This work involves the study and the implementation of different techniques of image processing in software and hardware , aiming the implementation of a new methodology of digital images location of candidate regions . Both implementations will be compared with the objective of verifying the obtained performance during the execution of the algorithms in PC and FPGA XILINX Spartan3 model3s400ft256.®. This task will be performed by applying some morphological operators, like erosion, dilatation and gradient to obtain only the borders of the processed image. After the conclusion of this stage location of candidate regions technique is applied aiming to restrict correctly only the x and y coordinates that may contain the vehicle plate or the traffic sign. The methodology of location of candidate regions was evaluated in software on a base of 823 images with varied dimensions. This technique is based on the analysis of the signature of the vehicle plate or traffic sign that are obtained through the process of border extraction. After concluding the validation of the above mentioned techniques in software the mapping out of these ones is done in a reconfigurable architecture. The results obtained from the execution of the implemented descriptions in hardware were compared with the ones obtained in software to evaluate the performance between the PC and FPGA types platforms. It is important to point out that the methodology of location of the candidate regions in digital images was developed is protected by the rights of intellectual property under the number 0000270607032603 / Este trabalho envolve o estudo e implementação de diferentes técnicas de processamento de imagens em software e hardware, visando a implementação de uma nova metodologia de localização de regiões candidatas em imagens digitais. Ambas implementações serão comparadas com o objetivo de verificar o desempenho obtido durante a execução dos algoritmos em PC e FPGA XILINX Spartan3 modelo 3s400ft256 1®. Essa tarefa será executada aplicando-se alguns operadores morfológicos, como: erosão, dilatação e gradiente para obter apenas as bordas da imagem processada. Após essa etapa ser concluída aplica-se a técnica de localização de regiões candidatas visando restringir corretamente apenas as coordenadas x e y que possam conter a placa veicular ou a placa de trânsito. A metodologia de localização de regiões candidatas foi validada em software sobre uma base de 823 imagens com dimensões variadas. Essa técnica baseia-se na análise da assinatura da placa veicular ou de trânsito que são obtidas através do processo de extração de bordas. Depois de concluído a validação das técnicas citadas em software fez-se o mapeamento dessas para uma arquitetura reconfiguravel. Os resultados obtidos a partir da execução das descrições implementadas em hardware foram comparados com os obtidos em software afim de avaliar o desempenho entre a plataforma do tipo PC e o FPGA. É importante salientar que a metodologia desenvolvida de localização das regiões candidatas em imagens digitais encontra-se protegida pelos direitos de propriedade intelectual sob o número 0000270607032603

Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Resumo: Algumas das tarefas mais significativas em Visão Computacional e em Fotogrametria Digital à curta distância estão associadas à segmentação, ao reconhecimento de objetos na imagem e à posterior reconstrução. Esta dissertação apresenta uma metodologia para a identificação e para a medição automáticas de alvos projetados em imagens tomadas à curta-distância, usando o sistema ativo denominado luz estruturada. Para a classificação de tais padrões, dois métodos de correspondência são comparados: correspondência por padrão (template matching) e por assinatura. O método de correspondência por padrão consiste na classificação por correlação, que mede a similaridade entre as janelas de referência e de busca utilizando uma função de correlação adequada. Os problemas existentes neste método estão relacionados com os ruídos na imagem, variações de brilho, distorções geométricas, o grande número de padrões a serem comparados e a escolha do tamanho do padrão. O método de assinatura consiste na comparação da representação funcional unidimensional da fronteira do padrão. Este método de assinatura não varia em relação à translação, mas depende da rotação e da mudança de escala. Para a localização precisa, dois métodos foram comparados: correspondência por mínimos quadrados e detector de cantos. O método de correspondência por mínimos quadrados refina a correspondência obtida por correlação, estimando os parâmetros de transformação radiométricos e geométricos entre as janelas de referência e de pesquisa, de acordo com o critério de erro dos mínimos quadrados. Já o detector de cantos determina as coordenadas subpixel usando uma combinação dos operadores de Moravec e de Förstner. Experimentos realizados com dados simulados e reais foram conduzidos com o objetivo de verificar a eficácia da metodologia...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Some of the main tasks in computer vision and close range Photogrammetry are related to the processes of segmentation, object recognition in the image and later reconstruction. The aim of this work is to study an automatic recognition system to identify and to measure targets projected with a structured light system. For target recognition two methods are compared: template matching and the signature method. The template matching method consists in the detection of area similarity by correlation. The idea of correlation is to compare the gray level distribution of a small sub image with its homologous in the search image. In this paper, the function used is the modified cross covariance which presented the best results. The problems in this method are related to illumination differences between the two images, geometric distortions, noise, the great number of templates to be compared and determination of template size. The signature method is based in the analysis of the onedimensional representation of target border. The signature depends on the rotation and the scale changes of the target. Two methods were compared for precise localization: LSM (least square matching) and corner detection. The idea of least squares matching is to minimize the gray level differences between the image patch and the matching window; the geometric and radiometric parameters from the template to the matching window are determined in the adjustment process. The corner detection consists in the determination of the subpixel coordinates of corners using the Förstner and Moravec operators. Experiments were performed, in order to verify the performance of the methodology for detection and precise localization. The results showed that the classification works appropriately, identifying 98% of targets in plane surfaces and 93% in oblique surfaces. Besides, the results of precise localization were equivalent in both methods: LSM and corner detection. / Mestre

Orientador: Sérgio Campos / Banca: Lincoln Gehring Cardoso / Banca: Teresa Cistina Tarle Pissarra / Resumo: Os novos sensores orbitais e a aquisição contínua de imagens da superfície terrestre têm oferecido um volume e variedade cada vez maior de dados a comunidade de sensoriamento remoto. Como exemplo desse novo segmento da modelagem ambiental, o projeto SRTM assim como o ASTER, obtendo como produtos Modelos Digitais de Terreno (MDT) de até 80% da área terrestre do planeta. Este trabalho teve como objetivo avaliar a qualidade e precisão de dados altimétricos obtidos em Modelos Digitais de Elevação (MDEs). Para tanto, foi elaborado um mapa altimétrico base (Verdade terrestre), o qual foi comparado, por analise do Indice Kappa, com três modelos digitais de terreno (MDT) obtidos dos projetos TOPODATA, SRTM 30 metros e ASTER. De acordo com a avaliação expressa pela Matriz de Confusão gerada a partir da Altimetría do TOPODATA cruzada a Verdade Terrestre, 19 das 26 classes de informações altimétricas apresentadas não tiveram os seus maiores valores expressos nos respectivos eixos principais das classes confrontadas com a verdade terrestre da área, constatando um bom grau de acuracidade nos dados classificados do cruzamento do TOPODATA com a Verdade Terrestre. Observou-se que as classes que apresentaram os maiores valores um nível abaixo do eixo principal da matriz de confusão se localizam exatamente na região que corresponde à área com declividade muito acentuada, se tratando da feição geomorfológica da Cuesta. Desta forma considera-se que a resolução espacial das imagens provenientes ... / Abstract: The new orbital sensors and continuous acquisition of land surface images have offered a volume and increasing variety of data to remote sensing community. As an example of this new segment of the environmental modeling, SRTM project as well as ASTER, obtaining as products Digital Terrain Models (DTM) of up to 80% of the Earth's land area. To evaluate the quality and accuracy of altimetry data from Digital Elevation Models (DEMs). Thus, a altimetry basemap (terrestrial Truth) was prepared which was compared by analysis of Kappa Index, with three digital terrain models (DTM) obtained from TOPODATA projects, SRTM and ASTER 30 meters. According to the evaluation expressed by the confusion matrix generated from the altimetry of cross TOPODATA Truth Land, 19 of the 26 classes presented altimetric information did not have their greatest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth area, finding a good degree of accuracy in the data classified as TOPODATA the intersection with Road Truth. It was observed that the classes that showed the highest values one level below the main confusion matrix axis is located exactly in the region that corresponds to the area with very steep slopes, in the case of geomorphological feature of Cuesta. Thus it is considered that the spatial resolution from images of the radar sensors, in this case TOPODADA file is directly connected with the low accuracy in areas of great slope, because the larger the pixel size, the more difficult to capture sharp differences in steepness. In the digital elevation model of the radar sensor SRTM 30m, only 2 of the 26 classes of altimetric information submitted have not had their highest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth of the area. Thus, it can be seen a good degree of accuracy in the data sorted. For the analyzed data ASTER faced with the Earth ... / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-06-20Bitstream added on 2014-06-13T21:00:49Z : No. of bitstreams: 1 siqueira_af_me_bauru.pdf: 2385810 bytes, checksum: c7d225594dbddd7edac58fe3ed5cdc6c (MD5) / A pesquisa aqui apresentada visa o reconhecimento de padrões entre imagens de microscopias de diferentes tipos, adquiridas de membranas de borracha natural com aditivos metálicos. Estes estudos deram origem ao software WaveFPR (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), criado para auxiliar na aplicação das ferramentas matemáticas envolvidas, a saber: as transformadas de Fourier e de Gabor, e também as wavelets de Haar e Daubechies. Para cada imagem processada pelo software, é gerado um conjunto de coeficientes correspondentes àquela imagem. Estes coeficientes são interprestados como uma assinatura digital da membrana; cada transformada retorna uma assinatura única para cada imagem. Estas assinaturas podem ser comparadas entre si, e esta comparação retorna informações relativas às membranas de borracha natural. O software criado oferece ainda uma interface para a utilização de técnica de emparelhamento (template matching) entre uma imagem-modelo de uma partícula metálica e uma imagem-alvo de borracha natural com aditivo metálico, com o uso dos coeficientes gerados. Do processamento de várias imagens foi construído um banco de dados com os coeficientes retirados destas imagens analisadas. Com este banco de dados e o uso da técnica de emparelhamento, são especificados os materiais constituintes de uma amostra, com o processamento da imagem pelo programa e a comparação dos resultados obtidos com os dados armazenados previamente / The research presented here aims at recognizing patterns between imagens of different types of micrsocopy, acquired from natural rubber membranes with metallic additives. These studies gave rise to the software WaveFPR (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), created to assist in the application of the mathematical tools involved, namely: the Fourier and Gabor transforms, and also Haar and Daubechies wavelets. For each image processed by the softwary, a set of coefficients corresponding to that image is generated. These coefficients are interpreted as adigital signature of the membrane; each transform returns a unique signature to each image. These signatures can be compared to each other, and this comparison returns information about the natural rubber membranes. The software also offers an interface to use the template matching technique between a template image of a metallic particle and a target image of natural rubber with metallic additive, using the generated coefficients. A database was built with the coefficients taken from the analyzed images. This database contains information from several images. With this information and the templation matching technique, the constituent materials of a sample are specified, processing the image with the software and comparing the obtained results with the previously stores data

Esquemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD, do inglês \"computer aided diagnosis\") têm sido desenvolvidos com o objetivo de fornecer subsídios para a detecção precoce do câncer de mama. Nesses esquemas, técnicas de processamento de imagens são utilizadas para indicar a existência de estruturas suspeitas em imagens mamográficas. Entre essas estruturas estão os agrupamentos de microcalcificações (clusters), cuja existência é indicativo da necessidade de uma inspeção mais minuciosa no local. As imagens de mamas densas, características principalmente de mulheres jovens, constituem, no entanto, um desafio para esses esquemas devido ao baixo contraste entre as estruturas de interesse e os demais tecidos representados na imagem mamográfica. Nesta pesquisa, portanto, foram feitas investigações sobre as características das imagens radiográficas de mamas densas, a partir das quais foram desenvolvidas técnicas de realce de contraste que, somadas a outras técnicas de processamento digital, proporcionaram um desempenho mais apropriado de um esquema de processamento para detecção de c1usters. Foram ainda elaboradas técnicas que permitam o trabalho com uma resolução de contraste mais adequada, além de outras que consideram alguns dos parâmetros físicos envolvidos na obtenção das imagens e procedimentos para reduzir diagnósticos falsos-positivos. Os resultados registrados nos testes com diferentes conjuntos de imagens de uma base de dados montada para esse projeto indicam que a combinação das técnicas desenvolvidas permite incrementar o desempenho de um esquema de processamento para detectar agrupamentos de microcalcificações, possibilitando a identificação de estruturas em imagens de baixo contraste, não detectadas em processamento convencional antes do realce de contrate. Como efeito, essa investigação mostra a possibilidade de esquemas CAD em mamografia atingir agora desempenho satisfatório na detecção de microcalcificações em imagens de mamas densas. / Computer-aided diagnosis (CAD) schemes have been developed intended to provide information for early detection of breast cancer. Image processing techniques are used in these schemes in order to indicate suspicious structures in mammographic images. Among these structures there are clustered microcalcifications, which usually drive to a more detailed examination in the location where they are. Images corresponding to dense breasts, which are characteristic mainly of young women, are however a challenge to CAD schemes due to the low contrast between the structures of c1inical interest and the other tissues registered on the film. Therefore, investigations were performed in this work on the characteristics of dense breasts radiographic images, from which contrast enhancement techniques were developed. These procedures were joined to other digital processing techniques to provide a better performance for a processing scheme intended to clusters detection. In addition, techniques which allow to work with a more suitable contrast resolution and others which take into account some of the physical parameters involved in the image acquisition process were developed together with a procedure designed to reduce false positive diagnoses. The results obtained during tests with different images sets from a data base developed for this research indicate that combining all the techniques developed here allow to improve the performance of a processing scheme designed to detect microcalcifications clusters, and it also allows to distinguish some of these structures in low contrast images, which were not detected in conventional processing before the contrast enhancement. As consequence, this investigation shows the possibility now for CAD schemes in mammography reaches a better performance in microcalcifications detection in dense breasts images.

Este projeto de pesquisa trata da investigação das técnicas de segmentação de imagens digitais e de suas características, problemas e soluções principais, para aplicação específica em imagens mamográficas com o objetivo de auxiliar a detecção de microcalcificações. A identificação desse tipo de estrutura na avaliação da imagem em mamografia é um requisito importante para a formulação do diagnóstico, dadas suas peculiaridades em termos de associação a tumores. Como atualmente cada vez mais esquemas em CAD (Computer-Aided Diagnosis) estão sendo desenvolvidos a fim de, a partir do conveniente processamento da imagem mamográfica digitalizada, classificar as estruturas encontradas como auxílio ao diagnóstico do câncer de mama, é de fundamental importância que a segmentação dessas imagens tenha qualidade suficiente para permitir a eficácia na classificação das estruturas segmentadas. Particularmente, casos de mamas densas representam uma dificuldade adicional e muito importante para a avaliação diagnóstica, dadas as características peculiares da imagem em termos de contraste ruim, em razão da existência de quantidade significativamente maior de tecido fibroso, o qual dificulta a identificação de sinais suspeitos na imagem. Por isso, esse trabalho está voltado ao estudo extensivo das principais técnicas de segmentação existentes para imagens mamográficas, a fim de determinar aquelas que são mais eficientes no processo de extração de microcalcificações. / This work is about the investigation of digital images segmentation techniques (characteristics, problems and main solutions) for specific application in mammography, with the objective of aiding microcalcifications detection. The identification of the structure type on mammogram evaluation is an important requirement to prepare the diagnosis, because of its peculiarities to associate breast cancer terms. As nowadays more and more CAD (Computer-Aided Diagnosis) are being developed in order to, starting from the convenient digital image processing, classify the finding structures as an aid to the diagnosis of breast cancer, it is of fundamental importance that the images segmentation has enough quality to allow the effectiveness of the structures classification. Particularly, cases of dense breast represent an additional and very important difficulty for the diagnosis, because of the peculiar characteristics of the image in terms of bad contrast, due to the existence significantly larger of fibrous tissue, which hinder the identification of suspicious signs in breast image. Therefore, this work focus the extensive study of the main segmentation techniques developed to mammographic images in order to determine which are more efficient in the microcalcifications extraction process.

Nesta dissertação será apresentada uma alternativa para o aprendizado do sensoriamento remoto através de uma página web, a qual pode ser utilizada como ferramenta de apoio às disciplinas regulares ou como material de pesquisa. Através da integração das linguagens de programação C e PHP, algumas das principais técnicas de processamento digital de imagens (PDI) são disponibilizadas via web juntamente com a explicação dos algoritmos, fórmulas e métodos utilizados, bem como é disponibilizado o material teórico sobre o assunto. / This Dissertation will be presented an alternative to the learning of remote sensing through a web page, which can be used as a tool to support regular disciplines or as material for research. Through the programming integration of the languages C and PHP, some of the main techniques for the processing of digital images (PDI) are available through the web as well as the algorithms explanation, formulas, used methods and the theoretical material on the subject.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-20T13:30:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ArthurDiegoDiasRocha.pdf: 4681451 bytes, checksum: 976cd7abe56f828ff55cbd595fdc6c6f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-20T13:30:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ArthurDiegoDiasRocha.pdf: 4681451 bytes, checksum: 976cd7abe56f828ff55cbd595fdc6c6f (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / FACEPE / O c^ancer de mama e o mais comum entre as mulheres no mundo e no Brasil, depois do de pele n~ao melanoma. De acordo com o Instituto Nacional de C^ancer, em 2013 foram registradas 14.388 mortes devido a esta mol estia. O c^ancer de mama e uma preocupa c~ao n~ao somente nacional, mas mundial. O m etodo utilizado para a sua detec c~ao e a mamogra a, que e uma t ecnica de imagem que utiliza a emiss~ao Raios-X incidentes na mama e capta a parte da radia c~ao n~ao absorvida pelos tecidos mam arios. A mamogra a e um exame de dif cil an alise pelo motivo de, em muitos casos, a densidade tecidual do tumor ser bastante parecida com a densidade de alguns tecidos saud aveis da mama. Uma abordagem interessante e a utiliza c~ao de t ecnicas computadorizadas de aux lio ao diagn ostico, ou seja, ferramentas baseadas em processamento de imagens e intelig^encia computacional projetadas para o apoio ao pro ssional radiologista. Estudos pr evios demonstram que considerar a domin^ancia tecidual mam aria nas ferramentas computacionais de apoio ao diagn ostico melhora consideravelmente as taxas de acerto. Para este trabalho, e proposta a constru c~ao de um sistema de classi ca c~ao de tumores de mama baseado descritores de Zernike como um descritor de forma das les~oes de mama, associado as m aquinas de vetor de suporte como classi cador. S~ao comparadas diferentes t ecnicas de sele c~ao de atributos com o objetivo de reduzir o custo computacional do sistema, mas sempre levando em conta a necessidade de se manter altas taxas de acerto, j a que isto pode re etir em erros de diagn ostico de c^ancer de mama. Atrav es dos dados analisados, e notado que a t ecnica linear de an alise de componentes principais (aliada a transformada de wavelets morfol ogica como etapa de pr e-processamento) se mostrou uma otima t ecnica para realiza c~ao de redu c~ao de atributos com um menor impacto nas taxas de acerto do sistema de apoio ao diagn ostico do c^ancer de mama, onde s~ao obtidas taxas de m edias de redu c~ao de acerto em torno de 2% (uma queda m edia de aproximadamente 95% para 93%), onde a redu c~ao do tamanho do vetor de atributos e de cerca de 64% (dentre os diferentes tipos de tecido, s~ao selecionados de 70 a 89 atributos do total de 224). / Breast cancer is one of the most common type of cancer among women. According to Brazil's national institute of cancer, in 2013 it was registered 14,388 deaths due to this disease. Breast cancer is not only a national but worldwide concern. The most used method to its detection is mammography which is an image technique that uses X ray emission and measures the non-absorbed radiation by the breast internal tissues. Mammography is a hard to analyze image exam, mainly because in many cases tumor's density is much alike some of the healthy tissues' density. An interesting approach is the use of computeraided techniques for diagnosis, meaning the use of image processing and computational intelligence tools designed to support and aid radiologists in their tasks. Previous studies show that considering the di erent types of breast tissue dominance improves considerably the rate of correct classi cation by these computational tools. It is proposed for this work the development of a breast tumor classi cation system based on Zernike descriptors as shape descriptors of these breast lesions along with support vector machines as machine learning algorithms for classi cation. Some feature selection techniques are compared for reducing the whole system computational cost but always taking into consideration that the classi cation rates must be kept as high as possible. Of the techniques studied in this work, principal components analysis along with morphological wavelet transform for image preprocessing has shown itself as a great technique for feature reduction with lesser impact on classi cation rates. It was achieved a mean 2% loss in those rates (from about 95% to 93% as mean values) with a mean feature reduction of about 64% (in the range of 70 to 89 features from 224).

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-20T13:43:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ArthurDiegoDiasRocha.pdf: 4681451 bytes, checksum: 976cd7abe56f828ff55cbd595fdc6c6f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-20T13:43:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) ArthurDiegoDiasRocha.pdf: 4681451 bytes, checksum: 976cd7abe56f828ff55cbd595fdc6c6f (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / FACEPE / O c^ancer de mama e o mais comum entre as mulheres no mundo e no Brasil, depois do de pele n~ao melanoma. De acordo com o Instituto Nacional de C^ancer, em 2013 foram registradas 14.388 mortes devido a esta mol estia. O c^ancer de mama e uma preocupa c~ao n~ao somente nacional, mas mundial. O m etodo utilizado para a sua detec c~ao e a mamogra a, que e uma t ecnica de imagem que utiliza a emiss~ao Raios-X incidentes na mama e capta a parte da radia c~ao n~ao absorvida pelos tecidos mam arios. A mamogra a e um exame de dif cil an alise pelo motivo de, em muitos casos, a densidade tecidual do tumor ser bastante parecida com a densidade de alguns tecidos saud aveis da mama. Uma abordagem interessante e a utiliza c~ao de t ecnicas computadorizadas de aux lio ao diagn ostico, ou seja, ferramentas baseadas em processamento de imagens e intelig^encia computacional projetadas para o apoio ao pro ssional radiologista. Estudos pr evios demonstram que considerar a domin^ancia tecidual mam aria nas ferramentas computacionais de apoio ao diagn ostico melhora consideravelmente as taxas de acerto. Para este trabalho, e proposta a constru c~ao de um sistema de classi ca c~ao de tumores de mama baseado descritores de Zernike como um descritor de forma das les~oes de mama, associado as m aquinas de vetor de suporte como classi cador. S~ao comparadas diferentes t ecnicas de sele c~ao de atributos com o objetivo de reduzir o custo computacional do sistema, mas sempre levando em conta a necessidade de se manter altas taxas de acerto, j a que isto pode re etir em erros de diagn ostico de c^ancer de mama. Atrav es dos dados analisados, e notado que a t ecnica linear de an alise de componentes principais (aliada a transformada de wavelets morfol ogica como etapa de pr e-processamento) se mostrou uma otima t ecnica para realiza c~ao de redu c~ao de atributos com um menor impacto nas taxas de acerto do sistema de apoio ao diagn ostico do c^ancer de mama, onde s~ao obtidas taxas de m edias de redu c~ao de acerto em torno de 2% (uma queda m edia de aproximadamente 95% para 93%), onde a redu c~ao do tamanho do vetor de atributos e de cerca de 64% (dentre os diferentes tipos de tecido, s~ao selecionados de 70 a 89 atributos do total de 224). / Breast cancer is one of the most common type of cancer among women. According to Brazil's national institute of cancer, in 2013 it was registered 14,388 deaths due to this disease. Breast cancer is not only a national but worldwide concern. The most used method to its detection is mammography which is an image technique that uses X ray emission and measures the non-absorbed radiation by the breast internal tissues. Mammography is a hard to analyze image exam, mainly because in many cases tumor's density is much alike some of the healthy tissues' density. An interesting approach is the use of computeraided techniques for diagnosis, meaning the use of image processing and computational intelligence tools designed to support and aid radiologists in their tasks. Previous studies show that considering the di erent types of breast tissue dominance improves considerably the rate of correct classi cation by these computational tools. It is proposed for this work the development of a breast tumor classi cation system based on Zernike descriptors as shape descriptors of these breast lesions along with support vector machines as machine learning algorithms for classi cation. Some feature selection techniques are compared for reducing the whole system computational cost but always taking into consideration that the classi cation rates must be kept as high as possible. Of the techniques studied in this work, principal components analysis along with morphological wavelet transform for image preprocessing has shown itself as a great technique for feature reduction with lesser impact on classi cation rates. It was achieved a mean 2% loss in those rates (from about 95% to 93% as mean values) with a mean feature reduction of about 64% (in the range of 70 to 89 features from 224).

O trabalho propõe uma metodologia para estimação da idade óssea baseada em um sistema totalmente automático utilizando a análise de formas de estruturas ósseas. O sistema tem como finalidade auxiliar o diagnóstico do profissional da área médica servindo de apoio a sua decisão. A metodologia é dividida em dois blocos principais. No primeiro o dedo médio é segmentado a partir da radiografia de toda a mão. No segundo, são extraídas dimensões utilizando técnicas de processamento de imagem. Finalmente a estimação da idade é realizada por meio da correlação com padrões formais de seis centos de ossificação. Os resultados mostram que a análise de forma é mais precisa em pacientes do sexo feminino, mas pode ser utilizada como estimador para ambos os sexos. / The objective of this project is to propose a methodology for estimating the bone age based on a fully automatic system using shape analysis of bone structures. The system aims to assist the diagnosis, supporting the decision of the physicians involved in the process. The methodology is divided into two main blocks. In the first, the middle finger is segmented from the radiograph of the whole hand. In the second, measurements are extracted using image processing techniques. Finally, the results are classified using correlation between the shape pattern of six different bone structures. The results show that the shape analysis is a better method for female diagnosis but it can be used as a good estimator for both genders.