A caracterização de objetos de dimensões finitas é uma das áreas de aplicação do processamento de imagens [2]. Esta caracterização contribui para o estudo de dinâmicas de crescimento por modelagem matemática e simulação computacional [3, 4, 5]. Existem medidas que inicialmente foram criadas para quantificar certas características de objetos auto-similares, como as formas fractais, que são muito utilizadas em estudos de física. Uma das medidas mais conhecidas é a dimensão fractal, que está associada a complexidade do objeto. A dimensão fractal tem sido utilizada em estudos de objetos como os gerados pelo modelo DLA (Diflusion-Limited-Aggregation) (6, 7), que é um modelo que gera formas por meio de agregação de partículas. Mesmo que poderosa, a dimensão fractal é uma medida degenerada, ou seja, objetos com geometrias distintas podem apresentar mesma dimensão fractal. Com o intuito de contornar esta característica e melhor caracterizar uma forma geométrica uma nova medida denominada lacunaridade foi sugerida por Mandelbrot [8], de tal forma que objetos com mesma dimensão fractal possuíssem lacunaridade distinta. A medida de lacunaridade está relacionada com a textura do objeto e informa o quanto o objeto desvia de ser invariante a translação [9, 10, 11]. Valores baixos de lacunaridade indicam maior invariância translacional, enquanto valores altos indicam o contrário, ou seja, um objeto mais heterogêneo. Existem vários modelos para o cálculo da lacunaridade [12, 13, 14, 9], contudo, ainda restam algumas arbitrariedades que dificultam a aplicação destes no estudo de objetos finitos [15]. O objetivo deste estudo é justamente adaptar a medida de lacunaridade a análise seqüencial de imagens de objetos com auto-similaridade restrita, como por exemplo, neurônios, de forma a remover as arbitrariedades características dos algoritmos convencionais / The shape characterization of objects is an application of image processing [2] which has been applied to the understand of natural phenomena as well as growth dynamics by mathematical modeling and computational simulation [3, 4, 5]. There are many kinds of measures that were designed to quantify auto-similar features, such as fractal forms, which are largely applied in physical studies. The fractal dimension is one of these measures associated to object complexity, used to investigate features of objects, for instance, generated by DLA (Diffusion-Limited-Aggregation) models [6, 7]. These models generate ramified structures by means of particle aggregation. Although powerful, the measure presents degeneracy, e.g., some distinct fractals may present the same fractal dimension. Intended to overlook this feature and better characterize geometrical forms, a new measure has been proposed by Mandelbrot, namely the lacunarity [8], in order to distinguish between objects whit same fractal dimensions. This measure is related to object texture and provides information about translational invariance [9, 10, 11]. Low values of lacunarity mean high translational invariance while high values mean the opposite situation, e.g., more heterogeneous objects. Although, there are severa1 ways to calculate lacunarity [12, 13, 14, 9], some arbitrary parameters remains which make it difficult to apply these methods to finite size objects analysis [15]. The present study intends to adapt the lacunarity measure to finite size objects in order to achieve translation an rotational invariance

A caracterização de objetos de dimensões finitas é uma das áreas de aplicação do processamento de imagens [2]. Esta caracterização contribui para o estudo de dinâmicas de crescimento por modelagem matemática e simulação computacional [3, 4, 5]. Existem medidas que inicialmente foram criadas para quantificar certas características de objetos auto-similares, como as formas fractais, que são muito utilizadas em estudos de física. Uma das medidas mais conhecidas é a dimensão fractal, que está associada a complexidade do objeto. A dimensão fractal tem sido utilizada em estudos de objetos como os gerados pelo modelo DLA (Diflusion-Limited-Aggregation) (6, 7), que é um modelo que gera formas por meio de agregação de partículas. Mesmo que poderosa, a dimensão fractal é uma medida degenerada, ou seja, objetos com geometrias distintas podem apresentar mesma dimensão fractal. Com o intuito de contornar esta característica e melhor caracterizar uma forma geométrica uma nova medida denominada lacunaridade foi sugerida por Mandelbrot [8], de tal forma que objetos com mesma dimensão fractal possuíssem lacunaridade distinta. A medida de lacunaridade está relacionada com a textura do objeto e informa o quanto o objeto desvia de ser invariante a translação [9, 10, 11]. Valores baixos de lacunaridade indicam maior invariância translacional, enquanto valores altos indicam o contrário, ou seja, um objeto mais heterogêneo. Existem vários modelos para o cálculo da lacunaridade [12, 13, 14, 9], contudo, ainda restam algumas arbitrariedades que dificultam a aplicação destes no estudo de objetos finitos [15]. O objetivo deste estudo é justamente adaptar a medida de lacunaridade a análise seqüencial de imagens de objetos com auto-similaridade restrita, como por exemplo, neurônios, de forma a remover as arbitrariedades características dos algoritmos convencionais / The shape characterization of objects is an application of image processing [2] which has been applied to the understand of natural phenomena as well as growth dynamics by mathematical modeling and computational simulation [3, 4, 5]. There are many kinds of measures that were designed to quantify auto-similar features, such as fractal forms, which are largely applied in physical studies. The fractal dimension is one of these measures associated to object complexity, used to investigate features of objects, for instance, generated by DLA (Diffusion-Limited-Aggregation) models [6, 7]. These models generate ramified structures by means of particle aggregation. Although powerful, the measure presents degeneracy, e.g., some distinct fractals may present the same fractal dimension. Intended to overlook this feature and better characterize geometrical forms, a new measure has been proposed by Mandelbrot, namely the lacunarity [8], in order to distinguish between objects whit same fractal dimensions. This measure is related to object texture and provides information about translational invariance [9, 10, 11]. Low values of lacunarity mean high translational invariance while high values mean the opposite situation, e.g., more heterogeneous objects. Although, there are severa1 ways to calculate lacunarity [12, 13, 14, 9], some arbitrary parameters remains which make it difficult to apply these methods to finite size objects analysis [15]. The present study intends to adapt the lacunarity measure to finite size objects in order to achieve translation an rotational invariance

A displasia fibrosa é uma alteração de desenvolvimento caracterizada pela substituição do osso normal por tecido conjuntivo denso e trabéculas ósseas imaturas, geralmente encontrada em adolescentes e adultos jovens. Uma alteração genética que envolve a proteína Gs-alfa parece ser a base do processo. A exata incidência e prevalência são difíceis de estabelecer, mas as lesões representam cerca de 5% a 7% dos tumores ósseos benignos. Nos ossos craniofaciais tem predileção pela maxila, podendo causar deformidade grave e assimetria, afetando igualmente ambos os sexos. Radiograficamente, pode apresentar diferentes padrões de imagem dependendo do grau de mineralização e maturação da lesão. .A avaliação da displasia fibrosa nas radiografias da região craniofacial pode ser difícil por causa das aparências variáveis e das estruturas que se sobrepõem, de modo que a tomografia computadorizada é um recurso relevante para o seu correto diagnóstico e planejamento de tratamento. O objetivo deste estudo foi caracterizar a displasia fibrosa através da análise da lacunaridade, um método multiescala para descrever padrões de dispersão espacial. Foram avaliados 10 pacientes (6 homens e 4 mulheres) comprometendo a maxila em sua grande maioria. Para a análise da lacunaridade, empregou-se cortes tomográficos axiais e coronais e, posteriormente, selecionou-se as regiões de interesse das áreas displásicas e do osso normal contralateral por meio do software MATLAB®. Após testes e análises estatísticas, concluiu-se que os cortes coronais, com ampliação de 3x do seu tamanho original, mostraram superioridade em relação aos axiais e, que a lacunaridade foi menor nas áreas da região displásica em relação ao osso normal, ou seja, a primeira apresentou uma maior homogeneidade de textura que a segunda. Mediante isso, pela técnica da validação cruzada leave-one-out é possível separar os grupos com uma alta acurácia (94,75%) concluindo-se que a lacunaridade é um método de análise de imagens contributivo na caracterização da displasia fibrosa. / Fibrous dysplasia is an alteration of development characterized by replacing normal bone for dense connective tissue and immature trabecular bones, typically found in teenagers and young adults. Genetic modification which involves alpha-Gs protein appears to be the basis of the process. The exact incidence and prevalence are difficult to be established, but injuries represent about 5% to 7% of benign bone tumors. On the craniofacial bones, the tumors have a predilection for the maxilla and often can cause severe deformity and asymmetry affecting both sexes equally. Radiographically, it may have different patterns depending on the image degree of mineralization and maturation of the lesion. The evaluation of radiographs of fibrous dysplasia in the craniofacial region can be difficult because of the different appearances and structures that overlaps, however, CT is an important resource for proper diagnosis and treatment planning. The aim of this study was to characterize the fibrous dysplasia by analyzing the lacunarity which is a multiscale method to describe patterns of spatial dispersion. We evaluated 10 patients (6 males and 4 females) and the maxillary was the most affected area. To the lacunarity analysis, we used an axial and coronal view and then were selected the regions of interest in the areas of dysplastic and contralateral normal bone by means of MATLAB® software. After tests and statistical analysis can be conclued that the coronal magnification 3x its original size showed superiority compared to thrust, and that the lacunarity was lower in the areas of dysplastic region in relation to normal bone, namely the first presented a more uniform texture than the second. Through this, the technique of cross-validation \"leave-one-out\" is possible to separate the groups with a high accuracy (94.75%) concluding that the lacunarity is a method of image analysis to characterize the contributory fibrous dysplasia.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-01T19:09:05Z No. of bitstreams: 1 Leandro Ricardo Rodrigues de Lucena.pdf: 4745359 bytes, checksum: 74da71d24d73158d808a456fd5365dc9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-01T19:09:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leandro Ricardo Rodrigues de Lucena.pdf: 4745359 bytes, checksum: 74da71d24d73158d808a456fd5365dc9 (MD5) Previous issue date: 2015-08-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The phenomena studied in agricultural and environmental sciences are characterized by their natural evolution and are also affected by human activity. They are comprised of a large number of components with non linear interactions on some scales, which produce emergent properties on other scales. These are characteristics of complex systems and can be studied using various concepts developed over the last decades such as fractals, multifractals, self-organized criticality and entropy. In this paper we analyzed the temporal dynamics of climate variables rainfall, temperature and stream flow, and spatial distribution of vegetation fires represented by hot pixels detected by satellites. We used the method of lacunarity that serves to describe the distribution of gaps in a data set. Using lacunarity values for different time scales it was possible to describe the rainfall regime (fragmentation of rainy periods) and classify two precipitation patterns in the state of Sergipe, one formed by stations approaching the Sergipe coast, and other formed by stations that are located in semiarid region. The lacunarity analysis was successful for evaluation of impact of human activity on natural regime of river flow, in the case of rivers Atibaia and Jaguari, caused by the construction of Cantareira system reservoirs. After the construction of the reservoirs lacunarity values of stream flow decreased, indicating a reduction of heterogeneity of flow dynamics due to regulation of water flow. The results of lacunarity analysis of time series of temperature and precipitation in the state of Pernambuco showed that this method can be used to identify the geographic regions with characteristic temporal behavior of climatic variables. The lacunarity analysis for two-dimensional data was applied to spatial distribution of hot pixels detected in Amazonia during the period 2000-2013. In the years with high number of hot pixels the lacunarity values were lower, indicating a more homogeneous spatial distribution compared with periods with low number of hot pixels. The lacunarity method has also shown to be effective in identifying the dry and rainy seasons, by capturing the heterogeneity of spatial distribution of hot pixels. These results may be useful in planning the use of water resources, planning of agricultural activities, developing strategies to reduce the impact of extreme weather events (drought, flood) and natural disasters such as forest fires. / Os fenômenos estudados em ciências agrárias e ambientais além da própria evolução são fortemente influenciados pela atividade humana e caracterizam-se pelo grande número de componentes interagindo de forma não linear em uma escala e produzindo as propriedades emergentes em outras escalas. Com essas características os fenômenos agroambientais considerados sistemas complexos e estudados utilizando vários conceitos desenvolvidos durante as últimas décadas entre os quais: fractais, multifractais, criticalidade auto-organizada e entropias. Neste trabalho analisou-se a dinâmica temporal das variáveis climáticas: precipitação, temperatura e vazão do rio e a distribuição espacial de focos de queimadas. Foi utilizado o método de lacunaridade, que serve para avaliar a distribuição de lacunas em um conjunto de dados. Utilizando os valores de lacunaridade para diferentes escalas temporais foi possível descrever o regime da chuva (fragmentação dos períodos chuvosos) e classificar dois padrões de precipitação no estado de Sergipe, um padrão formado pelas estações que se aproximam da costa sergipana e outro das estações que se localizam nas regiões do semiárido e agreste. A análise de lacunaridade mostrou-se útil para avaliação do impacto da atividade humana no regime natural da vazão do rio, no caso dos rios Atibaia e Jaguari a construção dos reservatórios do sistema Cantareira. Depois da construção dos reservatórios os valores da lacunaridade diminuíram em relação ao período antes da construção dos reservatórios indicando a diminuição de heterogeneidade da dinâmica da vazão devido à regulação do fluxo hídrico. Os resultados da análise de lacunaridade de séries temporais de temperatura e de precipitação do estado de Pernambuco demostraram que este método pode ser usado para identificar as regiões geográficas com comportamento temporal característico das variáveis climáticas. A análise de lacunaridade para dados bidimensionais foi aplicada na distribuição espacial de focos de queimadas detectadas na Amazônia legal durante o período 2000-2013. Nos anos com maior número de queimadas os valores de lacunaridade indicaram uma distribuição espacial mais homogênea comparando com períodos com menor número das queimadas. O método de lacunaridade (avaliando a heterogeneidade da distribuição espacial de queimadas) também mostrou se eficaz em identificação das estações seca e chuvosa. Estes resultados podem ser úteis em planejamento do uso de recursos hídricos, em planejamento das atividades agrícolas, desenvolvimento de estratégias para diminuir as consequências de fenômenos climáticos extremos (seca, cheia) e desastres naturais como incêndios florestais.

A displasia fibrosa é uma alteração de desenvolvimento caracterizada pela substituição do osso normal por tecido conjuntivo denso e trabéculas ósseas imaturas, geralmente encontrada em adolescentes e adultos jovens. Uma alteração genética que envolve a proteína Gs-alfa parece ser a base do processo. A exata incidência e prevalência são difíceis de estabelecer, mas as lesões representam cerca de 5% a 7% dos tumores ósseos benignos. Nos ossos craniofaciais tem predileção pela maxila, podendo causar deformidade grave e assimetria, afetando igualmente ambos os sexos. Radiograficamente, pode apresentar diferentes padrões de imagem dependendo do grau de mineralização e maturação da lesão. .A avaliação da displasia fibrosa nas radiografias da região craniofacial pode ser difícil por causa das aparências variáveis e das estruturas que se sobrepõem, de modo que a tomografia computadorizada é um recurso relevante para o seu correto diagnóstico e planejamento de tratamento. O objetivo deste estudo foi caracterizar a displasia fibrosa através da análise da lacunaridade, um método multiescala para descrever padrões de dispersão espacial. Foram avaliados 10 pacientes (6 homens e 4 mulheres) comprometendo a maxila em sua grande maioria. Para a análise da lacunaridade, empregou-se cortes tomográficos axiais e coronais e, posteriormente, selecionou-se as regiões de interesse das áreas displásicas e do osso normal contralateral por meio do software MATLAB®. Após testes e análises estatísticas, concluiu-se que os cortes coronais, com ampliação de 3x do seu tamanho original, mostraram superioridade em relação aos axiais e, que a lacunaridade foi menor nas áreas da região displásica em relação ao osso normal, ou seja, a primeira apresentou uma maior homogeneidade de textura que a segunda. Mediante isso, pela técnica da validação cruzada leave-one-out é possível separar os grupos com uma alta acurácia (94,75%) concluindo-se que a lacunaridade é um método de análise de imagens contributivo na caracterização da displasia fibrosa. / Fibrous dysplasia is an alteration of development characterized by replacing normal bone for dense connective tissue and immature trabecular bones, typically found in teenagers and young adults. Genetic modification which involves alpha-Gs protein appears to be the basis of the process. The exact incidence and prevalence are difficult to be established, but injuries represent about 5% to 7% of benign bone tumors. On the craniofacial bones, the tumors have a predilection for the maxilla and often can cause severe deformity and asymmetry affecting both sexes equally. Radiographically, it may have different patterns depending on the image degree of mineralization and maturation of the lesion. The evaluation of radiographs of fibrous dysplasia in the craniofacial region can be difficult because of the different appearances and structures that overlaps, however, CT is an important resource for proper diagnosis and treatment planning. The aim of this study was to characterize the fibrous dysplasia by analyzing the lacunarity which is a multiscale method to describe patterns of spatial dispersion. We evaluated 10 patients (6 males and 4 females) and the maxillary was the most affected area. To the lacunarity analysis, we used an axial and coronal view and then were selected the regions of interest in the areas of dysplastic and contralateral normal bone by means of MATLAB® software. After tests and statistical analysis can be conclued that the coronal magnification 3x its original size showed superiority compared to thrust, and that the lacunarity was lower in the areas of dysplastic region in relation to normal bone, namely the first presented a more uniform texture than the second. Through this, the technique of cross-validation \"leave-one-out\" is possible to separate the groups with a high accuracy (94.75%) concluding that the lacunarity is a method of image analysis to characterize the contributory fibrous dysplasia.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4846_1.pdf: 4994774 bytes, checksum: b8d7dc360a8364302c2ca758da4e3dd5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Um grande número de problemas desafiadores está associado ao estudo de interfaces, pois existem inúmeros processos físicos, químicos e biológicos complexos que ocorrem por inteiro na fronteira entre duas fases, ou são apenas iniciados nessa interface. Como exemplos destes, podemos citar alguns processos que são importantes na indústria e no mundo natural, e que envolvem a adsorção de moléculas e de partículas com distribuição de tamanhos extremamente variadas: armazenamento e seqüestro de poluentes, filtragem, passivação de superfícies, processos cinéticos e de catálise heterogênea, carcinogênese, farmacoterapia. Um dos modelos de adsorção mais simples e mais estudado é o de adsorção seqüencial aleatória (ASA). Ao modelo clássico, no qual unidades são adicionadas uma a uma, ao acaso, em um meio, excluindo-se sobreposições, foram adicionadas moléculas de diferentes tamanhos, gerando dessa forma uma atmosfera polidispersa. Esta atmosfera é posta em contato com um substrato de área A com o qual as moléculas interagem através de forças de dispersão de curto alcance. Estamos interessados, em particular, no caso em que as moléculas são representadas por quadrados de área a = l2 distribuídos segundo a lei de escala n(a) = n(1)a&#8722;t , com 0 &#8804; t < ¥. Estudamos três regras de preenchimento: uma onde precedência é dada aos elementos menores, outra onde o privilégio é dado aos maiores e ainda outra onde não há preferência à escolha das moléculas. Para examinar o rendimento da densidade de preenchimento, q (t ), usamos os vínculos: (i) a soma da área de todas as moléculas, desde as de área unitária, até a de área máxima, amax, é igual a A e (ii) n(amax) = 1 e (iii) cada molécula tem apenas uma única chance de ser adsorvida. Cada regra expõe um comportamento distinto, caracterizado por extremos na densidade de ocupação, no intervalo 1,0 &#8804;t &#8804; 2,0. Entretanto, para t &#8776; 6.0 temos a atmosfera próxima ao limite monodisperso e, para todas as regras usadas, a fração de cobertura converge para um valor bem abaixo do caso clássico, onde não há limitação para o número de tentativas de adsorção. Dentre outros resultados, obtivemos também a ocupação para o caso onde as moléculas são cubos de volume v = ld com d > 2, onde o aumento em d provoca uma mudança quantitativa na densidade de ocupação, que pode ser associada ao aumento dos graus de liberdade do sistema

A classificação automática de gênero musical tem como finalidade o conforto de ouvintes de músicas auxiliando no gerenciamento das coleções de músicas digitais. Existem sistemas que se baseiam em cabeçalhos de metadados (tais como nome de artista, gênero cadastrado, etc.) e também os que extraem parâmetros dos arquivos de música para a realização da tarefa. Enquanto a maioria dos trabalhos do segundo tipo utilizam-se do conteúdo rítmico e tímbrico, este utiliza-se apenas de conceitos da teoria da informação e da geometria de fractais. Entropia, lacunaridade e dimensão do fractal são os parâmetros que treinam os classificadores. Os testes foram realizados com duas coleções criadas para este trabalho e os resultados foram proeminentes / The goal of automatic music genre classification is givingmusic listeners ease and confort when managing digital music databases. Some systems are based on tags of metadata (such as artist name, genre labeled, etc.), while others explore characteristics from the music files to complete the task. While the majority of works of the second type analyse rhytmic, timbric and pitch content, this one explores only information theoretic and fractal geometry concepts. Entropy, fractal dimension and lacunarity are the parameters adopted to train the classifiers. Tests were carried out on two databases assembled by the author. Results were prominent

A Dimensão Fractal pode ser utilizada para medir algumas características ligadas a complexidade da imagem, permitindo seu uso em análise de formas e texturas e reconhecimento de padrões. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de estimativa da Dimensão Fractal. Foi realizada uma análise experimental e um estudo de casos para cada uma das técnicas, levando em consideração aspectos de implementação, precisão, variação de resultados segundo ajuste de parâmetros e tolerância a ruídos. Neste trabalho também foi desenvolvido um estudo sobre a Dimensão Fractal Multiescala, visando seu emprego como metodologia de assinatura de complexidade. Na literatura a técnica de multiescala é limitada ao método de Bouligand-Minkowski, sendo aqui ela estendida para outras metodologias de estimativa de Dimensão Fractal. Por meio de análise experimental as metodologias propostas foram comparadas e os resultados discutidos, enfatizando as vantagens e desvantagens destas técnicas. / Fractal Dimension can be used to measure some characteristics related to the image complexity, allowing its use on shape and texture analysis and pattern recognition. In this work is presented a comparative study among some of the most important methods to estimate Fractal Dimension. It was performed a experimental analysis and a case study for each one of the techniques, considering implementation aspects, precision, variation of results under parameters adjustments and noise tolerance. In this work is also performed a study about MultiScale Fractal Dimension, aiming at its use as a methodology of complexity signature. In the literature the multiscale technique is limited to Bouligand-Minkowski method, being here it extended to other methodologies of estimative of Fractal Dimension. By experimental analysis the proposed methodologies were compared and the results argued, emphasizing the advantages and disadvantages of those techniques.

A classificação automática de gênero musical tem como finalidade o conforto de ouvintes de músicas auxiliando no gerenciamento das coleções de músicas digitais. Existem sistemas que se baseiam em cabeçalhos de metadados (tais como nome de artista, gênero cadastrado, etc.) e também os que extraem parâmetros dos arquivos de música para a realização da tarefa. Enquanto a maioria dos trabalhos do segundo tipo utilizam-se do conteúdo rítmico e tímbrico, este utiliza-se apenas de conceitos da teoria da informação e da geometria de fractais. Entropia, lacunaridade e dimensão do fractal são os parâmetros que treinam os classificadores. Os testes foram realizados com duas coleções criadas para este trabalho e os resultados foram proeminentes / The goal of automatic music genre classification is givingmusic listeners ease and confort when managing digital music databases. Some systems are based on tags of metadata (such as artist name, genre labeled, etc.), while others explore characteristics from the music files to complete the task. While the majority of works of the second type analyse rhytmic, timbric and pitch content, this one explores only information theoretic and fractal geometry concepts. Entropy, fractal dimension and lacunarity are the parameters adopted to train the classifiers. Tests were carried out on two databases assembled by the author. Results were prominent

A Dimensão Fractal pode ser utilizada para medir algumas características ligadas a complexidade da imagem, permitindo seu uso em análise de formas e texturas e reconhecimento de padrões. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de estimativa da Dimensão Fractal. Foi realizada uma análise experimental e um estudo de casos para cada uma das técnicas, levando em consideração aspectos de implementação, precisão, variação de resultados segundo ajuste de parâmetros e tolerância a ruídos. Neste trabalho também foi desenvolvido um estudo sobre a Dimensão Fractal Multiescala, visando seu emprego como metodologia de assinatura de complexidade. Na literatura a técnica de multiescala é limitada ao método de Bouligand-Minkowski, sendo aqui ela estendida para outras metodologias de estimativa de Dimensão Fractal. Por meio de análise experimental as metodologias propostas foram comparadas e os resultados discutidos, enfatizando as vantagens e desvantagens destas técnicas. / Fractal Dimension can be used to measure some characteristics related to the image complexity, allowing its use on shape and texture analysis and pattern recognition. In this work is presented a comparative study among some of the most important methods to estimate Fractal Dimension. It was performed a experimental analysis and a case study for each one of the techniques, considering implementation aspects, precision, variation of results under parameters adjustments and noise tolerance. In this work is also performed a study about MultiScale Fractal Dimension, aiming at its use as a methodology of complexity signature. In the literature the multiscale technique is limited to Bouligand-Minkowski method, being here it extended to other methodologies of estimative of Fractal Dimension. By experimental analysis the proposed methodologies were compared and the results argued, emphasizing the advantages and disadvantages of those techniques.