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FWI multiescala: uma implementação em GPURamalho, Victor Koehene 05 March 2018 (has links)
Submitted by Júlio Leão Brandão (jlbrandao@ufba.br) on 2018-08-21T16:44:33Z
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Dissert_Victor_Koehne_final.pdf: 41205493 bytes, checksum: 697711c5d1d92aa01956bacc668308fb (MD5) / A inversão completa da forma de onda (FWI - do inglês full-waveform inversion) é atualmente uma das principais ferramentas para determinar modelos de velocidades da subsuperfície com alta resolução. Nessa dissertação, a FWI no domínio do tempo é introduzida e desenvolvida sob a ótica da implementação, na seguinte sequência: modelagem sísmica, migração reversa no tempo (ou reverse time migration, RTM) e FWI. É mostrado que a RTM, do ponto de vista computacional, equivale a duas modelagens sísmicas, ou três modelagens se for usada a implementação com borda efetiva. A abordagem da FWI como um problema iterativo que visa minimizar o resíduo dos dados sísmicos mostra que o gradiente de cada iteração é, pelo método adjunto, equivalente à RTM do resíduo. Dessa maneira, usando RTM com borda efetiva e um método de estimação do passo, é mostrado que uma iteração da FWI é computacionalmente equivalente a quatro modelagens sísmicas. Como se sabe, a modelagem é um processo muito intensivo computacionalmente, e dentre as formas eficientes de resolver esse problema se destaca o uso de computação paralela. Nessa dissertação, se escolheu a paralelização utilizando placas gráficas (ou graphics processing unit, GPU) que possui alta capacidade de cálculo de pontos flutuantes, porém baixa eficiência na transferência de dados. Tais características se adequam muito bem ao problema de extrapolação de campos de onda no tempo, em especial no cálculo do Laplaciano da equação da onda acústica em cada ponto do modelo, que correspondem a quase todo o tempo computacional da modelagem, custo esse que, paralelizado em GPU, mais que compensa as transferências de memória CPU-GPU inerentes ao problema. A GPU, todavia, tem uma restrição de memória, tipicamente variando entre 2, 5 e 12 GB. Nessa dissertação, então se focou em técnicas que permitem a economia de memória em troca de processamento. Dentre essas implementações, destaca-se o uso de borda efetiva na RTM e o uso do método de expansão rápida (REM), que permite extrapolação a maiores intervalos de tempo, reduzindo o número total de amostras temporais que precisam ser armazenadas e transferidas na memória do equipamento utilizado. A implementação em GPU também permitiu testar em tempo hábil alguns dos fatores mais importantes que influenciam a FWI. Foram testados, numa malha regular: quatro operadores de modelagem - diferenças finitas (DF), pseudo-espectral (PS), REM-DF e REMPS-; as condições de borda absorvedora taper e perfectly matching layer (PML); e os métodos de inversão conjugado gradiente não linear (CGNL) e L-BFGS. Os resultados desses testes permitiram selecionar os melhores critérios para execução da FWI em modelos de velocidades sintéticos, porém de geologia complexa. O uso da metodologia multiescala, essencial para evitar convergência a mínimos locais, associado a uma modelagem extra para obtenção de um passo adequado, permitiu a obtenção de resultados finais de alta resolução para os três modelos testados. / Full-waveform inversion (FWI) is nowadays one of the main tools for estimating high resolutionsubsurfacevelocitymodels. Inthisdissertation, time-domainFWIisintroducedfroman algorithmic point of view: seismic modeling, reverse time migration (RTM), and FWI. It is shown that RTM, from a computational point of view, is equivalent to two seismic modeling processes, or three if the effective boundaries implementation is used. The approach of FWI as an iterative problem (which aims to minimize the seismic data residue) shows that the gradient of each iteration, using the adjoint-state method, is equivalent to the RTM of the residue. In this manner, using RTM with effective boundaries and a step length estimation method, it is shown in this thesis that one iteration of FWI is computationally equivalent of four seismic modelling processes.
Itisknownthatseismicmodelingisahighlyintensivecomputationalprocess, andamong the techniques to mitigate this cost the use of parallel computing stands out. In this dissertation we chose the parallelization using the graphics processing unit (GPU) which has high floating point computation capability, but low efficiency in data transfer. These characteristics fit very well to the problem of wave field extrapolation in time, especially in the calculation of the Laplacian of the acoustic wave equation at each point of the model, whose computational costs in GPU more than compensates the data transfers inherent to the problem.
The GPU, however, has a memory constraint, typically ranging from 2, 5 and 12 GB. In this thesis, we then focused in techniques that allowed memory savings in exchange of processing. Among these implementations, we highlight the use of effective boundaries in RTM and the rapid expansion method (REM) for time extrapolation, which allows marching at longer time steps, reducing the total time samples that need to be stored and transferred.
The GPU implementation also enabled to test in a timely manner some of the most important factors influencing FWI. We tested, in a regular grid: four modeling operators finite-differences (FD), pseudo-spectral (PS), REM-FD, REM-PS -; the absorbing boundary conditions taper and perfectly matching layer (PML); and the inversion methods L-BFGS and non-linear conjugate gradient (NLCG). The results of these tests allowed to select the best criteria for FWI execution in synthetic velocity models of complex geology. The use of the multiscale methodology, essential to avoid convergence to local minima, in conjunction with an extra modeling step to ensure an efficient step length, allowed achieving final results of high resolution for the three tested models.
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Heterogeneidades em multiescala da Formação Marizal (Aptiano, Bacia do Tucano, BA) como análogo de reservatórios fluviais em bacias distensionais / not availableHilbert, Natalia Naches 09 September 2016 (has links)
O presente trabalho realizou a caracterização faciológica, petrofísica e diagenética de análogos de reservatório em afloramentos de depósitos fluviais e eólicos da Formação Marizal, Aptiano, Bacia do Tucano (BA), buscando agregar novos conhecimentos em relação a heterogeneidades em multiescala para o entendimento dos processos que controlam os parâmetros petrofísicos e diagenéticos. As propriedades petrofísicas, porosidade e permeabilidade, dos arenitos da Formação Marizal são controladas pela proveniência e diagênese, além da posição dos depósitos fluviais (axial e transversal) dentro da bacia sedimentar. Para os arenitos que possuem proveniência da borda da bacia, ocorrem maiores quantidades de fragmentos líticos. Esses fragmentos, quando sujeitos a diagênese, sofrem processos de compactação mecânica que obstruem poros e gargantas de poro, levando a menores valores de porosidade e permeabilidade em relação ao depósitos de sistema fluvial axial do Membro Banzaê. Os depósitos fluviais axiais possuem composição de arenito arcoseano não tiveram obstrução de poros. Os arenitos dos depósitos fluviais transversais do Membro Banzaê apresentam como constituintes diagenéticos franja de interestratificados I/S e caulinita mesodiagenéticas; enquanto que os depósitos axiais apresentam sobrecrescimento de k-feldspato, calcita e dolomita eodiagenéticas, além de interestratificados de I/S e caulinita mesodiagenéticas. Para os arenitos do Membro Cícero Dantas também se observa sobrecrescimento de kfeldspato, calcita e dolomita eodiagenéticas, além de interestratificados de I/S e caulinita mesodiagenéticas. Os constituintes telodiagenéticos para os dois membros são a ferruginização e a argila infiltrada, sendo que para o Membro Cícero Dantas esses processos foram mais significativos, tendo influência negativas sobre os valores de permeabilidade, onde se observa que os depósitos de barra dessa unidade apresentam valores similares aos mesmos elementos arquiteturais dos depósitos transversais do Membro Banzaê. Por fim, os constituintes diagenéticos, como sobrecrescimento de k-feldspato e interestratificados I/S, indicam condições de climas semi-áridos para a Formação Marizal durante sua deposição. / This study presents facies, petrophysical and diagenetic characterization of outcrop reservoir analogues of fluvial and aeolian deposits from the Marizal Formation, Tucano Basin, Northeastern Brazil. The study brings new knowledge to the study of multiscale heterogeneities and processes controlling petrophysical and diagenetic parameters. The petrophysical parameters, porosity and permeability of the Marizal Formation sandstones are controlled by provenance, diagenesis, as well as the position of the deposits (axial and transverse) within the sedimentary basin. The sandstones with source areas at the basin border have large amounts of lithic fragments. When lithic fragments are subjected to diagenesis mechanical compaction process obstruct pores and pore throats, leading to lower values of porosity and permeability relative to the axial fluvial systems deposits from the Banzaê Member. Moreover, the axial deposits have arkosic composition, without the lithic fragments that obstruct pores. The sandstones from the Banzaê Member transverse fluvial deposits present illite-smectite mixed layers and kaolinite as mesodiagenetic constituents; while the axial deposits have eodiagenetic K-feldspar overgrowths, calcite and dolomite, besides mesodiagenetic illite-smectite mixed layers and kaolinite. The Cícero Dantas Member sandstones also have eodiagenetic K-feldspar overgrowths, calcite and dolomite, and mesodiagenetic illite-smectite mixed layers and kaolinite. The telodiagenetic constituents for the two members are ferruginization and infiltrated clay. These processes were more important, with influence on the permeability, in the Cícero Dantas Member, whose bar deposits have values similar to the bar deposits from the transverse deposits from the Banzaê Member. Finally, the diagenetic constituents, such as k-feldspar overgrowth and illite-smectite mixed layers, indicate semi-arid climate for the Marizal Formation during deposition.
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Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais / Segmentation of color images based on color mixture and neural networksDiego Rafael Moraes 26 March 2018 (has links)
O Color Mixture é uma técnica para segmentação de imagens coloridas, que cria uma \"Retina Artificial\" baseada na mistura de cores, e faz a quantização da imagem projetando todas as cores em 256 planos no cubo RGB. Em seguida, atravessa todos esses planos com um classificador Gaussiano, visando à segmentação da imagem. Porém, a abordagem atual possui algumas limitações. O classificador atual resolve exclusivamente problemas binários. Inspirado nesta \"Retina Artificial\" do Color Mixture, esta tese define uma nova \"Retina Artificial\", propondo a substituição do classificador atual por uma rede neural artificial para cada um dos 256 planos, com o objetivo de melhorar o desempenho atual e estender sua aplicação para problemas multiclasse e multiescala. Para esta nova abordagem é dado o nome de Neural Color Mixture. Para a validação da proposta foram realizadas análises estatísticas em duas áreas de aplicação. Primeiramente para a segmentação de pele humana, tendo sido comparado seus resultados com oito métodos conhecidos, utilizando quatro conjuntos de dados de tamanhos diferentes. A acurácia de segmentação da abordagem proposta nesta tese superou a de todos os métodos comparados. A segunda avaliação prática do modelo proposto foi realizada com imagens de satélite devido à vasta aplicabilidade em áreas urbanas e rurais. Para isto, foi criado e disponibilizado um banco de imagens, extraídas do Google Earth, de dez regiões diferentes do planeta, com quatro escalas de zoom (500 m, 1000 m, 1500 m e 2000 m), e que continham pelo menos quatro classes de interesse: árvore, solo, rua e água. Foram executados quatro experimentos, sendo comparados com dois métodos, e novamente a proposta foi superior. Conclui-se que a nova proposta pode ser utilizada para problemas de segmentação de imagens coloridas multiclasse e multiescala. E que possivelmente permite estender o seu uso para qualquer aplicação, pois envolve uma fase de treinamento, em que se adapta ao problema. / The Color Mixture is a technique for color images segmentation, which creates an \"Artificial Retina\" based on the color mixture, and quantizes the image by projecting all the colors in 256 plans into the RGB cube. Then, it traverses all those plans with a Gaussian classifier, aiming to reach the image segmentation. However, the current approach has some limitations. The current classifier solves exclusively binary problems. Inspired by this \"Artificial Retina\" of the Color Mixture, we defined a new \"Artificial Retina\", as well as we proposed the replacement of the current classifier by an artificial neural network for each of the 256 plans, with the goal of improving current performance and extending your application to multiclass and multiscale issues. We called this new approach \"Neural Color Mixture\". To validate the proposal, we analyzed it statistically in two areas of application. Firstly for the human skin segmentation, its results were compared with eight known methods using four datasets of different sizes. The segmentation accuracy of the our proposal in this thesis surpassed all the methods compared. The second practical evaluation of the our proposal was carried out with satellite images due to the wide applicability in urban and rural areas. In order to do this, we created and made available a database of satellite images, extracted from Google Earth, from ten different regions of the planet, with four zoom scales (500 m, 1000 m, 1500 m and 2000 m), which contained at least four classes of interest: tree, soil, street and water. We compared our proposal with a neural network of the multilayer type (ANN-MLP) and an Support Vector Machine (SVM). Four experiments were performed, compared to two methods, and again the proposal was superior. We concluded that our proposal can be used for multiclass and multiscale color image segmentation problems, and that it possibly allows to extend its use to any application, as it involves a training phase, in which our methodology adapts itself to any kind of problem.
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Segmentação de imagens coloridas baseada na mistura de cores e redes neurais / Segmentation of color images based on color mixture and neural networksMoraes, Diego Rafael 26 March 2018 (has links)
O Color Mixture é uma técnica para segmentação de imagens coloridas, que cria uma \"Retina Artificial\" baseada na mistura de cores, e faz a quantização da imagem projetando todas as cores em 256 planos no cubo RGB. Em seguida, atravessa todos esses planos com um classificador Gaussiano, visando à segmentação da imagem. Porém, a abordagem atual possui algumas limitações. O classificador atual resolve exclusivamente problemas binários. Inspirado nesta \"Retina Artificial\" do Color Mixture, esta tese define uma nova \"Retina Artificial\", propondo a substituição do classificador atual por uma rede neural artificial para cada um dos 256 planos, com o objetivo de melhorar o desempenho atual e estender sua aplicação para problemas multiclasse e multiescala. Para esta nova abordagem é dado o nome de Neural Color Mixture. Para a validação da proposta foram realizadas análises estatísticas em duas áreas de aplicação. Primeiramente para a segmentação de pele humana, tendo sido comparado seus resultados com oito métodos conhecidos, utilizando quatro conjuntos de dados de tamanhos diferentes. A acurácia de segmentação da abordagem proposta nesta tese superou a de todos os métodos comparados. A segunda avaliação prática do modelo proposto foi realizada com imagens de satélite devido à vasta aplicabilidade em áreas urbanas e rurais. Para isto, foi criado e disponibilizado um banco de imagens, extraídas do Google Earth, de dez regiões diferentes do planeta, com quatro escalas de zoom (500 m, 1000 m, 1500 m e 2000 m), e que continham pelo menos quatro classes de interesse: árvore, solo, rua e água. Foram executados quatro experimentos, sendo comparados com dois métodos, e novamente a proposta foi superior. Conclui-se que a nova proposta pode ser utilizada para problemas de segmentação de imagens coloridas multiclasse e multiescala. E que possivelmente permite estender o seu uso para qualquer aplicação, pois envolve uma fase de treinamento, em que se adapta ao problema. / The Color Mixture is a technique for color images segmentation, which creates an \"Artificial Retina\" based on the color mixture, and quantizes the image by projecting all the colors in 256 plans into the RGB cube. Then, it traverses all those plans with a Gaussian classifier, aiming to reach the image segmentation. However, the current approach has some limitations. The current classifier solves exclusively binary problems. Inspired by this \"Artificial Retina\" of the Color Mixture, we defined a new \"Artificial Retina\", as well as we proposed the replacement of the current classifier by an artificial neural network for each of the 256 plans, with the goal of improving current performance and extending your application to multiclass and multiscale issues. We called this new approach \"Neural Color Mixture\". To validate the proposal, we analyzed it statistically in two areas of application. Firstly for the human skin segmentation, its results were compared with eight known methods using four datasets of different sizes. The segmentation accuracy of the our proposal in this thesis surpassed all the methods compared. The second practical evaluation of the our proposal was carried out with satellite images due to the wide applicability in urban and rural areas. In order to do this, we created and made available a database of satellite images, extracted from Google Earth, from ten different regions of the planet, with four zoom scales (500 m, 1000 m, 1500 m and 2000 m), which contained at least four classes of interest: tree, soil, street and water. We compared our proposal with a neural network of the multilayer type (ANN-MLP) and an Support Vector Machine (SVM). Four experiments were performed, compared to two methods, and again the proposal was superior. We concluded that our proposal can be used for multiclass and multiscale color image segmentation problems, and that it possibly allows to extend its use to any application, as it involves a training phase, in which our methodology adapts itself to any kind of problem.
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Segmentação de disco ótico e vasos sanguíneos em imagens retinais usando wavelets, morfologia matemática e filtragem multiescalas baseada em hessianasRodrigues, Luiz Carlos Ferreira 31 August 2017 (has links)
Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-16T22:06:13Z
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Luiz Carlos Ferreira Rodrigues.pdf: 5037427 bytes, checksum: ae40fbbbe31213969d11565dd7351435 (MD5)
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Favor verificar se é da FCI mesmo
Se for envia novamente pfv que publico
Obrigada
Paola on 2018-04-04T11:51:35Z (GMT) / Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-04-27T21:36:43Z
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Luiz Carlos Ferreira Rodrigues.pdf: 5037427 bytes, checksum: ae40fbbbe31213969d11565dd7351435 (MD5)
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Previous issue date: 2017-08-31 / The importance of an accurate and early diagnosis of retinal diseases has motivated the
development of vision techniques necessary for a complete automatic evaluation of the
retinal system conditions. In this thesis, we present a new algorithm that applies wavelet
transform and mathematical morphology for optical disc detection and explore the blood
vessels tubular characteristics in Gaussian scale space to segment veins and arteries. Optic
disc and the vascular structure are essential for the analysis of the retinal image. Instead
of using empirical attempts to choose the best parameters for vessel detection, genetic
algorithm (GA) and its sequences of generations and intersections are used. However,
the technique of exploring vessel tubular characteristics reaches its limit when vessels are
represented by curvilinear sequences and not continuous 1 pixel wide. To overcome this
limitation, a new methodology based on the Steger algorithm for segmenting curvilinear
structure was created for the vessels not reached by the detector in scale space. The
curvilinear detector will identify and attach the lines to the main vessels using the shortest
path algorithm developed by Dijkstra, completing the segmentation of wide and thin
vessels. The proposed method was developed and tested on two freely available open
image databases: DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) containing 40
annotated retinal images and HRF-DB (High Resolution Fundus Image Database ) that
contains 45 annotated images. The experimental results of the method are demonstrated
and exhibit an average accuracy of 0.9503 in the DRIVE image database and 0.9445 in
the HRF-DB. Such levels of accuracy are close to the state of the art, which are more
complex and require one, occasionally two, preprocessing modules, while this method does
not require pre or post processing. The developed method has an average processing time,
for each image, of 35 seconds and was implemented in a Intel Core i5-3320 processor, 2.60
GHz CPU with 8 GB of RAM. / A importância de um acurado e precoce diagnostico de doenças retinais tem motivado o desenvolvimento de técnicas de visão computacional necessárias para uma completa avaliação automática das condições do sistema retinal. Nesta tese, apresentamos um novo algoritmo que aplica transformadas wavelets e morfologia matemática na detecção do disco ótico e exploramos as características tubulares dos vasos sanguíneos em espaço de escalas Gaussianas para segmentar veias e artérias. O disco ótico e a estrutura vascular são essenciais para a análise da imagem retinal. Em vez de usar tentativas empíricas para escolher os melhores parâmetros para segmentação de vasos, foi utilizado algoritmo genético (GA) e suas sequências de gerações e cruzamentos. Entretanto, a técnica de explorar as características tubulares dos vasos chega ao seu limite quando os vasos são representados por
sequências curvilíneas e não continuas de 1 pixel de largura. Para superar essa limitação, foi criada uma nova metodologia baseada no algoritmo de Steger para segmentar uma estrutura curvilínea de duas dimensões que não são alcançadas pelo detector de vasos em espaço de escalas. O detector de estrutura curvilínea irá identificar e anexar as linhas aos vasos principais usando o algoritmo de caminho mais curto de Dijkstra, completando
a segmentação de vasos grossos é nos. O método proposto foi desenvolvido e testado sobre duas bases de imagens abertas e gratuitamente disponíveis: DRIVE (Digital Retinal Images for Vessel Extraction) que contém 40 imagens retinais anotadas e sobre HRF-DB (High Resolution Fundus Image Database) que contém 45 imagens anotadas. Os resultados experimentais do método são demonstrados e exibem uma acurácia média de 0.9503 no banco de imagens DRIVE e 0.9445 no HRF-DB. Tais níveis de acurácia estão próximos
ao estado da arte, que são mais complexos e requerem um, ocasionalmente dois, módulos de pré processamento, enquanto este método não requer pré ou pós processamento. O método desenvolvido possui um tempo médio de processamento, para cada imagem, de 35 segundos e for desenvolvido em um processador Intel Core i5-3320, CPU de 2.60 GHz com 8 GB de RAM.
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Multi-scale approaches to texture description = Abordagens multiescala para descrição de textura / Abordagens multiescala para descrição de texturaSiqueira, Fernando Roberti de, 1989- 24 August 2018 (has links)
Orientadores: Hélio Pedrini, William Robson Schwartz / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T04:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: Visão computacional e processamento de imagens desempenham um papel importante em diversas áreas, incluindo detecção de objetos e classificação de imagens, tarefas muito importantes para aplicações em imagens médicas, sensoriamento remoto, análise forense, detecção de pele, entre outras. Estas tarefas dependem fortemente de informação visual extraída de imagens que possa ser utilizada para descrevê-las eficientemente. Textura é uma das principais propriedades usadas para descrever informação tal como distribuição espacial, brilho e arranjos estruturais de superfícies. Para reconhecimento e classificação de imagens, um grande grupo de descritores de textura foi investigado neste trabalho, sendo que apenas parte deles é realmente multiescala. Matrizes de coocorrência em níveis de cinza (GLCM) são amplamente utilizadas na literatura e bem conhecidas como um descritor de textura efetivo. No entanto, este descritor apenas discrimina informação em uma única escala, isto é, a imagem original. Escalas podem oferecer informações importantes em análise de imagens, pois textura pode ser percebida por meio de diferentes padrões em diferentes escalas. Dessa forma, duas estratégias diferentes para estender a matriz de coocorrência para múltiplas escalas são apresentadas: (i) uma representação de escala-espaço Gaussiana, construída pela suavização da imagem por um filtro passa-baixa e (ii) uma pirâmide de imagens, que é definida pelo amostragem de imagens em espaço e escala. Este descritor de textura é comparado com outros descritores em diferentes bases de dados. O descritor de textura proposto e então aplicado em um contexto de detecção de pele, como forma de melhorar a acurácia do processo de detecção. Resultados experimentais demonstram que a extensão multiescala da matriz de coocorrência exibe melhora considerável nas bases de dados testadas, exibindo resultados superiores em relação a diversos outros descritores, incluindo a versão original da matriz de coocorrência em escala única / Abstract: Computer vision and image processing techniques play an important role in several fields, including object detection and image classification, which are very important tasks with applications in medical imagery, remote sensing, forensic analysis, skin detection, among others. These tasks strongly depend on visual information extracted from images that can be used to describe them efficiently. Texture is one of the main used characteristics that describes information such as spatial distribution, brightness and surface structural arrangements. For image recognition and classification, a large set of texture descriptors was investigated in this work, such that only a small fraction is actually multi-scale. Gray level co-occurrence matrices (GLCM) have been widely used in the literature and are known to be an effective texture descriptor. However, such descriptor only discriminates information on a unique scale, that is, the original image. Scales can offer important information in image analysis, since texture can be perceived as different patterns at distinct scales. For that matter, two different strategies for extending the GLCM to multiple scales are presented: (i) a Gaussian scale-space representation, constructed by smoothing the image with a low-pass filter and (ii) an image pyramid, which is defined by sampling the image both in space and scale. This texture descriptor is evaluated against others in different data sets. Then, the proposed texture descriptor is applied in skin detection context, as a mean of improving the accuracy of the detection process. Experimental results demonstrated that the GLCM multi-scale extension has remarkable improvements on tested data sets, outperforming many other feature descriptors, including the original GLCM / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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[en] GEMA, A NEW FRAMEWORK FOR PROTOTYPING, DEVELOPMENT AND INTEGRATION OF MULTIPHYSICS AND MULTISCALE SIMULATIONS IN MULTIDISCIPLINARY GROUPS / [pt] GEMA, UM NOVO FRAMEWORK PARA A PROTOTIPAÇÃO, DESENVOLVIMENTO E INTEGRAÇÃO DE SIMULAÇÕES MULTIFÍSICAS E MULTIESCALAS EM GRUPOS MULTIDISCIPLINARESCARLOS AUGUSTO TEIXEIRA MENDES 29 August 2016 (has links)
[pt] A exploração e produção de petróleo é uma tarefa complexa onde a
utilização de modelos físicos é fundamental para minimizar riscos exploratórios
e maximizar o retorno do capital investido durante a etapa de produção dos
campos descobertos. Com o passar do tempo, estes modelos vêm se tornando
cada vez mais complexos, apresentando uma grande tendência de integração
entre simuladores distintos e dando origem à necessidade de novas simulações
multifísicas, onde modelos físicos isolados são resolvidos conjuntamente de
maneira acoplada. Este trabalho apresenta o framework GeMA (Geo Modelling
Analysis framework), uma biblioteca para suporte ao desenvolvimento de novos
simuladores multifísicos, permitindo tanto o acoplamento de novos modelos
construídos tendo o framework como base, quanto a integração com simuladores
já existentes. Seu objetivo é promover a utilização de técnicas de engenharia de
software tais como extensibilidade, reusabilidade, modularidade e portabilidade
na construção de modelos físicos para engenharia, permitindo que engenheiros
estejam livres para se concentrarem na formulação física do problema, uma vez
que o framework se encarrega do gerenciamento de dados e das funções de
suporte necessárias, agilizando a produção de código. Construído para auxiliar
durante todo o fluxo de trabalho de uma simulação multifísica, a arquitetura
do framework suporta múltiplos paradigmas de simulação e acoplamento de
físicas, com especial ênfase no método de elementos finitos, sendo capaz de
representar o domínio espacial através de múltiplas discretizações (malhas) e
efetuar a troca de valores entre as mesmas. O framework implementa ainda
conceitos importantes de extensibilidade, através do uso combinado de plugins
e interfaces abstratas, bem como orquestração configurável e prototipação rápida
através do uso da linguagem Lua. Além da descrição do framework, este trabalho
apresenta ainda um conjunto de testes aplicados para testar sua corretude e
expressividade, com especial ênfase em um modelo 2D de modelagem de bacias
acoplando cálculo não linear de temperatura baseado em elementos finitos,
compactação mecânica, maturação e geração de hidrocarbonetos. / [en] Petroleum exploration and production is a complex task where the use
of physical models is imperative to minimize exploration risks and maximize
the return on the invested capital during the production phase of new oil
fields. Over time, these models have become more and more complex, giving
rise to a tendency of integration between several simulators and the need for
new multiphysics simulations, where single-physics models are solved together
in a coupled way. This work presents the GeMA (Geo Modelling Analysis)
framework, a library to support the development of new multiphysics simulators,
allowing both the coupling of new models built with the framework as a base
and the integration with pre-existing simulators. Its objective is to promote
the use of software engineering techniques, such as extensibility, reusability,
modularity and portability in the construction of engineering physical models,
allowing engineers to focus on the physical problem formulation since the
framework takes care of data management and other necessary support functions,
speeding up code development. Built to aid during the entire multiphysics
simulation workflow, the framework architecture supports multiple simulation
and coupling paradigms, with special emphasis given to finite element methods.
Being capable of representing the spatial domain by multiple discretizations
(meshes) and exchanging values between them, the framework also implements
some important concepts of extensibility, through the combined use of plugins
and abstract interfaces, configurable orchestration and fast prototyping through
the use of the Lua language. This work also presents a set of test cases used to
assess the framework correctness and expressiveness, with particular emphasis
given to a 2D basin model that couples FEM non-linear temperature calculations
based on finite elements, mechanical compaction and hydrocarbon maturation
and generation.
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Compressão de imagens utilizando recorrência de padrões multiescala com casamento lateral generalizado / Compression of images based on recurrent multiscale patterns with generalized side-match.Abecassis, úrsula Vasconcelos 19 January 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006-01-19 / O algoritmo MMP (Multi-dimensional Multiscale Parser) é um esquema de compressão com perdas que tem como base o casamento aproximado de padrões multiescalas, no qual blocos de sinais de dimensões diferentes podem ser aproximados pelo seu dicionário. Tal aproximação é possível devido a uma transformação de escala que adapta as dimensões dos blocos, em versões dilatadas e contraídas,
antes do casamento ser realizado. O MMP vem apresentando um bom desempenho em images com grande conteúdo de alta freqüência, mas em imagens suaves não apresentou resultados satisfatórios. Neste trabalho propõem-se uma melhoria da capacidade de compressão de imagens suaves, sem diminuir a qualidade de imagens mais complexas, tendo como base o algoritmo MMP, este algoritmo é chamado
de GSM-MMP (Generalized Side-Match Multidimensional Multiscale Parser). O GSM-MMP realiza uma predição para a estruturação do dicionário de codificação baseada em semelhança com os três vizinhos do bloco atual que será codificado.
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Modelagem multiescala do acoplamento eletro-químico em um meio poroso argiloso com dependência do PH / Multiscale modeling of eletro-chemical couplings in clays including PH dependenceLima, Sidarta Araújo de 25 May 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-05-25 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / In this work we develop a three-scale mathematical modeling to describe electro-chemical couplings in clays using the asymptotic homogenization procedure of periodic structures. We consider the porous medium composed of kaolinite
particles saturated by an electrolyte solution of water-solvent and four ionic solutes monovalents Na+, H+, Cl-, OH-At the nanoscale we develop the model of the electrical double layer wherein the electric potential and local charge distribution are ruled by the Poisson-
Boltzmann problem. In addition we incorporate the protonation/deprotonation chemical reaction between the fluid and the particle surface and consequently we
quantify the dependence of the surface charge density of the particles with the pH of the electrolyte solution.
At the microscale, or pore-scale, the movement of the aqueous solution is governed by the Stokes problem whereas ion transport by the Nernst-Planck equation. The pore-scale governing equations are supplemented by slip boundary
condition in the tangential velocity of the fluid and adsorption interface conditions arising from the averaging of the nanoscale model. We then homogenize the
microscopic model to the macroscale and derive effective equations with additional closure relations for the macroscopic coefficients.
The macroscopic model is discretized by the finite volume method and numerical simulations of electrokinetical remediation of a contaminated soil are performed. The numerical results illustrate the strong dependence of the
remediation efficiency on the pH of the aqueous solution. / Neste trabalho desenvolvemos a modelagem matemática e computacional em três escalas (nano-micro-macro) do acoplamento eletroquímico em um meio poroso argiloso adotando técnicas de homogeneização de estruturas periódicas.
Consideramos o meio poroso uma caulinita saturada por uma solução eletrolítica composta por um solvente aquoso e quatro solutos iônicos monovalentes Na+, H+, Cl-, OH-.
Na escala nanoscópica adotamos a modelagem da dupla camada elétrica onde o potencial elétrico e a densidade de carga são governados pelo problema de Poisson-Boltzmann. Incorporamos ao modelo nanoscópico as reações de
protonação/deprotonação entre o fluido e a superfície da partícula argilosa e quantificamos numericamente a dependência da carga superficial com o pH da solução eletrolítica.
Na escala microscópica, ou escala do poro, o movimento da solução aquosa é governado pelo problema de Stokes e o transporte dos íons pelas equações de Nernst-Planck. As equações microscópicas são suplementadas por condições de
contorno de deslizamento da componente tangencial do campo de velocidade e de adsorção dos íons que representam a média do modelo posto na escala nanoscópica.
A partir dos modelos nanoscópico/microscópico desenvolvemos a homogeneização do problema derivando o modelo na escala de Darcy (macroscópica) com os
respectivos problemas de fechamento para os coeficientes das equações efetivas postos na célula periódica. Finalmente discretizamos o modelo macroscópico utilizando o método de volumes finitos e realizamos simulações numéricas em
regimes permanente e transitório do processo de descontaminação de um solo argiloso por técnicas de eletrocinética. Os resultados ilustram a forte dependência
da eletroremediação com o pH da solução.
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Modelagem multiescala de escoamento multifásico em meios poroelásticos fraturados / Multiscale modeling of multi-phase flow in fractured poroelastic mediaBaptista, Riedson 23 August 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-08-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / In this work we propose a model of two scales to describe the two-phase drainage in fractured poroelasty environment. The derivation of the macroscopic model is obtained through a technique of homogenization of periodic structures applied to the micromechanical model that governs the micro-structure of the environment composed by matrix poroelastic surrounded by a related net of fractures filled out by two Newtonian incompressible immiscible fluids, such as water and oil. In this context, our main result consists of obtaining a hierarchy of macroscopic models with effective parameters. The constituent theory that governs the behavior of these parameters is built through resolution of the local problems of closing that appear of the process of scale change. Among the homogenized parameters we give a particular emphasis to the constituent law obtained for the stress of the effective tensions. Besides the poroelastic behavior with the deformation of the porous skeleton this exhibits the additional dependence with the intermolecular tensions emerging of the discontinuity of the saturation between the systems of blocks and fractures. Numerical simulations of the local cells problems obtained by the method of the finite elements are explored in the reconstruction of the constituent laws of the homogenized coefficients. / Neste trabalho propomos um modelo a duas escalas para descrever escoamentos multifásicos em meios poroelásticos fraturados. A derivação do modelo macroscópico é obtida via técnica de homogeneização de estruturas periódicas aplicada ao modelo micromecânico que governa a microestrutura do meio composta por uma matriz poroelástica circundada por uma rede conexa de fraturas preenchidas por dois fluidos Newtonianos imiscíveis incompressíveis, tais como água e óleo. Neste contexto o nosso principal resultado consiste na obtenção de uma hierarquia de modelos macroscópicos com parâmetros efetivos. A teoria constitutiva que rege o comportamento destes parâmetros é construída via resolução dos problemas locais de fechamento que surgem do processo de mudança de escala. Dentre os parâmetros homogeneizados damos ênfase particular à lei constitutiva obtida para o tensor das tensões efetivas. Além do comportamento poroelástico com a deformação do esqueleto poroso, esta exibe a dependência adicional com as tensões intermoleculares advindas da descontinuidade da saturação entre os sistemas de blocos e fraturas. Resultados computacionais dos problemas de célula locais, obtidos pelo método dos elementos finitos, são explorados na reconstrução das leis constitutivas dos coeficientes homogeneizados.
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