de que imagens de baixa resolução possuem poucas amostras (pixels) para estimar a PRNU, diferente de imagens de alta resolução. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em PRNU para identificação de dispositivos de aquisição de imagens. Tal abordagem baseia-se na decomposição da imagem em subimagens, visando reduzir o efeito da interpolação da imagem no processo de estimação da PRNU. Além disso, essa abordagem utiliza todos os canais da imagem, sem distinção entre eles, para obter uma estimativa da PRNU. Assim, resultados melhores são obtidos para identificação da fonte, tanto de imagens de alta resolução quanto de baixa resolução, conforme observado em experimentos realizados com imagens adquiridas por câmeras digitais e câmeras digitais de telefones celulares.<br> / Abstract : In forensic analysis, techniques of acquisition device identification are used for checking whether an image under investigation has been acquired by a particular suspect device (digital camera, for example). For trying to solve this problem, a characteristic of image acquisition device that has been widely explored is the photo-response nonuniformity (PRNU). The PRNU is a pattern noise originating from the imperfections of the manufacturing process, which characterizes each photo sensor. Currently, the success rate (correct identification of the image source) of techniques based on PRNU, using low-resolution images, tends to be limited. Such a limitation is due to the fact that low-resolution images have few samples (pixels) to estimate the PRNU, unlike high-resolution images. This paper proposes a new approach based on PRNU to perform image acquisition device identification. This approach is based on the decomposition of the image into sub-images, aiming to reduce the image interpolation effect in the PRNU estimation process. Moreover, this approach uses all image channels, without distinguishing among them, to estimate the PRNU. Thereby, improved results are obtained for identifying the source for both high-resolution and low-resolution images, as illustrated in experiments carried out by using images from digital cameras and cellphone digital cameras.

Resumo: Esta dissertação tem por objetivo elaborar a automação do processo de medição de alvo s ou feições imageados com a câmara de TV-HR-600. Neste processo de medição são empregados dois métodos de correlação . O primeiro método consiste em aplicar uma função de correlação a janelas de um estereopar de imagens digitais , para obter a correlação de áreas ao nível do pix el. O segundo método trata a correlação encontrada empregando a t e o r ia dos mínimos quadrados a um modelo matemático que remove as distorções geométricas e as diferenças sistemática s radiometricas inerente s ao processo de aquisição da imagem refinando o processo e elevando a precisão .