Orientador: Neucimar Jeronimo Leite / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T14:49:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dorini_LeyzaElmeriBaldo_D.pdf: 5696459 bytes, checksum: d3ac9ada02caf5a057e885b65a4fb253 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Este trabalho apresenta um novo conjunto de transformações de imagens que podem ser utilizadas como uma etapa adicional em diversas aplicações, tal como segmentação, de modo a evitar o uso de operações com custo computacional mais alto. Tais transformações utilizam como base operações de morfologia matemática e possuem a forma de um operador do tipo toggle. Inicialmente, foi definida uma nova operação com propriedades espaço-escala, através da qual pode-se obter uma simplificação bem controlada da imagem em que máximos e mínimos interagem ao mesmo tempo, uma vantagem em relação a outras abordagens que consideram transformações de extremos separadamente. A análise de diferentes níveis de representação traz inúmeras vantagens, possibilitando lidar adequadamente com a natureza multi-escala das imagens e permitindo a extração das características específicas que se tornam explícitas a cada escala. A partir de variações na formulação e na forma de aplicação do operador proposto, foi possível definir uma nova operação de limiarização adaptativa multi-escala e um método de filtragem de ruído. Foram realizados diversos experimentos que comprovaram as vantagens da utiliza¸c¿ao das abordagens propostas. / Abstract: In this work, we present a new set of image transformations that can be used as an additional step in several applications, such as segmentation, to avoid the need of operations with a higher computational cost. These transformations are based on mathematical morphology operations and have the format of a toggle operator. The first proposed operation has scale-space properties, which conduce to a well-controlled simplification of the image where minima and maximal interact at the same time, an advantage when compared to other approaches. Through the analysis of different representation levels, it is possible to deal with the multiscale nature of images, as well as to extract the specific features that become explicit at each scale. By changing the primitives the form of application of the proposed operator, we also define an adaptative multiscale thresholding operation and a noise filtering method. We show the results of several computational experiments, which demonstrate the advantages of the proposed approaches. / Doutorado / Processamento de Imagens / Doutor em Ciência da Computação

Orientador: Peter Sussner / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-21T14:39:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Medeiros_CarlosRenato_M.pdf: 3281824 bytes, checksum: 90da4e6d96fe7557a92fa34f461172e7 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Em meados dos anos 90, a memória associativa morfológica (MAM) foi apresentada como um modelo de memória associativa distributiva que realiza determinadas operações morfológicas definidas na teoria matemática de álgebra mini-max. Os modelos de MAMs vêm em duas versões diferentes que são tolerantes a diferentes tipos de ruído nos padrões de entrada. Para superar esta desvantagem, recorremos à teoria mais recente da morfologia matemática em inf-semirreticulado cujos operadores elementares são autoduais e definimos um modelo de memória associativa neste quadro / Abstract: In the mid 1990's, the morphological associative memory (MAM) was introduced as a distributive associative memory model that performs certain morphological operations defined in the mathematical theory of mini-max algebra. MAM models come in two different versions that are tolerant to different types of noise in the input patterns. To overcome this drawback, we resort to the more recent theory of mathematical morphology (MM) on inf-semilattices whose elementary operators are self-dual and we define an associative memory (AM) model in this framework / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Alexandre Xavier Falcão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T23:34:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Audigier_RomaricMatthiasMichel_M.pdf: 1373374 bytes, checksum: 2cce7904815a4af77a789d89e203ddc0 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Eduardo Tavares Costa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T23:50:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dantas_RicardoGrossi_D.pdf: 17014652 bytes, checksum: 9f49d3669f0a724898b31ddbf51e81c0 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: A utilização de ultra-som na área médica tem um espectro bastante amplo e, especificamente no que concerne a imagens, vem se tomando referência em alguns exames clínicos. A ultra-sonografia de modo-B é umas das modalidades mais difundidas, fornecendo imagens anatômicas bidimensionais correspondentes a cortes tomo gráficos do tecido em questão. Apesar de todo o avanço tecnológico que vem sendo realizado nas últimas décadas, as imagens de modo-B ainda apresentam baixa qualidade, se comparadas com imagens de ressonância magnética ou tomografia computadorizada por raios-X. Um dos principais problemas é a ocorrência de speckle, um artefato que cria um padrão granuloso na imagem, falseando as estruturas nela contidas e ocasionando grande subjetividade ao diagnóstico médico. O speckle dá-se em função de interferências destrutivas entre, pelo menos, duas reflexões acústicas que se sobrepõem, sendo um fenômeno comum a sistemas que utilizam fontes coerentes, como ultra-som, laser e radar . O objetivo deste projeto foi o desenvolvimento de métodos matemáticos que levassem à redução de speckle e a conseqüente melhora da qualidade das imagens ultra-sônicas de modo-B. Desta forma, buscou-se contribuir para um menor grau de subjetividade (e maior determinismo) no diagnóstico médico por ultra-som, além de contribuir para a eficácia de métodos automáticos de análise das imagens que porventura possam ser utilizados. Além da motivação principal, procurou-se estender o objetivo a contribuições paralelas em vários outros aspectos relacionados a imagens ultra-sônicas de modo-B. Foi desenvolvido um método inédito de redução de speckle, denominado Diversidade de Fase (ou Split Phase Processing - SPP), além de propor e implementar inovações no método denominado ZAP (Zero Adjustment Processing). Entre as contribuições paralelas, foi desenvolvida a técnica de detecção de speckle usando morfologia matemática, além da introdução dos conceitos de espalhadores efetivos e imagem livre de speckle, usada como padrão de referência nas simulações empregadas. Os métodos desenvolvidos foram aplicados a imagens simuladas, bem como a imagens obtidas de equipamentos ultra-sônicos comerciais em situações clínicas reais. Os resultados foram avaliados qualitativamente, através de inspeção visual, bem como de forma quantitativa, através de análise estatística da melhoria do contraste e da relação sinal-ruído, além da capacidade de detecção de estruturas nas imagens. Foram utilizadas várias imagens de teste e, de forma geral, atingiram-se níveis de redução de speckle de 50 a 90 % com imagens clínicas reais, dependendo do parâmetro de qualidade utilizado / Abstract: Medical ultrasound imaging has been widely used and has become a reference standard in some clinical examinations. B-mode ultrasound imaging is one of its most popular modalities, providing anatomical bidimensional images, corresponding to tomographic slices of the tissue under investigation. Despite ali technological advances that have been achieved during the past decades, B-mode images still present low quality, in comparison to magnetic resonance or X-ray computerized tomography images. One of the chief problems is the occurrence of speckle, an artefact that introduces a worm-like pattem that pervades the image, corrupting real structures and substantially compromising medical diagnosis. Speckle results from destructive interference between retuming echoes, being characteristic of systems that use coherent sources, such as ultrasound, laser and radar. The objective of this thesis was the development of mathematical methods aiming at speckle reduction and the consequent quality improvement of B-mode ultrasound images. We focused on the reduction of the subjectivity in ultrasound medical diagnosis and also on the contribution to the improvement of automatic methods for image analysis. Beyond the scope of the main motivation, it was also looked for contributions in several other features conceming B-mode ultrasound imaging. Two different approaches towards speckle reduction were introduced: the first is an original one, which was called Phase Diversity or Split Phase Processing (SPP), whilst the second includes innovations in the method known as Zero Adjustment Processing (ZAP). Amongst the side-contributions, it was also included the development of a speckle detection method using mathematical morphology techniques, as well as the introduction of the effective scattering and speckle-free concepts, the later used as a golden standard in ultrasound image simulations. The developed methods have been applied to simulated and real images acquired from commercial ultrasound equipments in clinical situations. The results have been evaluated qualitatively, through visual inspection, and quantitatively, through statistical analysis ofthe signal and contrast to noise ratio improvements, as well as the structure detection capabilities in the images. Several test images were used and, in average, it was possible to reach speckle reduction levels between 50 and 90 % with real clinical images, depending on the used quality assurance parameter / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Erivaldo Antonio da Silva / Resumo: O processamento digital de imagens (PDI) consiste em uma área de grande interesse científico. Em Cartografia, o PDI é muito utilizado para extração de feições cartográficas de interesse presentes nas imagens de sensoriamento remoto (SR). Dentre as feições cartográficas, a detecção de malhas viárias é de grande interesse científico, pois proporciona a obtenção de informações atualizadas e acuradas para a realização de planejamentos urbanos. Devido à sua importância, a literatura científica possui diversos trabalhos propondo diferentes metodologias de extração de malhas viárias em imagens digitais. Dentre as metodologias, é possível encontrar metodologias propostas baseadas em lógica fuzzy, em detector de bordas e crescimento de regiões, por exemplo. Contudo, os estudos existentes focam na aplicação da metodologia de extração para determinadas áreas ou situações e utilizam recortes da imagem em seus estudos devido à grande quantidade de informações contidas nessas imagens. O avanço tecnológico proporcionou que imagens de SR sejam adquiridas com alta resolução espacial, espectral e temporal. Esse fato produz uma grande quantidade de dados a serem processados durante estudos desenvolvidos nessas imagens, o que acarreta um alto custo computacional e, consequentemente, um alto tempo de processamento. Na tentativa de reduzir o tempo de execução das metodologias de extração, os desenvolvedores dedicam esforços na redução da complexidade dos algoritmos e na utilização de outros recurs... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Resumen: El procesamiento digital de imágenes (PDI) consiste en un área de gran interés científico en diferentes áreas. En Cartografía, el PDI es muy utilizado en estudios de teledetección para extracción de los objetos cartográficos de interés presentes en las imágenes orbitales. Entre los objetos cartográficos de interés, la detección de redes viales se ha vuelto de gran interés científico proporcionando la obtención de informaciones actualizadas y precisas para la realización de planificaciones urbanas, por ejemplo. En este sentido, la literatura científica posee diversos trabajos proponiendo diferentes metodologías de extracción de redes viales en imágenes orbitales. Es posible encontrar metodologías propuestas basadas en lógica fuzzy, detector de bordes y crecimiento por región, por ejemplo. Sin embargo, los estudios existentes se centran en la aplicación de la metodología de extracción para determinadas áreas o situaciones y utilizan recortes de la imagen orbitales en sus estudios debido a la gran cantidad de informaciones contenidas en esas imágenes. Además, el avance tecnológico proporcionó que las imágenes de teledetección se adquieran con altas resoluciones espacial, espectral y temporal. Este hecho produce una gran cantidad de datos a ser procesados durante estudios desarrollados en esas imágenes, lo que acarrea en un alto costo computacional y, consecuentemente, un alto tiempo de procesamiento. En el intento de reducir el tiempo de respuesta de las metodologías de extracci... (Resumen completo clicar acceso eletrônico abajo) / Abstract: Digital image processing (DIP) consists of an area of great scientific interest in different areas. In Cartography, the DIP is widely used in remote sensing studies to extract cartographic features of interest present in orbital images. Among the cartographic features, the detection of road networks has become of great scientific interest, since it can provide accurate and updated information for urban planning, for example. In this sense, the scientific literature has several works proposing different methodologies of extraction of road networks in orbital images. It is possible to find proposed methodologies based on fuzzy logic, edge detector and growth by region, for example. However, the existing studies focus on the application of the extraction methodology to certain areas or situations and use orbital image cuts in their studies due to the large amount of information contained in these images. In addition, the technological advance has allowed the acquisition of remote sensing images with high spatial, spectral and temporal resolutions. This fact produces a large amount of data to be processed during studies developed in these images, which results in a high computational cost and, consequently, a high processing time. In an attempt to reduce the response time of the extraction methodologies, the developers dedicate efforts in reducing the complexity of the algorithms and in using some available hardware resources suggesting solutions that include software and hardwar... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Schistosoma mansoni é o parasita causador da esquistossomose mansônica que, de acordo com o Ministério da Saúde do Brasil, afeta atualmente vários milhões de pessoas no país. Uma das formas de diagnóstico da esquistossomose é a detecção de ovos do parasita através da análise de lâminas microscópicas com material fecal. Esta tarefa é extremamente cansativa, principalmente nos casos de baixa endemicidade, pois a quantidade de ovos é muito pequena. Nesses casos, uma abordagem computacional para auxílio na detecção de ovos facilitaria o trabalho de diagnóstico. Os ovos têm formato ovalado, possuem uma membrana translúcida, apresentam uma espícula e sua cor é ligeiramente amarelada. Porém nem todas essas características são observadas em todos os ovos e algumas delas são visíveis apenas com uma ampliação adequada. Além disso, o aspecto visual do material fecal varia muito de indivíduo para indivíduo em termos de cor e presença de diversos artefatos (tais como partículas que não são desintegradas pelo sistema digestivo), tornando difícil a tarefa de detecção dos ovos. Neste trabalho investigamos, em particular, o problema de detecção das linhas que contornam a borda de vários dos ovos. Propomos um método composto por duas fases. A primeira fase consiste na detecção de estruturas do tipo linha usando operadores morfológicos. A detecção de linhas é dividida em três etapas principais: (i) realce de linhas, (ii) detecção de linhas, e (iii) refinamento do resultado para eliminar segmentos de linhas que não são de interesse. O resultado dessa fase é um conjunto de segmentos de linhas. A segunda fase consiste na detecção de subconjuntos de segmentos de linha dispostos em formato elíptico, usando um algoritmo baseado na transformada Hough. As elipses detectadas são fortes candidatas a contorno de ovos de S. mansoni. Resultados experimentais mostram que a abordagem proposta pode ser útil para compor um sistema de auxílio à detecção dos ovos. / Schistosoma mansoni is one of the parasites which causes schistosomiasis. According to the Brazilian Ministry of Health, several million people in the country are currently affected by schistosomiasis. One way of diagnosing it is by egg identification in stool. This task is extremely time-consuming and tiring, especially in cases of low endemicity, when only few eggs are present. In such cases, a computational approach to help the detection of eggs would greatly facilitate the diagnostic task. Schistosome eggs present oval shape, have a translucent membrane and a spike, and their color is slightly yellowish. However, not all these features are observed in every egg and some of them are visible only with an adequate microscopic magnification. Furthermore, the visual aspect of the fecal material varies widely from person to person in terms of color and presence of different artifacts (such as particles which are not disintegrated by the digestive system), making it difficult to detect the eggs. In this work we investigate the problem of detecting lines which delimit the contour of the eggs. We propose a method comprising two steps. The first phase consists in detecting line-like structures using morphological operators. This line detection phase is divided into three steps: (i) line enhancement, (ii) line detection, and (iii) result refinement in order to eliminate line segments that are not of interest. The output of this phase is a set of line segments. The second phase consists in detecting subsets of line segments arranged in an elliptical shape, using an algorithm based on the Hough transform. Detected ellipses are strong candidates to contour of S. mansoni eggs. Experimental results show that the proposed approach has potential to be effectively used as a component in a computer system to help egg detection.

Submitted by Sandro Camargo (sandro.camargo@unipampa.edu.br) on 2015-05-09T18:40:27Z No. of bitstreams: 1 117110023.pdf: 2523085 bytes, checksum: 76eb3f9960e2b4f9df14435d3092b156 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-09T18:40:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 117110023.pdf: 2523085 bytes, checksum: 76eb3f9960e2b4f9df14435d3092b156 (MD5) Previous issue date: 2013-12-13 / Este trabalho tem como objetivo a proposição de um novo método para a detecção automática de microaneurismas e hemorragias em imagens de fundo do olho. Essas lesões são consideradas o primeiro sinal de retinopatia diabética. A retinopatia diabética é uma doença originada pelo diabetes e é apontada com a principal causa de cegueira na população com idade ativa de trabalho. O método proposto é fundamentado em conceitos de morfologia matemática e consiste em eliminar os componentes da anatomia da retina até atingir o conjunto de lesões. Este método é formado por cinco etapas: a) pré-processamento; b) destaque das estruturas escuras; c) detecção dos vasos sanguíneos; d) eliminação dos vasos sanguíneos; e) eliminação da fóvea. A precisão do método foi testada num banco de dados público de imagens de fundo do olho, onde o mesmo obteve resultados satisfatórios e comparáveis aos demais métodos da literatura, reportando médias de sensitividade e especificidade de 87.69% e 92.44%, respectivamente. / This contribution presents an approach for automatic detection of microaneurysms and hemorrhages in fundus images. These lesions are considered the earliest signs of diabetic retinopathy. The diabetic retinopathy is a disease caused by diabetes and is considered as the major cause of blindness in working age population. The proposed method is based on mathematical morphology and consists in removing components of retinal anatomy to reach the lesions. This method consists of five steps: a) pre-processing; b) enhancement of low intensity structures; c) detection of blood vessels; d) elimination of blood vessels; e) elimination of the fovea. The accuracy of the method was tested on a public database of fundus images, where it achieved satisfactory results, comparable to other methods from the literature, reporting 87.69% and 92.44% of mean sensitivity and specificity, respectively.

Esta dissertação apresenta um novo método de segmentação de movimento baseado na obtenção dos contornos e em filtros morfológicos. A nova técnica apresenta vantagens em relação ao número de falsos positivos e falsos negativos em situações específicas quando comparada às técnicas tradicionais. / This work presents a novel motion segmentation technique based in contours and in morphological filters. It presents advantages in the number of false positives and false negatives in some situations when compared to the classic techniques.

This dissertation has the objective to verify the contribution of different tips for line detection, to the classification of multispectral images, with the possible use in the discrimination and mapping of class of covering of the land. In this context, the comparison between different techniques of detection of characteristics for extraction of power lines in agricultural areas is affected, namely, distinction techniques using variation of contrast and morphologic filtering, and detection of edges using filter Canny and detector SUSAN. In this case were used techniques of extraction of lines with Hough Transform and Radon Transform too, using different algorithms in aerial images of remote sensing. These results had evaluated and compared producing tables of efficiency for each procedure. These tables direct the different solutions that change of boarding depending of the final objective of the detection of the Power Lines. / Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

Submitted by Samara Calçado de Azevedo (samara_calcado@hotmail.com) on 2018-09-17T13:15:08Z No. of bitstreams: 1 Azevedo_SC.pdf: 8234866 bytes, checksum: 4f6512aa127d3ab1d52e793725f3a75a (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-09-17T13:46:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 azevedo_sc_dr_prud.pdf: 7732297 bytes, checksum: bebf4345bd7542863867084e462c9ff9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-17T13:46:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 azevedo_sc_dr_prud.pdf: 7732297 bytes, checksum: bebf4345bd7542863867084e462c9ff9 (MD5) Previous issue date: 2018-08-30 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / 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 contexto multiespectral, combina a difusão anisotrópica, ordem de preenchimento definida a partir de uma imagem cartoon e equação de transporte, e o preenchimento baseado em blocos por amostragem local. A avaliação experimental do método proposto foi realizada em um conjunto de 215 imagens, fruto do recorte de duas cenas dos satélites WorldView-2 (WV-2) e Pléiades-1B (PL-1B) sobre a área urbana de São Paulo. Os resultados mostraram uma boa performance da detecção de sombras pelo método proposto, alcançando uma acurácia global média de 94,20% e de 90,84%, para as imagens WV-2 e PL-1B, respectivamente, sendo inclusive superior, quando comparado com outros dois métodos propostos na literatura. A remoção dos efeitos das sombras obtido pelo inpainting, proporcionou uma restauração satisfatória e coerente de feições como vias e telhados, que ficaram melhor discerníveis pelo inpainting. Além disso, quando quantidades substanciais de áreas não contamindas por sombras estão disponíveis, o inpainting aumentou as áreas úteis da imagem mais do que a restauração baseada em outras técnicas de transformação de intensidades, como o matching de histogramas. Assim, frente à necessidade de informações extraídas de imagens multiespectrais, espera-se que o método possa contribuir com a detecção e remoção automática dos efeitos de sombras em imagens multiespectrais com alta resolução espacial de áreas urbanas. / 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 unifies anisotropic diffusion, filling-in priority based on cartoon image representations, transport equation and block-based pixel replication using local dynamic sampling. The performance of our approach has been evaluated by taking 215 subset images from WorldView-2 (WV-2) and Pléiades-1B (PL-1B) that encompasses the city of São Paulo. The method achieves an overall accuracy on shadow detection up to 94.2%, for WV-2, and 90.84%, for PL-1B. The comparative results indicate that the proposed method outperforms two existing state-of-the-art methods. Shadow effects are mitigated by local inpainting method in which the satisfactory outputs demonstrate good coherence for highway and building rooftops recovery. Moreover, when largely non-contaminated areas are available in the image, the proposed approach improves significantly more areas of the image than the intensity-based transformation techniques, such as the histogram matching method. Once only multispectral imagery is required as input data, the approach can be suitable to support other remote sensing applications as well. / 2013/25257-4