Orientador: Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:57:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rittner_Leticia_M.pdf: 1276832 bytes, checksum: 4bede3566d06ba7ded935fd9708d4828 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado

Orientador : Neucimar Jeronimo Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:40:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Simoes_NielsenCassiano_M.pdf: 769852 bytes, checksum: a84d1039a7e867eaa1b68bc9c0eb4099 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado

Orientador : Neucimar Jeronimo Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T23:49:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_DanieldaSilva_M.pdf: 3035730 bytes, checksum: ff14f87d400e141cfd94916d7798b14b (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Eduardo Tavares Costa, Marco Antonio Gutierrez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:07:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_DiegoFerreirados_M.pdf: 8983353 bytes, checksum: 7549cd702f748bff924596bf5b6906cf (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: A qualidade nos serviços de saúde aumentou significativamente com a evolução da tecnologia de computadores e redes. Através da integração de informações médicas é possível realizar diagnósticos com maior rapidez e eficácia. Um dos problemas que surgiram nas instituições médicas foi o de integração dos equipamentos antigos de diagnóstico médico por imagem aos sistemas de informação da instituição visto que as informações geradas por esses equipamentos ou não são armazenadas digitalmente ou são geradas e transmitidas em um formato proprietário. Para solucionar esse problema foi desenvolvido um software denominado IDicom que, operando em um computador com Sistema Operacional Livre (Linux Debian), atua como uma interface entre o equipamento de diagnóstico médico antigo e um servidor remoto de imagens. O IDicom realiza a aquisição, conversão das imagens para o formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), visualização e transmissão de imagens médicas para um servidor remoto padrão DICOM de um PACS (Picture Archiving and Communications System) / Abstract: The quality of health services has increased significantly with the evolution of computers and networks. Through the integration of medical information it is possible to accomplish medical diagnostics in a faster way and greater effectiveness. One of the problems that appeared in the medical institutions was the integration of old medical imaging equipment to the information system of these institutions since the information generated by those equipment is not stored digitally or is generated and transmitted in a proprietary format. To solve this problem, we have developed Software called IDicom that, running on a microcomputer with Linux Operating System (freeware), acts as an interface between the old medical imaging equipment and a remote imaging DICOM server. IDicom was designed to acquire, convert images to DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) format, visualize and transmit medical images to a remote standard DICOM server in a PACS (Picture Archiving and Communications System) / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Luciano Vieira Dutra, Maria Cristina C. Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:21:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pagamisse_Aylton_D.pdf: 3146413 bytes, checksum: 141c8b387a580bc689d0731c2d3f1113 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Em imagens de sensoriamento remoto e de outras aplicações, tais como análise de imagens médicas, inspeção industrial, etc, é necessária, em muitos casos, a discriminação de texturas. Intuitivamente, texturas estão relacionadas a variações tonais na imagem, sendo propriedade de uma região e não de um único ponto. Essas variações podem ser vistas como descontinuidades locais e, em imagens, estão, em geral, associadas a bordas. A transformada Wavelet fornece uma representação completa e estável de sinais utilizando bordas em multiescala. Nesse trabalho, desenvolve-se uma representação Wavelet invariante por translações, com quatro direções e, utilizando essa representação, desenvolve-se um método que agrega e combina as respostas da energia da transformada Wavelet nas várias escalas e direções para obter a discriminação de texturas. Esse método tem baixo custo computacional, pois obtém seus parâmetros a partir de amostras de texturas, e a implementação discreta da decomposição Wavelet é feita com um banco de filtros FIR. A qualidade do método desenvolvido é comprovada aplicando-o em mosaicos de texturas do tipo Brodatz e outros, obtendo-se excelentes índices de acerto quando comparado com inúmeros métodos de discriminação de texturas encontrados na literatura / Abstract: In remote sensing images and other applications, such as medical imaging analysis, industrial inspection, etc. it is necessary, in many cases, the discrimination of textures. Intuitively, textures are related to tonal variations in the image, being a property of a region and not of a single point. These variations can be seen as local discontinuities and, in images, they are generally related to edges. The wavelet transform provides a complete and stable representation of signals using edges in multi-scale. In this work, we develop an wavelet representation invariant by translations, with four directions, and, using this representation, we develop a method that aggre gates and combines the energy responses of the wavelet transform in several scales and directions to obtain the discrimination of the textures. This method has low computational cost, since it obtains its parameters from texture samples, and the discrete implementation of the wavelet decomposition is carried out with a FIR filter bank. The quality of the method developed is confirmed by applying it into mosaics of textures of the Brodatz type and others, obtaining excellent indexes of precision when compared to several other texture discrimination methods found in the literature / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientadores: Alvaro Penteado Crosta, Carlos Roberto de Souza Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-24T22:26:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Penteado_AntonioHenriqueDantasdaGama_M.pdf: 17413373 bytes, checksum: b84dd944c236055d3d13e920faa8a450 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: O Greenstone Belt do Rio Itapicuru (GBRI) tem sido alvo de vários estudos e pesquisas voltadas à exploração aurífera. Dentre os estudos realizados nessa região constou a utilização de sensoriamento remoto na caracterização de zonas de alteração hidrotermal, a partir de técnicas específicas e dos dados do sensor multiespectral de alta resolução Geoscan AMSS MK-II. Um dos problemas encontrados foi a presença de ruídos periódicos em várias de suas bandas, principalmente nas bandas do intervalo espectral correspondente ao infravermelho termal (TIR). Esta dissertação tem como um dos principais objetivos o desenvolvimento de técnicas para a remoção ou minimização destes ruídos com adoção das Transformadas de Fourier e sua aplicação às imagens Geoscan. Após a filtragem de ruídos das bandas termais as mesmas foram utilizadas, em conjunto com as demais bandas do sensor, na avaliação do uso potencial da informação espectral nelas contidas na caracterização das zonas de alteração hidrotermal. A área de estudo correspondeu à uma porção do GRBI localizada a sudoeste da cidade de Araci, Bahia. Como resultado deste estudo foram sugeridas novas alternativa de processamento dos dados e caracterizadas quatro faixas com anomalias espectrais características da presença de alteração hidrotermal, sendo duas destas correspondentes a potenciais sítios mineralizados. Uma dessas faixas representa uma continuidade da Faixa Weber, importante feição geológica onde se encontram algumas das mais importantes ocorrências auríferas conhecidas no GBRI, como por exemplo a mina de Fazenda Brasileiro / Abstract: The Rio Itapieuru Greenstone Belt (GBRI) has been subjeet to several studies and exploration surveys for gold. In one of these studies, high speetral resolution remote sensing data generated by the airbome sensor Geosean AMSS MK-II were used to eharaeterize hydrothermal alteration areas. One of the main eonstraints found in the study was the presenee of high amount of noise in some of the Geosean bands, partieulariy in those from the thermal infrared portion of the eleetromagnetie speetrum. This dissertation aims to develop teehniques for removing or minimizing the noise, through the use of Fourier Transforms, and to apply them to the Geosean data. After the noise removal from the thermal bands, they were used in eonjunetion with the remaining bands of this sensor for the evaluation of the potential use of their speetral information for eharaeterizing hydrothermal alteration zones. The study area eorresponds to a portion of the GBRI loeated at southwest of Araei town, Bahia. As a result, new altematives for proeessing these data were suggested and four areas eontaining speetral anomalies, eharaeteristie of hydrothermal alteration, were identified, eorresponding to potentially mineralized areas. One of these areas represents a eontinuation of the Weber Belt, an important geologie feature where some of the most signifieant gold oeeurrenees are loeated, sueh as the Fazenda Brasileiro gold mine / Mestrado / Metalogenese / Mestre em Geociências

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:22:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferrarezi_Rosivaldo_M.pdf: 4757537 bytes, checksum: fcf66d600b21a7aa00dc3ea97a1a26ec (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Ricardo de Oliveira Anido / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T02:11:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MullerJunior_Bruno_D.pdf: 3877592 bytes, checksum: 632ad4b7cf3c98261dca21f43630cbac (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Esta tese aborda o problema de rastrear objetos a partir das imagens de várias câmeras de vídeo estacionárias. Cada câmera cobre um pedaço da área onde os eventos ocorrem, e a união das imagens de todas as câmeras cobrem toda a área. A tese apresenta um sistema que divide o rastreamento em dois módulos. O primeiro módulo opera em intervalos regulares sobre quadros que correspondem a um mesmo instante de tempo, e tem a função de detectar os objetos presentes em toda a área a ser rastreada naquele instante de tempo. No segundo módulo, o rastreamento é aplicado a todos os quadros de todas as câmeras, porém sobre imagens menores, recortadas dos quadros originais. Estas imagens menores contém os objetos a serem rastreados. Esta abordagem apresenta a vantagem de diminuir a quantidade de dados a serem analisados, e de permitir que o sistema seja implantado em um ambiente distribuído de computadores. Por outro lado, apresenta novos desafios para proceder o rastreamento, uma vez que a abordagem convencional é aplicar os algoritmos de rastreamento sobre todos os quadros completos. Por esta razão, a tese apresenta novos mecanismos para o rastreamento. Na detecção de objetos são utilizadas duas abordagens. A primeira é baseada na cor do objeto a ser rastreado e é uma adaptação que permite utilizar o algoritmo de retroprojeção de histogramas para trabalhar com imagens de câmeras de vídeo. A segunda abordagem utiliza um quadro de referência baseado no gradiente, que apresenta a vantagem de não requerer atualização freqüente. Além dos mecanismo de detecção, também são apresentados mecanismos para remoção de sombras, separação de objetos em oclusão, fusão de objetos que estão visíveis em mais de uma câmera e rastreamento ao longo do tempo / Abstract: This thesis deals with the problem of tracking objects from multiple static cameras. Each camera covers a specific area where the events take place, and the union of the images of the cameras cover the whole tracking area. The thesis presents a system that divides the tracking in two modules. The first module detects all the objects present in the tracking area from time to time, and to do so, it uses one frame taken from each camera at the same instant in time. The second module applies the tracking procedures to all frames, but work with smaller images taken from each frame. These smaller images are centered on the tracked objects. This approach has two main advantages, it reduces the amount of data to be analysed, is well suited to be implemented in a distributed environment. 1t also presents some new challenges, since the conventional approach is to apply the tracking procedures to the full frames. For this reason, some new techniques to track objects are introduced. To detect the objects in small frames, two algorithms are described. The first is based on the color of the tracked object and enhances the histogram back projection algorithm to be used in video sequences. The second algorithm uses a gradient reference frame, where there is no need for frequent updates. In addition, algorithms to remove shadows, to deal with occ1usion, to fuse objects that are visible in more than one camera and to track along time are also presented. / Doutorado / Ciência da Computação / Doutor em Ciência da Computação

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

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-04-25T18:37:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE Nara Miranda Portela.pdf: 21542071 bytes, checksum: 86c237a4ab4279bb06fa75ca13e9de33 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-25T18:37:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE Nara Miranda Portela.pdf: 21542071 bytes, checksum: 86c237a4ab4279bb06fa75ca13e9de33 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / CAPES / Métodos de agrupamento identificam uma organização dos padrões existentes em um conjunto de dados, encontram similaridades ou diferenças entre os padrões existentes e assim, derivam conclusões úteis a respeito dos dados. Quando existe dependência entre dados e seus vizinhos, a vizinhança do dado analisado pode fornecer informação valiosa e pouco custosa. Na abordagem contextual do agrupamento, assume-se uma dependência entre os dados e seus vizinhos buscando um resultado mais eficiente. Modelos de Mistura Finita Variante no Espaço (SVFMM) é um método de agrupamento contextual que possibilita a modelagem da correlação espacial dos dados diretamente nos pesos das misturas através da combinação do Modelo de Mistura de Gaussianas (GMM) com Campos Aleatórios Markovianos (MRF). Os parâmetros do SVFMM são estimados via máxima probabilidade a posteriori (MAP) usando o algoritmo Expectation Maximization (EM). Os primeiros SVFMMs propostos precisavam de uma etapa reparatória adicional no algoritmo EM para garantir que as propriedades de probabilidade dos pesos da mistura fossem conservadas, ou seja, que eles fossem sempre positivos e sua soma, para todos os componentes, fosse sempre igual a 1 (um). Derivações do SVFMM buscaram eliminar essa etapa reparatória, no entanto, foi necessário adotar distribuições de probabilidade que aumentassem o número de parâmetros do modelo ou assumir configurações do MRF cujos parâmetros deveriam ser determinados empiricamente e não calculado em forma fechada a partir dos dados. Nós propomos, neste trabalho, o Modelo de Mistura de Gaussianas Fuzzy Contextual (CFGMM), que utiliza o Modelo de Mistura de Gaussianas Fuzzy (FGMM) como método de agrupamento e Campos Aleatórios Markovianos Gaussianos como técnica de modelagem da relação espacial entre dados vizinhos. A abordagem fuzzy do GMM possibilitou a simplificação matemática da estimação dos parâmetros do modelo em relação à estimativa MAP do SVFMM. No modelo proposto, os parâmetros não são estimados via MAP, e sim pela aplicação do gradiente para minimizar a função objetivo do FGMM. A restrição imposta aos pesos da mistura foi incorporada na derivação das equações dos parâmetros do modelo, eliminando, assim, a necessidade de uma etapa de correção adicional sem aumentar o número de parâmetros do modelo e garantindo que os parâmetros do MRF ainda fossem calculados de forma fechada a partir dos dados. Realizamos a validação do CFGMM como ferramenta de agrupamento contextual de pixels na segmentação de imagens baseada em regiões. Estudos de caso usando imagens sintéticas e bases dados de imagens, tais como BrainWeb e Berkeley, mostraram que a abordagem contextual é capaz de melhorar o desempenho do FGMM na segmentação de imagens. Em comparação com outros métodos de agrupamento, o CFGMM obteve o melhor desempenho na segmentação de imagens com alto nível de ruído. A desvantagem do CFGMM em relação aos métodos de agrupamento pontuais é o maior tempo de processamento devido à incorporação do contexto no cálculo dos parâmetros do modelo. Além disso, o CFGMM apresenta uma tendência à perda de definição dos detalhes das regiões da imagem ao longo das iterações. No entanto, esse problema pode ser sanado adotando-se um critério de parada precoce. / Clustering aims to group a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups according to some criterion. Clustering methods search for patterns in a dataset and discover similarities or differences among the objects in order to draw conclusions about them. When exists dependency between data and its neighbors, the neighborhood of the analyzed data can provide useful and inexpensive information. In the contextual clustering approach, it is assumed correlation between data and its neighbors. Spatially Variant Finite Mixture Models (SVFMM) is a contextual clustering technique that provides the possibility of modeling the pixel spatial information directly in the mixture weights by combining Gaussian Mixture Models (GMM) and Markov Random Fields (MRF). The parameters of the SVFMM are estimated using maximum a posteriori probability (MAP) with the Expectation Maximization algorithm. First SVFMMs needed a reparatory step in the EM algorithm to ensure that mixture weights probability properties were preserved, i.e., they should be always positive and their sum, among all groups, should be equal to one. SVFMM based methods were proposed to eliminate this reparatory step. To accomplish this task, however, they adopted probabilities distributions that improved the number of models parameters or they assumed MRF configurations whose parameters could not be calculated in a closed form from the data but in an empirical way. In this work, we propose the Contextual Fuzzy Gaussian Mixture Model (CFGMM) that use Fuzzy Gaussian Mixture Model (FGMM) as clustering technique and Gaussian Markov Random Field to model neighboring data relationship. The Fuzzy approach of the GMM facilitates the mathematic simplification of the model parameters estimation compared to MAP estimation of the SVFMM. In the proposed model, parameters are not estimated using MAP but using gradient to minimize the objective function of the FGMM. The mixture weights constraints were taken into account in the equations derivation of the model parameters. Thus, we eliminate one extra step without improve the number of parameters and ensuring that MRF parameters were still calculated in a closed form from the data. We perform the CFGMM validation as contextual pixel clustering tool for region based image segmentation. Case studies using synthetic images and real image databases, such as BrainWeb and Berkeley, show that contextual approach is capable of improving the image segmentation performance when compared with the FGMM. Compared with other clustering methods, the proposed model obtains the best performance for images having high level of noise. The disadvantage of CFGMM is that it requires more time to segment an image than techniques that do not take into account contextual information. Beside, CFGMM induce definition loss of the image region details along the algorithm iterations. However, this problem can be rectified by adopting an early stop criterion.