Made available in DSpace on 2017-03-14T14:10:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-25. Added 1 bitstream(s) on 2017-03-14T14:42:47Z : No. of bitstreams: 1 000876648.pdf: 2877093 bytes, checksum: b1779edfa8c5266a05b74a5217693df6 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho propõe um método para a segmentação dos planos de telhados de edifícios presentes em dados de varredura a LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of Radiance), tendo por base técnicas de processamento de imagem e o método RANSAC (RANdom SAmple Consensus). Para evitar a busca exaustiva de segmentos de planos de telhados em toda a nuvem de pontos LASER, diminuir significativamente o esforço computacional e evitar a junção de segmentos de edifícios diferentes, mas coplanares, primeiramente é realizado um pré-processamento da nuvem de pontos a fim de separar os pontos pertencentes a cada edifício. Esse pré-processamento consiste em detectar os pontos pertencentes às regiões de edifícios e, em seguida, delimitar a região de cada edifício a partir dos contornos obtidos pela detecção, vetorização e poligonização das bordas desses edifícios. Uma vez separados os pontos de cada edifício, o método RANSAC é utilizado para identificar conjuntos de pontos coplanares pertencentes às faces de telhados. O principal diferencial deste trabalho está no desenvolvimento de um método para a determinação automática dos limiares utilizados no método RANSAC na etapa de análise da consistência entre os dados e o modelo hipotético obtido. A segmentação via RANSAC pode gerar resultados fragmentados, o que exige também um pós-processamento para a junção dos segmentos planares espacialmente próximos e paralelos... / This research proposes a method for segmentation of buildings roof planes present in LASER scanning data, based on image processing techniques and the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) method. To avoid the exhaustive search of planar roof face segments throughout the LASER point cloud, to decrease significantly the computational effort and avoid the merge of different building segments accidentally coplanar, firstly, a point cloud preprocessing is performed in order to separate and acquire the points belonging to each building. This preprocessing detects the points belonging to roof regions and then, delimits the region of each building from the contours acquired by detection, vectorization and polygonization of the building edges. Once acquired the building points, the RANSAC method is used to detect sets of coplanar points belonging to roofs faces. The principal differential of this research is the development of a method for automatic determination of the thresholds used in RANSAC method during the stage of consistency analysis between the data and the hypothetical model obtained...

Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Roberto Marcondes Cesar Junior / Banca: Norian Marranghello / Resumo: O câncer de mama é uma das doenças que mais matam mulheres com idade acima de quarenta anos no Brasil atualmente. A fim de prevenir e tratar essa doença, o exame mais indicado é a análise de mamografias, imagens obtidas da mama fazendo uso de aplicações de raios-x, que podem indicar a presença ou não de tumores. Neste trabalho é apresentado um método para melhorar o contraste da imagem das mamas, classificando o formato de microcalcificações a fim de auxiliar médicos a decidir se este tumor é maligno. O método apresentado é baseado na transformada wavelet, que decompõe uma imagem em bandas de diferentes freqüências, permitindo a detecção destes objetos através da característica de freqüência deles. A utilização da família Symmlets gerou melhores resultados, tanto no realce da imagem de microcalcificações quanto na classificação das bordas desses objetos. / Abstract: Breast cancer is one of the diseases that kills most of women older than forty in Brazil nowadays. In order to prevent and treat it, the most appropriate exam is the analysis of mammograms, images obtained from the breast by applying x-rays on it, indicating whether or not tumors are present. In this work a method to enhance breast images is presented, classifying the format of microcalcifications in order to help doctors decide whether or not this tumor is malign. The proposed method is based on the wavelet transform, which decomposes an image into different frequency bands, allowing the detection of these elements by their frequency features. Utilization of the Symmlets family achieved the best results, on the microcalcification image enhancement and on the classification of the borders of these elements. / Mestre

Orientador: Zacarias Xavier de Barros / Banca: Bruna Soares Xavier de Barros / Banca: Paulo Roberto Arbex Silva / Banca: Adelson Francisco Maia Junior / Banca: Elvio Gilberto da Silva / Resumo: O processamento de imagens é uma área em crescimento. Diversos temas científicos são abordados e em alguns casos de caráter interdisciplinar. Entre eles pode-se citar: obtenção de imagens, compreensão de imagens, análise em multi-resolução e em multi-frequência, análise estatística, codificação e a transmissão de imagens. O conhecimento e a utilização dos recursos naturais, humanos e econômicos de uma região ou de um país, é de fundamental importância para o seu desenvolvimento. O planejamento do uso do solo tem se tornado cada vez mais importante diante desse contexto. Na agronomia mais precisamente no estudo de fotografias aéreas pode-se relacionar vários setores que poderão ser beneficiados por esse estudo, como por exemplo: levantamento e delimitação de bacias hidrográficas, geoprocessamento, fotogrametria, fotopedologia, fotointerpretação, mapeamento de solos, geoestatística e ocupação e uso do solo. Esse trabalho envolveu a linguagem de programação orientada a objetos JAVA e banco de dados relacional MYSQL ambos com licença gratuita e codigo livre, tornando possível o desenvolvimento de um sistema consistente, ganhando velocidade e confiabilidade na escrita dos códigos. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um programa de computador para: processamento de imagens de fotografias aéreas, obtendose por meio de imagens bidimensionias imagens estéreoscopicas tridimensionais / Abstract: The image processing is a growing area. Several scientific issues are addressed and in some cases interdisciplinary. These include: imaging, image understanding, analysis of multi-resolution and multi-frequency, statistical analysis, coding and transmission of images among others. The knowledge and use of natural resources, human and economic of a region or a country, it is of fundamental importance for its development. The planning of land use has become increasingly important in light of that context. In agronomy more precisely in the study of aerial photographs can relate various sectors that can benefit in this study, such as: survey and delineation of watersheds, GIS, photogrammetry, photo pedology, photo interpretation, soil mapping, geostatistics and occupation and use of ground. This work involved oriented programming language JAVA objects and relational database MySQL with both open source license, or free, making it possible to develop a consistent system, gaining speed and reliability in writing codes. This study aims to develop a computer program for: aerial photographs of image processing to get through two-dimensional images three-dimensional images / Doutor

Com a crescente veiculação de sinais de informação visual nos meios de comunicação, métodos de inpainting de imagens passaram a ser cada vez mais importantes. Esses métodos, usualmente propostos para minimizar os efeitos de perda de blocos de dados, analisam prioritariamente a correlação espacial entre porções de uma imagem, sem explorar intensivamente a informação no domínio da frequência. Em outra vertente, técnicas que buscam avaliar perdas de blocos em imagens não descrevem localmente uma figura de mérito consistente para aferição da correlação espacial entre os pixels de cada bloco corrompido. No contexto de se explorar o sinal de informação visual em múltiplas resoluções, este trabalho apresenta uma técnica de inpainting de imagens digitais, extensível a aplicações que manipulem sinais de vídeo, a partir da análise da propriedade de regularidade das wavelets na decomposição multi-resolução de imagens, descrita localmente no sentido do espaço vetorial de Besov, um espaço com suavidade generalizada que comporta razoavelmente modificações nos coeficientes wavelet dos quadros visando à correção de informação. O trabalho descreve uma técnica de estimação de curvas de decaimento dos coeficientes wavelet dos pixels, baseada na observação da propriedade de regularidade, objetivando a correção de blocos de pixels contaminados por ruído. A partir da observação de tais características, o trabalho propõe um algoritmo de inpainting, no domínio da transformada wavelet, aplicado a imagens, perfazendo tanto a detecção, baseada em um critério de limiarização de correlação cruzada dos coeficientes wavelet, como a correção dos blocos de pixels danificados, fundamentada na reconstrução de informação a partir de uma função de decaimento projetada para tais coeficientes. Resultados de simulações obtidos para a aplicação do método em imagens corrompidas por diferentes padrões de ruído mostram seu bom desempenho comparativamente a outros recentes métodos. Ao final, são apresentados tópicos que serão explorados no prosseguimento da investigação. / With the growing visual information signals transmission, methods of image inpainting acquired noticeable importance in signal processing area. These methods, usually proposed to minimize the effects of loss of data blocks, analyze primarily the spatial correlation between portions of an image, without intensively exploring the information in the frequency domain. In another aspect, techniques that seek to evaluate losses of blocks in images do not describe locally a figure of merit for consistent measurement of spatial correlation between pixels of each corrupted block. In the context of exploring the visual information signal in multiple resolutions, this work presents a technique of digital image inpainting, extensible to video applications, from the analysis of property of regularity of wavelets in multiresolution analysis of images, described locally in the sense of Besov vectorial spaces, whose generalized smoothness allows widespread changes in wavelet coefficients of image data, aiming to conceal visual information. The study describes a technique for estimation of decay curves of the wavelet coefficients from pixels, based on observation of the property of regularity, aiming to correct blocks of pixels contaminated by noise. From the observation of such characteristics, the study proposes an algorithm for inpainting, in the wavelet transform domain, applied to images, performing as the detection task, based in a criterion of threshold of cross-correlation between wavelet coefficients, as the correction of damaged pixel blocks, stated in the reconstruction of information from a designed decay function for those coefficients. Simulation results obtained for the implementation of the method in images corrupted by different patterns of noise show its good performance compared to other recent methods. At the end of this work, topics to be explored in further research are presented.

Os Esquemas CAD (\"Computer - Aided Diagnosis\") têm mostrado bons resultados no auxílio ao diagnóstico precoce do câncer de mama. A classificação, nesses esquemas, é algo complexo e abrange investigações não só de técnicas computacionais, mas também das caracterizações citológicas dos achados de interesse clínico. Por isso, o presente trabalho objetivou o desenvolvimento de um esquema classificador visando a indicação de cada caso como \"suspeito\" e \"não-suspeito\", com base em investigações de imagens mamográficas digitalizadas. Nessa investigação em particular, o foco de análise foram agrupamentos de microcalcificações detectadas por técnicas de processamento de imagens. A técnica de classificação utilizada no esquema baseou-se em redes neurais artificiais (RNA) supervisionadas, empregando algoritmo de aprendizagem \"backpropagation\". O esquema classificador usando RNA, mostrou a eficiência dos descritores de forma na caracterização dos agrupamentos de microcalcificações e também a influência de atributos extraídos dos laudos das imagens como a idade e a \"densificação\". Os melhores resultados obtidos - apresentados aqui em forma de porcentagens e também de curvas ROC - mostraram 92% de acerto total com Az = 0,96 aproximadamente, índices compatíveis aos dos melhores classificadores descritos pela literatura. / Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have shown good results in aiding the early diagnosis of breast câncer. In such schemes, the classification is usually complex and it in uses not only computer techniques, but also cythologycal characterization of the clinical findings. Thus, this work has aimed to develop a classifier scheme regarding to indicate each case as \"suspected\" or \"non-suspected\", based upon digitized mammographic images investigation. This analysis focus was clustered microcalcifications detected by image processing techniques. The classification technique used in the scheme was based on supervised artificial neural networks (ANN), with backpropagation as learning algorithm. The classifier using ANN has shown the geometric descriptors efficiency for characterizing microcalcifications clusters as well as the influence of features extracted from images reports, as \"age\" and \"density\". The best data - presented here by percentage values and also by ROC curves - have shown 92% of conect results, with Az = 0,96, which are comparable to the values from the best classifiers describeb by literature.

Desde a década de 70, os Sistemas de Inspeção Visual vêm conquistando espaço em aplicações industriais, robôs, etc. Na década de 80, avanços científicos e tecnológicos colaboraram definitivamente para o crescimento do desenvolvimento e aplicações dos Sistemas de Inspeção Visual. Atualmente, é possível encontrar muitos desses sistemas no mercado comercial, com um custo não muito elevado. Normalmente, esses sistemas são desenvolvidos para analisar diversos tipos de imagens, incluindo diversas ferramentas relacionadas. O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um aplicativo de Inspeção Visual para analisar imagens extraídas de pesquisas realizadas em três diferentes laboratórios. Um dos objetivos desse projeto foi manter, de forma periódica e continuada, interações com os usuários, sendo que estes sugeriram idéias para o desenvolvimento ao esclarecerem suas necessidades particulares. Isso permitiu o desenvolvimento de soluções efetivas, incluindo interfaces gráficas e algoritmos específicos, aperfeiçoados pelo uso pelos pesquisadores / Since the 70\'s Visual Inspection Systems have been finding their way to several industrial applications in research laboratories, automobiles, robots, etc. In the 80\'s scientific and technological advances have definitely paved the way toward the growth in development and applications of Visual Inspection Systems. Nowadays, many of such systems are available off-the-shelf, and at a not too high cost. Normally, these systems are developed to analyze a number of types of images, including several related tools. This work reports the development of a Visual Inspection software to be used in the analysis of images produced by three distinct laboratories. One of the objectives of this project was to keep periodical interactions with the users, who suggested their ideas during the development of the system, clarifying their specific needs. The system kept its characteristics as a tool for dedicated Visual Inspection, once the graphic interfaces and some algorithms have been improved from the use by the involved researchers

As abelhas são importantes polinizadores, mas a diversidade de espécies está ameaçada, razão pela qual é ainda mais urgente aumentar o conhecimento sobre elas. Visando auxiliar o estudo do comportamento das abelhas neste trabalho foi desenvolvido um sistema de vídeo e rede de alta velocidade para monitoração em tempo real de abelhas sem ferrão. Ele permite a monitoração da área de recrutamento de uma colônia automatizando o registro do número de abelhas presente e fornecendo um índice de agitação das abelhas através da captura, do processamento e análise de imagens digitais. Foram utilizada técnicas de subtração e limiarização para obter uma imagem binária que permitisse fazer a contagem, através da detecção de regiões fechadas na imagem. A agitação das abelhas é calculada através da análise de imagens seqüenciais que permitem identificar o deslocamento de cada abelha. O sistema foi testado em uma colônia de Melipona quadrifasciata anthidioides (mandaçaia) e mostrou bom potencial para uso em estudos de comportamento em abelhas. O sistema pode ser acessado pela internet convencional, mas também se destina a ser usado pela rede de alta velocidade KyaTera (FAPESP) como parte de um weblab em polinizadores. / Bees are important pollinators, but the diversity of species is threatened, which makes it even more urgent to increase the knowledge about them. Aiming to help study the behavior of bees, this project was conducted using a video system and high-speed network for real-time monitoring of stingless bees. It allows monitoring the recruitment area of a colony by automating the count of bees present and providing an agitation index of the bees through the capture, processing and analysis of digital images. Subtraction and thresholding techniques were used to obtain a binary image that allows the count of bees by detecting closed regions in the image. The agitation of the bees is performed through the analysis of sequential images that allow identifying each bee displacement. The system was tested in a colony of Melipona quadrifasciata anthidioides (mandaçaia) and presents good potential for use in studies of bees´ behavior. The system can be accessed through the Internet, but it is intended to be used by the high-speed network KyaTera (FAPESP) as part of a pollinators weblab.

Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2016

Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, Sao Bernardo do Campo, 2016

Os Esquemas CAD (\"Computer - Aided Diagnosis\") têm mostrado bons resultados no auxílio ao diagnóstico precoce do câncer de mama. A classificação, nesses esquemas, é algo complexo e abrange investigações não só de técnicas computacionais, mas também das caracterizações citológicas dos achados de interesse clínico. Por isso, o presente trabalho objetivou o desenvolvimento de um esquema classificador visando a indicação de cada caso como \"suspeito\" e \"não-suspeito\", com base em investigações de imagens mamográficas digitalizadas. Nessa investigação em particular, o foco de análise foram agrupamentos de microcalcificações detectadas por técnicas de processamento de imagens. A técnica de classificação utilizada no esquema baseou-se em redes neurais artificiais (RNA) supervisionadas, empregando algoritmo de aprendizagem \"backpropagation\". O esquema classificador usando RNA, mostrou a eficiência dos descritores de forma na caracterização dos agrupamentos de microcalcificações e também a influência de atributos extraídos dos laudos das imagens como a idade e a \"densificação\". Os melhores resultados obtidos - apresentados aqui em forma de porcentagens e também de curvas ROC - mostraram 92% de acerto total com Az = 0,96 aproximadamente, índices compatíveis aos dos melhores classificadores descritos pela literatura. / Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have shown good results in aiding the early diagnosis of breast câncer. In such schemes, the classification is usually complex and it in uses not only computer techniques, but also cythologycal characterization of the clinical findings. Thus, this work has aimed to develop a classifier scheme regarding to indicate each case as \"suspected\" or \"non-suspected\", based upon digitized mammographic images investigation. This analysis focus was clustered microcalcifications detected by image processing techniques. The classification technique used in the scheme was based on supervised artificial neural networks (ANN), with backpropagation as learning algorithm. The classifier using ANN has shown the geometric descriptors efficiency for characterizing microcalcifications clusters as well as the influence of features extracted from images reports, as \"age\" and \"density\". The best data - presented here by percentage values and also by ROC curves - have shown 92% of conect results, with Az = 0,96, which are comparable to the values from the best classifiers describeb by literature.