Orientador: Paulina Setti Riedel / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Diana Sarita Hamburger / Resumo: As imagens de satélite, por serem um registro de alvos com diferentes comportamentos espectrais e diferentes arranjos espaciais, respondem com variações tonais de cinza e variações texturais. Esta variação textural é analisada normalmente através de interpretação visual, que é uma sistematização de várias técnicas, as quais convergem para um único objetivo, a compartimentação da imagem. Em geral, a textura apresenta-se como sendo uma arma valiosa na interpretação de formas de relevo, drenagem e de padrões da cobertura vegetal e de uso da terra. Acredita-se que, a partir da utilização das técnicas de processamento digital de imagens e técnicas estatísticas multivariadas, como subsidiária na redução do caráter subjetivo da análise textural e da correspondência entre zonas homólogas, será possível favorecer a discriminação de elementos imageados, e encontrar um modelo que possibilite explicar mais satisfatoriamente a compartimentação e a relação de equivalência entre zonas que constituem texturas semelhantes. Desta forma, o objetivo geral do trabalho, é avaliar diversas metodologias, com intuito de realizar uma compartimentação fisiográfica, explorando o aspecto textural da imagem além da similaridade existentes entre as áreas após compartimentada. A área de estudo abrange os municípios de Itanhaém e Peruíbe localizados no litoral sul do Estado de São Paulo. A partir dos resultados obtidos, verificou-se que o método convencional de fotointerpretação juntamente com a aplicação da análise estatística multivariada, mostrou-se viável de ser aplicado apresentando resultados satisfatórios e inovadores. Já no processamento de alguns algoritmos de textura a redução de informações foi bastante grande, devido à redução dos valores de níveis de cinza e à homogeneização dos alvos; mostrando que o resultados não foram positivos...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Satellite images record surface features based on their different spectral behaviors and spatial arrangements. As such, these features are discernable from different shades of gray and textural variations seen in the images. These textural variations represent a systematic utilization of various techniques, which converge for a single objective: compartmentalization of the image. In general, texture is used as an important tool in the interpretation of relief forms, drainage patterns and vegetative cover and land-use patterns. Through the application of digital processing techniques and multivariable statistical analyses, it is possible to reduce the subjective character of textural analysis and correspondence between homologous zones, hence enhance the discrimination of different elements in an image. These methods can help find a model that allows for a better explanation of the compartmentalization and equivalence between zones that consist of similar textures. In this form, the general objective of the study is to evaluate diverse methodologies with the objective of determining the physiographic compartmentalization, exploiting the textural aspect of the image in addition to the existing similarities between areas following compartmentalization. The study area is within the municipalities of Itanhaém e Peruíbe, located along the south coastal region of São Paulo State. Based on the results obtained, it is confirmed that the conventional method of photo-interpretation, together with the application of multivariate statistical analysis, shows that it is a viable combination, yielding both satisfactory and innovative results. Already, in the processing of some textural algorithms, the reduction of information was significant, owing to the reduction of the values in the shades of gray and to the homogenization of targets, showing that the results were not positive...(Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador : Aluir Porfírio Dal Poz / Resumo: A avaliação de feições cartográficas extraídas (semi-) automaticamente a partir de imagens digitais é de grande importância no contexto de validação de algoritmos computacionais de extração de feições. O procedimento geral para a avaliação da qualidade geométrica de feições cartográficas baseia-se na comparação entre as entidades extraídas por algoritmos computacionais e as correspondentes extraídas através da visão natural, sendo estas últimas denominadas de feições de referência. A comparação entre os dois grupos de feições é realizada através das seguintes etapas: (1) cálculo de pontos correspondentes entre as feições extraídas e as de referência; (2) cálculo de parâmetros de qualidade (completeza, correção, qualidade, erro médio (EM) e erro médio quadrático (EMQ)) com base nos pontos correspondentes; e (3) análise envolvendo os parâmetros de qualidade obtidos na etapa 2. A metodologia de avaliação foi testada numa variedade de situações, envolvendo tanto imagens com características diferentes quanto diferentes metodologias de extração. Os resultados comprovam que a metodologia permite uma avaliação bastante detalhada dos resultados dos métodos de extração. / Abstract: The evaluation of cartographic features that were (semi-) automatically extracted from digital images is of great importance in the context of validation of computational algorithms of feature extraction. The general procedure to evaluate the geometrical quality of cartographic features is based on the comparison between the entities extracted via computational algorithms and the corresponding ones extracted through natural vision, being the latter called reference features. Such comparison between the two groups of features is performed in three steps, as follows: (1) calculation of corresponding points between the extracted features and the reference features; (2) calculation of quality parameters (completeness, correcteness, quality, mean error (RM) and root mean squared (RMSE) based on the corresponding points; and (3) analysis involving the quality parameters obtained in step 2. The evaluation methodology was tested in many situations, involving different images as well as extraction methodologies with different characteristics. The results proved that the methodology enables a very detailed evaluation of the results regarding the extraction methods. / Mestre

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000396763-Texto+Parcial-0.pdf: 1226415 bytes, checksum: 34691e947acca10ed3602253a14e3f69 (MD5) Previous issue date: 2007 / This work describes the development of an innovative device designed to support the medical diagnosis and to study human balance disorders, which are responsible for manifestations like dizziness, loss of balance and nausea. Several techniques used for balance evaluation are subjective, invasive or inaccurate. The technique proposed by this research is non-invasive and objective, since it is based on digital image processing. The vestibular apparatus, located in the inner ear, is responsible for the maintenance of the human balance. Selective head movements are induced on the patient to stimulate each one of the semicircular canals that are part of the vestibular apparatus. The stimulation of the canals cause the generation of the vestibulo-ocular reflex, which produces compensatory eye movements proportional to the head movements. Images of the eyes are captured by cameras attached to an equipment, which blocks the vision and illuminates the eyes with infrared light. A personal computer digitalizes the images with a framegrabber. The digitalized eye images are processed by an algorithm developed to calculate the center of the pupil on each frame. A developed program displays on screen the result of the eye movement quantification in two graphs - one for vertical movement and the other for horizontal movement. The data displayed in the graphs can be exported to a file for posterior visualization. The correct interpretation of the graphs carried out by the specialist facilitate the diagnosis process of several vestibular and neuronal hypofunctions. In order to validate the algorithm that calculates the center of the pupil, a library was developed to generate synthetic images of the eye. This library was used to generate several synthecized images of the eye in movement in different real situations observed during this work. These images were processed by the algorithm to determine the error between the synthecized center and the calculated center. / Este trabalho descreve o desenvolvimento de um instrumento inovador para apoio ao diagnóstico medico e às pesquisas relativas às doenças que afetam o equilíbrio humano. Estas doenças são responsáveis por manifestações como tonturas, perda de equilíbrio, náuseas e enjôos. Diversas técnicas utilizadas para avaliar as funções do equilíbrio são subjetivas, invasivas ou imprecisas. A técnica proposta por este trabalho baseia-se em processamento digital de imagens dos olhos, possibilitando a confecção de um instrumento objetivo, preciso e não invasivo. O sistema vestibular humano, localizado na orelha interna, é fundamental para a manutenção do equilíbrio. Movimentos seletivos de cabeça são usados para estimular cada um dos canais semi-circulares, que compõem o sistema vestibular. Através do reflexo vestíbulo-motor, são produzidos movimentos de olhos que correspondem compensatoriamente aos estímulos dos canais semi-circulares. Imagens dos olhos são capturadas por câmeras fixas a um equipamento, que isola os olhos da luz externa e os ilumina com luz infravermelha. Um computador pessoal digitaliza as imagens com auxílio de uma placa de captura. As imagens capturadas são processadas por um algoritmo desenvolvido onde, em cada quadro, o centro da pupila é calculado. Um programa desenvolvido apresenta o resultado da quantificação do movimento dos olhos na tela em dois gráficos - um para o movimento vertical e outro para o movimento horizontal. Os dados apresentados no gráfico podem ser exportados para um arquivo para visualização posterior. A correta interpretação dos gráficos pelo médico especialista facilita o diagnóstico de hipofunções do sistema vestibular e sistema nervoso .Com o objetivo de se validar o algoritmo que calcula o centro da pupila, foi construída uma biblioteca geradora de imagens sintéticas de olho. Diversas imagens sintéticas foram geradas, que simularam diferentes situações, baseadas em situações reais observadas durante o trabalho. Estas imagens foram processadas e em cada uma avaliou-se o erro do algoritmo ao determinar o centro da pupila.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000383457-Texto+Completo-0.pdf: 3932744 bytes, checksum: 8275a09ab056c4ef4e381537415b569a (MD5) Previous issue date: 2006 / This text describes the theory, the project and results obtained by the Visualizador e Processador de Imagens Médicas (VPIM - in English: Visualization and Processing of the Medical Image). The mathematical base, the algorithms, the software and hardware environments, and the internal software architecture with the main objects of the VPIM are the main topics covered. Particularities of the software implementation and the means to extent the current set of features (through plug-ins) are also discussed. The results are shown mainly through images as a mean to ease its understanding. Among the main features implemented there are: image rotation, mirroring, the compliment of an image, convolution filters in space-domain (moving average lowpass, median filter, and Sobel), frequency filters (Butterworth filters), the generation of a power-specter representation of an image, total and partial grayscale remapping of an image, the association of pseudo-colors to the scales of gray in an image, image combination techniques, global threshold system, measuring tools for images, histogram, profile lines, and movie-alike image presentation using DICOM Series and Studies in order to sequence images. / Esta dissertação descreve a teoria envolvida, o projeto e os resultados obtidos com o Visualizador e Processador de Imagens Médicas (VPIM), que é voltado para a área médica e científica. Nela são cobertos o embasamento matemático, os algoritmos usados na construção das ferramentas, o ambiente usado para a implementação, a arquitetura empregada e a descrição dos principais objetos utilizados pelo VPIM. São discutidas, também, as particularidades encontradas durante a fase de implementação do projeto e o processo usado para futuras expansões (plug-in). Os resultados obtidos são apresentados mediante de uso de imagens visando um fácil entendimento dos mesmos. Entre as funções implementadas podemos ressaltar: a rotação de imagens, o espelhamento de imagens, a negação de uma imagem, os filtros de convolução no espaço (filtro da média móvel, filtro da mediana, filtro de Sobel), os filtros em freqüência (filtros de Butterworth), a obtenção do espectro de potência da imagem, o remapeamento global ou parcial de uma imagem, a aplicação de pseudo-cor, as técnicas de combinação, o threshold global, as técnicas de medidas feitas sobre a imagem, as estatísticas obtidas, o histograma, as linhas de perfil, o uso de séries e estudos para apresentação de imagens e a apresentação como filme das imagens de uma série.

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000447552-Texto+Completo-0.pdf: 4224320 bytes, checksum: 456d05e40b6e8b81bfbe9822a9d4d73d (MD5) Previous issue date: 2013 / This thesis describes a new human balance analysis instrument for studies on the physiology of the vestibular system, support for diagnostics, patient evolution in treatment and in the adaptation process of physiotherapy and vestibular disorders. Various techniques used to evaluate balance are subjective, imprecise and invasive. In the present work, a device has been developed to objectively measure human balance in a non-invasive manner with adequate precision. The objectives of this thesis were: (1) to improve image processing techniques, (2) to reduce equipment production costs, (3) to facilitate portability, (4) to develop a robust, scalable and easily maintained software architecture. The vestibular system is located in the inner ear, and it is responsible for maintaining balance. The vestibular system is composed mainly of a network of tubes called semicircular canals, which are stimulated by selective head movements. Through vestibular-motor reflexes, eye movements are induced which correspond to head movement. The images of the eye movements are acquired by video cameras, under infrared illumination. The cameras are mounted to glasses isolated from external light developed for the purposes of this research. The camera images are digitalized by an external capture card and processed in real time by an algorithm developed to, frame by frame, locate the center of the pupil. The location of the center of the pupil in response to the vestibulo-ocular stimulus is plotted into a graph, to then be interpreted by a medical specialist. The tests carried out prove the efficiency and robustness of the algorithm in calculating the center of the pupil with a broad range of variations. The tests include a number of variations of the pupil and elliptical eye distortions with additional reflections occasioned by sources of illumination. All tests had a negligible error, thus proving their efficiency and meeting their objective. / Este trabalho descreve um novo instrumento de análise do equilíbrio humano para o estudo da fisiologia do sistema vestibular, apoio ao diagnóstico, evolução do paciente no processo adaptativo de fisioterapia e transtornos do sistema vestibular. Várias técnicas utilizadas para avaliar o equilíbrio são subjetivas, imprecisas e invasivas. Neste trabalho foi desenvolvido um equipamento para medir objetivamente o equilíbrio humano de modo não invasivo e com precisão adequada. As metas deste trabalho foram: (1) Aperfeiçoar as técnicas de processamento de imagens, (2) Reduzir os custos de produção do equipamento, (3) Facilitar sua mobilidade, (4) Desenvolver uma arquitetura de software robusta, escalável e de fácil manutenção. O sistema vestibular localiza-se no ouvido interno, sendo responsável pela manutenção do equilíbrio. O sistema vestibular é principalmente composto por uma rede de tubos chamados canais semicirculares, os quais são estimulados por movimentos seletivos da cabeça. Através do reflexo vestíbulo-motor, são induzidos movimentos oculares correspondentes ao movimento de cabeça realizado. As imagens dos movimentos oculares foram adquiridas por câmeras de vídeo, sob iluminação infravermelha. As câmeras foram adaptadas em um óculos com isolamento de luz externa desenvolvido para propiciar este trabalho. As imagens das câmeras são digitalizadas por uma placa de captura externa e processadas em tempo real por um algoritmo desenvolvido para, quadro a quadro, localizar o centro da pupila. A localização do centro da pupila em resposta ao estímulo vestíbuloocular é representada graficamente, para interpretação pelo médico especialista. Os testes realizados comprovam a eficiência e robustez do algoritmo no cálculo de centro de pupila nas suas mais diversas variações. Os testes abrangem as mais diversas variações da pupila e distorções elípticas oculares com o adicional de reflexos ocasionados por fontes de iluminação. Todos os testes obtiveram erro, desprezível, comprovando assim sua eficiência e cumprindo o seu objetivo.

Tese (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2014. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2014-11-20T13:50:20Z No. of bitstreams: 1 2014_GerardoAntonioIdroboPizo.pdf: 6784604 bytes, checksum: 2ee3508e39bb9d91e5949040ad7fae12 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2014-11-26T11:03:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_GerardoAntonioIdroboPizo.pdf: 6784604 bytes, checksum: 2ee3508e39bb9d91e5949040ad7fae12 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-26T11:03:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_GerardoAntonioIdroboPizo.pdf: 6784604 bytes, checksum: 2ee3508e39bb9d91e5949040ad7fae12 (MD5) / O processo de Reconstrução 3D de objetos a partir de imagens de profundidade compreende três fases: a) aquisição, na qual a superfície do objeto é digitalizada a partir de vários pontos de vista, gerando um conjunto de imagens de profundidade; b) registro, no qual uma transformação rígida M deve ser estimada para posicionar as imagens, par a par, em um único referencial; e c) combinação ou “matching”, na qual redundâncias entre vistas registradas são tratadas para construir um modelo 3D completo único. Na etapa de registro distinguem-se ainda duas etapas: pré-alinhamento e alinhamento fino. Na primeira, uma aproximação inicial de registro é estimada através da extração de pontos característicos correspondentes de duas imagens que ocupem a mesma posição no espaço do objeto e do cálculo de uma transformação rígida de forma que a distância quadrática entre os pares de pontos característicos correspondentes seja minimizada. Na segunda etapa, iterações são aplicadas sobre a transformação obtida para que os erros de alinhamento sejam minimizados. A fase de alinhamento fino é um problema resolvido, muito diferente da etapa de pré-alinhamento, cujo problema é o desconhecimento da correspondência entre as regiões de sobreposição; por tal motivo, a solução mais usual é escolher pontos que tenham alguma característica que os distingam do resto. Nesta tese propôs-se uma metodologia que está baseada na segmentação/reconstrução de imagens de profundidade fazendo uso da técnica de detecção de bordas aliada à técnica de agrupamento usando dizimação de malhas. A partir das bordas propõe-se um descritor de propriedades invariantes sob transformações de similaridade que incluem transformações de rotação, translação e escala uniforme como também robusto a ruído. Através do descritor proposto, são extraídos pontos correspondentes de ambas as imagens, e gera-se como valor de saída uma assinatura que se relaciona diretamente ao ponto considerando a disposição geométrica de sua vizinhança. A assinatura resultante atribui um rótulo ao ponto na imagem de profundidade, o que permite que, no processo de busca, seja aumentada a eficiência de correspondências, facilitando a identificação de possíveis zonas de sobreposição e reduzindo a ambiguidade no processo de busca. Odescritor foi avaliado com diferentes imagens e seus resultados foram comparados com os de outros autores com as mesmas imagens. Para verificar a validade das transformações candidatas, cada uma delas passa por um alinhamento fino, em que se avalia os erros de ajuste entre as duas imagens de profundidade através do algoritmo ICP (iterative closest point). A transformação que alinha o maior número de pontos é considerada a solução. Destaca-se que a principal contribuição deste trabalho é o desenvolvimento de uma técnica de pré-alinhamento e de sua integração com uma técnica de alinhamento fino, definindo de forma geral uma metodologia completa para registro e reconstrução de modelos tridimensionais de superfícies que tenham variação de curvatura suave em uma vizinhança, a partir de curvas de contorno 3D de variações geométricas nesta superfície. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The process of reconstruction of 3D objects from range images consists of three steps: a) acquisition, in which the surface of the object is scanned from various points of view, generating n depth images; b) registration, in which a rigid transformation M must be estimated to locate images, pair by pair, in a single framework; c) matching, in which redundancies between registered views are processed to construct a single complete 3D model. Registration is further distinguished in two stages: pre-alignment and fine alignment. First, an initial approximation of the register is estimated by extracting the corresponding feature points from the two images that occupy the same position in the object space and the computation of a rigid transformation M so that the squared distance between pairs of corresponding feature points is minimized. In the second step, iterations are applied to the transformation obtained for alignment errors to be minimized. The fine alignment stage is a solved problem, very differently from the pre-alignment step, whose problem is the lack of correspondence between the overlap regions; therefore, the most common solution is to choose points that have some characteristics that distinguish them from the rest. This thesis proposes a methodology that is based on segmentation / reconstruction of depth images making use of an edge detection technique combined with a clustering technique using mesh decimation edges. From the edges it is proposed a descriptor which is invariant to similarity transformations including rotation, translation and uniform scale as also robust to noise. Through the proposed descriptor, n corresponding points from the two images are extracted, and a signature value is generated as output that is related directly to the point considering the geometrical distribution of its neighborhood. The resulting signature assigns a label to the point in the depth image, which allows that in the search process the efficiency of the correspondences is increased, facilitating the identification of possible areas of overlapping and reducing the ambiguity in the search process. The descriptor was evaluated with different images and their results were compared with those of other authors that used the same images. To verify the validity of the candidate transformations, each of which passes through a fine alignment, in which the fitting errors are evaluated between the two depth images by the ICP (iterative closest point) algorithm. The transformation that aligns the largest number of points is considered the solution. It is noteworthy that the main contribution of this work is the development of a technique for pre-alignment and its integration with a fine alignment technique, defining a complete methodology for registration and reconstruction of three-dimensional surface models, with smooth curvature variation in a neighborhood, from the curves of 3D contours. _______________________________________________________________________________ RESUMEN / El proceso de Reconstrucción 3D de objetos a partir de imágenes de profundidad comprende tres fases: a) adquisición, en la cual la superficie del objeto es digitalizada a partir de varios puntos de vista, generando un conjunto de imágenes de profundidad. b) registro, en la cual una transformación rígida M debe ser estimada para posicionar las imágenes, par a par, en un único marco referencial. c) combinación o “matching”, en la cual redundancias entre vistas registradas son tratadas para construir un modelo 3D completo único. En la etapa de registro se distinguen dos etapas: pre-alineamiento y alineamiento fino. En la primera, una aproximación inicial de registro es estimada a través da extracción de puntos característicos correspondientes en las dos imágenes, que ocupen la misma posición en el espacio del objeto y el cálculo de una transformación rígida M de forma que la distancia cuadrada entre los pares de puntos característicos correspondientes sea minimizada. En la segunda etapa, iteraciones son aplicadas sobre la transformación obtenida para que los errores de alineamiento sean minimizados. La fase de alineamiento fino es un problema resuelto, muy diferente a la etapa de pre-alineamiento, cuyo problema es el desconocimiento de la correspondencia entre las regiones de sobre posición; por tal motivo, la solución más usual es escoger puntos que tengan alguna característica que los distingan del resto. La fase de alineamiento fino es un problema resuelto, muy diferente a la etapa de pre-alineamiento, cuyo problema es el desconocimiento de la correspondencia entre las regiones de sobre posición; por tal motivo, la solución más usual es escoger puntos que tengan alguna característica que los distingan del resto. La propuesta deste trabajo es contribuir en la búsqueda de una solución más eficaz, tratando de superar inconvenientes que hacen que otros métodos fallen. En esta tesis se plantea una metodología que está basada en la segmentación/reconstrucción de imágenes de profundidad, utilizando la técnica de detección de bordas aliada a la técnica de agrupamiento de mallas. A partir de las bordas se propuso un descriptor de propiedades invariantes sobre transformaciones de semejanza que incluye transformaciones de rotación, translación y escala uniforme como también robusto al ruido. A través del descriptor propuesto, son extraídos puntos correspondientes de las dos imágenes, generando como valor de salida un código que lo relaciona directamente al punto considerando la disposición geométrica de su vecindad. El código resultante atribuye una etiqueta al punto de la imagen de profundidad, lo que permite que en el proceso de búsqueda, sea aumentada la eficiencia de correspondencias, facilitando la identificación de posibles zonas de superposición y reduciendo la ambigüedad en el proceso de búsqueda. El descriptor fue evaluado con diferentes imágenes y sus resultados fueron comparados con los resultados de otros autores usando las mismas imágenes. Para verificar la validad de las transformaciones candidatas, cada una de ellas pasó por un alineamiento fino, en que se evalúa los errores de ajuste entre las dos imágenes de profundidad a través del algoritmo ICP (iterative closest point). La transformación que alinee el mayor número de puntos es considerada la solución. Se destaca que la principal contribución deste trabajo es el desenvolvimiento de una técnica de pre-alineamiento y su integración con una técnica de alineamiento fino, definiendo de forma general una metodología completa para el registro y reconstrucción de modelos tridimensionales de superficies, con variación de curvatura suave en una vecindad, a partir de curvas de contornos 3D de variaciones geométricas en esta superfície.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geogafia, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-10-01T13:06:52Z No. of bitstreams: 1 2012_JimmyAlexanderHernandezLinares.pdf: 3222044 bytes, checksum: 13dccff3586df10962578a1acc01e14b (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Ferreira de Souza(jaquefs.braz@gmail.com) on 2012-10-01T13:28:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_JimmyAlexanderHernandezLinares.pdf: 3222044 bytes, checksum: 13dccff3586df10962578a1acc01e14b (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-01T13:28:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_JimmyAlexanderHernandezLinares.pdf: 3222044 bytes, checksum: 13dccff3586df10962578a1acc01e14b (MD5) / As Unidades de Conservação (UCs) são uma estratégia importante para conter os impactos da ocupação desenfreada do território e de uso imprevidente dos recursos naturais no bioma Cerrado. Entretanto, os processos de criação e gestão das UCs apontam falhas no processo como um todo. Por isto, uma das ferramentas mais usadas é o monitoramento da vegetação por meio dos índices de vegetação. O baixo custo e a disponibilidade de dados permitem obter informações relevantes sobre a dinâmica da vegetação e as mudanças ambientais. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o uso do EVI (Enhanced Vegetation Index) como ferramenta para a seleção de áreas prioritárias de conservação, a partir de uma análise multitemporal de imagens MODIS (“Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer”) e dados de precipitação do satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), das formações vegetacionais dos Parques Nacionais (PARNAs) do bioma Cerrado. Além disso, foi avaliada a importância da sazonalidade no âmbito da gestão territorial e planejamento ambiental. Para tanto, foram utilizadas imagens MODIS e imagens de precipitação TRMM do Cerrado correspondentes ao período 2001 a 2010, além dos polígonos das formações campestre, florestal e savânica dos PARNAs do Cerrado, os quais foram obtidos a partir do mapeamento realizado por Pinto et al. (2009). Baseado nos dados espectrais foi feita a caracterização da dinâmica espectral das três formações dos PARNAs, assim como a classificação dos mesmos em função da média de EVI por meio de um teste paramétrico (ANOVA), de acordo com período seco (maio a setembro) e chuvoso (outubro a abril). Os resultados indicaram que os dados EVI e TRMM foram eficientes quanto a caracterização da dinâmica espectral e da sazonalidade do Cerrado. A classificação criou vários grupos em relação à quantidade de biomassa expressada pelo EVI, com destaque para os PARNAs Serra da Bodoquena, com os valores mais altos de EVI, e Chapada dos Veadeiros com os valores mais baixos de EVI. A partir desses resultados se observou a relevância dos dados EVI e da sazonalidade quanto ao monitoramento da biomassa verde nas UCs. Do mesmo modo, os resultados mostraram a potencialidade das imagens MODIS, especificamente do EVI, e da sazonalidade quanto a gestão e planejamento ambiental de áreas de onservação. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Conservation Units (UCs) are an important strategy to contain the impacts of uncontrolled occupation of territory and wasteful use of natural resources in the Cerrado. However, the processes of creation and management of UCs point out flaws in the process as a whole. Therefore, one of the most used tools is the monitoring of vegetation by means of vegetation indices. The low cost and availability of data allows to obtain relevant information on the vegetation dynamics and environmental changes. In this context, the objective of this study was to evaluate the use of EVI (Enhanced Vegetation Index) as a tool for selection of priority conservation areas, from a multitemporal analysis of MODIS ("Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer") and precipitation data from the TRMM satellite (Tropical Rainfall Measuring Mission), of the vegetation formations of the Cerrado National Parks (PARNAs). Furthermore, we evaluated the importance of seasonality in the land management and environmental planning. For this purpose, we used MODIS and TRMM images from 2001 to 2010 of the Cerrado, besides of shapes of the formations grassland, forest and savanna of the Cerrado PARNAs, which were obtained from the mapping done by Pinto et al. (2009). Based on the spectral data was performed to characterize the spectral dynamic of the three formations PARNAs, as well as the classification of these according to the average EVI through a parametric test (ANOVA), according to the dry season (May to September) and rainy (October to April). The results indicated that EVI and TRMM data were efficient as the characterization of the spectral dynamics and the seasonality of the Cerrado. The classification created several groups regarding the amount of biomass expressed by EVI, with emphasis on the PARNAs Serra da Bodoquena, with higher values of EVI, and Chapada dos Veadeiros with the lowest values of EVI. From these results it was observed the relevance of EVI data and seasonality as to monitoring of green biomass in the UCs. Similarly, the results showed the potentiality of MODIS images, specifically of the EVI, and seasonality as to environmental planning and management of conservation areas.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2012-12-03T12:00:54Z No. of bitstreams: 1 2012_FatimaGiseleGomesElpidio.pdf: 4357694 bytes, checksum: 0647a367fcd620d9a68d9d3371d94975 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2012-12-10T11:21:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_FatimaGiseleGomesElpidio.pdf: 4357694 bytes, checksum: 0647a367fcd620d9a68d9d3371d94975 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-12-10T11:21:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_FatimaGiseleGomesElpidio.pdf: 4357694 bytes, checksum: 0647a367fcd620d9a68d9d3371d94975 (MD5) / A melhor forma de prevenção e controle do câncer de mama, o segundo tipo de câncer com maior incidência mundial, continua sendo o diagnóstico precoce. A mamografia é considerada o principal método de detecção precoce do câncer de mama. As calcificações (acúmulo de cálcio em regiões da mama) são freqüentemente encontradas em exames de rastreio da mama. A distinção entre calcificações tipicamente benignas e calcificações suspeitas de malignidade é uma tarefa complexa. O sistema Breast Image Reporting and Data System (BI-RADS) normatiza a descrição e o manejo dos achados mamográficos entre os especialistas da área médica. Este trabalho fundamenta-se em técnicas de Processamento Digital de Imagens para realizar a extração de informações morfológicas das calcificações e uma Rede Neural Artificial (RNA) Perceptron Múltiplas Camadas (PMC) para classificar as calcificações analisadas de acordo com a classificação morfológica definida pelo BI-RADS. O desempenho da RNA PMC foi avaliado em um teste controlado com calcificações sintéticas, geradas para simular calcificações reais, e validado com calcificações reais, extraídas de mamografias cedidas pela clínica de estudo. Adicionalmente foi desenvolvido um sistema de Raciocínio Baseado em Casos para indicar a classificação BI-RADS final da mamografia conforme análise das calcificações mamárias. A RNA PMC adotada foi testada usando o algoritmo Backpropagation cujos melhores resultados demonstraram uma convergência rápida da RNA e uma boa generalização do conhecimento, permitindo uma classificação com até 98% de acerto. A avaliação da técnica de RBC foi realizada com testes com a especialista da área e técnicas de validação preditiva. Os resultados obtidos validam que a presente proposta disponibiliza um processo consistente de análise das calcificações mamárias através do uso das técnicas de IA e PDI. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Early diagnosis still represents the best approach to prevent and control breast cancer, the second most frequent form of cancer worldwide. In this context, mamography has been largely used as major method for early disease detection. Calcifications (calcium build-ups) in breast regions are frequently found in breast screening examinations. The distinction between clusters of benign and malignant calcification is a complex task. The BI-RADS system (Breast Image Reporting and Data System) standardizes the description and management of mammographic findings among medical experts. This work is based on techniques Digital Image Processing (DIP) to perform the extraction of morphological information of calcifications and an Artificial Neural Network (ANN) Multi-Layer Perceptron (MLP) to classify calcifications analyzed according to the morphological classification defined by BI-RADS. The performance of MLP ANN was evaluated in a controlled test with synthetic calcifications, generated to simulate real calcifications and validated with real calcifications, extracted from mammograms provided by associated clinical. Additionally it was developed a system of Case Based Reasoning (CBR) to indicate the BI-RADS mammography of breast calcifications according to BI-RADS category most applicable. The ANN MPL adopted was tested using the Backpropagation algorithm whose best results demonstrated a rapid convergence of ANN and a good generalization of knowledge, allowing a rating up to 98% accuracy. The evaluation of CBR technique was performed with tests of medical expert and techniques for predictive validity. The results validate that this proposal provides a consistent process for analyzing breast calcifications through the use of AI techniques and DIP.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-03-31T13:15:44Z No. of bitstreams: 1 2009_FlaviodeBarrosVidal.pdf: 11231197 bytes, checksum: e749c7f67f2e024096b2fd0b97917afc (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-15T00:37:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_FlaviodeBarrosVidal.pdf: 11231197 bytes, checksum: e749c7f67f2e024096b2fd0b97917afc (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-15T00:37:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_FlaviodeBarrosVidal.pdf: 11231197 bytes, checksum: e749c7f67f2e024096b2fd0b97917afc (MD5) Previous issue date: 2009 / Inicialmente são apresentadas a importância e as aplicações que envolvem o processo de rastreamento visual de objetos. O problema de rastreamento visual pode ser definido como um processo de estimação em conjunto com técnicas de processamento de imagens. Os principais métodos que realizam rastreamento visual encontrados na literatura são discutidos. O problema tratado aqui consiste em rastreamento automático de um dado objeto que aparece em uma sequência de imagens obtida por um sistema de visão computacional. Neste trabalho propõem-se métodos para a realização desta tarefa baseados na similaridade de regiões, o window-matching (WM) method. Este método baseia-se na obtenção de regiões de similaridade em função do padrão da cor cinza de uma janela em torno de um ponto de interesse. Discutem-se também as principais formas de medição da similaridade e a escolha pela função soma do quadrado das diferenças (SSD) é também justificada. Em adição, discutem-se os fatores e parâmetros que afetam o bom desempenho do método tais como: tipo de movimento realizado, oclusões, variação do tamanho da janela, mudanças de iluminação, etc. Desenvolveu-se e implementou-se então um algoritmo de rastreamento (WM) baseado na similaridade de regiões que utiliza a função SSD. O algoritmo foi então aplicado a diversas situações de rastreamento. Observou-se que, para certas aplicações, o algoritmo WM não acompanhava o objeto rastreado. Então, como o rastreamento pode ser tratado como sendo um problema de estimação, introduziu-se um procedimento recursivo para estimação ótima a partir das medidas produzidas pelo algoritmo WM. No processo dinâmico de rastreamento, o vetor de estado a ser estimado consiste dos vetores de posição e velocidade 2D do ponto de interesse, sendo o vetor de medição dado pelos vetores correspondentes fornecidos pelo algoritmoWM. O método leva agora em consideração as características estocásticas do processo de rastreamento (ruídos intrínseco e de medida) e a estimação ótima é realizada pelo filtro de Kalman, que estimará posição e velocidade e as incertezas correspondentes. Um novo algoritmo integrando esta filtragem estocástica (WM+K) foi desenvolvido e implementado. Observou-se que a filtragem estocástica realmente melhora o desempenho do rastreamento. Na procura por aumentar mais ainda a robustez do algoritmo e a sua convergência adicionou-se uma busca heurística nas soluções baseada na otimização seguindo o agrupamento de partículas. Desenvolveu-se assim o algoritmo WM+K+PSO que além de maior robustez produziu trajetórias de rastreamento mais suaves. __________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Initially the importance and applications on which object visual tracking is involved are presented. Visual tracking problem can be stated as an estimation process acting together with digital image processing techniques. The different methods found in the literature for solving this tracking problem are discussed. The problem being dealt here consists of automatic tracking of a given object appearing in a sequence of images captured by a computer vision system. This work proposes methods to perform this task that are based on the windowmatching (WM) techniques. These techniques are based on obtaining similar regions in terms of the gray level pattern of a window around a point of interest. The option for these techniques are justified and the main hypotheses are discussed. The different ways of measuring similarity are also discussed and the choice of the sum of square differences (SSD) as a similarity cost function is also justified. A discussion follows of situations that affect the tracking results, as type of motion, occlusions, window size variations, illumination changes, etc. An object tracking algorithm (WM) based on regions of similarity as measured by the SSD cost function is developed and implemented. The algorithm is then applied for tracking objects in different situations. It was observed, for certain applications, that the WM algorithm failed to track the object. Then, as tracking can be considered an estimation problem, a recursive procedure for optimal estimation from measurements generated by the WM algorithm. In the tracking dynamical process the state vector consist of the 2D position and velocity coordinates of the point of interest, being the measurement vector the corresponding output from the WM algorithm. The new method now takes into account the stochastic properties of the tracking process (intrinsic and measurement noise) and the optimal estimation is performed by the Kalman filter, being the output estimates of the position and velocity and the corresponding uncertainties. A new algorithm integrating this stochastic filtering (WM+K) is developed and implemented. Indeed the stochastic filtering improves the tracking performance and succeeds where the WM fails. Further procedures to increase the robustness and convergence of the tracking algorithm were pursued. Introducing a heuristic search based on Particle Swarm Optimization allowed to obtain smooth tracking trajectories.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, 2009. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2010-05-04T19:02:53Z No. of bitstreams: 1 2009_MiltonJosedeOliveira.pdf: 3233524 bytes, checksum: c4ee30986010048ab266f023e2c94120 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-05-19T05:37:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_MiltonJosedeOliveira.pdf: 3233524 bytes, checksum: c4ee30986010048ab266f023e2c94120 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-05-19T05:37:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_MiltonJosedeOliveira.pdf: 3233524 bytes, checksum: c4ee30986010048ab266f023e2c94120 (MD5) Previous issue date: 2009 / O objetivo desta pesquisa é de avaliar a possibilidade de usar a imagem digital como estimadora das condições de processamento radiográfico automático. Usando filmes radiográficos expostos em um sensitômetro e processados padronizadamente, em 4 temperaturas diferentes no início dos trabalhos semanais de uma Clínica de Radiologia Odontológica, as quais foram digitalizadas e observadas pelo software: Digora for Windows 1.5.1, Digora for Windows 2.5, Gimp 2.2 for Linux e Adobe Photoshop 7.0, quanto às densidades radiográficas, ou seja o nível de cinza, que representa o grau de escurecimento da imagem. As tabelas e gráficos apresentados mostram que existe uma variação do nível de cinza, seja do grau de processamento da imagem nas quatro áreas avaliadas de cada filme e nas quatro temperaturas estudadas que são estatisticamente significantes. Os traçados característicos também mostram estas diferenças e o grau de deterioração da qualidade da imagem pelo desgaste da solução de processamento. Nossos resultados indicam que a avaliação da imagem digital, pelos softwares estudados, são eficientes e permitem o controle de qualidade do processamento radiográfico de forma adequada, mostrando que a variação dos níveis de cinza indicam o desgaste da ação das soluções de processamento, em função do tempo de uso e do aumento do número de filmes processados na rotina da clínica. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The aim of this study is to evaluate the possibility of using the digital image as estimation of the conditions of automatic radiographic processing. Radiographic films exposed in a sensitometer and processed in a standardized way, at 4 different temperatures, at the beginning of the weekly services of a Dental Radiology Clinic were used. The films were digitized and observed by the software: Digora for Windows 1.5.1, Digora for Windows 2.5, Gimp for Linux 2.2, and Adobe Photoshop 7.0 regarding radiographic densities, that is, the degree of grey, which represents the level of image darkening. The tables and graphs presented show that there is a variation of the grey level, due to the degree of image processing at the four areas evaluated in each film and at the four temperatures studied that are statistically significant. The characteristic tracings also show these differences and the deterioration degree of the image quality due to the wear of the processing solution. Our results indicate that the evaluation of the digital image, by the studied software, is efficient and allow the quality control of the radiographic processing in an appropriate way, showing that the variations of grey level are markers of the wear of the processing solutions action, in function of both the time of use and the increase of the number of films processed in the clinic’s routine.