Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Norian Marranghello / Banca: Ivan Nunes da Silva / Resumo: O diagnóstico médico auxiliado por computador tem se tornado cada vez mais frequente, como por exemplo, no diagnóstico de lesões de pele, para o qual técnicas para a extração automática dos contornos das mesmas torna-se crucial. Muitas vezes, algumas lesões passam despercebidas pelo deramtologista porque este pode estar com a visão cansada e ter dificuladade para identificar corretamente as características das regiões doentes. O método apresentado neste trabalho utiliza a difusão anisotrópica para fazer a suavização seletiva da imagem, preservando as bordas e permitindo a extração de contornos com suas principais características: forma e rugosidade. a aplicação do crescimento de regiões Mumford-Shah possibilitou a extração de um contorno inicial, refinado pelos métodos de watershed e contorno ativo. As características das bordas detectadas foram extraídas de acordo com a regra ABCD, sendo os resultados validados por um especialista em doenças dermatológicas. / Abstract: The computer aided medical diagnosis has become increasingly common, such as the diagnosis of skin lesions, where the techniques for automatic extraction of their contours becomes cricial. Often, some lesions are overlooked by the dermatologist because his vision may be tired making it difficukt for him to properly identify characteristics of the injured regions. The method presented in this work uses anisotropic diffusion for a selective image smoothing, preserving the contour of the image, and allowing the extraction of the main characteristics of the identified contour: shape and roughness. The application of the Mumford-Shah method allows the extraction of an initial contour, wich is then refined by the methods of watershed and active contour. The characteristics of the detected edges are extracted according to the ABCD rule, and the results are validated by an expert in dermatological diseases. / Mestre

Orientador: Fabricio Aparecido Breve / Banca: Denis Henrique Pinheiro Salvadeo / Banca: Marcos Gonçalves Quiles / Resumo: Para estudar e classificar imagens é necessário entender as subdivisões que elas apresentam. Para esta finalidade existem técnicas de segmentação de imagens, uma das tarefas de visão computacional, a qual consiste na repartição de uma imagem digital em múltiplos segmentos, regiões ou objetos, com o intuito de facilitar a análise e compreensão. Métodos de segmentação de imagens são frequentemente utilizados para localizar objetos e bordas em imagens. Para tal tarefa, frequentemente são empregados algoritmos de aprendizado de máquina; disciplina científica que trata do projeto e desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência, imitando o comportamento de aprendizado humano. O processo de aprendizado de máquina pode ser utilizado de diferentes formas, no entanto a categoria de aprendizado semi-supervisionado foi a que melhor se adaptou à proposta deste projeto. Esta categoria representa uma mescla entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado e trabalha com ambos os dados rotulados e não rotulados em sua fase de treinamento, proporcionando o uso de características individuais e/ou por conjunto. Diante da necessidade de combinação do aprendizado semi-supervisionado com a segmentação de imagem, foram estudadas formas de se utilizar informação provenientes de imagens para alimentar o aprendizado de máquina semi-supervisionado. Como resultado deste estudo, o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como competição e cooperação entre partículas foi estendido para a aplicações na tarefa de segmentação interativa de imagens. Na imagem de entrada, alguns pixels são classificados pelo usuário e servem como pixels de partida para o algoritmo. Estes pontos pré-rotulados são utilizados para criar as partículas no modelo utilizado. Também foram alterados alguns parâmetros de execução e partes estruturais do algoritmo de forma a otimizar a... / Abstract: To study and classify images it is necessary to understand the subdivisions they present. For this purpose there are image segmentation techniques, one of the computer vision tasks, which consists in the distribution of a digital image into multiple segments, regions or objects, in order to facilitate analysis and understanding. Image segmentation methods are often used for locating objects in images and borders. For this task, machine learning algorithms are often employed; scientific discipline that deals with the design and development of algorithms that automatically improve with experience, imitating the human learning behavior. The machine learning process can be used in different ways, however the category that best adapted to the project proposal, which represents a blend of supervised learning and unsupervised learning, called semi-supervised learning. Such category of algorithms works with both labelled and unlabelled data in their training phase, allowing the use of individual characteristics and or per set. Given the necessity of combining semi-supervised learning with image segmentation, some means of using information delivered from image to feed the semi-supervised learning machine were studied. As a result of this study, the semi-supervised learning algorithm known as competition and cooperation among particles was extended to be applied in the interactive image segmentation task. In the input image, some pixels are classified by the user and serve as a starting pixels to the algorithm. These pre-labeled points are used to create particles in the proposed model. Also, some parameters and algorithm structures were changed to optimize the classification and means of expressing the results in order to make it more suitable for the image segmentation task / Mestre

Orientador: Antonio Carlos Sementille / Coorientador: Silvio Ricardo Rodrigues Sanches / Banca: João Paulo Papa / Banca: Valdinei Freire da Silva / Resumo: Vários algoritmos de segmentação de vídeo em duas camadas, para a extração de elementos de interesse em primeiro plano (normalmente pessoas) em ambientes não controlados, vem sendo propostos, para diversas aplicações como sistemas de Realidade Aumentada, video chats, ou para a compressão de vídeos. Para analisar a qualidade dos vídeos gerados pelos algoritmos de segmentação, diversos métodos os comparam com seus respectivos ground truths, que consistem em referências da melhor segmentação possível de um vídeo. Muitas vezes esse ground truth é obtido de forma manual, ou seja, o usuário pode ter que segmentar cada quadro (frame) do vídeo. Naturalmente este processo é trabalhoso, demorado e muitas vezes não é realizado para todos os quadros que constituem o vídeo. Devido a isto, também, muitas vezes o ground truth possui baixa resolução e curta duração. Estes aspectos podem constituir um problema quanto à eficácia da utilização do próprio ground truth no processo de avaliação da qualidade da segmentação. Neste contexto, o presente projeto teve como principal enfoque o desenvolvimento de um método semiautomático para a geração de ground truths de vídeos, utilizando informações de profundidade, visando a minimização da interação do usuário, o processo de implementação deste método na forma de uma ferramenta que combina etapas automáticas e interativas, assim como os resultados obtidos são comparados a outros trabalhos presentes na literatura / Abstract: Several bilayer video segmentation algorithms, for the extraction of elements of interest in the foreground (usually people) in uncontrolled environments, have been proposed for various applications such as Augmented Reality systems, video chats or for video compression. To analyze the quality of the videos generated by the segmentation algorithms, different methods compare them with their ground truths, which consist of references of the best possible segmentation of a video. Usually this ground truth is obtained manually, so the user may have to segment each frame of the video. Of course this process is laborious, time consuming and frequently not performed for all frames of the video. Because of this, the ground truth, usually, has low resolution and short duration. These aspects can be an issue to the effectiveness of using these ground truths in the segmentation quality evaluation process. In this context, this project had as its main focus the development of a semi-automatic method for the generation of ground truths of videos, using depth information, in order to minimize the user interaction, the implementation process of this method as a tool that combines automatic and interactive steps, and the results, that are compared to other studies in literature / Mestre

Orientador: Aylton Pagamisse / Banca: Maurilio Boaventura / Banca: Messias Meneguette Júnior / Resumo: No sensoriamento remoto, o desenvolvimento dos sistemas sensores e inerente ao fornecimento de dados com maior quantidade, qualidade e variabilidade, fazendo do processamento digital de imagens um meio para aplicação de m etodos matem aticos que aprimoram os resultados já obtidos. Uma característica dos sistemas sensores e a resolução espacial de imagens pancromáticas superior a resolucão espacial das imagens multiespectrais. Uma característica dos sistemas sensores e o fornecimento imagens pancromáticas com resolução espacial superior as imagens multiespectrais, cuja fusão busca melhor resolução espacial com menor perda do conteúdo multiespectral. Existem inúmeros métodos de fusão de imagens bem conhecidos, dentre os quais podemos elencar IHS, YUV e métodos baseados em transformadas multiescala. Os méetodos tipo IHS baseados na transformada wavelet têm gerado excelentes resultados na busca por minorar a distorção das cores no resultado do processo de fusão... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In remote sensing, the development of sensor systems is inherent in the provision of data with greater quantity, quality and variability, making the digital image processing a way for an application of mathematical methods to improve the results already achieved. A feature of the sensors systems is to provide panchromatic images with a better spatial resolution than its multispectral images, whose merger preserves spatial details without multispectral content loss. There are numerous widely known fusion methods, among which we can list IHS, YUV and mustiscale transform based methods. IHS type methods based on wavelet transform has generated excellent results in the search for minimizing color distortions in the merger... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

O ato de executar zoom em imagens é uma tarefa que se aplica em diversas áreas que podem variar desde entretenimento até aplicações científicas. Um dos grandes desafios na área é manter a definição das bordas dos objetos da imagem sem que haja a criação de artefatos tais como aspecto serrilhado ou borramento. Diversos métodos de preservação de borda foram apresentados na literatura. Este trabalho apresenta a proposta de uma nova técnica de interpolação de imagens baseada em clustering que tem como objetivo aumentar a resolução da imagem em tons de cinza preservando as bordas dos objetos nela presentes com um método mais simples e de fácil implementação. Foram realizados testes da técnica proposta com diversas imagens de natureza diferente e seus resultados comparados aos métodos clássicos de interpolação de imagem encontrados na literatura. Para teste da eficácia foram consideradas a medida do PSNR e Correlação Cruzada com cada método comparado. Os resultados obtidos mostraram que a técnica é promissora e que cumpre os objetivos do projeto. / Image zooming is a task applicable to many areas which can vary from entertainment to scientific applications. A big challenge is image edge preserving without creating artifacts like blurring or blocking. Several methods for edge preserving were proposed in literature. This work presents a new technique proposal based on clustering which aims to increase gray scale image resolution preserving objects edges with a simple method and easy to implement. Many different types of images were used to make tests of the proposed technique and results are compared to classical methods of image interpolation found in literature. PSNR and Cross-Correlation measurements were used to compare efficiency between methods. Results showed that the technique is quite competitive and meets the project goals.

O ato de executar zoom em imagens é uma tarefa que se aplica em diversas áreas que podem variar desde entretenimento até aplicações científicas. Um dos grandes desafios na área é manter a definição das bordas dos objetos da imagem sem que haja a criação de artefatos tais como aspecto serrilhado ou borramento. Diversos métodos de preservação de borda foram apresentados na literatura. Este trabalho apresenta a proposta de uma nova técnica de interpolação de imagens baseada em clustering que tem como objetivo aumentar a resolução da imagem em tons de cinza preservando as bordas dos objetos nela presentes com um método mais simples e de fácil implementação. Foram realizados testes da técnica proposta com diversas imagens de natureza diferente e seus resultados comparados aos métodos clássicos de interpolação de imagem encontrados na literatura. Para teste da eficácia foram consideradas a medida do PSNR e Correlação Cruzada com cada método comparado. Os resultados obtidos mostraram que a técnica é promissora e que cumpre os objetivos do projeto. / Image zooming is a task applicable to many areas which can vary from entertainment to scientific applications. A big challenge is image edge preserving without creating artifacts like blurring or blocking. Several methods for edge preserving were proposed in literature. This work presents a new technique proposal based on clustering which aims to increase gray scale image resolution preserving objects edges with a simple method and easy to implement. Many different types of images were used to make tests of the proposed technique and results are compared to classical methods of image interpolation found in literature. PSNR and Cross-Correlation measurements were used to compare efficiency between methods. Results showed that the technique is quite competitive and meets the project goals.

Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING. / In the environmental point, the National Park of Serra dos Órgãos (PARNASO) is the more studied National Park in Brazil and is configured as an important Unit Conservation in the Rio de Janeiros state, because the environmental importance for the state. Located in four cities to the Serrana region: Teresópolis, Petrópolis, Magé and Guapimirim were evidenced that this area has passed for some problems, relatively recent, of disordered occupation because the urban expansion in its neighborhood characterized for human pressure. Through the digital image processing, more specifically the stages of segmentation and classification, were possible to illustrate the occupation process human being by means of cartographic documents. Beyond this process to make possible the generation of use the Land and vegetal covering maps, with the intention for assisting and giving foments to the execution of activities, the digital mapping is configured in an important tool for the environmental analysis, and the posterior zoning to the study area. Thematic classes of Land use and occupation with the intention had been adopted to allow the classification to the worked digital images. They are: rocky outcrop, urban area, agriculture and vegetation. Studies had been made in the direction to indicate and to explore the functionalities of tools SPRING and DEFINIENS and results they had been compared from use of images LANDSAT, CBERS, SPOT and IKONOS arriving itself resulted in SPRING system, the best parameters to be chosen they had been 10 similarity and area 400. Already for DEFINIENS system, it was evidenced that the segmentation process multilevel allowed the reach of faster results, to the computational view, to the only process of segmentation used normally enters the systems of digital image processing as the SPRING. Already to another view, the process of images classification, the research constituted in evaluating this mechanism by means of two pointers: accuracy/exactness and the Kappa index. In this direction, resulted trends of better had been observed in the SPRING system.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2006. / Submitted by Érika Rayanne Carvalho (carvalho.erika@ymail.com) on 2009-11-29T01:06:58Z No. of bitstreams: 1 2006_Ivan Carlos Soares de Oliveira.pdf: 8752069 bytes, checksum: 562e5a5378043fc47869c860ed8edea0 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2009-12-03T00:09:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_Ivan Carlos Soares de Oliveira.pdf: 8752069 bytes, checksum: 562e5a5378043fc47869c860ed8edea0 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-12-03T00:09:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_Ivan Carlos Soares de Oliveira.pdf: 8752069 bytes, checksum: 562e5a5378043fc47869c860ed8edea0 (MD5) Previous issue date: 2006-10-05 / A busca por informações, incluindo a espacial, é essencial para o planejamento e para a execução das operações militares. A amplitude da operação a ser executada baseia-se no conhecimento sobre as forças oponentes, ou beligerantes, sobre o terreno e sobre as condições meteorológicas. A execução da atividade de Inteligência nas operações militares visa à produção de conhecimentos essenciais à condução de missões operacionais. Em tempo de paz busca-se a formação de um considerável banco de dados para cada área de possível emprego da Força Terrestre (FT), conforme as hipóteses de conflito levantadas. A análise da área de operações é dividida em três fases distintas: o estudo das caracte- rísticas do terreno, do clima (meteorológicas) e do inimigo. Neste trabalho são abordadas a duas primeiras: terreno e clima, tendo como área de estudo o Campo de Instrução de Formosa (CIF) do Exército Brasileiro, situado no Estado de Goiás, a leste do Distrito Federal. Foi construído um Sistema de Informações Geográficas (SIG), com o objetivo de rea- lizar a modelagem espacial do ambiente onde uma tropa pode ser empregada, por meio de diversos dados geográficos e temáticos como dados de solo, cobertura vegetal e drenagem, dentre outros, com a finalidade de prover o necessário apoio à decisão, realizando o Processo de Integração Terreno, Condições Meteorológicas e Inimigo (PITCI), dentro de um Estudo de Situação hipotético. A metodologia adotada foi desenvolvida em três etapas fundamentais: estruturação da base geográfica de dados vetoriais, processamento digital de imagens de satélites de sensori- amento remoto e análise espacial. Como principais resultados obtidos têm-se a organização da base de dados existente da área de estudo e a confecção do mapa de Restrições ao Movimento. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The search for information, including the spatial information, is essential for th planning and execution of the military operations. The extent of the military operation to b executed is supported by the knowledge about the opponent forces, about the terrain an about the meteorological conditions. The execution of the Intelligence activity in the military operations aims th production of essential knowledge to the conduction of operational missions. In a peace tim it is necessary to form an important data base for each possible use of the Army, according t the existing conflict hypothesis. The operation area analysis is divided into three distinct phases: the study of th characteristics of terrain, weather and enemy. This work covers the first two: terrain an weather, being the area of study the Instruction Field of Formosa (CIF), of the Brazilia Army, in the Goiás State, on the east of Distrito Federal. A Geographic Information System (GIS) was built with the objective of realizing th spatial modeling of the environment where a troop can be employed, through differe geographic and thematic data, like soil, vegetation and hydrographic data, among others, wit the objective of improving the necessary support for decision, following the Terrai Meteorological Conditions and Enemy Integration Process (PITCI), inside a hypothet Situation Study. The methodology used was developed in three fundamental phases: building th vector geographic data base, digital processing of remote sensing satellite images and spati analysis. The main results of this work are the organization of data base concerning the are of study and the drawing of the map of Restricted Areas for Troop Movement.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Intituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-10-22T15:20:13Z No. of bitstreams: 1 2013_IvoSocratesMoraesOliveira.pdf: 6931125 bytes, checksum: b450c9c7809a3a328b4c6d6fe6e13d6b (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-10-22T15:50:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_IvoSocratesMoraesOliveira.pdf: 6931125 bytes, checksum: b450c9c7809a3a328b4c6d6fe6e13d6b (MD5) / Made available in DSpace on 2013-10-22T15:50:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_IvoSocratesMoraesOliveira.pdf: 6931125 bytes, checksum: b450c9c7809a3a328b4c6d6fe6e13d6b (MD5) / A monitoração eletrônica baseada em vídeo digital tem se tornado chave para a eficácia de diversas atividades, pois permite a identificação eficiente de anomalias no local monitorado, a identificação de indivíduos suspeitos e o esclarecimento de fatos, entre outras atividades. Portanto, surge a necessidade de algoritmos de rastreamento visual de baixa complexidade, que visa oferecer a capacidade de identificação da trajetória de indivíduos em sistemas de monitoração eletrônica em ambientes restritos. Esses algoritmos podem permitir uma compactação diferenciada em uma região de interesse, permitindo melhor desempenho na maioria dos padrões de codificação de vídeo, como o High Efficiency Video Coding (HEVC). Este trabalho propõe um algoritmo de rastreamento que utiliza o método de Otimização por Enxame de Partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) com uma função de custo calculada por uma Função Discriminante Linear (LDF - Linear Discriminant Function), que utiliza histograma RGB (Red, Green and Blue) dos blocos de cada partícula para caracterização do objeto alvo. De forma sucinta, o algoritmo desenvolvido realiza, após o segundo quadro capturado, a detecção do objeto alvo, através da estimação de movimento e obtenção do fluxo óptico. Este processo é realizado para o treinamento da função de custo do método de PSO. Como mencionado anteriormente, a função de custo foi desenvolvida utilizando Funções Discriminantes Lineares, que são treinadas com base em histogramas RGB de blocos sobre o quadro atual de cada partícula para a caracterização do objeto alvo. A partir das características são formadas duas classes a alvo e a não alvo. Logo em seguida, é chamado um novo quadro que terá o alvo rastreado através do método de PSO, que se baseia em três elementos essenciais, a inércia, melhor posição local e melhor posição global. Estes elementos são utilizados para atualizar o deslocamento do enxame e, consequentemente, acompanhar o alvo. As atualizações da melhor posição local e melhor posição global são definidas pela avaliação da proximidade obtida entre o valor atual e o centroide da classe alvo obtido durante o treinamento. Através dos testes do foram identificadas as seguintes características do algoritmo proposto: rápida convergência, pois foram obtidos bons resultados no algoritmo com poucas iterações no método de PSO; baixo custo computacional, se comparado com métodos determinísticos comuns, pois realiza uma quantidade menor de operações; capacidade de tratar oclusões que não superam um quarto (1/4) da resolução do vídeo e capacidade satisfatória de rastreamento de objeto com movimentos arbitrários e abruptos. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Electronic monitoring-based on digital video has become a key element to the effectiveness of several activities, such as an efficient identification of anomalies in the monitored environment, the identification of suspects and clarification of facts, among others. Therefore, the need of visual tracking algorithms with low computational complexity that allow identification of the subjects' trajectory in electronic monitoring systems has increase. These algorithms can al-low differential coding in different image regions, allowing better performance in most video coding standard, as the High Efficiency Video Coding (HEVC). In this work it is propose an algorithm that uses Particle Swarm Optimization (PSO), as tracking method, along with a cost function calculated by a Linear Discriminant Functions (LDF) which utilizes RGB (Red, Green and Blue) histogram of image blocks for each particle to characterize the target object. Succinctly, the developed algorithmdetects the target object through motion estimation and obtains the optical flow after the second captured frame. This process is performed for training of the cost function for the PSO method. As mentioned before the cost function is implemented using Linear Discriminant Functions, which are train based on RGB histograms of blocks about the current frame of each particle to characterize of the target object. The characteristics are divided into two classes target and non-target. Then, for the new frame the object will be tracked by the PSO method, which is based on three key elements: inertia, local best position and global best position. These elements are used to update the displacement of the swarm and consequently track the target. Updates to the global best position and local best position are de ned through an evaluation of the proximity obtained between the current value and the centroid of a target class obtained during training. Through empirically test the following features of the proposed algorithm were identi ed: fast convergence, due to appropriate results obtained with few it-erations; low computational cost, when compared to common deterministic methods, because it signi cantly reduces the amount of operations; an ability to treat occlusions which do not exceed one-quarter (1/4) of the resolution of the video frame and satisfactory object tracking capability in objects with arbitrary and abrupt movements.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2013. / Submitted by Letícia Gomes T. da Silva (leticiasilva@bce.unb.br) on 2013-11-28T15:26:50Z No. of bitstreams: 1 2013_MarleteMariadaSilva.pdf: 3464450 bytes, checksum: 800ea256b47e41978e681011901d9516 (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2013-11-29T13:24:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_MarleteMariadaSilva.pdf: 3464450 bytes, checksum: 800ea256b47e41978e681011901d9516 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-29T13:24:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_MarleteMariadaSilva.pdf: 3464450 bytes, checksum: 800ea256b47e41978e681011901d9516 (MD5) / A dengue é endêmica na Ásia, nas Américas, no oriente do Mediterrâneo e no Pacífico ocidental. É uma das enfermidades de maior impacto na saúde, afetando milhões de pessoas por ano no mundo, conforme a Organização Mundial de Saúde (OMS). Um dos métodos mais úteis para a detecção e vigilância do artrópode é a utilização de ovitrampas, que são armadilhas especiais para coleta de ovos da fêmea do mosquito. Esta contagem é geralmente realizada de forma manual. Tendo em vista, a morosidade em fornecer as informações coletadas das ovitrampas feitas manualmente através de um microscópio, este trabalho tem por objetivo desenvolver um algoritmo que faça a contagem total de ovos encontrados nas palhetas das ovitrampas utilizando de Processamento Digital de Imagens (PDI), bem como um Sistema de Contagem Semi-Automática (SCSA-WEB), georreferenciando esses dados coletados do total de ovos em um Sistema de Informação Geográfica (SIG) e disponibilizando-os em uma plataforma web. Esta proposta se enquadra no projeto Sistema de Informação Geográfica para Ovitrampas da Dengue (SIGO-DENGUE), desenvolvido na Universidade de Brasília (UnB), Faculdade Gama (FGA) e no Laboratório de Informática em Saúde (LIS). Os resultados obtidos foram satisfatórios comparados com a utilização do SCSA-WEB, onde foi realizada a contagem observada dos ovos das palhetas. Os valores totais obtidos com o SCSA-WEB foram considerados padrão ouro, por se tratar da contagem manual observada servindo como referência para comparação com a contagem automatizada. Através do algoritmo de PDI desenvolvido, foi possível ter o resultado do total de ovos em tempo hábil, reduzindo consideravelmente, o tempo gasto dos profissionais do laboratório para realizar a contagem. As amostras de imagens das palhetas para testes foram coletadas da cidade satélite do Gama. A quantidade de amostras foram de 50 imagens, conforme o Teorema do Limite Central utilizado em Estatística. A média para a contagem observada foi de 27,00. A contagem automatizada com os 3 parâmetros utilizados para calibração foi baseada com a área de abrangência onde encontram-se os ovos e a média de pixels por ovos. O 1º parâmetro foi de 400 versus 160 pixels, em que a média foi de 40,50; o do 2º parâmetro foi de 400 versus 250 pixels, em que a média foi de 30,00; e do 3º parâmetro foi de 550 versus 250 pixels, em que a média foi de 24,00. O 3º parâmetro aproxima-se mais da média da contagem observada. As percentagens calculadas do desvio nos parâmetros 1º, 2º e 3º foram de: 66,35%, 47,81% e 40,67%, respectivamente, sendo que o 1º parâmetro aproxima-se da contagem observada do desvio padrão. Os testes serviram para comprovar a eficiência do algoritmo para a contagem automática dos ovos do mosquito. E, finalmente, georreferenciar esses dados obtidos da contagem em um SIG para serem utilizados em consultas e construção de gráficos para o rastreamento da doença. ____________________________________________________________________________ ABSTRACT / Dengue fever is endemic in Asia, in the Americas, the Eastern Mediterranean and the Western Pacific. It is one of the most diseases with health impact affecting million of people worldwide each year, according to the World Health Organization (WHO). One of the greater and useful methods for detection, proliferation and surveillance of arthropods is the use of ovitraps, which are special traps constructed to collect eggs from female’s Aedes Aegypti. The eggs’ counting is usually performed in a manual way. Given the delays about providing information collected from the ovitraps, which is performed manually through a microscope, this paper aims to develop an algorithm whose is capable to count the amount of the eggs found in the reeds ovitraps, using Processing Digital Images (PDI) and also a Semi-Automatic Counting System (SCSA-WEB), georeferencing this collected data of all the eggs in a Geographic Information System (GIS) and providing them on a web platform. This proposal is based on the project called Geographic Information System for Dengue’s Ovitraps (SIGO-DENGUE), which were evolved at the University of Brasilia (UnB) College Gama (FGA), and in the Laboratory of Informatics in Health (LIS). The SCSA-WEB were used to perform the observed counting of the eggs, therefore the obtained results were satisfactory. The total amount of the eggs using SCSA- WEB was considered gold standard and it was used as reference to compare with the amount from the automatic counting. Through the developed PDI algorithm it was faster possible to obtain the results of eggs’s total, greatly reducing the time it takes the professionals laboratory to perform this counting. In accordance with statistical guidance 50 samples were collected from Gama city, and they were after used to perform the tests. The average for the observed count was 27.00. The automated counting, using three calibration’s parameter, were based on the coverage area where the eggs are located, and also the average of pixels per eggs. The 1st parameter was 400 versus 160 pixels, wherein the average were 40.50; the 2nd parameter was 400 versus 250 pixels, wherein the average were 30.00; and the 3rd parameter was 550 versus 250 pixels, wherein the average were 24.00. The 3rd parameter is closer to the observed count average. The percentages calculated from the deviation in the parameters 1, 2 and 3 were 66.35%, 47.81% and 40.67% respectively, and the 1st parameter approaches the standard deviation of the observed count. The tests are in favor to prove the algorithm’s efficiency for automatic counting of the mosquito egg’s. And finally, georeferencing these data, which it was obtained from counting in a GIS to be used in queries and build statistical graphs to track the disease.