Granulometria é o processo usado para medir objetos de diferentes tamanhos em imagens de material granular. Frequentemente algoritmos baseados em morfologia matemática ou detecção de arestas são utilizados para esta finalidade. Propomos uma nova abordagem para a granulometria utilizando correlações cruzadas com círculos de tamanhos diferentes. Esta técnica é primeiramente adequada para a detecção de objetos de formato circular, mas pode ser estendido para outras formas utilizando outros núcleos (kernels) de correlação. Experimentos mostram que o novo algoritmo é robusto ao ruído e pode detectar objetos com pouco contraste e/ou com sobreposição parcial. Este trabalho também apresenta características quantitativas estruturais da camada de silício poroso, obtidas aplicando o algoritmo proposto em imagens de microscopia eletrônica de varredura (MEV). O novo algoritmo, que chamamos Granul, calcula as áreas e frequências dos poros. Processamentos adicionais utilizando outros algoritmos classificam os poros em circulares ou quadrados. Relacionamos os resultados quantitativos obtidos com o processo de fabricação e discutimos o mecanismo de formação do poro quadrado no silício. O novo algoritmo mostrou-se confiável no processamento de imagens de MEV e é uma ferramenta promissora para controle no processo de formação dos poros. / Granulometry is the process of measuring the size distribution of objects in an image of granular material. Usually, algorithms based on mathematical morphology or edge detection are used for this task. We propose a entirely new approach for the granulometry using the cross correlations with circles of different sizes. This technique is primarily adequate for detecting circular shaped objects, but it can be extended to other shapes using other correlation kernels. Experiments show that the new algorithm is greatly robust to noise and can detect even faint objects and/or objects with partial superposition. This paper also reports the quantitative structural characteristics of the porous silicon layer based on the proposed algorithm applied to Scanning Electron Microscopy (SEM) images. The new algorithm, that we call Granul, computes the size distribution of pores and classifies the pores in circular or square ones. We relate these quantitative results to the fabrication process and discuss the square porous silicon formation mechanism. The new algorithm shows to be reliable in SEM images processing and is a promising tool to control the pores formation process.

Resolver um problema de processamento de imagens pode ser uma tarefa bastante complexa. Em geral, isto depende de diversos fatores, como o conhecimento, experiência e intuição de um especialista, e o conhecimento do domínio da aplicação em questão. Motivados por tal complexidade, alguns grupos de pesquisa têm trabalhado na criação de técnicas para projetar operadores de imagens automaticamente, a partir de uma coleção de exemplos de entrada e saída do operador desejado. A abordagem multirresolução tem sido empregada com sucesso no projeto estatístico de W-operadores de janelas grandes. Esta metodologia usa uma estrutura piramidal de janelas para auxiliar na estimação das distribuições de probabilidade condicional para padrões não observados no conjunto de treinamento. No entanto, a qualidade do operador projetado depende diretamente da pirâmide escolhida. Tal escolha é feita pelo projetista a partir de sua intuição e de seu conhecimento prévio sobre o problema. Neste trabalho, investigamos o uso da entropia condicional como um critério para determinar automaticamente uma boa pirâmide a ser usada no projeto do W-operador. Para isto, desenvolvemos uma técnica que utiliza o arcabouço piramidal multirresolução como um modelo na estimação da distribuição conjunta de probabilidades. Experimentos com o problema de reconhecimento de dígitos manuscritos foram realizados para avaliar o desempenho do método. Utilizamos duas bases de dados diferentes, com bons resultados. Além disso, outra contribuição deste trabalho foi a experimentação com mapeamentos de resolução da teoria de pirâmides de imagens no contexto do projeto de W-operadores multirresolução. / The task of finding a good solution for an image processing problem is often very complex. It usually depends on the knowledge, experience and intuition of an image processing specialist. This complexity has served as a motivation for some research groups to create techniques for automatically designing image operators based on a collection of input and output examples of a desired operator. The multiresolution approach has been successfully used to statistically design W-operators for large windows. However, the success of this method directly depends on the adequate choice of a pyramidal window structure, which is used to aid in the estimation of the conditional probability distributions for patterns that do not appear in the training set. The choice is made by the designer, based on his intuition and previous knowledge of the problem domain. In this work, we investigate the use of the conditional entropy criterion for automatically determining a good pyramid. In order to compute the entropy, we have developed a technique that uses the multiresolution pyramidal framework as a model in the estimation of the joint probability distribution. The performance of the method is evaluated on the problem of handwritten digits recognition. Two different databases are used, with good practical results. Another important contribution of this work is the experimentation with resolution mappings from image pyramids theory in the context of multiresolution W-operator design.

Os W-operadores são operadores invariantes por translação e localmente definidos dentro de uma janela W. Devido a sua grande utilidade em análise de imagens, estes operadores foram extensamente pesquisados, sendo que uma abordagem para o seu estudo é a partir da Morfologia Matemática. Uma propriedade interessante de W-operadores é que eles possuem uma sup-decomposição, ou seja, um W-operador pode ser decomposto em termos de uma família de operadores sup-geradores que, por sua vez, são parametrizados por elementos da base desse $W$-operador. No entanto, a sup-decomposição tem uma estrutura intrinsecamente paralela que não permite uma implementação eficiente em máquinas de processamento sequencial. Em um trabalho publicado em 2001, Hashimoto e Barrera formalizaram o problema de transformar a sup-decomposição em decomposições puramente sequenciais como um problema de encontrar soluções discretas de uma equação. Neste texto, estendemos o trabalho desenvolvido por eles. Estudamos e exploramos as propriedades matemáticas do problema, e desenvolvemos estratégias heurísticas para encontrar uma decomposição sequencial de um $W$-operador a partir de sua base que seja eficiente ao ser executado. / W-operators are defined as operators which are translation invariant and locally defined within a finite window W. Due to their great contribution to image processing, these operators have been widely researched and used, specially in Mathematical Morphology. An interesting property of W-operators is that they have a sup-decomposition in terms of a family of sup-generating operators, that are parameterized by their basis. However, the sup-decomposition has a parallel structure that is not efficient in sequential machines. In a paper published in 2001, Hashimoto and Barrera formalized the problem of transforming sup-decompositions into purely sequential decompositions as a problem of finding discrete solutions of an equation. In this work, we extend Hashimoto and Barrera\'s approach. We study and explore mathematical properties of this problem and we elaborate heuristic strategies to find a sequential decomposition of a $W$-operator from its basis that can be executed efficiently.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho são apresentados os resultados obtidos com a quantificação de parâmetros - por meio de técnicas de histomorfometria - de amostras de espumas cerâmicas. Esta quantificação foi feita por meio de análise de imagens bidimensionais a partir de técnicas de processamento de imagens digitais. As imagens analisadas neste trabalho foram obtidas através de digitalização das faces das amostras com o uso de um scanner convencional e os dados obtidos para cada amostra de espuma foram comparados com os resultados encontrados com a utilização de imagens tomográficas e um aplicativo desenvolvido para a análise de tais imagens. Os ensaios realizados com as amostras citadas mostram que a utilização do scanner convencional para a aquisição das imagens é vantajosa sob o ponto de vista da facilidade de obtenção de tais imagens e que a quantificação histomorfométrica pode ser feita a partir de imagens 2D desses objetos. / In this work will present the results obtained with quantification of parameters by means of histomorphometry techniques of ceramic foam samples. This quantification was done by means of two-dimensional image analysis techniques from image processing. The images analyzed in this work were obtained by scanning the faces of the samples using a conventional scanner and the data obtained for each sample were compared with results obtained by use of tomographic images and an application developed for the analysis of such images. Tests conducted whit the samples mentioned show the use of conventional scanner for image acquisition is advantageous from the point of view of obtaining such images and the histomorphometric quantification can be made in 2D images of the faces of these objects.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5870.pdf: 4537760 bytes, checksum: 7cb33109ce64766270c2f7d7c5f3dddb (MD5) Previous issue date: 2013-12-20 / The tools offered by the area of Mathematical Morphology are very effective when applied to the analysis of binary images, which it is of great importance in areas such as: robotic vision, visual inspection, among others. Such tools, beside to Evolutionary Computation and based on genotype-phenotypes mappings allow computational tasks be performed automatically without explicit programming, which leads to the motivation, in the search of a way of reducing the degree of difficulty often found by human experts in performing tasks of selecting linear operators to be used in morphological filters. Moreover, if such tasks require fast processing on the images, it is necessary the use of architectures implemented in hardware, which it is not too trivial to be done. In this work, a hardware architecture simulator has been implemented for image processing, based on Cartesian Genetic Programming, which automatically builds filters for processing binary images, i.e., automatically build a sequence of logical and morphological operators that produces filters to obtain an approximate of the desired images. The results obtained from several experiments of transformation of these images are presented and comparatively analyzed in relation to previous results available in the literature. Based on these results, it will be possible to study the behavior of such architecture, through the variation of the parameters of the genetic procedure in the simulator environment. Thus, it will be possible to infer if the architecture is suitable or not for a desired application, so facilitating the process of design and implementation of it in hardware. / As ferramentas oferecidas pela área de Morfologia Matemática são muito eficientes quando aplicadas na análise de imagens binárias, o que é de grande importância em áreas como: visão robótica, inspeção visual, entre outras. Tais ferramentas aliadas à Computação Evolucionária e baseadas em mapeamentos genótipo-fenótipo permite que as tarefas computacionais possam ser executadas de forma automática, sem programações explicitas, o que leva a uma motivação na busca de uma forma de redução do grau de dificuldade, muitas vezes encontrado pelos especialistas na realização de tarefas de seleção de operadores de imagem para serem utilizados em tarefas de análise. Além disso, se tais tarefas necessitarem de processamentos rápidos sobre as imagens, faz-se necessário o uso de arquiteturas implementadas em hardware, o que também não é muito trivial de serem projetadas. Assim, neste trabalho, implementa-se um simulador de arquiteturas de hardware para processamento de imagens, com base na metodologia de Programação Genética Cartesiana, que gera automaticamente filtros para o processamento de imagens binárias, ou seja, constrói-se automaticamente uma sequência de operadores lógicos e morfológicos que produzem os filtros para as imagens desejadas. Os resultados obtidos a partir de diversos estudos de casos de transformação dessas imagens são apresentados e analisadoscomparativamente em relação aos resultados anteriores disponíveis na literatura. Com base nestes resultados, é possível estudar o comportamento de tal arquitetura, através da variação dos parâmetros do procedimento genético no ambiente do simulador. Assim, é possível inferir se a arquitetura modelada será ou não adequada à aplicação desejada, logo, facilitando-se o processo de projeto e implementação em hardware.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6519.pdf: 3957893 bytes, checksum: 94ee475c0b2df3476b88d3f2c25f3512 (MD5) Previous issue date: 2014-03-14 / When working with binary images, mathematical morphology provides powerful tools for analyzing them. Along with genetic algorithms, it allows various computational tasks that are performed autonomously. In recent decades, the decomposition of structuring elements has been involved in the morphological operations used to reduce the degree of difficulty imposed by images of larger size implying in the efficiency of the hardware used for the processing of such images. For accelerating this process, this master's project uses MATLAB and Visual Studio as development tools, aiming at developing an efficient algorithm for decomposing the structuring element facilitating a possible hardware implementation with aim of decreasing the time waste in processing those images. / Ao trabalhar com imagens binárias, a morfologia matemática oferece ferramentas eficientes para análise das mesmas. Juntamente com algoritmos genéticos, permitem que sejam executadas de forma autônoma diversas tarefas computacionais. Nas últimas décadas tem-se utilizado a decomposição dos elementos estruturantes envolvidos nas operações morfológicas para diminuir o grau de dificuldade imposto por imagens de tamanho elevado implicando na eficiência do hardware utilizado para o processamento de tais imagens. Para acelerar esse processo, este trabalho de mestrado, utiliza os softwares MATLAB e Visual Studio como ferramentas de desenvolvimento, tendo como objetivo elaborar um algoritmo eficiente de decomposição do elemento estruturante facilitando uma possível aplicação em hardware, diminuindo ainda mais o tempo gasto no processamento de imagens.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho são apresentados os resultados obtidos com a quantificação de parâmetros - por meio de técnicas de histomorfometria - de amostras de espumas cerâmicas. Esta quantificação foi feita por meio de análise de imagens bidimensionais a partir de técnicas de processamento de imagens digitais. As imagens analisadas neste trabalho foram obtidas através de digitalização das faces das amostras com o uso de um scanner convencional e os dados obtidos para cada amostra de espuma foram comparados com os resultados encontrados com a utilização de imagens tomográficas e um aplicativo desenvolvido para a análise de tais imagens. Os ensaios realizados com as amostras citadas mostram que a utilização do scanner convencional para a aquisição das imagens é vantajosa sob o ponto de vista da facilidade de obtenção de tais imagens e que a quantificação histomorfométrica pode ser feita a partir de imagens 2D desses objetos. / In this work will present the results obtained with quantification of parameters by means of histomorphometry techniques of ceramic foam samples. This quantification was done by means of two-dimensional image analysis techniques from image processing. The images analyzed in this work were obtained by scanning the faces of the samples using a conventional scanner and the data obtained for each sample were compared with results obtained by use of tomographic images and an application developed for the analysis of such images. Tests conducted whit the samples mentioned show the use of conventional scanner for image acquisition is advantageous from the point of view of obtaining such images and the histomorphometric quantification can be made in 2D images of the faces of these objects.

Orientador: Peter Sussner / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-16T05:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Esmi_Estevao_M.pdf: 1708768 bytes, checksum: 81d1d15b597bdc13e41b87c4847aa2f7 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Redes neurais morfológicas (MNN) são redes neurais artificiais cujos nós executam operações elementares da morfologia matemática (MM). Vários modelos de MNNs e seus respectivos algoritmos de treinamentos têm sido propostos nos últimos anos, incluindo os perceptrons morfológicos(MPs), o perceptron morfológico com dendritos, as memórias associativas morfológicas (fuzzy), as redes neurais morfológicas modulares e as redes neurais de pesos compartilhados e regularizados. Aplicações de MNNs incluem reconhecimento de padrão, previsão de séries temporais, detecção de alvos, auto-localização e processamento de imagens hiperespectrais. Nesta tese, abordamos dois novos modelos de redes neurais morfológicas.O primeiro consiste em uma memória associativa fuzzy denominada KS-FAM, e o segundo representa uma nova versão do perceptron morfológico para problemas de classificação de múltiplas classes, denominado perceptron morfológico com aprendizagem competitiva(MP/CL). Para ambos modelos, investigamos e demonstramos várias propriedades. Em particular para a KS-FAM, caracterizamos as condições para que uma memória seja perfeitamente recordada, assim como a formada saída produzida ao apresentar um padrão de entrada qualquer. Provamos ainda que o algoritmo de treinamento do MP/CL converge em um número finito de passos e que a rede produzida independe da ordem com que os padrões de treinamento são apresentados. Além disso, é garantido que o MP/CL resultante classifica perfeitamente todos os dados de treinamento e não produz regiões de indecisões. Finalmente, comparamos os desempenhos destes modelos com os de outros modelos similares em uma série de experimentos, que incluir e conhecimento de imagens em tons de cinza, para a KS-FAM, e classificação de vários conjuntos de dados disponíveis na internet, para o MP/CL / Abstract: Morphological neural networks (MNN) are artificial neural networks whose hidden neurons perform elementary operations of mathematical morphology (MM). Several particular models of MNNs have been proposed in recent years, including morphological perceptrons (MPs), morphological perceptrons with dendrites, (fuzzy) morphological associative memories, modular morphological neural networks as well as morphological shared-weight and regularization neural networks. Applications of MNNs include pattern recognition, time series prediction, target detection, self-location, and hyper-spectral image processing. In this thesis, we present two new models of morphological neural networks. The first one consists of a fuzzy associative memory called KS-FAM. The second one represents a novel version of the morphological perceptron for classification problems with multiple classes called morphological perceptron with competitive learning(MP/CL). For both KS-FAM and MP/CL models, we investigated and showed several properties. In particular, we characterized the conditions for perfect recall using the KS-FAM as well as the outputs produced upon presentation of an arbitrary input patern. In addition, we proved that the learning algorithm of the MP/CL converges in a finite number of steps and that the results produced after the conclusion of the training phase do not depend on the order in which the training patterns are presented to the network. Moreover, the MP/CL is guaranteed to perfectly classify all training data without generating any regions of indecision. Finaly, we compared the performances of our new models and a range of competing models in terms of a series of experiments in gray-scale image recognition (in case of the KS-FAM) and classification using several well-known datasets that are available on the internet (in case of the MP/CL) / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T21:44:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_AlexandreGoncalves_D.pdf: 8468020 bytes, checksum: 8e00e5b8cd107e6379773db874c73089 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Uma imagem em níveis de cinza pode ser interpretada como uma superfície topográfica e representada por uma árvore de componentes, baseada na relação de inclusão de regiões conexas, obtida a partir da decomposição por limiares. Medidas sobre platôs, vales ou montanhas deste relevo são úteis na caracterização de objetos de interesse em sistemas de visão computacional. Este trabalho apresenta métodos de filtragem, segmentação e reconhecimento de padrões derivados da exploração de aspectos semânticos oferecidos por essa estrutura hierárquica, construída de maneira concisa e em tempo quase-linear, mesmo com a introdução de uma série de novos atributos geométricos, topológicos e estatísticos. Havendo menos elementos a processar em relação à quantidade de pixels e, sendo possível a alteração da organização dos mesmos por meio de podas e enxertos, essa representação possibilita a implementação de algoritmos rápidos para operadores conexos antiextensivos. Um importante resultado da árvore estendida de atributos é a formulação genérica e determinação eficiente de novos valores de extinção, utilizados como modelo simplificado de seleção de extremos ou marcadores relevantes para reconstrução morfológica ou segmentação por regiões de influência. Propõe-se também um algoritmo unificado para pesquisa de formas conforme a análise adotada para verificação aproximada da disposição espacial de pixels de cada componente na árvore. / Abstract: A gray-level image can be interpreted as a topographical surface and represented by a component tree, based on the inclusion relation of connected regions, obtained by threshold decomposition. Measures on plateaus, valleys or mountains of this relief are useful in the characterization of objects of interest in computer vision systems. This work presents filtering, segmentation and pattern recognition methods from the exploration of semantic aspects provide by this hierarchical structure, whose can be constructed in a concise way and in quasi-linear time, even with the addition of a set of new geometric, topological and statistical attributes. How there is less elements to process in relation to the amount of pixels, and being able to change the organization of these through pruning and grafting, this representation allows the implementation of fast algorithms for connected anti-extensive operators. An important result of the extended attribute tree is the generic formulation and efficient determination of new extinction values, used as simplified model of selecting relevant extremes or markers for morphological reconstruction or segmentation by influence regions. A unified algorithm to search shapes is also proposed according the analysis adopted for approximate verification of the spatial layout of pixels of each component in the tree. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Granulometria é o processo usado para medir objetos de diferentes tamanhos em imagens de material granular. Frequentemente algoritmos baseados em morfologia matemática ou detecção de arestas são utilizados para esta finalidade. Propomos uma nova abordagem para a granulometria utilizando correlações cruzadas com círculos de tamanhos diferentes. Esta técnica é primeiramente adequada para a detecção de objetos de formato circular, mas pode ser estendido para outras formas utilizando outros núcleos (kernels) de correlação. Experimentos mostram que o novo algoritmo é robusto ao ruído e pode detectar objetos com pouco contraste e/ou com sobreposição parcial. Este trabalho também apresenta características quantitativas estruturais da camada de silício poroso, obtidas aplicando o algoritmo proposto em imagens de microscopia eletrônica de varredura (MEV). O novo algoritmo, que chamamos Granul, calcula as áreas e frequências dos poros. Processamentos adicionais utilizando outros algoritmos classificam os poros em circulares ou quadrados. Relacionamos os resultados quantitativos obtidos com o processo de fabricação e discutimos o mecanismo de formação do poro quadrado no silício. O novo algoritmo mostrou-se confiável no processamento de imagens de MEV e é uma ferramenta promissora para controle no processo de formação dos poros. / Granulometry is the process of measuring the size distribution of objects in an image of granular material. Usually, algorithms based on mathematical morphology or edge detection are used for this task. We propose a entirely new approach for the granulometry using the cross correlations with circles of different sizes. This technique is primarily adequate for detecting circular shaped objects, but it can be extended to other shapes using other correlation kernels. Experiments show that the new algorithm is greatly robust to noise and can detect even faint objects and/or objects with partial superposition. This paper also reports the quantitative structural characteristics of the porous silicon layer based on the proposed algorithm applied to Scanning Electron Microscopy (SEM) images. The new algorithm, that we call Granul, computes the size distribution of pores and classifies the pores in circular or square ones. We relate these quantitative results to the fabrication process and discuss the square porous silicon formation mechanism. The new algorithm shows to be reliable in SEM images processing and is a promising tool to control the pores formation process.