Orientador: Luiz César de Morais / Banca: Agenor Montebelo Filho / Banca: Edmundo Medici Filho / Resumo: O objetivo deste estudo foi avaliar se imagens digitalizadas obtidas de radiografias periapicais tomadas com tempo de exposição reduzido podem ser melhoradas com o auxílio de um programa de computador (PhotoStyler) para tratamento digital. Foram empregadas radiografias de áreas de molares e premolares de mandíbulas secas, tomadas em série e padronizadas. Um total de 57 imagens equivalentes às radiografias com tempo de exposição reduzido (60 e 80% do tempo considerado normal), digitalizadas e tratadas, foram submetidas a avaliação de sete examinadores que as compararam com as imagens não tratadas. Verificou-se que cerca de 80% das imagens equivalentes às radiografias tomadas com redução de 60% da dose habitual foram consideradas de qualidade para elaboração de diagnóstico. Quanto às imagens radiográficas tomadas com 80% de redução do tempo de exposição, cerca de 50% foram consideradas adequadas para o mesmo propósito / Abstract: The aim of this study was to evaluate whether digitized images obtained from periapical radiographs taken with low dose of radiation could be improved with the aid of a computer software (PhotoStyler) for digital treatrnent. Serial and standardized radiographs of molar and premolar areas were studied. A total of 57 images equivalent to the radiographs taken with reduced exposure time ( 60 and 80% of the time considered normal), digitized and treated, were submitted to the evaluation of seven exanúners which compared them with those images without treatment. lt was verified that about 80% of the images equivalem to lhe radiographs taken with 60% reduction of ordinary exposure time were considered to having quality for supporting diagnosis. As for the images taken with 80% reduction of ordinary exposure time, about 50% of them were considered suitable for the sarne purpose / Mestre

Orientador: Nilton Nobuhiro Imai / Resumo: O rendimento das culturas pode variar no espaço em decorrência da heterogeneidade das formas do relevo, dos tipos de solo e do manejo ao qual estes solos têm sido submetidos. Como uma de suas estratégias principais, a agricultura de precisão fundamenta-se na coleta sistemática e o processamento de dados georreferenciados para produzir informações que permitam manter os processos produtivos sob controle, orientando-os ao aprimoramento contínuo. Na agricultura de precisão tem sido adotados dois métodos para obter superfícies que apresentam a distribuição espacial do rendimento. O primeiro utiliza amostragem aleatória do rendimento. O segundo faz uso de uma amostragem sistemática com colhedeira equipada com receptor GPS e um dispositivo de estimativa de peso dos grãos colhidos. Este oferece medidas de rendimentos mais precisas, porém a um custo mais elevado. Sabendo-se que imagens multiespectrais de sensoriamento remoto podem apresentar correlação com a vegetação, as mesmas podem ser utilizadas como dados adicionais no processo de reconstrução de superfícies. Nesta pesquisa, realizou-se o estudo comparativo dos métodos de krigagem ordinária isotrópica e anisotrópica, indicadora isotrópica e a cokrigagem, utilizando dois conjuntos de dados de rendimento de soja, além de imagens multiespectrais obtidas com uma câmara digital. Os resultados obtidos no primeiro experimento, mostraram que o processo de krigagem anisotrópica foi o mais adequado na modelagem do rendimento da soja. Para o segundo experimento, os resultados confirmaram que o processo de krigagem ordinária anisotrópica foi o mais adequado. Porém, os índices de concordância kappa para o segundo experimento não mostraram resultados muito satisfatórios na comparação entre o mapa de referência e os mapas obtidos pelos processos de krigagem...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The crop yield can vary in the space due to the heterogeneity of the relief, of the soil types and to the handling to which these soils have been submitted. As one of their main strategies, the precision farming is based on a systematic acquisition and the georreferenced data processing that produce information to allow to maintaing the productive processes under control, guiding them to the continuous improvement. In the project of precision farming it has been adopted two methods to obtain crop yield distribution surfaces. The first adopt random sampling of the income. The second is based on a systematic sampling with harvester equipped with receiver GPS and a device that estimates the weight of the picked grains. This method offers more accurate measures of crop yields, however at a higher cost. Considering that multiespectral images of remote sensing can be correlated correlation with the vegetation, the same ones can be applied as additional data in the process of surfaces reconstruction. In this research, it has been acomplished a comparative study of the methods of isotropic and anisotropic ordinary kriging, isotropic indicator kriging and the cokriging, using two soybean crop yield data sets, besides multiespectral images obtained with a digital camera. The results of the first experiment, for a crop area reasonably big, showed that the process of anisotropic kriging was the most appropriate in the modelling of the crop yield of the soy. For the second experiment, the results confirmed that the process of anisotropic ordinary kriging was the most appropriate. However, the kappa indexes was not very satisfactory. In that last experiment, it was still tried to accomplish the cokriging process using off nadir multiespectral images acquired by the DuncaTech MS-3100 digital camera. However, it was not possible the accomplishment of the cokriging process...(Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Erivaldo Antonio da Silva / Banca: José Roberto Nogueira / Banca: Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbrega / Resumo: O presente trabalho busca desenvolver um método de detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução baseado na teoria de Morfologia Matemática (MM). O uso da MM tem como principal justificativa a utilização de operadores morfológicos como método alternativo para detecção de rodovias visando contribuir para a área de Cartografia, visto que esta é uma excelente ferramenta não-linear que resolve de forma eficiente problemas de extração de informação através da análise das estruturas geométricas dos alvos contidos nas imagens digitais. A área de estudo corresponde a uma imagem pancromática contendo um trecho da Rodovia Raposo Tavares, localizado na região de Presidente Prudente (SP), sendo adquirida pelo satélite de alta resolução Quickbird com resolução espacial de 0,60 m. Para a detecção das pistas de rodovia, desenvolveu-se uma rotina baseada em operadores morfológicos e elementos estruturantes contidos na SDC Morphology Toolbox, a qual roda em ambiente MATLAB. Devido à baixa eficiência do MATLAB em processar imagens com grande dimensão foi necessário recortar a área teste em 11 sub-imagens. Desse modo, a rotina morfológica teve que ser capaz de detectar feições do tipo rodovia nas 11 sub-imagens, alterando-se apenas os valores dos limiares, os quais diferem para cada imagem. Para a elaboração da rotina, inicialmente, com base no tipo de alvo presente na imagem (i.e., rodovias), foram selecionados os operadores e elementos estruturantes morfológicos mais adequados para serem utilizados no processo de detecção. / Abstract: The present work intends to develop a road detection method in high resolution digital imagery based on the Mathematical Morphology theory (MM). The choice of MM has as a main reason the use of morphologic operators as an alternative method for road detection seeking to contribute for the Cartography area, because this is an excellent nonlinear tool that efficiently solves problems of information extraction through the analysis of geometric structures in the target contained in the digital images. The study area corresponds to a panchromatic image containing a passage of the Raposo Tavares Road, located in Presidente Prudente (SP), being acquired by the high resolution satellite Quickbird with 0,60 m spatial resolution. For the road tracks detection it was developed a routine based in morphologic operators and structuring elements contained in SDC Morphology Toolbox, which turns in software Matlab. Due to the deficiency of Matlab in processing images with great dimension it was necessary to cut out the area tests in 11 sub-images. This way, the morphologic routine had to be able to detect features of the type road in the 11 sub-images, just losing temper the thresholds values, which differ for each image. For the routine elaboration, initially, basing in the type of present target in the image (i.e., roads), the most appropriated morphologic operators and structuring elements were selected to use in the detection process. / Mestre

Orientador: Erivaldo Antônio da Silva / Coorientador: Maurício Araújo Dias / Banca: Almir Olivette Artero / Banca: Rodrigo Affonso de A. Nóbrega / Resumo: Atualmente, pesquisas sobre extração de feições cartográficas de interesse são motivadas, sobretudo, pela crescente importância dos Sistemas de Informações Geográficas e a necessidade de aquisição e atualização de dados espaciais. No campo de planejamento urbano os dados espaciais são utilizados para planejamentos e tomadas de decisão. Para tanto, é imprescindível que estes dados sejam atuais e acurados. Deste modo, uma possibilidade é efetuar a detecção e/ou extração das feições de interesse a partir de imagens de sensoriamento remoto, motivo pelo qual tais estudos são de fundamental importância. Todavia, o que dificulta este procedimento é o conteúdo das imagens envolvidas, o que torna a extração de feições de interesse um tópico desafiador. Além disso, normalmente os sistemas computacionais utilizados para realizar estudos de extração de feições cartográficas são sistemas de domínio particular, tendo suas funcionalidades fechadas, impossibilitando o estudo, alterações e melhorias nesses algoritmos. Neste sentido, este trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema computacional, denominado CARTOMORPH, para o processamento de imagens de sensoriamento remoto. Este sistema, implementado de forma livre e de domínio público, tem como finalidade possibilitar a utilização das funções implementadas, focadas no estudo de extração de feições por morfologia matemática... / Abstract: Nowadays, the increasing importance of the Geographic Information Systems and the necessity of acquisition and update of spatial data motivate researches about cartographic features extraction. In the urban planning field, the spatial data are used to planning and decision-making. Therefore, it is essential that these data are updated and accurate. Thus, to detect cartographic features using remote sensing images is a significant possibility, reason that these studies are of fundamental importance. Nevertheless, the content of the images involved complicates this procedure and makes it a challenging topic. Moreover, the software used for research about cartographic features extraction methodologies are, usually, of private domain and consequently have the functionalities blocked, disallowing changings and improvement of the algorithms. This sense, this work consists of a software development, named as CARTOMORPH, to remote sensing image processing. The software purpose is to allow the use of the functions implemented, as well as allow changings, adaptions and improving of the functions, since it is of public domain. So techniques of digital image processing, focused on the mathematical morphology theory, was implemented to enable the development of cartographic features extraction routines. The CARTOMORPH development is of fundamental importance, since it is focused on cartographic studies to detect interest features from remote sensing images... / Mestre

Orientador: João Paulo Papa / Coorientador: Kelton Augusto Pontara da Costa / Banca: Roberta Spolon / Banca: Tiago Agostinho de Almeida / Resumo: O aprendizado de características tem sido um dos grandes desafios das técnicas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs), principalmente quando se trata de um grande número de amostras e características que as definem. Uma técnica ainda pouco explorada nesse campo diz respeito as baseadas em RNAs derivada das Máquinas de Boltzmann Restritas, do inglês Restricted Boltzmann Machines (RBM), principalmente na área de segurança de redes de computadores. A proposta deste trabalho visa explorar essas técnicas no campo de aprendizado não-supervisionado de características para detecção de conteúdo malicioso, especificamente na área de segurança de redes de computadores. Experimentos foram conduzidos usando técnicas baseadas em RBMs para o aprendizado não-supervisionado de características visando a detecção de conteúdo malicioso utilizando meta-heurísticas baseadas em algoritmos de otimização, voltado à detecção de spam em mensagens eletrônicas. Nos resultados alcançados por meio dos experimentos, observou-se, que com uma quantidade menor de características, podem ser obtidos resultados similares de acurácia quando comparados com as bases originais, com um menor tempo relacionado ao processo de treinamento, evidenciando que técnicas de aprendizado baseadas em RBMs são adequadas para o aprendizado de características no contexto deste trabalho / Abstract: The features learning has been one of the main challenges of techniques based on Artificial Neural Networks (ANN), especially when it comes to a large number of samples and features that define them. Restricted Boltzmann Machines (RBM) is a technique based on ANN, even little explored especially in security in computer networks. This study aims to explore these techniques in unsupervised features learning in order to detect malicious content, specifically in the security area in computer networks. Experiments were conducted using techniques based on RBMs for unsupervised features learning, which was aimed to identify malicious content, using meta-heuristics based on optimization algorithms, which was designed to detect spam in email messages. The experiment results demonstrated that fewer features can get similar results as the accuracy of the original bases with a lower training time, it was concluded that learning techniques based on RBMs are suitable for features learning in the context of this work / Mestre

Orientador: José Augusto de Lollo / Banca: Fernando Braz Tangerino Hernandez / Banca: Rodolfo Moreda Mendes / Resumo: Atividades minerais para obtenção de solos e sedimentos como materiais de construção representam importante fonte de impactos ambientais. Na década de 1960, período de início da construção da Usina Hidrelétrica de Ilha Solteira, não havia legislação que impusesse critérios ambientais quanto à implantação da obra como das exigências pós- utilização das áreas de empréstimo para a realização desta, resultando em diversas áreas degradadas. No município de Selvíria - MS, a construção da Usina Hidrelétrica de Ilha Solteira e obras auxiliares originaram várias áreas de empréstimo tanto na atual área urbana, como em áreas de expansão urbana do município e no setor rural. Assim, surgiu a presente pesquisa com objetivo de comparar e avaliar formas de processamento digital de imagem no Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas, visando obter a ferramenta eficaz para futuros estudos de áreas de empréstimo com base na identificação da degradação via processos de sensoriamento remoto. As técnicas analisada são a classificação tradicional supervisionada de imagem, através do método da Máxima Verossimilhança (MV) com a classificação por pixel; classificação tradicional por região, com o classificador Isoseg; e a aplicação do Modelo Linear de Mistura Espectral. Os produtos utilizados foram imagens dos sensores CCD e HRC do satélite CBERS-2B. Como resultados foram obtidas diferentes classificações das imagens que permitiram discutir os prós/contras de cada técnica de classificação paras esta finalidade, além de permitir a sugestão de uma técnica adequada para futuros estudos referentes as áreas de empréstimo com base no uso de imagens de satélite / Abstract: The mineral activity to extract soil and sediment material to build and construct has become an important source of environmental impact. In the 60's, the beginning of IlhaSolteira Power Station building era, there were not environmental norms to prevent or guide what would be done with those borrow sites after the construction had finished, resulting in several degraded areas. The construction of IlhaSolteira Power Station in Selviria city MS and others ancillary working areas generated more borrow sites: in the actual urban area and its surroundings' also in the rural areas. There by, this actual research appears with the aim to compare and assess three different ways of digital image process done by Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas (SPRING) for more effective tools in the future studies of borrow sites based in the degradation identification by remote sensing methods. The analyzed methods are: traditional overseen image through Maximum Likelihood Estimation classified by pixels, the traditional classification by area i.e. Isoseg and the Harmonic Linear Spectral Prediction. The images used were taken from sensor CCD e HRC and satellite CBERS-2B. As a result, different classification from images were obtained, allowing the assessment for each method of classification for this purpose, moreover allowing suggestions for appropriate methods for future studies concerning borrow sites, based in satellite images / Mestre

Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Norian Marranghello / Banca: Ivan Nunes da Silva / Resumo: O diagnóstico médico auxiliado por computador tem se tornado cada vez mais frequente, como por exemplo, no diagnóstico de lesões de pele, para o qual técnicas para a extração automática dos contornos das mesmas torna-se crucial. Muitas vezes, algumas lesões passam despercebidas pelo deramtologista porque este pode estar com a visão cansada e ter dificuladade para identificar corretamente as características das regiões doentes. O método apresentado neste trabalho utiliza a difusão anisotrópica para fazer a suavização seletiva da imagem, preservando as bordas e permitindo a extração de contornos com suas principais características: forma e rugosidade. a aplicação do crescimento de regiões Mumford-Shah possibilitou a extração de um contorno inicial, refinado pelos métodos de watershed e contorno ativo. As características das bordas detectadas foram extraídas de acordo com a regra ABCD, sendo os resultados validados por um especialista em doenças dermatológicas. / Abstract: The computer aided medical diagnosis has become increasingly common, such as the diagnosis of skin lesions, where the techniques for automatic extraction of their contours becomes cricial. Often, some lesions are overlooked by the dermatologist because his vision may be tired making it difficukt for him to properly identify characteristics of the injured regions. The method presented in this work uses anisotropic diffusion for a selective image smoothing, preserving the contour of the image, and allowing the extraction of the main characteristics of the identified contour: shape and roughness. The application of the Mumford-Shah method allows the extraction of an initial contour, wich is then refined by the methods of watershed and active contour. The characteristics of the detected edges are extracted according to the ABCD rule, and the results are validated by an expert in dermatological diseases. / Mestre

Orientador: Fabricio Aparecido Breve / Banca: Denis Henrique Pinheiro Salvadeo / Banca: Marcos Gonçalves Quiles / Resumo: Para estudar e classificar imagens é necessário entender as subdivisões que elas apresentam. Para esta finalidade existem técnicas de segmentação de imagens, uma das tarefas de visão computacional, a qual consiste na repartição de uma imagem digital em múltiplos segmentos, regiões ou objetos, com o intuito de facilitar a análise e compreensão. Métodos de segmentação de imagens são frequentemente utilizados para localizar objetos e bordas em imagens. Para tal tarefa, frequentemente são empregados algoritmos de aprendizado de máquina; disciplina científica que trata do projeto e desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência, imitando o comportamento de aprendizado humano. O processo de aprendizado de máquina pode ser utilizado de diferentes formas, no entanto a categoria de aprendizado semi-supervisionado foi a que melhor se adaptou à proposta deste projeto. Esta categoria representa uma mescla entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado e trabalha com ambos os dados rotulados e não rotulados em sua fase de treinamento, proporcionando o uso de características individuais e/ou por conjunto. Diante da necessidade de combinação do aprendizado semi-supervisionado com a segmentação de imagem, foram estudadas formas de se utilizar informação provenientes de imagens para alimentar o aprendizado de máquina semi-supervisionado. Como resultado deste estudo, o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como competição e cooperação entre partículas foi estendido para a aplicações na tarefa de segmentação interativa de imagens. Na imagem de entrada, alguns pixels são classificados pelo usuário e servem como pixels de partida para o algoritmo. Estes pontos pré-rotulados são utilizados para criar as partículas no modelo utilizado. Também foram alterados alguns parâmetros de execução e partes estruturais do algoritmo de forma a otimizar a... / Abstract: To study and classify images it is necessary to understand the subdivisions they present. For this purpose there are image segmentation techniques, one of the computer vision tasks, which consists in the distribution of a digital image into multiple segments, regions or objects, in order to facilitate analysis and understanding. Image segmentation methods are often used for locating objects in images and borders. For this task, machine learning algorithms are often employed; scientific discipline that deals with the design and development of algorithms that automatically improve with experience, imitating the human learning behavior. The machine learning process can be used in different ways, however the category that best adapted to the project proposal, which represents a blend of supervised learning and unsupervised learning, called semi-supervised learning. Such category of algorithms works with both labelled and unlabelled data in their training phase, allowing the use of individual characteristics and or per set. Given the necessity of combining semi-supervised learning with image segmentation, some means of using information delivered from image to feed the semi-supervised learning machine were studied. As a result of this study, the semi-supervised learning algorithm known as competition and cooperation among particles was extended to be applied in the interactive image segmentation task. In the input image, some pixels are classified by the user and serve as a starting pixels to the algorithm. These pre-labeled points are used to create particles in the proposed model. Also, some parameters and algorithm structures were changed to optimize the classification and means of expressing the results in order to make it more suitable for the image segmentation task / Mestre

Orientador: Antonio Carlos Sementille / Coorientador: Silvio Ricardo Rodrigues Sanches / Banca: João Paulo Papa / Banca: Valdinei Freire da Silva / Resumo: Vários algoritmos de segmentação de vídeo em duas camadas, para a extração de elementos de interesse em primeiro plano (normalmente pessoas) em ambientes não controlados, vem sendo propostos, para diversas aplicações como sistemas de Realidade Aumentada, video chats, ou para a compressão de vídeos. Para analisar a qualidade dos vídeos gerados pelos algoritmos de segmentação, diversos métodos os comparam com seus respectivos ground truths, que consistem em referências da melhor segmentação possível de um vídeo. Muitas vezes esse ground truth é obtido de forma manual, ou seja, o usuário pode ter que segmentar cada quadro (frame) do vídeo. Naturalmente este processo é trabalhoso, demorado e muitas vezes não é realizado para todos os quadros que constituem o vídeo. Devido a isto, também, muitas vezes o ground truth possui baixa resolução e curta duração. Estes aspectos podem constituir um problema quanto à eficácia da utilização do próprio ground truth no processo de avaliação da qualidade da segmentação. Neste contexto, o presente projeto teve como principal enfoque o desenvolvimento de um método semiautomático para a geração de ground truths de vídeos, utilizando informações de profundidade, visando a minimização da interação do usuário, o processo de implementação deste método na forma de uma ferramenta que combina etapas automáticas e interativas, assim como os resultados obtidos são comparados a outros trabalhos presentes na literatura / Abstract: Several bilayer video segmentation algorithms, for the extraction of elements of interest in the foreground (usually people) in uncontrolled environments, have been proposed for various applications such as Augmented Reality systems, video chats or for video compression. To analyze the quality of the videos generated by the segmentation algorithms, different methods compare them with their ground truths, which consist of references of the best possible segmentation of a video. Usually this ground truth is obtained manually, so the user may have to segment each frame of the video. Of course this process is laborious, time consuming and frequently not performed for all frames of the video. Because of this, the ground truth, usually, has low resolution and short duration. These aspects can be an issue to the effectiveness of using these ground truths in the segmentation quality evaluation process. In this context, this project had as its main focus the development of a semi-automatic method for the generation of ground truths of videos, using depth information, in order to minimize the user interaction, the implementation process of this method as a tool that combines automatic and interactive steps, and the results, that are compared to other studies in literature / Mestre

Orientador: Aylton Pagamisse / Banca: Maurilio Boaventura / Banca: Messias Meneguette Júnior / Resumo: No sensoriamento remoto, o desenvolvimento dos sistemas sensores e inerente ao fornecimento de dados com maior quantidade, qualidade e variabilidade, fazendo do processamento digital de imagens um meio para aplicação de m etodos matem aticos que aprimoram os resultados já obtidos. Uma característica dos sistemas sensores e a resolução espacial de imagens pancromáticas superior a resolucão espacial das imagens multiespectrais. Uma característica dos sistemas sensores e o fornecimento imagens pancromáticas com resolução espacial superior as imagens multiespectrais, cuja fusão busca melhor resolução espacial com menor perda do conteúdo multiespectral. Existem inúmeros métodos de fusão de imagens bem conhecidos, dentre os quais podemos elencar IHS, YUV e métodos baseados em transformadas multiescala. Os méetodos tipo IHS baseados na transformada wavelet têm gerado excelentes resultados na busca por minorar a distorção das cores no resultado do processo de fusão... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In remote sensing, the development of sensor systems is inherent in the provision of data with greater quantity, quality and variability, making the digital image processing a way for an application of mathematical methods to improve the results already achieved. A feature of the sensors systems is to provide panchromatic images with a better spatial resolution than its multispectral images, whose merger preserves spatial details without multispectral content loss. There are numerous widely known fusion methods, among which we can list IHS, YUV and mustiscale transform based methods. IHS type methods based on wavelet transform has generated excellent results in the search for minimizing color distortions in the merger... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre