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.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2017. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2017-08-14T13:20:44Z No. of bitstreams: 1 2017_CharlesCorrêaMendes.pdf: 25035948 bytes, checksum: acf2a64f7ee3e14b61ffbac6ee786842 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-10-04T16:40:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_CharlesCorrêaMendes.pdf: 25035948 bytes, checksum: acf2a64f7ee3e14b61ffbac6ee786842 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-04T16:40:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_CharlesCorrêaMendes.pdf: 25035948 bytes, checksum: acf2a64f7ee3e14b61ffbac6ee786842 (MD5) Previous issue date: 2017-10-04 / Esta pesquisa aborda o desenvolvimento e avaliação de um sistema para classificação de imagens de retina como forma de auxílio a diagnóstico da retinopatia diabética. Atualmente, caso não haja tratamento, a retinopatia é a maior causa de cegueira no mundo para as pessoas com Diabetes Mellitus. Sendo assim, como o diagnóstico por imagem é a forma de detecção da doença, o trabalho tem por nalidade desenvolver um sistema com melhor desempenho e praticidade e que possa ser utilizado, por exemplo, em ambientes carentes de serviços de saúde universais, como ferramenta de apoio ao diagnóstico para os profissionais de saúde. O método tradicional de classificação de imagens médicas utiliza extração de características, porém muitas vezes pode ocorrer a perda de informações importantes na imagem que serviriam para um diagnóstico mais preciso. Por isso, o intuito é comparar algoritmos de classificação de imagens com algumas características propostas e também com algoritmos que dispensam extração de características por meio de treinamento de dicionários. Para isso, a ideia é implementar a classificação utilizando-se classificadores frequentemente usados, como Support Vector Machine (SVM) e do tipo Comitês, além de um método mais recente que explora o treinamento de dicionários simultaneamente ao treinamento do classificador, o chamado Learning Algorithm for Soft-thresholding Classi er (LAST). Além disso, avalia-se a utilização de algumas ferramentas que possam melhorar o desempenho da classificação como análise de componentes principais (PCA, do inglês Principal Component Analysis ) e o uso da transformada discreta de Fourier para extração de características espectrais. Testes de hipóteses realizados após avaliação sistemática do sistema mostraram que a classificação usando o método do LAST com PCA teve melhor desempenho nas comparações com o classificador do tipo Comitê com o PCA com nível de significância de 98% e com o SVM com PCA com nível de significância de 99:99%. Já na comparação entre o classificador do tipo Comitês com PCA e SVM com PCA, o método do tipo Comitês obteve resultado melhor com nível de significância de 99:99%. Outros testes de hipóteses mostraram que as três classificações possuem acurácia superior a 0:8 com nível de significância de 91% para o LAST, 99:99% para o classificador do tipo Comitês e 99% para o SVM. Em experimentos com outras variáveis, tendo a Medida-F como parâmetro obteve-se a seguinte ordem de desempenho: LAST com PCA e o módulo da Transformada de Fourier (0.88), LAST (0.75), LAST com módulo de Fourier (0.70), LAST com PCA e fase de Fourier (0.65) e LAST com fase de Fourier (0.60). A análise no plano Receiver Operating Characteristic mostrou que as classificações da imagens com SVM com PCA, do tipo Comitês com PCA, LAST com PCA, LAST e LAST com o módulo da transformada de Fourier e PCA possuem boa relação entre verdadeiros positivos e falsos negativos, o mesmo não acontece nos casos do LAST módulo da transformada de Fourier, LAST com fase da transformada de Fourier e PCA e no LAST com a fase da transformada de Fourier Ao nal, conclui-se que no treinamento com o uso de dicionários, sem a extração prévia de características, o LAST obteve melhor acurácia média (0.84) do que a acurácia comumente encontrada na literatura (0.8) e com as acurácias médias encontradas na pesquisa usando o classificador do tipo Comitês (0.81) e o SVM (0.79). Estes resultados sugerem que algumas configurações propostas, sobretudo a do LAST aplicado diretamente a imagens de retina, podem auxiliar o diagnóstico de retinopatia diabética, dados os índices de verdadeiros positivos encontrados e os baixos índices de falsos negativos. Em trabalho futuro, o autor pretende combinar técnicas de aprendizagem profunda com as abordagens aqui empregadas, para avaliar o impacto sobre as métricas de desempenho, com base em bancos de imagens maiores a serem obtidos em parcerias de pesquisa. / This research is the development and evaluation of a system to classify retinal images as a way to assist in the diagnosis of diabetic retinopathy. Currently, if there is no treatment, the retinopathy is the largest cause of blindness in the world for people with Diabetes Mellitus. Thus, as imaging diagnosis is the form of detection of the disease, the purpose of the work is to develop a system with better performance and that can be used, for example, in environments lacking universal health services, as a tool for support for health professionals. The traditional method of medical imaging uses extractions of features, but often there is a loss of important information in the image that would serve a more accurate diagnosis. Therefore, the aim is to compare algorithms of image classi cation with some characteristics proposed and also with algorithms that do not require extraction of features through the training of dictionaries. For this, the idea is to implement classi cation using frequently used classi ers, such as Support Vector Machine (SVM) and Ensemble, as well as a more recent method that explores the training of dictionaries simultaneously to training Classi er, the Learning Algorithm for Soft-thresholding Classi er (LAST). In addition, it is evaluated the use of some tools that can improve the classi cation performance as main component analysis (PCA) and use of the discrete fourier transform to extract spectral features. Hypothesis tests performed after systematic evaluation showed that the classi cation using the LAST method with PCA performed better in the comparisons with the Ensemble with the PCA with a level of signi cance 98% and with the SVM with PCA With a level of signi cance 99:99%. In the comparison between Ensemble with PCA and SVM with PCA, the Ensemble method obtained a better result with a level of signi cance 99:99%. Other hypothesis tests showed that all three classi cations had accuracy above 0:8 with a level of signi cance 91% for LAST, 99:99% for Ensemble and 99% for SVM. In the experiments with other variables, the performance of F-measure order was obtained: LAST with PCA and Fourier transform (0.88), LAST (0.75), LAST with Fourier module (0.70), LAST with PCA and Fourier phase (0.65) and LAST with Fourier phase (0.60). The analysis in the Receiver Operating Characteristic plane showed that the classi cations of SVM images with PCA, Ensemble with PCA, LAST with PCA, LAST and LAST with the Fourier transform module and PCA have a good relationship between true positives and false negatives, the same does not happen in the cases of LAST Fourier transform module, LAST with Fourier transform phase and PCA, and LAST with the Fourier transform phase. Finally, we conclude that dictionary training without the previous extraction of features with the LAST obtained a better average accuracy (0.84) than the accuracy commonly found in the literature (0.8) and with the average accuracy Found in the search using Ensemble (0.81) and SVM (0.79). The research shows that the classi cation using LAST would help in the diagnosis of diabetic retinopathy, because the system presented good index of true positives and low index of false negatives. In future work, the authors intend to combine deep learning techniques with the approaches used here to evaluate the impact on performance metrics, based on larger database to be obtained in research partnerships.

Nos últimos anos, o crescimento desordenado das grandes cidades gerou diversos problemas na infra-estrutura urbana que atingiram também as proximidades dos aeroportos, surgindo obstáculos que afetam a segurança das aeronaves, dos passageiros e da população que vive nesses locais. Além da segurança aeroportuária, a intensa circulação humana junto à Zona de Proteção dos Aeroportos, afeta o desenvolvimento sócio-econômico adequado da região. Visando padronizar as operações aéreas no mundo de forma a torná-las mais seguras, a Organização de Aviação Civil Internacional (OACI) publicou diversos documentos normativos que regulamentam as atividades aeronáuticas, havendo, no entanto, uma grande dificuldade na aplicação das normas de zona de proteção de aeródromos. Devido à precisão necessária as medidas e os levantamentos de obstáculos são realizados com métodos topográficos clássicos, o que demanda um custo alto devendo-se buscar novas alternativas que permitam realizar as medições com a precisão necessária, porém em um tempo menor e maior eficiência. O Sensoriamento Remoto desenvolveu-se de sobremaneira nos últimos anos, passando a contar com sensores capazes de produzir imagens com pixel de tamanho igual ou inferior a 1m. Atualmente, a utilização de imagens de alta resolução apresenta-se como uma moderna alternativa para a solução do problema de gerenciamento de obstáculos, visando o monitoramento contínuo do aumento de implantações irregulares no entorno dos aeroportos. Neste sentido, duas imagens IKONOS II, datadas de 2001 e 2008 foram utilizadas para o levantamento da ocupação do entorno do Aeroporto Salgado Filho em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, com objetivo de propor uma metodologia de fácil compreensão que possibilite o rápido entendimento dos planos de zona de proteção de aeródromo a sua relação com as áreas urbanas do entorno dos aeródromos, a localização e identificação de obstáculos e diversos outros alvos que se localizem nas referidas áreas, por meio da utilização de imagens de alta resolução espacial. Este estudo revelou que o uso de imagens de alta resolução apresenta-se como uma técnica eficiente para as análises de obstáculos, haja vista que um erro estimado de 2,66 m nas coordenadas da imagem ortorretificada é tolerável na maior parte dos parâmetros estabelecidos pelas superfícies limitadoras de obstáculos. / In recent years, large cities have experienced disordered growth, resulting in many problems of infrastructure that reached the airports neighborhoods, causing many obstacles that affect the safety of aircrafts, passengers and people living near the airports. An other result is the airport’s restriction, in such a way to affect the socio-economic development of the region attended by it. In intention of standardize, the aviation operations in the world to make them more safeties, the International Civil Aviation Organization (ICAO) published many documents to normalize and regulates the aviation activities, but there is a great difficulty to obey the rules of obstacles control. Because the necessary precision, the measures and obstacles surveying are made with conventional topography methods, which demand a very high cost, that makes necessary to look for new alternatives for performing measurements with the necessary precision, but in a shorter time and greater efficiency. In the last years, the remote sensing developed in a greater way, such to have sensors capable of producing images with a pixel size equal to or less than 1 m. Nowadays, the use of high-resolution images is presented as a modern alternative to solve the problem of obstacles managing to continuously monitoring the increase in irregular deployments around the airports. In this sense, two IKONOS II images, dated 2001 and 2008 were used to survey the occupation of the area surrounding the Salgado Filho airport in Porto Alegre, Rio Grande do Sul with the objective of propose a methodology of easy comprehension that makes possible to understand quickly the aerodrome obstacles limiting surfaces and its relation to the urban areas that surround the aerodromes, the localization and identification of obstacles and many other implantations that are situated in these areas, by using the high resolution images. This study showed that using high-resolution images is presented as an efficient technique for the analysis of obstacles, given that an estimated error of 2.66 m in the coordinates of the orthorectified image is tolerable in most of the parameters set by the surfaces that limits the obstacles implantation.

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.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-09-06T19:04:09Z No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-11-03T12:15:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-03T12:15:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Este trabalho descreve o desenvolvimento de microssistemas fluídicos construídos a base de uretano-acrilato com células de detecção fluorimétricas e quimiluminescentes integradas. Os fenômenos luminescentes são bastante interessantes para a determinação de diversos analitos, entretanto, as estratégias utilizadas para realizar a detecção destas emissões apresentam dificuldades para serem adaptadas às instrumentações do tipo lab-made, não somente por serem de alto custo, mas também devido a sua complexidade. A literatura carece de aplicações para realizar determinações luminescentes com detectores de custo reduzido e de fácil operação. Partindo desta demanda, este projeto se propôs a utilizar como detector alternativo uma webcam comercial para realizar determinações envolvendo medidas de fluorescência e quimiluminescência. A detecção foi baseada em imagens digitais produzidas pela webcam durante o monitoramento contínuo da célula de fluxo do sistema miniaturizado. Para gravar os microcanais no substrato, foi empregada a fotolitografia profunda no UV. As dimensões dos canais são de aproximadamente 450 μm de largura e 550 μm, de profundidade. Para a realização de medidas de quimiluminescência, inicialmente, foi utilizada uma mini fotomultiplicadora (Hamamatsu -H7468-03), para a determinação de paracetamol em amostras de medicamentos. Nesta determinação, foram empregadas as estratégias de injeção hidrodinâmica e multicomutação. Em um segundo momento, a estratégia de injeção de zonas de misturas foi utilizada para realizar esta determinação, empregando a webcam como detector. Para todas as estratégias foram obtidas boas correlações lineares (R2 > 0,99). Os LD obtidos com a PMT foram da ordem de 0,33 mg L-1 e 0,26 mg L-1, enquanto com a webcam, foi obtido um LD de 31 mg L-1. Já para a detecção da fluorescência, a webcam foi utilizada para discriminar diferentes concentrações do fluoróforo fluoresceína e realizar a determinação da dureza da água em amostras de águas minerais, utilizando o fluoróforo calceína. Para ambas as determinações fluorimétricas, foi utilizado um LED com emissão máxima em 470 nm. Em ambos os casos, foram obtidas boas correlações lineares (R2 > 0,99), os LD foram da ordem de 0,02 mg L-1 para a discriminação de fluoresceína e de 80 μmol L-1 para a determinação de Ca2+ com calceína. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The following paper describes the development of fluidic microsystems built on urethane-acrylate with embedded fluorimetric and chemiluminescent detection cells. The luminescent phenomena are much interesting for determination of various analytes. However, the strategy used to carry out detection of such emissions tend to produce difficulties regarding their adaptation to lab-made instrumentation, not only because they are costly, but also because of its complexity. Chemical literature lacks applications to operate luminescent determinations with low cost, easily operable detectors. From that perspective, the following project aims to use as an ordinary, commercial webcam as an alternative detector to operate determinations involving chemiluminescence and fluorescence measurements. The mentioned detection was based on digital images produced by the webcam during continuous monitoring of the miniaturized system flow cell. In order to engrave the micro-channels into the substract, deep photolithography on UV was utilised. The channel dimensions are approximately 450 μm wide and 550 μm deep. For operation of chemiluminescence measurements, a mini photomultiplier (Hamamatsu – H7468-03) was used, in order to determine paracetamol in medication samples.. In the mentioned determination, hydrodinamic injection and multicommutation strategies were applied. Secondly, the merging zones injection strategy was applied to operate such determination, by using the webcam as a detector. For all strategies, good linear correlations have been obtained (R2 > 0,99). LDs obtained with PMT were 0,33 mg L-1 and 0,26 mg L-1, as with the webcam the results obtained are a 31 mg L-1 LD. As for the fluorescence detection, the webcam was used to differentiate diverse fluorophore fluoresceine concentrations and to operate determination of water hardness in mineral water samples, by using fluorophore calceine. For both fluorimetric determinations, a LED with maximum emission of 470 nm was applied. In both cases, good linear correlations were obtained (R2 > 0,99), LDs were approximately 0,02 mg L-1 for fluoresceine differentiation, and 80 μmol L-1 for determination of Ca2+ with calceine.

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Banca: Maurício Galo / Banca: Fernando Marques de Almeida Nogueira / Resumo: Esse trabalho propõe melhorias em uma metodologia preexistente para o refinamento geométrico de contornos de telhados extraídos de dados LASER, usando imagens aéreas de alta resolução e campos aleatórios de Markov (MRF - Markov Random Field). A metodologia original assume que a descrição 3D de cada telhado de edifício reconstruído de dados de varredura a LASER está topologicamente correta e que é necessário apenas melhorar sua acurácia. Uma vez que as cumeeiras de telhado são acuradamente extraídas de dados de varredura a LASER, o objetivo básico é usar imagens aéreas de alta resolução para melhorar somente a qualidade geométrica dos contornos de telhado. Para tanto, essa metodologia utiliza retas extraídas da imagem e as projeções dos contornos de telhados extraídos dos dados LASER para estabelecer uma descrição MRF com base em relações de comprimento, proximidade e orientação entre ambos os conjuntos de retas. A função de energia associada com a descrição MRF é minimizada através de uma versão modificada do algoritmo de força bruta, resultando em um agrupamento de retas para cada contorno de telhado. Uma das melhorias propostas nesse trabalho consiste em incluir na função de energia associada ao MRF uma restrição denominada injunção de quina. Esta restrição leva em conta que a intersecção de duas retas adjacentes, correspondentes a lados de contorno, deve estar próxima de uma quina em 90º. As quinas são extraídas na imagem através de um algoritmo apropriado de processamento de imagem. Outra melhoria na função de energia baseia-se no fato de que as retas representativas de contornos de telhados são aproximadamente paralelas ou ortogonais entre si... / Abstract: This paper proposes improvements in a previous methodology for the geometric refinement of building roof contours extracted from LASER data using high-resolution aerial images and Markov Random Field (MRF) models. The original methodology takes for granted that the 3D description of each building roof reconstructed from the laser scanning data is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Since roof ridges are accurately extracted from laser scanning data, our main objective is to use high-resolution aerial images to improve the accuracy of roof outlines. For this, this methodology uses lines extracted form the image and the projection of the roof contours extracted from the LASER data to establish a MRF description based on relations of length, proximity and orientation between the two sets of straight lines. One of the proposed improvements is to include in the energy function associated with the MRF a restriction called corner injuction. This restriction considers that the intersection of two adjacent lines, corresponding to the contour sides, should be close to a corner in 90º. The corners are extracted from an image through an appropriate image processing algorithm. Other improvement in the energy function is based on the fact that the lines representing roof contours are aproximately parallel or orthogonal. This restriction was called rectangularity injuction. Other modification in the original methodology refers to the energy function optimization algorithm. The original methodology used the brute force optimization algorithm associated with some heuristics. Although this method allows to obtain the optimal solution, if there is, the search space becomes computationally intractable when dozens of lines are in the search space. It is proposed to use a genetic algorithm in order to solve this problem... / Mestre

Orientador: Júlio Kiyoshi Hasegawa / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para a determinação da velocidade de um objeto, a partir de uma seqüência de imagens obtidas com uma filmadora digital - Sony DSR-200 A (720 x 480 pixels). Para tanto, o procedimento é fundamentado em duas fases distintas: a identificação e localização do objeto na imagem e a determinação da velocidade do objeto. A identificação do objeto e a determinação das suas coordenadas na imagem é realizada a partir dos fundamentos da área de Processamento Digital de Imagens, envolvendo principalmente o processo de segmentação. A obtenção da velocidade do objeto é realizada a partir das equações de colinearidade modificadas, corrigindo-se, assim, os erros devido às inclinações da câmara (processo de retificação de imagens). O procedimento é desenvolvido partindo-se do conhecimento: dos elementos de Orientação interior, dos elementos de Orientação exterior, dos intervalos de tempo entre as tomadas fotográficas e das coordenadas altimétricas da área (considerada como plana). Os elementos de orientação interior são determinados num processo de calibração (pré-calibração). Os parâmetros de orientação exterior da câmara são determinados somente uma vez, são considerados constantes para as várias imagens, pois a filmadora permanece em uma posição fixa. Para validar o procedimento foi desenvolvido um protótipo e uma cena em laboratório, simulando um veículo em movimento numa rodovia. Vários testes foram realizados nessa cena, cujos resultados mostraram a viabilidade do procedimento. / Abstract: This work presents a methodology for the determination of the speed of an object, starting from a sequence of images obtained with a digital movie camera - Sony DSR-200 A (720 x 480 pixels). Therefore, the procedure is based on two different phases: the identification and location of the object in the image and the determination of the speed of the object. The identification of the object and the determination of their coordinates in the image are accomplished starting from the foundations of the area of Image Digital Processing, involving mainly the segmentation process. The obtaining of the speed of the object is accomplished starting from the equations of modified co-linearity, correcting, thus, the mistakes due to the inclinations of the camera (process of rectification of images). The procedure is developed starting from the knowledge of the elements of interior Orientation, of the elements of external Orientation, from intervals of time in between photographic takings and from the coordinates altimeter measurements of the area (considered as a plane one). The elements of interior orientation are determined in a calibration process (pre-calibration). The parameters of external orientation of the camera is determined only once, they are also considered constant for the several images, because the movie camera is kept in a fixed position. To validate the procedure a prototype was developed and a scene in laboratory, simulating a vehicle in movement on a highway. Several tests were accomplished in this scene, whose results showed the viability of the procedure. / Mestre

Orientador: Luis Rogério de Oliveira Hein / Banca: George de Paula Bernardes / Banca: Carlos Renato Zacharias / Banca: Arnaldo Homobono Paes de Andrade / Banca: Durval Rodrigues Júnior / Resumo: O objetivo deste trabalho é desenvolver rotinas para a reconstrução de relevos de superfícies irregulares, particularmente aquelas observadas por microscopia óptica ou eletrônica de varredura, e estudar os conceitos de imageamento envolvidos, visando definir critérios para uma futura padronização dos métodos de processamento na área de estudo de relevos. As imagens obtidas em um microcoscópio óptico Nikon Epiphot 200 e em um microscópio eletrônico de varredura 5600 LV, respectivamente, foram processadas por rotinas de reconstrução a partir do foco e a partir do paralaxe. Essas rotinas implementadas apresentam a inovação, respectivamente, de permitir que o usuário aumente o tamanho da região onde o critério de foco é empregado e a diminuição do tempo de processamento através da análise da transformada de Hartley somente na direção horizontal. Os resultados mostram que a rotina de reconstrução a partir do foco implementada neste trabalho apresentou as mesmas tendências obtidas em um rugosímetro Mitutoyo Surtest 301 e menor quantidade de ruídos quando é utilizado polarizadores; e que a rotina de reconstrução a partir do paralaxe apresenta um erro médio de 5 ± 2% para pontos do par estéreo que são epipolares. Finalmente, o menor tempo de processamento, no caso da reconstrução a partir do paralaxe, permite aumentar a resolução espacial (maior quantidade de pixels) visando diminuir a rotação usada para obter o par estéreo e consequentemente reduzir a oclusão de área e o problema de pontos não epipolares. / Abstract: The objective of this work is to develop routines for the reconstruction of irregular surfaces relieves, particularly those observed by optical microscopy or scanning electron microscopy, and to study the imaging concepts, seeking to define criteria for a future standardization of the processing methods in the area of study of relieves. The images were obtained in an optical microscope Nikon Epiphot 200 and in an scanning electron microscope 5600. They were, respectively, processed by depth from focus routine and parallax measurement. Those implemented routines present the innovation, respectively, of allowing the user to increase the size of the area where the focus criterion is used and the decrease of the time of processing through the analysis of the transformed of Hartley only in the horizontal direction. The results show that the depth from focus routine implemented in this work it presented the same tendencies obtained in a Mitutoyo Surtest 301 contact profilometer and smaller amount of noises when polarizers is used. The parallax routine presents error of 5 ± 2% for epipolar points from the stereo pair. Finally, in the case of the reconstruction from parallax is necessary to reduce the rotation used to obtain the stereo pair and to increase the space resolution (larger amount of pixels) to reduce the area occlusion and the problem of non-epipolar points.

Made available in DSpace on 2015-05-06T02:01:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000467968-Texto+Completo-0.pdf: 7624322 bytes, checksum: 6b31074e58ba025eed076a5514f3aa5e (MD5) Previous issue date: 2015 / The re-identification of people and groups in real environments is still a difficult task due to several changes in illuminance, viewpoints, image resolution and many other challenges. In this work we propose a person re-identification approach applied as a softbiometric tool. The goal is to recognize a person by combining low-level and high-level (when possible) description of him/her, such as color appearance of clothes or objects he/she is carrying on (low-level) and group belonging (high-level).The input features for each person are manually informed by a user using sample patches from any source (a gallery repository, a picture taken or a color palette selection) and semantically organized in a 2D body model. In addition, groups of two persons (both defined as 2D body models) are specified. Finally, each 2D model is then confronted with databases using a color distance based metric, extended through an adaptive threshold and, if applicable, the color signatures of both persons into the group is used to search for a group composition with such characteristics. / Re-identificação de pessoas e grupos de pessoas em ambientes reais ainda é uma tarefa desafiadora: variações de luminosidade, ângulos de visão e resolução das imagens são, dentre outros, fatores que alavancam esta dificuldade. Este trabalho apresenta uma abordagem para re-identificação de pessoas focada em características soft-biométricas. O objetivo é reconhecer uma pessoa combinando descrições de baixo nível e alto nível (quando possível), tais como cores das roupas ou acessórios que carrega e informações de grupos em que se encontra, respectivamente. As características descritivas são manualmente informadas pelo usuário através de cores selecionadas (de um repositório de imagens, de uma imagem do suspeito ou mesmo de uma paleta de cores) e organizadas em um modelo de corpo 2D. Adicionalmente, o usuário pode especificar grupos de duas pessoas a serem buscadas explorando tal informação contextual de agrupamento. Cada modelo 2D é procurado em um banco de imagens usando medidas de distância de cores, segmentadas através de um limiar adaptativo. Por fim, e se aplicável, as assinaturas de cores de cada modelo 2D/pessoa são utilizadas para buscar formações de grupos com tais características.

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.