Neste trabalho foram desenvolvidas técnicas computacionais que auxiliam os especialistas da fonologia a prever os efeitos produzidos na voz de um paciente quando alterações físicas e mecânicas são efetuadas na laringe, especificamente, nas pregas vocais após a realização da cirurgia. O objetivo principal deste trabalho consiste na utilização de contornos ativos para desenvolver um modelo da laringe baseado no movimentos das pregas vocais e glote. A técnica é baseada em imagens obtidas do exame de endoscopia da laringe. A partir do sinal de voz do paciente é filtrado as características da glote obtidas da imagem da estrobo-laringoscopia, assumindo que as disfonias são causadas por irregularidades nas pregas vocais. As modificações feitas na glote são utilizadas para estimar um novo filtro glotal que é adicionada ao sinal previamente filtrado. Utilizando este método, pode-se obter uma nova voz sintetizada que mantém as características individuais dos pacientes após as alterações realizadas nas pregas oriundas da cirurgia virtual da laringe

Neste trabalho foram desenvolvidas técnicas computacionais que auxiliam os especialistas da fonologia a prever os efeitos produzidos na voz de um paciente quando alterações físicas e mecânicas são efetuadas na laringe, especificamente, nas pregas vocais após a realização da cirurgia. O objetivo principal deste trabalho consiste na utilização de contornos ativos para desenvolver um modelo da laringe baseado no movimentos das pregas vocais e glote. A técnica é baseada em imagens obtidas do exame de endoscopia da laringe. A partir do sinal de voz do paciente é filtrado as características da glote obtidas da imagem da estrobo-laringoscopia, assumindo que as disfonias são causadas por irregularidades nas pregas vocais. As modificações feitas na glote são utilizadas para estimar um novo filtro glotal que é adicionada ao sinal previamente filtrado. Utilizando este método, pode-se obter uma nova voz sintetizada que mantém as características individuais dos pacientes após as alterações realizadas nas pregas oriundas da cirurgia virtual da laringe

Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-06-01T20:42:22Z No. of bitstreams: 1 Tese de Josildo.pdf: 4648596 bytes, checksum: 3ed7ce11dd70e411aa2271e15aeca67c (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-07T11:45:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese de Josildo.pdf: 4648596 bytes, checksum: 3ed7ce11dd70e411aa2271e15aeca67c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-07T11:45:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese de Josildo.pdf: 4648596 bytes, checksum: 3ed7ce11dd70e411aa2271e15aeca67c (MD5) / Nowadays, the behavior simulation of deformable objects plays important roles in several fields such as computer graphics, computer aided design, computer aided surgery And robotics. The two main categories of deformable models are: based on continuum mechanics, like Finite Element Model (FEM) or Isogeometric Analysis (IGA); and using discrete representations, as a Mass - Spring Model (MSM). FEM methods are known for their high computational cost and precision, while MSM methods, although simple and affordable for real-time applications, are di cult to parameterize. There is no general physically based or systematic method in the literature to determine the mesh topology or MSM parameters from a known material. Therefore, in this thesis, we proposea methodology to parametrize the MSM based on continuous models with focus on the simulation of deformable objects in real-time for application in virtual environments. We developed two data-driven approaches to the parametrization of the MSM by using FEM and IGA models as reference of derivation with higher order elements. Based on experimental results, the precision achieved by these new methodologies is higher than other approaches in literature. In particular, our proposal achieves excellent results in the parametrization of the MSM with higher order elements which does not occur with other methodologies / Atualmente, a simula¸c˜ao de objetos deform´aveis desempenha papel importante em v´arios campos ligados `a Ciˆencia da Computa¸c˜ao, como a computa¸c˜ao gr´afica, projeto assistido por computador, cirurgias assistidas por computador e rob´otica. Nesse contexto, a simula¸c˜ao de objetos deform´aveis com acur´acia e em tempo-real ´e uma tarefa extremamente dificil para as aplica¸c˜oes que requerem simula¸c˜oes mecˆanicas interativas como s˜ao os casos dos ambientes virtuais, simuladores cir´urgicos e jogos. Podemos dividir as abordagens que d˜ao suporte ao tratamento de modelos deform´aveis em dois grandes grupos: baseados em mecˆanica do cont´ınuo, como M´etodo de Elementos Finitos (FEM - Finite Element Method) ou An´alise Isogeom´etrica (IGA - Isogeometric Analysis); e usando representa¸c˜oes discretas, como modelo massa-mola (MSM - Mass Spring Model). M´etodos baseados na abordagem cont´ınua s˜ao conhecidos por seu alto custo computacional e acur´acia, enquanto que os m´etodos discretos, embora simples e adequados para simula¸c˜oes mecˆanicas interativas, s˜ao dif´ıceis de parametrizar. A falta de um m´etodo geral baseado em f´ısica ou sistem´atico para determinar a topologia de malha ou os parˆametros do MSM a partir de um material conhecido foi a principal motiva¸c˜ao desse trabalho, no sentido de gerar um modelo de baixo custo computacional, como o MSM, a partir de um modelo de alta precis˜ao como o FEM. Portanto, partindo da premissa de simplicidade e adequa¸c˜ao do MSM para simula¸c˜oes mecˆanicas interativas, nesta tese propomos uma metodologia para parametrizar o MSM baseada em modelos cont´ınuos. Desenvolvemos duas abordagens orientadas `a dados (data-driven) para a parametriza¸c˜ao do MSM usando modelos FEM e IGA, este ´ultimo como referˆencia de deriva¸c˜ao com elementos de ordem superior. Com base nos resultados experimentais, a precis˜ao alcan¸cada por estas novas metodologias ´e mais elevada do que a de outros trabalhos similiares na literatura. Em particular, a nossa proposta alcan¸ca excelentes resultados na parametriza¸c˜ao do MSM com elementos de ordem superior

Limitações de memória principal podem diminuir a performance de aplicativos de segmentação de imagens para grandes volumes ou mesmo impedir seu funcionamento. Nesse trabalho nós integramos o modelo das T-Superfícies com um método de extração de iso-superfícies Out-of-Core formando um esquema de segmentação para imagens de grande volume. A T-Superficie é um modelo deformável paramétrico baseado em uma triangulação do domínio da imagem, um modelo discreto de superfície e um threshold da imagem. Técnicas de extração de isso-superfícies foram implementadas usando o método Out-of-Core que usa estruturas kd-tree, chamadas técnicas de Meta-Células. Usando essas técnicas, apresentamos uma versão Out-of-Core de um método de segmentação baseado nas T-Superfícies e em iso-superfícies. O fluxo do Vetor Gradiente (GVF) é um campo vetorial baseado em equações diferenciais parciais. Esse método é aplicado em conjunto com o modelo das Snakes para segmentação de imagens através de extração de contorno. A idéia principal é usar uma equação de difusão-reação para gerar um novo campo de força externa que deixa o modelo menos sensível a inicialização e melhora a habilidade das Snakes para extrair bordas com concavidades acentuadas. Nesse trabalho, primeiramente serão revistos resultados sobre condições de otimização global do GVF e feitas algumas considerações numéricas. Além disso, serão apresentadas uma análise analítica do GVF e uma análise no domínio da frequência, as quais oferecem elementos para discutir a dependência dos parâmetros do modelo. Ainda, será discutida a solução numérica do GVF baseada no método de SOR. Observamos também que o modelo pode ser estendido para Domínios Multiplamente Conexos e aplicamos uma metodologia de pré-processamento que pode tornar mais eficiente o método. / Main memory limitations can lower the performance of segmentation applications for large images or even make it undoable. In this work we integrate the T-Surfaces model and Out-of-Core isosurface generation methods in a general framework for segmentation of large image volumes. T-Surfaces is a parametric deformable model based on a triangulation of the image domain, a discrete surface model and an image threshold. Isosurface generation techniques have been implemented through an Out-of-Core method that uses a kd-tree structure, called Meta-Cell technique. By using the Meta-Cell framework, we present an Out-of-Core version of a segmentation method based on T-Surfaces and isosurface extraction. The Gradient Vector Flow (GVF) is an approach based on Partial Differential Equations. This method has been applied together with snake models for image segmentation through boundary extraction. The key idea is to use a diffusion-reaction PDE in order to generate a new external force field that makes snake models less sensitivity to initialization as well as improves the snakes ability to move into boundary concavities. In this work, we firstly review basic results about global optimization conditions of the GVF and numerical considerations of usual GVF schemes. Besides, we present an analytical analysis of the GVF and a frequency domain analysis, which gives elements to discuss the dependency from the parameter values. Also, we discuss the numerical solution of the GVF based in a SOR method. We observe that the model can be used for Multiply Connected Domains and applied an image processing approach in order to increase the GVF efficiency.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 capitulo00.pdf: 149755 bytes, checksum: a2f94dd5a3a96753bd5a54659a575c98 (MD5) Previous issue date: 2006-04-07 / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Main memory limitations can lower the performance of segmentation applications for large images or even make it undoable. In this work we integrate the T-Surfaces model and Out-of-Core isosurface generation methods in a general framework for segmentation of large image volumes. T-Surfaces is a parametric deformable model based on a triangulation of the image domain, a discrete surface model and an image threshold. Isosurface generation techniques have been implemented through an Out-of-Core method that uses a kd-tree structure, called Meta-Cell technique. By using the Meta-Cell framework, we present an Out-of-Core version of a segmentation method based on T-Surfaces and isosurface extraction. The Gradient Vector Flow (GVF) is an approach based on Partial Differential Equations. This method has been applied together with snake models for image segmentation through boundary extraction. The key idea is to use a diffusion-reaction PDE in order to generate a new external force field that makes snake models less sensitivity to initialization as well as improves the snake s ability to move into boundary concavities. In this work, we firstly review basic results about global optimization conditions of the GVF and numerical considerations of usual GVF schemes. Besides, we present an analytical analysis of the GVF and a frequency domain analysis, which gives elements to discuss the dependency from the parameter values. Also, we discuss the numerical solution of the GVF based in a SOR method. We observe that the model can be used for Multiply Connected Domains and applied an image processing approach in order to increase the GVF efficiency. / Limitações de memória principal podem diminuir a performance de aplicativos de segmentação de imagens para grandes volumes ou mesmo impedir seu funcionamento. Nesse trabalho nós integramos o modelo das T-Superfícies com um método de extração de iso-superfícies Out-of-Core formando um esquema de segmentação para imagens de grande volume. A T-Superficie é um modelo deformável paramétrico baseado em uma triangulação do domínio da imagem, um modelo discreto de superfície e um threshold da imagem. Técnicas de extração de isso-superfícies foram implementadas usando o método Out-of-Core que usa estruturas kd-tree, chamadas técnicas de Meta-Células. Usando essas técnicas, apresentamos uma versão Out-of-Core de um método de segmentação baseado nas T-Superfícies e em iso-superfícies. O fluxo do Vetor Gradiente (GVF) é um campo vetorial baseado em equações diferenciais parciais. Esse método é aplicado em conjunto com o modelo das Snakes para segmentação de imagens através de extração de contorno. A idéia principal é usar uma equação de difusão-reação para gerar um novo campo de força externa que deixa o modelo menos sensível a inicialização e melhora a habilidade das Snakes para extrair bordas com concavidades acentuadas. Nesse trabalho, primeiramente serão revistos resultados sobre condições de otimização global do GVF e feitas algumas considerações numéricas. Além disso, serão apresentadas uma análise analítica do GVF e uma análise no domínio da frequência, as quais oferecem elementos para discutir a dependência dos parâmetros do modelo. Ainda, será discutida a solução numérica do GVF baseada no método de SOR. Observamos também que o modelo pode ser estendido para Domínios Multiplamente Conexos e aplicamos uma metodologia de pré-processamento que pode tornar mais eficiente o método.

Devido à variação na qualidade e ao ruído nas imagens médicas, a aplicação de técnicas tradicionais de segmentação é geralmente ineficiente. Nesse sentido, apresenta-se um novo algoritmo a partir de duas técnicas: o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF deformable contours) e a técnica de espaço de escalas utilizando o processo de difusão. Assim, foi realizada uma revisão bibliográfica dos modelos que trabalham com os contornos deformáveis, os quais foram classificados em modelos paramétricos e geométricos. Entre os modelos paramétricos foi escolhido o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF). Esta aproximação oferece precisão na representação de estruturas biológicas não observada em outros modelos. Desta forma, o algoritmo apresentado mapeia as bordas (edge map) e aperfeiçoa a condução da deformação utilizando uma técnica baseada em operações recursivas. Com este cálculo apoiado no comportamento de espaço de escalas, obtem-se a localização e correção de sub-regiões do edge map que perturbam a deformação. Por outro lado, é incorporada uma nova característica que permite ao algoritmo realizar atividades de classificação. O algoritmo consegue determinar a presença ou ausência de um objeto de interesse utilizando um valor mínimo de deformação. O algoritmo é validado através do tratamento de imagens sintéticas e médicas comparando os resultados com os obtidos no modelo tradicional de contornos deformáveis GVF. / Due to the variation of the quality and noise in medical images, the classic image segmentation techniques are usually ineffective. In this work, we present a new algorithm that is composed of two techniques: the gradient vector flow deformable contours (GVF) and the scale-space technique using a diffusion process. A bibliographical revision of the models that work with deformable contours was accomplished, they were classified in parametric and geometric models. Among the parametric models the gradient vector flow deformable contours (GVF) was chosen. This approach offers precision in the representation of biological structures where other models does not. Thus, the algorithm improves the edge map to guide the deformation using recursive operations. With this estimation based on the behavior of the scale-space techniques it is realized, the localization and correction of sub-areas of the edge map that disturb the deformation. On the other hand, it was incorporated a new characteristic that allows the algorithm to accomplish classification activities. That is, the algorithm determines the presence or absence of a target object using a minimal deformation area. Our method was validated on both, simulated images and medical images making a comparison with the traditional GVF deformable contours.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-10T17:54:50Z No. of bitstreams: 1 JAMILSON RAMOS CAMPOS - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2006..pdf: 6748825 bytes, checksum: 592fc0c2a05c38766aae5d672c3c4708 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-10T17:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JAMILSON RAMOS CAMPOS - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2006..pdf: 6748825 bytes, checksum: 592fc0c2a05c38766aae5d672c3c4708 (MD5) Previous issue date: 2006-12 / Este trabalho apresenta um estudo de dois modelos computacionais deformáveis aplicados à simulação de tecidos, ambos modelos de mecânica de partículas fisicamente embasados, contemplando algoritmos, um para cada modelo, para o tratamento de colisões. Estudamos um modelos de malha retangular (clássico e pouco robusto) e um baseado em malha triangular (moderno e robusto) através da implementação, simulações e uma análise qualitativa simples entre os resultados visuais obtidos com ambos. Nenhum destes modelos apresenta relações entre deformações tangenciais e normais e portanto, não geram rugas e/ou dobras espontaneamente. Para torná-los mais realísticos, em nossa implementação, propomos o uso de uma força de acoplamento entre as deformações tangenciais normais. / This work presents a study of two deformable computational models applied to the simulation of cloths, both physically based models of particle mechanics, contemplating one per model, collision treatment algorithms. We study a rectangular grid model (classic and not very robust one) and a triangular mesh based model (modern and robust one) throught implementation, simulations and a simple qualitative analysis between visual results reached with them. Neither of these models presents a relationship with tangent and normal deformations therefore don't build folds and/or wrinkles spontaneously. to turn then more realistic, in our implementation, we propose to make use of a coupling force between tangent and normal deformations.

Devido à variação na qualidade e ao ruído nas imagens médicas, a aplicação de técnicas tradicionais de segmentação é geralmente ineficiente. Nesse sentido, apresenta-se um novo algoritmo a partir de duas técnicas: o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF deformable contours) e a técnica de espaço de escalas utilizando o processo de difusão. Assim, foi realizada uma revisão bibliográfica dos modelos que trabalham com os contornos deformáveis, os quais foram classificados em modelos paramétricos e geométricos. Entre os modelos paramétricos foi escolhido o modelo de contornos deformáveis por fluxo do vetor gradiente (GVF). Esta aproximação oferece precisão na representação de estruturas biológicas não observada em outros modelos. Desta forma, o algoritmo apresentado mapeia as bordas (edge map) e aperfeiçoa a condução da deformação utilizando uma técnica baseada em operações recursivas. Com este cálculo apoiado no comportamento de espaço de escalas, obtem-se a localização e correção de sub-regiões do edge map que perturbam a deformação. Por outro lado, é incorporada uma nova característica que permite ao algoritmo realizar atividades de classificação. O algoritmo consegue determinar a presença ou ausência de um objeto de interesse utilizando um valor mínimo de deformação. O algoritmo é validado através do tratamento de imagens sintéticas e médicas comparando os resultados com os obtidos no modelo tradicional de contornos deformáveis GVF. / Due to the variation of the quality and noise in medical images, the classic image segmentation techniques are usually ineffective. In this work, we present a new algorithm that is composed of two techniques: the gradient vector flow deformable contours (GVF) and the scale-space technique using a diffusion process. A bibliographical revision of the models that work with deformable contours was accomplished, they were classified in parametric and geometric models. Among the parametric models the gradient vector flow deformable contours (GVF) was chosen. This approach offers precision in the representation of biological structures where other models does not. Thus, the algorithm improves the edge map to guide the deformation using recursive operations. With this estimation based on the behavior of the scale-space techniques it is realized, the localization and correction of sub-areas of the edge map that disturb the deformation. On the other hand, it was incorporated a new characteristic that allows the algorithm to accomplish classification activities. That is, the algorithm determines the presence or absence of a target object using a minimal deformation area. Our method was validated on both, simulated images and medical images making a comparison with the traditional GVF deformable contours.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many applications of digital image processing uses object detection techniques. Detecting an object is usually related to locate the area around it, while shape detection is related to nd, precisely, the set of points that constitutes its shape. When the problem involves detecting shapes that have predictable changes, deformable models show to be an e ective solution. The approach developed in this work refers to the vehicle shape detection in frontal position by methods which are divided into two levels, the rst level is composed by a cascade of support vector machines and the second one is a deformable model. The use of deformable models favors the detection of vehicle shape same when its image is occluded by objects such as trees / Muitas aplicações de processamento de imagens digitais utilizam técnicas de detecção de objetos. Detectar um objeto normalmente está relacionado a localizar a área em torno do mesmo, já a deteção da forma está relacionada a localizar precisamente em uma imagem um conjunto de pontos que constituem sua forma. Quando o problema envolve a detecção de formas que apresentam variações previsíveis, os modelos deformáveis se apresentam como uma alternativa eficaz. A abordagem desenvolvida neste trabalho se refere à detecção da forma de veículos em posição frontal através de métodos que se dividem em dois níveis, o primeiro nível é composto por uma cascata de máquinas de vetores de suporte e oo segundo é um modelo deformável. O uso de modelos deformáveis favorece a deteção de formas de veículos mesmo quando sua imagem está ocluída por objetos, tais como árvores.