Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2009. / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-06-08T19:58:48Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-06-09T19:51:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-06-09T19:51:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Carmen_Bittencourt.pdf: 982743 bytes, checksum: c1292a827e705b4cf35b8ecc19a2a817 (MD5) Previous issue date: 2009 / No Brasil, a classificação do acabamento de gordura em carcaças bovinas é realizada por meio de inspeção visual de regiões predefinidas da carcaça, feita por um profissional habilitado, seguindo os critérios estabelecidos na Portaria N.o 612/89 do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O acabamento é classificado em cinco categorias, de 1 a 5. Esse método, por ser subjetivo, é mais propenso a ocorrência de erros de classificação. Essa pesquisa propõe uma metodologia para aquisição de imagens digitais de carcaças bovinas durante o abate e a classificação automática do acabamento de gordura das carcaças. A metodologia proposta é baseada no uso de redes neurais artificiais e compreende duas fases distintas. A primeira delas, consiste no uso de uma rede MLP com treinamento Levenberg - Marquardt para segmentação das regiões de gordura. A segunda consiste em usar uma rede MLP com treinamento de retropropagação do erro para classificar a carcaça em relação ao acabamento da gordura. Os resultados obtidos foram o desenvolvimento do protótipo de aquisição de imagens de carcaças bovinas, o uso de redes neurais para segmentar a gordura em imagens digitais das carcaças obtidas sem a utilização de artifícios de intervenção no processo de abate e a proposição de um classificador neural com acurácia de 86% na classificação do acabamento de gordura. Para a realização dessa pesquisa, até o momento foram coletadas 4.710 imagens de carcaças bovinas, utilizando o protótipo desenvolvido. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In Brazil, the classification of fat layer of bovine carcasses has to follow the Regulation Act number 612/89 from the Ministry of Agriculture (MAPA). There are five class of fat layer, growing from 1 to 5. This process is performed by mean of visual and subjective observation of specific regions of the carcass, done by a technician during the bovine slaughter process inside the meat industries. The technician is certified by the MAPA. This paper proposes a methodology for automatic classification of the fat layer in bovine carcasses based on two steps. The first one uses an artificial neural network to segment the fat regions of digital image of bovine carcasses. This artificial neural network is a MLP training with the Levenberg - Marquardt algorithm. The imagens have been gathered with no intervention in the process of slaughter. The second step comprises the proposal of a classifier of the fat layers in bovine carcasses based on both a MLP backpropagation artificial neural network and the Regulation Act 612/89 of the Ministry of Agriculture. Until now, the results obtained were the proposal of a functional prototype for image acquisition of carcasses during the slaughter process and the performance level of 86% of accuracy in a experimental evaluation for the fat layers classifier based on artificial neural network. For the purposes of this research so far were collected 4,710 images of bovine carcasses, using the prototype developed.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-02-19T13:44:11Z No. of bitstreams: 1 2013_RonaldoRigoni.pdf: 29314095 bytes, checksum: 6fa363124874c6673aaf642bd22e11c5 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-03-31T14:07:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_RonaldoRigoni.pdf: 29314095 bytes, checksum: 6fa363124874c6673aaf642bd22e11c5 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-03-31T14:07:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_RonaldoRigoni.pdf: 29314095 bytes, checksum: 6fa363124874c6673aaf642bd22e11c5 (MD5) / A integridade e confiabilidade de conteúdos multimídia tornaram-se um desafio perante o fácil acesso às informações e à grande gama de softwares disponíveis para edição e editoração. A literatura classifica os métodos de adulterações de mídias digitais em duas classes: ativos e passivos. Os métodos passivos consistem na análise de catacterísticas típicas dos conteúdos adulterados, enquanto que os métodos ativos utilizam uma marca d’água ou uma assinatura digital para detecção de adulterações. Em particular, o uso de técnicas de marca d’água digital é uma das abordagems mais promissoras para detecção de adulterações em mídias digitais. Diversas técnicas de detecção de adulterações foram propostas na literatura. No entanto, todas as técnicas concentram-se na detecção de uma pequena gama de adulterações. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma técnica de proteção contra adulterações em imagens e vídeos utilizando uma técnica de inserção de marca d’água digital com o algoritmo por modulação do índice de quantização (QIM). O sistema proposto é capaz de detectar adulterações locais, globais e temporais apresentando bom desempenho. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The integrity of multimedia content, such as images, videos and audios, have become a challenge because of the easy access to information and the wide range of software available for edition. The literature classifies tampering of digital media methods in two types: active and passive. Passive methods analyse the intrinsic caracteristics of the media to detect tampered areas. The active methods use a watermarking algorithm or a digital signature for tampering detection. Using a watermarking algorithm is one of the most promising ways for the detection of tampering or any modification on the media. Several techniques are proposed in the literature for different types of digital tampering detection. However, most techniques concentrate on a small range of tampering detection. The goal of this work is to develop a technique for tampering protection in images and videos using a watermarking technique combined with a Quantization Index Modulation algorithm (QIM). The proposed system is capable of detecting local, global and temporal tampering and presents good performance.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-04-15T13:13:40Z No. of bitstreams: 1 2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdf: 5153253 bytes, checksum: 24bb24a97464b34e15acf8a3b9b6ab0d (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-07-22T13:38:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdf: 5153253 bytes, checksum: 24bb24a97464b34e15acf8a3b9b6ab0d (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-22T13:38:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_TainaBorgesAndradeGarrido.pdf: 5153253 bytes, checksum: 24bb24a97464b34e15acf8a3b9b6ab0d (MD5) / A qualidade da imagem está associada a capacidade do Sistema Visual Humano (SVH) perceber degradações. Muitas métricas de qualidade se utilizam da comparação com a imagem original para mensurar a qualidade da imagem degradada. Estas métricas são conhecidas como métricas com referência ou referenciadas. Infelizmente, em aplicações práticas nem sempre se dispõe da imagem de referência para a avaliação da qualidade. Dessa forma, muitas pesquisas têm sido desenvolvidas com a finalidade de criar e implementar métricas de avaliação objetivas sem-referência ou não referenciadas. Naturalmente, por não utilizar a referência (original) para estimar a qualidade, estas métricas são menos precisas que as métricas com referência. Neste contexto, o presente trabalho tem o objetivo de melhorar o desempenho de métricas de qualidade sem-referência disponíveis na literatura. Com este fim, apresentamos uma proposta de aperfeiçoamento destas métricas utilizando modelos computacionais de atenção visual. Com este objetivo, foram empregadas estratégias de combinação da imagem degradada com os respectivos mapas de saliência gerados pelos modelos de atenção visual. Os experimentos realizados através de simulações computacionais apontam que enfatizar as áreas mais relevantes (ou mais salientes) da imagem é uma estratégia eficaz para melhorar o desempenho de métricas existentes. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Image quality is frequently associated with the ability of the Human Visual System (HVS) to perceive degradations. In the last few years, several image quality metrics have been proposed that use the original image (or reference) to estimate image quality. These metrics are known as full-reference (FR) metrics. Unfortunately, the reference is not always available in practical application. The alternative consists of using no-reference (NR) image quality metrics that blindly estimate the quality of an image, without having access to the original image. These metrics, in general, have a lower performance when compared to FR image quality metrics. The goal of this work is to improve the performance of no-reference image quality metrics using visual attention computational models. With this goal, we present strategies that consist of combining the test image with saliency maps generated by visual attention models. Experimental results indicate that the proposed approach can be an effective strategy for improving the performance of existing objective metrics.

Orientadores: Carlos Roberto de Souza Filho, Laerte Guimarães Ferreira Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-10T13:23:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nunes_GustavoManzon_D.pdf: 36857548 bytes, checksum: 70db72622f53387a3b3daa1b2a6ac19d (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O conhecimento da biodiversidade amazônica, em especial o relacionado à sua cobertura vegetal, tem sido alvo de amplos estudos envolvendo a investigação de seus processos ecológicos-evolutivos e o seu funcionamento como um conjunto integrado e complexo de unidades biológicas. O desenvolvimento de tecnologias e metodologias no campo do Sensoriamento Remoto, cada vez mais vem se tornando essencial na análise, discriminação e monitoramento de vastas áreas dominadas pela Floresta Tropical. Esta tese buscou avaliar os aspectos relacionados à potencialidade das imagens dos sensores Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)/Terra, Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)/Terra e Synthetic Aperture Radar (SAR)/R99-B, para a discriminação de fitofisionomias existentes nas Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amanã e Mamirauá (RDSA e RDSM). A partir de processamentos realizados com os dados do sensor MODIS, Produto MOD13 ¿ Índices de Vegetação EVI (Enhanced vegetation ÍNDEX) e NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), foi avaliado o comportamento sazonal/temporal de quatro fitofisionomias existentes nas RDSA e RDSM, entre os anos de 2004 e 2005. Com este estudo, foi possível concluir que (i) os índices de vegetação foram sensíveis às características estruturais e fisionômicas do geossistema estudado; (ii) o EVI apresentou a melhor resposta para a discriminação de fitofisionomias, (iii) é possível discriminar ¿endmembers¿ temporais para as distintas classes florestais, os quais podem servir como importantes referências para trabalhos futuros envolvendo a dinâmica da paisagem. Às imagens do sensor ASTER, nos intervalos espectrais do visível (0.52-0.69 µm), infravermelho próximo (0.78-0.86 µm) e infravermelho de ondas curtas (1.60 a 2.43 µm), foram aplicadas técnicas de classificação espectral adaptadas para os dados deste sensor (Spectral Angle Mapper (SAM) e Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF)), além do NDVI. Através da técnica SAM foi possível a discriminação de seis fitofisionomias predominantes na RDSA. Através da técnica MTMF, que envolve um algoritmo de classificação mais robusto, informações equivalentes foram obtidas. Foi possível ainda a associação e detecção dos padrões espectrais da cobertura vegetal, mostrando a estreita relação com o índice NDVI. Utilizando-se dados do sensor aerotransportado SAR R99-B, adquiridos na banda L (1,28 GHz), em amplitude e com quatro polarizações (HH, VV, HV e VH), avaliou-se a distinção de fitofisionomias de floresta de várzea existentes em ambientes da RDSA e RDSM, com a aplicação do algoritmo Iterated Conditional Modes (ICM), de classificação polarimétrica pontual/contextual. Os resultados mostraram que o uso das distribuições multivariadas em amplitude, conjuntamente com uma banda de textura, produziu classificações de qualidade superior àquelas obtidas com dados polarimétricos uni/bivariados. Essa abordagem permitiu a discriminação correta de três classes vegetacionais de interesse, comprovando o potencial dos dados do SAR-SIPAM e do algoritmo ICM no mapeamento da cobertura vegetal da Amazônia / Abstract: The knowledge of the Amazon biodiversity, especially that related to its vegetation cover, has been the subject of several studies involving the investigation of its ecological-evolutional processes and its dynamics as an integrated and complex set of biological units. The development of Remote Sensing technologies and methodologies is becoming increasingly essential in the analysis and monitoring of vast areas dominated by the Amazon rainforest. Thus, this study seeks to evaluate the capability of data generated by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)/Terra, the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)/Terra and the Synthetic Aperture Radar (SAR)/R99-B sensors, in discriminating phytophysiognomies found in the Amanã and Mamirauá Sustainable Development Reserves (RDSA and RDSM). Product MOD13, derived from MODIS data processing, comprising the Vegetation Indices EVI (Enhanced vegetation Index) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), was used to evaluate the seasonal/temporal behavior of four existing phytophysiognomies in RDSA and RDSM between 2004 and 2005. Results showed that (i) the vegetation indices were sensitive to the structural characteristics of the approached ecosystem and phytophysiognomies; (ii) the EVI index best discerned among the phytophysiognomies; (iii) temporal endmembers were distinguished for different classes of forests and may serve as important references for future work involving the dynamics of the landscape. ASTER data, including visible (0.52-0.69 µm), nearinfrared (0.78-0.86 µm) and shortwave infrared (1.60-2.43 µm) bands were processed through advanced spectral classification techniques, such as the Spectral Angle Mapper (SAM) e Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF), besides NDVI. The SAM method allowed the recognition of six dominant phytophysiognomies in the RDSA. The MTMF, which involves a more robust spectral unmixing method, provided equivalent results. Using ASTER data, it was also possible to demonstrate the close relation between the spectral patterns and the NDVI values for the vegetation cover. By means of L band (1.28 GHz), full polarimetric (HH, VV, VH, HV), SAR-amplitude data acquired with the SAR R99-B sensor, distinctions among flooded forest phytophysiognomies in the RDSA and RDSM was pursued. The Iterated Conditional Modes (ICM) algorithm was employed to perform the local/contextual polarimetric classification of the data. Results showed that the use of multivariate distributions in amplitude with a band of texture produced classifications of superior quality in relation to those obtained with the uni / bivariate polarimetric data. This approach allowed the correct discrimination of three vegetation classes of interest, proving the potential of the SAR data and the algorithm ICM in forest mapping in the Amazon / Doutorado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Doutor em Geografia

Orientadores: Carlos Alfredo Joly, Alvaro Penteado Crosta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-07-21T21:56:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shimabukuro_MonicaTakako_M.pdf: 23823664 bytes, checksum: df8b171c95a4663395fa2c2858ce5a4d (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: As atividades agrossilvipastoris na bacia do rio Jacaré Pepira, afluente do médio Tietê, tem provocado a destruição da maior parte dos ecossistemas originais. Estudos sobre a dinâmica dos remanescentes da vegetação são primordiais para a sua conservação, e envolvem obrigatoriamente o monitoramento espacial e temporal das mudanças da cobertura terrestre na região. Além dessa aplicação na gestão da biodiversidade, compreender a estrutura, a função e a evolução do uso das terras nas paisagens fornece subsídios fundamentais para o planejamento das atividades primárias e a avaliação das mudanças globais. Tais finalidades requerem ferramentas e métodos para produzir e interpretar dados diacrônicos e sincrônicos, como os oferecidos pelo sensoriamento remoto. Desde que as alterações antrópicas estão se processando com uma gravidade e velocidade bastante intensas é essencial que a aquisição de informações sobre os usos das terras, se tome cada vez mais automatizada e confiável. Esta dissertação teve como objetivo básico avaliar a aplicação de alguns classificadores espectrais de imagens Landsat- TM no levantamento da cobertura e uso das terras em uma área na bacia do rio Jacaré-Pepira, município de Brotas e Torrinha, São Paulo. Foram selecionados 6 tipos de algoritmos de classificação de imagens: isodata, distância mínima euclidiana simples e baseada em desvios padrões, distância mínima de Mahalanobis, máxima verossimilhança e paralelepípedo. Foi adotada uma amostragem aleatória sistemática não alinhada. Os dados de referência terrestres foram adquiridos a partir de 46 amostras de 600 x 600 m, assegurando um mínimo de 2.7% da área total de estudo. Para obter a exatidão dos dados, foram geradas matrizes de erro e calculados os coeficientes de exatidão global e individual (erros de comissão e omissão) e os coeficientes de concordância Kappa global e individual. Os resultados indicaram o desempenho diferencial dos classificadores, sendo o de máxima verossimilhança e o de distância mínima de Mahalanobis os que apresentaram os melhores resultados. Os processamentos das legendas temáticas com 13 e 9 classes, indicaram os eucaliptais, os corpos d'água e as pastagens como as classes que possuem os menores erros de comissão e maiores coeficientes de concordância Kappa, tendo como referência as imagens classificadas. Quanto aos erros de omissão, as classes canaviais, pastagens e eucaliptais, apresentaram os menores valores para as classificações envolvendo os algoritmos de máxima verossimilhança, distância mínima euclidiana e de Mahalanobis. Contudo, para o algoritmo de distância mínima euclidiana baseado em desvio padrão, a categoria eucaliptais apresentou um valor maior de erro em comparação a classe solo. Os algoritmos clássicos de classificação da cobertura terrestre, empregados neste trabalho, apresentaram um desempenho insatisfatório, o que provavelmente não atenderia a demanda de usuários finais dos produtos cartográficos. Como ainda não há procedimentos simples de classificação digital de imagens orbitais e cálculo de sua exatidão, com um desempenho ótimo para todas as classes ou para todas as áreas de uma região, esforços para aperfeiçoar e integrar as diferentes técnicas de classificação, deveriam ser desenvolvidos e documentados detalhadamente, em concomitância com análises de sua exatidão. Os testes comparativos entre as novas técnicas, tendo as variáveis controladas e a confiabilidade das informações garantida, são fundamentais para determinar precisamente os pontos de estrangulamento dos procedimentos de classificação dos usos das terras, padronizar os métodos e conseqüentemente subsidiar muitos projetos de gestão ambiental / Abstract: The agriculture, husbandry and forestry activities in Jacaré Pepira river basin, a branch of the middle Tietê river, in the State of São Paulo, in Southeastem Brazil, have brought about increasing environrnental impacts in many different natural resources. The mitigation of problems as physical resources contamination and exhaustion, biodiversity loss, climatic changes, etc., is complex and expensive. The different solutions for alI these problems, global change questions and agriculture management involve monitoring the spatial and temporal dynamic of land cover and use. This monitoring requires remote sensing tools and methods to produce and to interpret diachronic and synchronic data. Since these environrnental consequences of intensive agricultural production systems are serious and growing fast, it is essential that we get more and more automated and reliable land cover information by digital image processing systems. The aim of this work is to evaluate the application of some spectral classifiers of Landsat- TM images for the land cover and land use survey in Brotas and Torrinha Counties. The image classification algorithms selected were maximum likelihood, Euclidean minimum distance, minimum distance of Mahalanobis, ISOCLASS and paralIelepiped. This study area was chosen because of its great landscape diversity. A grid with 2124 cell of 600 by 600 m was overlaid on the image. The ground truth was checked in 46 of these points (600 by 600 m) to ensure a 2,7% minimal sampling of the whole study area. It was used a not-aligned systematic random sampling. By way of assessing the image classification accuracy, it was used the error matrix and calculated commission error, omission error and Kappa coefficient The results showa differential performance of' each classifier. Maximum likelihood and Mahalanobis distance shown the best results. The processing involving 13 and 9 land cover types indicated eucalyptus, water bodies and pasture like classes with minor commission error and major Kappa index of agreement. With regard to omission error, the sugar cane, pasture and eucalyptus shown the minor values to maximum likelihood, Euclidean minimum distance and Mahalanobis minimum distance classifiers. However, the eucalyptus showed major error value when compared with soil class in the Euclidean minimum distance algorithm based in standard deviation. The classical algorithms of digital classification, used in this work, showed unsatisfactory performance. They can not solve the problems of final users of cartographic products, as some others studies indicated. As there are not a unique procedure of classification and assessment of accuracy yet, with a good performance to alI classes and regions, the efforts to develop and integrate different techniques of classification and the accuracy analyses must be stimulated and documented in detail. The comparative tests between new techniques, with controlled variables and reliable land cover information, are fundamental to determine exactly the "bottlenecks" of classification procedures in complex land use, standardize methods and subsidize some environrnental management projects / Mestrado / Mestre em Biologia Vegetal

Orientador: Luan Ling Lee / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T04:15:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Koerich_AlessandroL_M.pdf: 13117944 bytes, checksum: 7263fdb2f1d02b94bbb2aa71878d9b99 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Um método para a extração, armazenamento e recuperação de informações presentes em cheques bancários Brasileiros é proposto. Analisamos diferentes tipos de cheques bancários disponíveis no Brasil e verificamos que eles possuem uma estrutura de layout complexa com a presença de um padrão de fundo colorido sobre o qual as informações impressas e preenchidas estão superpostas. Os cheques possuem um layout padrão que deve ser usado por todas as instituições financeiras. Para separar os diferentes tipos de informações presentes em um cheque bancário projetamos um módulo que elimina as informações redundantes, mantendo somente as informações de interesse. Em um primeiro passo, projetamos e construímos uma base de dados com cheque bancários reais, controlando o conteúdo das informações preenchidas de modo a obtermos uma diversidade e um número mínimo de elementos que possibilite o uso desta base para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de dígitos, de palavras e sistemas de verificação de assinaturas. Os métodos de processamento de imagens apresentados estão divididos em dois módulos. No primeiro módulo desenvolvemos os métodos e algoritmos para a extração das informações preenchidas presentes nos cheques bancários. Dois tipos de informações são obtidas na saída deste módulo: uma imagem contendo somente as informações preenchidas e partes desta imagem, como assinatura, valor numérico, etc. O segundo módulo reúne os métodos e algoritmos envolvidos no armazenamento das informações extraídas dos cheques em um banco de dados especialmente desenvolvido para este fim. Além disso, ferramentas para a busca, recuperação e reconstrução de imagens de cheques são também apresentadas. Na saída deste módulo temos uma imagem similar a imagem original do cheque / Abstract: Um método para a extração, armazenamento e recuperação de informações presentes em cheques bancários Brasileiros é proposto. Analisamos diferentes tipos de cheques bancários disponíveis no Brasil e verificamos que eles possuem uma estrutura de layout complexa com a presença de um padrão de fundo colorido sobre o qual as informações impressas e preenchidas estão superpostas. Os cheques possuem um layout padrão que deve ser usado por todas as instituições financeiras. Para separar os diferentes tipos de informações presentes em um cheque bancário projetamos um módulo que elimina as informações redundantes, mantendo somente as informações de interesse. Em um primeiro passo, projetamos e construímos uma base de dados com cheque bancários reais, controlando o conteúdo das informações preenchidas de modo a obtermos uma diversidade e um número mínimo de elementos que possibilite o uso desta base para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de dígitos, de palavras e sistemas de verificação de assinaturas. Os métodos de processamento de imagens apresentados estão divididos em dois módulos. No primeiro módulo desenvolvemos os métodos e algoritmos para a extração das informações preenchidas presentes nos cheques bancários. Dois tipos de informações são obtidas na saída deste módulo: uma imagem contendo somente as informações preenchidas e partes desta imagem, como assinatura, valor numérico, etc. O segundo módulo reúne os métodos e algoritmos envolvidos no armazenamento das informações extraídas dos cheques em um banco de dados especialmente desenvolvido para este fim. Além disso, ferramentas para a busca, recuperação e reconstrução de imagens de cheques são também apresentadas. Na saída deste módulo temos uma imagem similar a imagem original do cheque / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Jarbas J. R. Rohwedder / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-22T13:34:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Schimidt_Fernando_M.pdf: 3359712 bytes, checksum: 0fbd8b157f6bd50de965ac07ba89e723 (MD5) Previous issue date: 1997 / Mestrado

Orientador: Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-23T12:53:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joaquim_AntonioCelso_M.pdf: 3797409 bytes, checksum: c0457ac6a5f3a6aa4dd225775365ed88 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Visando a utilização de imagens do satélite LANDSATrrM na identificação de variedades de cana-de-açúcar, na região de Araraquara-SP (safras 91/92,92/93 e 93/94, correspondentes ao 1°, 2° e 3° cortes), foram utilizadas informações de variedades e texturas de solos, armazenados em banco de dados no Centro de Tecnologia Copersucar. Foram utilizadas três imagens LANDSATrrM com os canais 3, 4 e 5 da órbita ponto WRS 220-75 quadrante W, correspondentes as passagens de 21 de abril de 1991, 23 de abril de 1992 e 26 de abril de 1993. As variedades estudadas foram SP70-1143, SP71-1406 e SP71-6163 e as texturas de solos arenosa, média e argilosa. Foram coletados os níveis de cinza através do software Sistema de Tratamento de Imagem (SITIM) para as nove condições existentes (três variedades x três texturas de solos) para os três estágios de cortes. Os resultados encontrados foram submetidos a análise ao nível de 5% de significância do teste de Tukey e também através do método estatístico "KAPPA". Os valores obtidos dos níveis de cinza médios permitiram concluir que é possível identificar e separar as três variedades de cana-de-açúcar, independentemente da textura do solo nos três cortes utilizando os três canais do LANDSATITM. Porém, no 3° corte existe a ressalva de perda de áreas principalmente em solos arenosos, sendo assim, recomenda-se utilizar apenas os resultados do 1° e 2° corte para a separação varietal. As características botânicas das três variedades observadas nas figuras 4.6, 4.7 e 4.8 foram as principais responsáveis pela diferenciação das respostas espectrais captadas pelo sensor do satélite. A análise da matriz de erro e do índice kappa mostrou um alto índice de concordância entre a classificação digital das variedades por fatiamento das bandas da imagem, baseado nos resultados da análise de níveis de cinza, e os dados de referência coletados no banco de dados / Abstract: LANDSATITM satellite images were used to identity varieties ot sugar cane growing in the central areas ot Sao Paulo state, Brazil [Araraquara-SP]. The intormation obtained was compared with data stored in the Copersucar Technology Center data bank, collected in three consecutive harvest seasons [91/92; 92/93 and 93/94]. Intormation such as varietal characteristics and soil texture were the primary tactors to be compared with satellite images taken in the same years. The three satellite images were taken on 21 April, 1991; 23 April, 1992 and 26 April, 1993 trom point orbit WRS 220-75 square W. Channels 3, 4 and 5 wereused to study the varieties SP70-1143, SP71-1406 and SP71-6163 growing on soils having three different textures: sand, loam and clay. Gray levels trom images were collected through software SITIM, an image treatment system. Nine conditions were observed [three varieties times three textures] during three successive cane cuts. Statistical assessmentswere carried out with the Tukey test at the 5% levei of significance, and by using the KAPPA statistical method. The results obtained lead to the conclusion that it is possible to identify separately the three sugar cane varieties, without reference to soil texture or the number of sugar cane cuts. Exceptions were observed in some areas with sandy soil and cane in the third cut. These caused the correlations to be poorer. Hence it was recommended that only information from the first and second cuts should be used on sandy soils. The botanical characteristics which caused different spectral responses in the satellite sensor are given in tables 4.6,4.7 and 4.8. The error matrix and Kappa index analyses showed a high degree of agreement between sugar cane variety digital classification through the band image slice process, based on gray levels analyses, and information stored in the Copersucar data bank / Mestrado / Planejamento e Produção Agropecuaria / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Ardemirio de Barros Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-23T14:10:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Braghin_MarceloAntonio_M.pdf: 5272136 bytes, checksum: 024ef4cadc3afa842b814ad62ecc83c5 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Esta tese descreve aplicações do uso da lógica boo/eana e fuzzy para uma análise metalogenética na Folha Pilar do Sul, SP. Para tanto, tais metodologias são desenvolvidas utilizando-se ferramentas de um Sistema de Informações Geográficas. Uma das maiores diferenças entre as lógicas estudadas é justamente a possibilidade de considerar as incertezas inerentes aos dados geológicos. Isto torna-se importante, haja visto as diversas fontes de incerteza numa base de dados espaciais com informações geológicas. A lógica boo/eana que permite apenas definir o que é verdadeiro ou falso pode gerar algumas dúvidas que podem ser melhor tratadas com o uso de uma abordagem da lógica fuzzy. As análises efetuadas mostraram que a definição das incertezas nos resultados é um fator importante neste tipo de análise espacial. Com a lógica fuzzy houve um aumento nas áreas de interesse, mas principalmente pôde ser definidas as prioridades de uma forma mais segura / Abstract: This work aims to describe methodological procedures to implement the use of Boolean and fuzzy logic applied to metallogenetical analysis. The study area is located in São Paulo state (Pilar do Sul quadricule) and focus to identify target areas for Cu and Pb. The use of Geographical Information Systems (GIS) is essential to achieve good results and sophisticated logical operations produces maps and reports which no longer necessarily represent a single integration. The main difference between the Boolean and fuzzy logics is the possibility to handle uncertainties, the former shows sharp contrasts, the later shows diffuse limits. The use of GIS and non-cumulative algebra on geological data set, with inherent uncertainties, provided the definition of target areas. Target areas defined by the fuzzy logic are better spatial distributed than those defined by the Boolean logic / Mestrado / Mestre em Geociências

Orientadores: Alvaro Penteado Crosta, Carlos Roberto Souza Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-23T16:51:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedroso_EnricoCampos_M.pdf: 16933120 bytes, checksum: 7918ebfdabea7851e56024cfbc779447 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Nas regiões tropicais onde há freqüente cobertura de nuvens ou condições atmosféricas adversas, a aquisição de produtos de sensoriamento remoto no espectro ótico é muitas vezes dificultada. Por outro lado, os sistemas de radar são sensores ativos capazes de penetrar através de nuvens que fornecem informações relacionadas à rugosidade de superfície, topografia, condições de umidade e vegetação.Este trabalho apresenta os resultados do mapeamento geológico automático da distribuição espacial das principais unidades litológicas da área de estudo e dos depósitos secundários do tipo placer. Foram utilizadas imagens de radar JERS-I / SAR, imagens multiespectrais (LANDSAT-5 / TM), mapa geológico na escala de 1:250.000 e métodos geoestatísticos de classificação textural por variogramas e por matrizes de co-ocorrência. A análise comparativa dos resultados do processamento dos dados digitais foi realizada mediante técnicas de superposição e integração com dados de verdade terrestre, representados pelo mapa geológico, a fim de avaliar o grau de eficiência dos métodos propostos. A classificação textural por variogramas provou ser uma ferramenta importante na caracterização espacial de domínios texturais em imagens de radar. Entretanto, as etapas de préprocessamento e segmentação destes dados revelaram-se indispensáveis para os processos de análise textural supracitados. A integração entre dados SAR e TM consiste em uma técnica poderosa se aplicada ao mapeamento geológico e exploração mineral, onde as componentes espectrais e texturais são reunidas em um único produto temático, que retrata o padrão de variabilidade espacial das feições investigadas / Abstract: This work presents the results of semi-automated approaches for the geological mapping of a significant metallogenic province of Brazil, the Tapajós gold province. The geology of the Tapajós region comprises Archaean to Phanerozoic rock assemblages. The main gold accumulations occur as placer deposits associated with Quaternary alluvium sediments. The Tapajós Province is located in the Brazilian Arnazon, in an area covered by a dense tropical rain forest. As optical remote sensing data is severely constrained by almost permanent cloud coverage, we have selected JERS-I SAR data, together with a 1:250,000 scale geological map as the basis for this work. ln tropical regions such as the Amazon, radar imagery is an important source of textural information. The main goal of this research was therefore to evaluate image processing techniques that allow to recognise textural domains that could be correlated to the underlying geology. Geostatistic-based semivariogram textural classifiers and the grey-level co-occurrence matrices methods were employed for the semi-automated textural recognition task. Both are based on the spatial distribution of pixel values within an image. A set of textural channels is produced by either method that can be displayed as a pseudocolor image. The technique based on the semivariogram analysis yielded the best results. This technique first calculates the value of the semivariogram function for given training areas of different textural features. After a detailed interpretation of the curves, the best lags are selected interactively by the user, i. e. the lags that best distinguish the textural units. Next in the process, a bayesian unsupervised classification is performed in the entire image, using a moving window of predefined dimensions, based on the function values previously established. A comparison of the results derived from the textural classifiers, additional information extracted by digital image processing of Landsat TM data and ground truth data showed a good correlation in the spatial distribution of the main geologic units. Furthermore, it allowed distinguishing the alluvium that host gold-mineralized placers, based on their distinctive geomorphic texture. The semivariogram classifier is a powerful mapping technique that can be successfully applied for regional geologic mapping and mineral exploration in tropical regions and in particular to the vast geologically unknown terranes of the Amazon. The integration of SAR and optical data such as JERSI /SAR and Landsat TM imagery is a very useful procedure to enhance textural and spectral information provided by these sensors / Mestrado / Metalogenese / Mestre em Geociências