Orientador : Prof. Daniel Rodrigues dos Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciencias Geodésicas. Defesa: Curitiba, 26/08/2010 / Bibliografia: fls. 110-122 / Resumo: Este trabalho propõe uma estratégia semi-automática para extração do cruzamento de vias onde são determinados pontos sementes de cruzamentos em vias utilizados como ponto de partida para a definição do delineamento das bordas do encontro das vias, denominado cruzamento de vias. A extração do cruzamento de vias é realizada com o uso de ortoimagem de alta resolução espacial em cenas correspondentes a áreas urbanas densas. Na aplicação da estratégia proposta é realizada a coleta manual de pixels, sobre a ortoimagem, que dá origem ao conjunto de dados de treinamento (amostras) utilizado no software WEKA para gerar a árvore de decisão que contem as faixas de valores de tons de cinza que permitem a segmentação da imagem e a separação dos pixels pertencentes à classe vias, onde, são aplicados operadores morfológicos e algoritmos para a geração de eixos de vias (esqueletos), a detecção de hipóteses de cruzamentos, à detecção de pontos sementes dos cruzamentos de vias e o delineamento e extração das bordas dos cruzamentos das vias. A estratégia proposta foi testada com dados reais e os resultados foram analisados permitindo uma avaliação global da estratégia, bem como, das situações potencialmente problemáticas. Os resultados apresentados nos experimentos demonstram a viabilidade da extração do cruzamento de vias, simples e complexos, em cenas de áreas urbanas densas. Este trabalho apresenta detalhes da metodologia, os experimentos realizados e os resultados obtidos. / Abstract: This paper proposes a semi-automatic strategy for crossroads extraction where crossroads seed points are determined in pathways to be used as starting point for defining the outline of the edges of the streets meeting, called crossing channels. The extraction of the routes intersection is performed by using high spatial resolution orthoimage in scenes corresponding to dense urban areas. To implementing the proposed strategy the manual pixels collection on the orthoimage is performed, which gives rise to a set of training data (samples) used in WEKA software to generate the decision tree that contains the ranges of grey tones to allow image segmentation and pixels separations belonging to roads class, to which morphological operators and algorithms for shafts parts generating (skeletons), the detecting of possible intersections, the detection of crossroads seed points and definition of the outlines and edges of the streets meeting edges. Are applied the proposed strategy was tested with real data and the results were analyzed allowing an overall evaluation of the strategy, as well as potentially problematic situations. The results presented in the experiments demonstrate the feasibility of the crossroads extraction, both simple and complex, in dense urban areas scenes. This paper presents the methodology details, the experiments and the results.

Orientador: Neucimar Jeronimo Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T19:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martins_Pablo_M.pdf: 2787951 bytes, checksum: 0ef58891e8dca200c25b990504053832 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Em visão computacional, segmentar consiste em identificar e extrair estruturas homogêneas presentes em uma cena. Ai:, estruturas podem ser identificadas a partir de aspectos que caracterizam sua forma, geometria e topologia, escolhidas de modo a possibilitar a melhor distinção. Neste trabalho, exploramos o paralelismo intrínseco das operações de Morfologia Matemática, através de uma combinação das operações fundamentais de erosão e dilatação para o desenvolvimento de um conjunto de funções de segmentação responsáveis pela identilicação e reconhecimento de componentes existentes em mapas telefônicos, representando esquemáticos de redes telefônicas correspondentes a uma determinada área urbana / Abstract: In computer vision, segmenting consists in the recognition and extraction of homogenous structures from a scene. These structures are recognized based on their shape, geometry and topology, chosen in such a way to provide the best results. In this work, we explore the intrinsic parallelism from Mathematical Morphology operations, as an unification of conventional erosion and dilation, to develop a set of segmentation functions responsible for the recognition and extraction of geometric features from telephone maps, of an urban area, containing telephone network schemes / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T16:19:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zampirolli_FranciscodeAssis_D.pdf: 1636054 bytes, checksum: 4a735d10a69d449de502f78d4b02f2e8 (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Orientador: Neucimar Jeronimo Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T18:28:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernandes_CarlosRobertoCunha_M.pdf: 2077639 bytes, checksum: 696fef43cdfd4fac46d91135dd67cde4 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Um dos problemas importantes em visão computacional refere-se a separação e reconhecimento corretos de componentes de uma imagem com fundo complexo. O presente trabalho aborda, a partir da teoria da Morfologia Matemática, a segmentação de componentes gráficas e textuais de cartas náuticas, tais como rios, lagoas, estradas de ferro, canais, caracteres, etc. As operações desenvolvidas podem ser associadas, por exemplo, a um sistema eletrônico de manipulação e reconhecimento de cartas náuticas visando, entre outros, o armazenamento da informação em bancos de dados geográficos ou hidrográficos. / Abstract: One of the key problems in computer vision is the recognition and correct separation of an image components from a complex background. The current work presents the segmentation of nautical chart components such as rivers, lakes, railways, canals, text caracters, and so on. We have developed functions that use Mathematical Morphology theory to segment these components. We also use some geodesic operation concepts to keep the connectivity of the components. The operations developed here can be associated to an electronic nautical chart device or to a nautical chart recognition system for data storage in a geographical or a hidrographical database. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Mauricio Galo / Banca: Daniel Rodrigues dos Santos / Banca: Aluir Porfírio Dal Poz / Resumo: As nuvens de pontos provindas de Sistemas de Varredura a LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation) Aerotransportados (SVLA) representam a superfície com um grande detalhamento, sendo registrada a vegetação e as feições antrópicas, como edificações e rodovias, por exemplo. A automação da tarefa de classificação da nuvem de pontos é importante para a redução de custos em aplicações práticas relacionadas a atividades de mapeamento. Esta dissertação tem por objetivo principal o estudo, implementação e avaliação de técnicas de processamento e análise de imagens visando a classificação da nuvem de pontos LiDAR (Light Detection and Ranging), e a obtenção, de forma automática, do MDT (Modelo Digital do Terreno) e dos pontos pertencentes a edificações e vegetação. Inicialmente são apresentados os conceitos necessários para o entendimento do método proposto, o qual é detalhado na sequência, assim como os conjuntos de dados utilizados para as avaliações. Além da revisão conceitual sobre tópicos como Morfologia Matemática, Análise de Componentes Principais e algoritmo RANSAC, estudou-se a necessidade de redução da quantidade de iterações do RANSAC e uma alternativa para obtenção de alguns dos parâmetros do método a priori. Foram realizados experimentos sobre a escolha do interpolador (para a geração da grade regular) e para a seleção da forma e dimensão do elemento estruturante (usado nas operações morfológicas). A classificação final foi avaliada em termos de compl... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The point clouds acquired by ALS (Airborne LASER Scanning) systems represent the surface with great level of detail, recording both natural vegetation and anthropic features, such as buildings and roads, for example. The automation's task of point clouds classification is important to reduce costs in practical applications related to mapping activities and production. This work is primarily focused in the study, implementation and evaluation of image processing and analysis techniques, aiming the automatic cloud point classification, generation of the DTM (Digital Terrain Model) and the detection of roof plane and vegetation points. Besides the conceptual review about Mathematical Morphology, Principal Component Analysis and RANSAC (Random Sample Consensus), it was studied the need to reduce the quantity of iterations and an alternative to obtain some of the parameters required by RANSAC algorithm considering one preliminary classification based on Principal Component Analysis. Some experiments were conducted in order to select both the interpolation method (to generate the grid) and the shape and size of the structuring element (used in the morphological operations). The final classification was evaluated in terms of completeness and correctness, computed with respect to a manually generated reference. / Mestre

O objetivo deste trabalho é apresentar uma técnica automática baseada em morfologia matemática para medida de sinal em imagens de cDNA desenvolvida no BIOINFO,em parceria com o Instituto Ludwig de Pesquisa contra o Câncer. A tecnologia de lâminas de cDNA é um processo baseado em hibridização que possibilita observar a concentração relativa de mRNA de amostras de tecidos analisando a luminosidade de sinais fluorescentes ou radioativos. Hibridização é o processo bioquímico onde duas fitas de ácido nucleico com seqüências complementares se combinam. A técnica apresentada permite o cálculo da expressão gênica com alto grau de automação, podendo o usuário corrigir com facilidade eventuais erros de segmentação. O usuário interage com o programa apenas para selecionar as imagens e inserir os dados de geometria da lâmina. A estratégia de solução usada tem três fases: gradeamento dos blocos, gradeamento dos spots e segmentação dos spots. Todas as fases utilizam filtros morfológicos e as fases de gradeamento possuem um passo final de correção baseado nos dados de geometria da lâmina o que aumenta a robustez do processo, que funciona bem mesmo em imagens ruidosas. / The objective of this work is to present the automated technique for measuring signal from cDNA images developed in BIOINFO, associated with the Ludwig Institute for Cancer Research. Microarray technology is a hybridization based process that makes possible to quantify the relative abundance of mRNA in two tissue samples analysing the luminosity of fluorescent or radioactive signals. Hybridization is a biochemical process where a strand of nucleic acid matches up its counterpart. The developed technique permits the calculation of gene expression with a high level of automation. Besides that, the user can easily correct eventual segmentation mistakes. The user interacts with the program only to select the images and to set the slide geometry parameters. The solution strategy has three main steps: subarray griding, spots gridding and spots detection. All the steps use morphological filters, and the two gridding steps have a final correction substep based on the slide geometry, increasing the process robustness, that works well even in noisy images.

Orientador: Erivaldo Antônio da Silva / Banca: Aylton Pagamisse / Banca: Rodrigo Affonso de Albuquerque Nobrega / Resumo: Novas possibilidades para o mapeamento urbano vêm sendo criadas com o aumento no detalhamento das imagens. A alta resolução espacial, espectral e radiométrica fornecem benefícios na identificação de elementos individuais em áreas urbanas, como casas, árvores, edifícios, entre outros. Contudo, as imagens acabam sofrendo com informações indesejadas ocasionadas por esses objetos elevados, como é o caso das regiões de sombras, responsáveis por influenciar na resposta espectral dos alvos e degradação visual das imagens. Como forma de reduzir as diferenças radiométricas ocasionadas pelas sombras, este trabalho tem como principal objetivo estabelecer uma metodologia capaz de detectar e restaurar sombras em imagens digitais de áreas urbanas de alta resolução espacial. O algoritmo proposto e implementado no Matlab utiliza propriedades de operadores morfológicos combinados para detectar as sombras, a partir do baixo padrão de respostas que elas apresentam nas imagens. O top-hat por fechamento de área permite realçar as sombras que são detectadas na sequência pela binarização automática... / Abstract: New possibilities for urban mapping have been created by improved level of detailing in images. High spatial, spectral and radiometric resolution provides advantages in identifying individual elements in urban areas, such as houses, trees, buildings, etc. However, these tall objects often throw up unwanted information as shadows, which influence visual image degradation and the spectral response of targets. This research aims to establish a methodology to detect and restore shadows in high spatial resolution digital images in urban areas in order to reduce radiometric differences caused by shadows. The proposed algorithm was implemented in Matlab and applies morphological operators based on the low intensity property they present in the images. The black top-hat by area closing is used to highlight shadows detected in the following with automatic binarization. In the restoration step, objects defined by the labelling of binary images are corrected by local histogram matching, which combines statistical parameters extracted from each shadow area and their neighborhood non-shadow areas... / Mestre

Orientador: Erivaldo Antonio da Silva / Banca: Sebastião Milton Pinheiro da Silva / Banca: Wallace Correa de Oliveira Casaca / Banca: Aylton Pagamisse / Banca: José Roberto Nogueira / Resumo: Imagens orbitais com alta resolução espacial abriram uma nova era na extração de informações, especialmente em ambientes urbanos, em que valiosas informações sobre as superfícies tornaram-se disponíveis e de forma detalhada. No entanto, a obtenção de informação em áreas urbanas complexas pode ser comprometida pela presença de sombras, que chegam a ocupar uma parte significativa da imagem, causando sérias interferências na sua análise. A remoção de sombras é, portanto, um tema importante e ainda não resolvido devido à dificuldade da tarefa, sendo necessária na etapa de pré-processamento de diversas aplicações. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem automática para a restauração de áreas de sombras em imagens de satélite multiespectrais com alta resolução espacial. A abordagem se divide em três etapas principais e sequenciais, sendo a primeira o pré-processamento, que consiste na conversão das imagens para reflectância aparente e na fusão das bandas para a geração de índices espectrais. Na segunda etapa, a detecção das áreas de sombras é realizada pela combinação do top-hat por fechamento com a injunção de um parâmetro de área, calculado em função do índice de sombras NSDVI (Normalized Saturation-Value Difference Index). As regiões de sombras são refinadas para a geração da máscara de sombras, a qual é utilizada na terceira etapa, como guia na restauração pelo inpainting automático. A estratégia de restauração pelo inpainting híbrido, adaptado para o conte... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: High resolution satellite images has played an important role in information extraction especially in urban areas, since valuable information and higher level of details from surface become available with these images. Nevertheless, the task of extracting information from complex urban environment can be hampered by shadows, which can occupy a significant part into the image and, thus negatively affecting the image analysis. Therefore, due to the complexity of the problem, shadow removal is a crucial as one of the first pre-processing steps to enhance the performance of many subsequent steps and applications. The main goal of this thesis is to present a new automatic method for shadow removal in high spatial resolution satellite multispectral images. The proposed method comprises three main steps: the first one is the pre-processing, which includesthe conversion of the target image to the top of atmosphere (TOA) reflectance and the image pansherpening to spectral indices generation. Secondly, a shadow pixels candidates' identification is performed, combining black-top-hat (BTH) transformation with area injunction driven by the normalized saturation-value difference index (NSDVI) mask. The obtained output is a shadow mask, which is used to properly guide our automatic inpainting-inspired strategy in the restoration step. In the third step, a hybrid inpainting-based strategy specifically adapted for the multispectral imagery context is applied to recover shadow areas, which uni... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

A presente tese propõe o desenvolvimento e teste de um modelo de monitoramento automático de informações físicas de um motor aeronáutico baseado em dados históricos. Este modelo tenta determinar falhas, observando não apenas o comportamento espacial, mas também o comportamento temporal. Para a detecção espacial utilizou-se a busca em intervalos ortogonais, através de estruturas de dados do tipo k-d tree e, para interpolar os pontos no espaço de busca, usou-se morfologia matemática. A detecção temporal emprega um autômato finito para reconhecer a linguagem que os pontos assinam, através de sua evolução por agrupamentos de pontos. Esses agrupamentos, por sua vez, são determinados pelo algoritmo k-means, e o valor de k é sistematicamente definido através da metaheurística Firefly, maximizando a avaliação diagnóstica do detector temporal. O modelo desenvolvido nesta tese apresenta precisão e robustez ao que se propõe. No contexto espacial, os elementos influenciadores (parâmetros de sensitividade, especificidade e os operadores morfológicos) foram estudados e equacionados, permitindo assim, a flexibilidade de tornar o modelo mais rigoroso ou moderado, conforme demanda a situação. Por sua vez, o contexto temporal, apresentou uma alta eficiência para detectar positivos. Além disso, a detecção temporal, através de autômatos finitos, apresentou capacidade de indicar qualitativamente a situação de uma base de aprendizado, ao detectar também os alarmes falsos; podendo assim ser empregado como avaliador qualitativo para essas bases.

O objetivo deste trabalho é apresentar uma técnica automática baseada em morfologia matemática para medida de sinal em imagens de cDNA desenvolvida no BIOINFO,em parceria com o Instituto Ludwig de Pesquisa contra o Câncer. A tecnologia de lâminas de cDNA é um processo baseado em hibridização que possibilita observar a concentração relativa de mRNA de amostras de tecidos analisando a luminosidade de sinais fluorescentes ou radioativos. Hibridização é o processo bioquímico onde duas fitas de ácido nucleico com seqüências complementares se combinam. A técnica apresentada permite o cálculo da expressão gênica com alto grau de automação, podendo o usuário corrigir com facilidade eventuais erros de segmentação. O usuário interage com o programa apenas para selecionar as imagens e inserir os dados de geometria da lâmina. A estratégia de solução usada tem três fases: gradeamento dos blocos, gradeamento dos spots e segmentação dos spots. Todas as fases utilizam filtros morfológicos e as fases de gradeamento possuem um passo final de correção baseado nos dados de geometria da lâmina o que aumenta a robustez do processo, que funciona bem mesmo em imagens ruidosas. / The objective of this work is to present the automated technique for measuring signal from cDNA images developed in BIOINFO, associated with the Ludwig Institute for Cancer Research. Microarray technology is a hybridization based process that makes possible to quantify the relative abundance of mRNA in two tissue samples analysing the luminosity of fluorescent or radioactive signals. Hybridization is a biochemical process where a strand of nucleic acid matches up its counterpart. The developed technique permits the calculation of gene expression with a high level of automation. Besides that, the user can easily correct eventual segmentation mistakes. The user interacts with the program only to select the images and to set the slide geometry parameters. The solution strategy has three main steps: subarray griding, spots gridding and spots detection. All the steps use morphological filters, and the two gridding steps have a final correction substep based on the slide geometry, increasing the process robustness, that works well even in noisy images.