O processamento de imagens tem sido amplamente utilizado para duas tarefas. Uma delas é o realce de imagens para a posterior visualização e a outra tarefa é a extração de informações para análise de imagens. Este trabalho apresenta um estudo sobre duas teorias multi-escalas chamadas de espaço de escala e transformada wavelet, que são utilizadas para a extração de informações de imagens. Um dos aspectos do espaço de escalas que tem sido amplamente discutido por diversos autores é a sua base (originalmente a gaussiana). Tem se buscado saber se a base gaussiana é a melhor, ou para quais casos ela é a melhor. Além disto, os autores têm procurado desenvolver novas bases, com características diferentes das pertencentes à gaussiana. De posse destas novas bases, pode-se compará-las com a base gaussiana e verificar onde cada base apresenta melhor desempenho. Neste trabalho, foi usada (i) a teoria do espaço de escalas, (ii) a teoria da transformada wavelet e (iii) as relações entre elas, a fim de gerar um método para criar novas bases para o espaço de escalas a partir de funções wavelets. O espaço de escala é um caso particular da transformada wavelet quando se usam as derivadas da gaussiana para gerar os operadores do espaço de escala. É com base nesta característica que se propôs o novo método apresentado. Além disto, o método proposto usa a resposta em freqüência das funções analisadas. As funções bases do espaço de escala possuem resposta em freqüência do tipo passa baixas. As funções wavelets, por sua vez, possuem resposta do tipo passa faixas Para obter as funções bases a partir das wavelets faz-se a integração numérica destas funções até que sua resposta em freqüência seja do tipo passa baixas. Algumas das funções wavelets estudadas não possuem definição para o caso bi-dimensional, por isso foram estudadas três formas de gerar funções bi-dimensionais a partir de funções unidimensionais. Com o uso deste método foi possível gerar dez novas bases para o espaço de escala. Algumas dessas novas bases apresentaram comportamento semelhante ao apresentado pela base gaussiana, outras não. Para as funções que não apresentaram o comportamento esperado, quando usadas com as definições originais dos operadores do espaço de escala, foram propostas novas definições para tais operadores (detectores de borda e bolha). Também foram geradas duas aplicações com o espaço de escala, sendo elas um algoritmo para a segmentação de cavidades cardíacas e um algoritmo para segmentação e contagem de células sanguíneas.

Este trabalho é uma síntese da transformada de Fourier na forma discreta e uma de suas principais aplicações à computação gráfica, a restauração de imagens corrompidas por movimento, seja do aparelho óptico ou da própria imagem.

A visualização de escoamentos e a medição de campos de velocidades têm sido instrumentos de grande valia na compreensão de fenômenos na Mecânica dos Fluidos. Há muito tempo existem processos de medição de velocidade tais como tubo de Pitot ou de Venturi. Entretanto estes métodos são denominados invasivos. Na década de 70 surgiu o método não invasivo de determinação de velocidade e ficou conhecido como Velocimetria de Laser Doppler, em alusão ao fenômeno físico envolvido no processo de medição. Na década de 80, também do século passado, surgiram técnicas como Velocimetria por Speckle e Velocimetria por Imagem de Partículas. Estas, apesar de serem incluídas como não invasivas, na realidade devem colocar partículas traçadoras e/ou marcadoras (dependendo da técnica). Primeiramente, deve-se fazer considerações a respeito do quão intrusivo é a colocação de uma determinada partícula em um determinado escoamento. Em segundo lugar, deve-se efetuar uma análise do quanto o movimento da partícula reflete o movimento do escoamento, principalmente naqueles em que existem fortes gradientes de velocidade. Estas são questões cruciais para estes processos. O objetivo do presente trabalho é fazer uma avaliação do acompanhamento ou não de uma partícula, esférica, em um escoamento com gradientes de velocidade. Será estudada a influência do diâmetro da partícula. Para tanto será utilizado um perfil de Venturi e a técnica será a de Velocimetria de Imagem de Partículas (PIV em inglês), utilizando o tamanho do rastro deixado pelas partículas dispersas no fluido, determinando sua velocidade. Para determinação deste valor, foi desenvolvido um método de análise de histograma. / The flow visualization and measurements of velocity fields have been important instruments to phenomena understanding in Fluid Mechanics. Process of velocity measurements have been used a long time ago, like Pitot and Venturi pipes. Those methods are named invasive. In seventies of the last century rised a method non invasive to determine velocity in flows known as Laser Doppler Velocimetry (LDV), in respect of the physical phenomena involved in measurement process. In eighties, of last century too, rised techniques like Laser Speckle Velocimetry (LSV) and Particle Image Velocimetry (PIV). These techniques, although have been classified as non intrusive, actually must spread out tracer and/or marker particles, depending upon what technique is been used. First, one has to analyze of how non intrusive is to spread out particles in one specified flow. Second, it is necessary to study of how a particle movement reflects the flow, mainly in those flows submitted upon high velocity gradients. Those questions are essentials in this kind of measurement. The aim of this present work is to evaluate of how suitable the particle movement is to flow movement. The particle will be considered as spherical, in a flow with velocity gradients. Will be studied the influence of particle diameter. To implement this work, the pipe profile chosen was Venturi and the technique will be Particle Image Velocimetry, using the length of particle streaks to evaluate its velocity. It was developed a method that analyzes the histogram.

ALMEIDA, T. M. Análise comparativa de técnicas de rastreamento de marcas acústicas em imagens de ecocardiografia. 2012. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T16:50:38Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_tmalmeida.pdf: 6570905 bytes, checksum: 92b98c10f9eb710388948551ad80138b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2013-06-17T16:51:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_tmalmeida.pdf: 6570905 bytes, checksum: 92b98c10f9eb710388948551ad80138b (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-17T16:51:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_tmalmeida.pdf: 6570905 bytes, checksum: 92b98c10f9eb710388948551ad80138b (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / Aided diagnosis by visualization of medical images has been used in several medical fields such as pulmonology, cardiology, traumatology, neurology, and others. In cardiology, several clinical applications have been proposed for the analysis of heart disease by quantification and evaluation of ventricular dyssynchrony during deformation of the heart muscle (myocardium). There are currently two techniques used in the measurement of myocardial deformation in two dimensions: Tissue Doppler and 2D Strain. The first technique has drawbacks regarding the dependence on the angle of insonation of the transducer during the echocardiographic examination, which reduce the chance of reproducibility of measurements among experts. The second technique, recently introduced and also called Speckle Tracking, consists of tracking the natural acoustic markers in the image produced by ultrasound. In this sense we see the importance of studying techniques to track these acoustic markers. This thesis performs a comparative analysis of eight algorithms from time-delay estimators based on the block matching technique and three algorithms based on the optical flow technique, which are the two current techniques widely presented in the literature. The analysis is performed using synthetic videos and medical videos from echocardiographic examinations. The evaluation of the techniques in synthetic videos is performed on the trajectory and deformation. The assessment in echocardiographic videos is held regarding the strain curves and strain rates. In the analysis of the trajectory are applied two metrics for evaluating techniques: mean correlation and mean square error. For the analysis of strain curves and of strain rate the measure used is the value of the mean square error relative to global strain of myocardium. The results indicate that the identical performance of some estimators reduce the time-delay estimators from eight to six algorithms. The block matching technique appears to be a viable technique for tracking acoustic marks but is dependent on the dimensions adopted in the blocks. Regarding optical flow techniques, the Lucas and Kanade Pyramidal algorithm is the one which gets the best results in the tests performed herein and produce global strain curves average error of 0.47 %, while the error values of the other optical flow algorithms are around 10 %. In case, the block matching time-delay estimators errors vary from 1% to 16%. / O auxílio ao diagnóstico através da visualização de imagens médicas vêm sendo utilizado em diversas áreas da Medicina tais como pneumologia, cardiologia, traumatologia, neurologia, dentre outras. Na área da cardiologia, várias aplicações clínicas têm sido propostas para a análise de doenças cardíacas através da quantificação e avaliação da dessincronia ventricular esquerda durante a deformação do músculo cardíaco (miocárdio). Existem, atualmente, duas técnicas utilizadas na aferição da deformação miocárdica em duas dimensões: Doppler Tecidual (DT) e Strain 2D (St2D). A primeira técnica possui desvantagens quanto à dependência do ângulo de insonação do transdutor durante o exame ecocardiográfico, diminuindo a chance de reprodutibilidade do resultado das medições entre especialistas. A segunda técnica, recentemente introduzida e também chamada de Speckle Tracking, consiste no acompanhamento de marcadores acústicos naturais existentes na imagem produzida pelo ultrassom. Neste sentido, vê-se a importância do estudo de técnicas para rastrear esses marcadores acústicos. A presente dissertação realiza uma análise comparativa entre oito algoritmos de estimação de deslocamento baseados na técnica de Casamento de Blocos (CB) e três algoritmos baseados na técnica de Fluxo Óptico (FO), que são as duas atuais técnicas amplamente citadas na literatura. A análise é realizada mediante vídeos sintéticos e vídeos médicos de exames ecocardiográficos. A avaliação das técnicas em vídeos sintéticos é realizada quanto à trajetória e à deformação. Já a avaliação em vídeos de exames ecocardiográficos é realizada quanto às curvas e taxas de deformação. Na análise da trajetória são aplicadas duas métricas de avaliação das técnicas: correlação média e erro quadrático médio. Para a análise das curvas e das taxas de deformação a métrica usada é o valor do erro quadrático médio em relação à deformação global (global strain) do miocárdio. Os resultados indicam que o desempenho idêntico de alguns estimadores de deslocamento os reduzem de oito para seis algoritmos. A técnica de CB mostra-se viável para o rastreamento de marcas acústicas mas é dependente das dimensões adotadas nos blocos. Em relação às técnicas de FO, o algoritmo de Lucas e Kanade Piramidal é o que obtém melhor resultado nos testes realizados, produzindo curvas de deformação global com erro médio de 0,47%, enquanto os valores de erro dos outros algoritmos de FO estão em torno de 10%. No caso, os erros dos estimadores de CB variam de 1% a 16%.

RAMALHO, G. L. B. Análise de imagens por meio da matriz de interdependência e da transformação estrutural multiescala. 2013. 163 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2014-04-02T12:39:06Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_glbramalho.pdf: 5781615 bytes, checksum: 5c80e08cbacc66de73de74969060b1ae (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2014-04-02T19:02:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_glbramalho.pdf: 5781615 bytes, checksum: 5c80e08cbacc66de73de74969060b1ae (MD5) / Made available in DSpace on 2014-04-02T19:02:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_glbramalho.pdf: 5781615 bytes, checksum: 5c80e08cbacc66de73de74969060b1ae (MD5) Previous issue date: 2013-12-02 / Image analysis is a fundamental task in computer vision. It influences the development of algorithms for digital image processing and approaches for evaluating the results produced by these algorithms. This thesis introduces a methodology for the structural analysis of images based on the combined use of a multiscale structural transformation and extraction of structural features through spatial interdependence matrix. The multiscale structural transformation is an algorithm based on mathematical morphology framework that maps the gray levels of the input image into a space in which these gray levels are grouped into different scales of structures that form objects. The transformation can be applied in enhancement of gray level images and decomposition of binary images into elementary structures. The spatial interdependence matrix is an algorithm based on cooccurrence statistics that produces a global representation of the structural coincidences of two images. This matrix provides four attributes, namely, correlation, inverse difference moment, chi-square coefficient and entropy, which can be used as global descriptors of the image structures. The proposed methodology is validated with the results obtained for different applications: the detection of atmospheric corrosion of metal surfaces in photographs, the detection of lung disease in computerized tomography images, the referenced evaluation of image quality, the segmentation of retinal vessels in retinography and the quality assessment of retinal vessels segmentation algorithms. / A análise de imagens é uma tarefa fundamental em visão computacional. Ela influencia o desenvolvimento de algoritmos de processamento digital de imagens e as abordagens de avaliação dos resultados produzidos por estes algoritmos. Esta tese introduz uma metodologia para a análise estrutural de imagens baseada no uso combinado de uma transformação estrutural multiescala e da extração de características estruturais por meio da matriz de interdependência espacial. A transformação estrutural multiescala é um algoritmo baseado no arcabouço da morfologia matemática que mapeia os níveis de cinza da imagem de entrada para um espaço no qual esses níveis de cinza estão reagrupados em diferentes escalas de estruturas que formam os objetos. A transformação pode ser aplicada no realce de imagens em níveis de cinza e na decomposição de imagens binárias em estruturas elementares. A matriz de interdependência espacial é um algoritmo baseado na estatística de coocorrência que produz uma representação global das coincidências das estruturas de duas imagens de entrada. Essa matriz provê quatro atributos, a saber, correlação, momento de diferença inverso, coeficiente chi-quadrado e entropia, os quais podem ser utilizados como descritores globais das estruturas da imagem. A metodologia proposta é validada com os resultados obtidos para diferentes aplicações: a deteção de corrosão atmosférica em fotografias de superfícies metálicas, a deteção de doenças pulmonares em imagens de tomografia computadorizada, a avaliação referenciada da qualidade da imagens, a segmentação dos vasos da retina em retinografias e a avaliação da qualidade de algoritmos de segmentação de vasos de retina.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2361_DissertacaoMestradoChristianoCoutoGava.pdf: 2418500 bytes, checksum: da4716dc433a911fea8e0cae6a5f4a2c (MD5) Previous issue date: 2007-08-10 / Este trabalho aborda o problema do controle de formação de uma equipe de robôs móveis. O controle adotado é do tipo centralizado e foi projetado segundo a teoria de controle não linear. A equipe de robôs é formada por um líder, que possui maior capacidade de processamento, de outros robôs mais simples e baratos, chamados de seguidores. O líder é o responsável por conduzir toda a equipe à formação desejada durante a navegação. Para isso, é equipado com um sistema de visão omnidirecional, que permite estimar a posição e a orientação de todos os seguidores capturando apenas uma imagem. A realimentação do controlador, totalmente baseada em visão, é obtida através de técnicas de processamento digital de imagens. Os algoritmos utilizados para processar as imagens omnidirecionais contribuem para o aumento da robustez e do desempenho do sistema. Simulações foram feitas para estudar o comportamento do controlador diante de várias formações diferentes. Os resultados obtidos nos experimentos com robôs reais comprovaram o bom desempenho do sistema de controle proposto.

A proposta deste trabalho, consiste na elaboração de uma ferramenta computacional para a medição de campos de velocidades em escoamentos com baixas velocidades (< 0,5 m/s) utilizando o processamento digital de imagens. Ao longo dos anos, inúmeras técnicas foram desenvolvidas com este objetivo. Para cada tipo de aplicação, uma técnica se aplica com maior ou menor eficiência do que outras. Para o caso de estudos em fluídos transparentes, onde o escoamento pode ser visualizado, técnicas que utilizam processamento digital de imagens vêm ganhando um grande impulso tecnológico nos últimos anos. Este impulso, é devido a fatores como: câmaras vídeo filmadoras de última geração, dispositivos de aquisição de imagens e componentes de processamento e armazenamento de dados cada vez mais poderosos. Neste contexto, está a velocimetria por processamento de imagens de partículas cuja sigla é PIV (particle image velocimetry). Existem várias formas de se implementar um sistema do tipo PIV. As variantes dependem, basicamente, do equipamento utilizado. Para sua implementação é necessário, inicialmente, um sistema de iluminação que incide em partículas traçadoras adicionadas ao fluido em estudo. Após, as partículas em movimento são filmadas ou fotografadas e suas imagens adquiridas por um computador através de dispositivos de captura de imagens. As imagens das partículas são então processadas, para a obtenção dos vetores velocidade. Existem diferentes formas de processamento para a obtenção das velocidades. Para o trabalho em questão, devido às características dos equipamentos disponíveis, optou-se por uma metodologia de determinação da trajetória de partículas individuais, que, apesar de limitada em termos de módulo de velocidade, pode ser aplicada a muitos escoamentos reais sob condições controladas Para validar a ferramenta computacional desenvolvida, imagens ideais de partículas foram simuladas como se estivessem em escoamento, através do deslocamento conhecido de vários pixels. Seguindo o objetivo de validação, foi utilizada ainda uma imagem real de partículas, obtida com o auxílio de um plano de iluminação de luz coerente (LASER) e câmaras de vídeo tipo CCD. O programa desenvolvido foi aplicado em situações de escoamento real e os resultados obtidos foram satisfatórios dentro da escala de velocidades inicialmente presumida.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional de apoio ao diagnóstico através de imagens ecocardiográficas, denominada de “Echo Offline”. O “Echo Offline” foi projetado para mensuração de grandezas lineares em imagens ecocardiográficas digitais, possibilitando a realização de diagnósticos pós-exame e a integração dos dados colhidos no banco de dados da instituição médica. Um estudo transversal contemporâneo e aleatório foi realizado com uma população de quarenta e nove pacientes submetidos a exames ecocardiográficos, as imagens resultantes deste exame foram digitalizadas e um médico especialista mensurou um conjunto de variáveis pré-definidas utilizando o método convencional, ou seja, usando as facilidades oferecidas pelo equipamento de ultra-som comercial. Um segundo médico especialista produziu outros dois conjuntos de dados utilizando o “Echo offline” e desta forma foi possível avaliar a exatidão e a repetibilidade das medidas realizadas pela ferramenta “Echo offline”. O “Echo offline” apresentou uma elevada concordância com o método convencional e apresentou significativa redução no tempo de realização das medidas.

O processamento de imagens tem sido amplamente utilizado para duas tarefas. Uma delas é o realce de imagens para a posterior visualização e a outra tarefa é a extração de informações para análise de imagens. Este trabalho apresenta um estudo sobre duas teorias multi-escalas chamadas de espaço de escala e transformada wavelet, que são utilizadas para a extração de informações de imagens. Um dos aspectos do espaço de escalas que tem sido amplamente discutido por diversos autores é a sua base (originalmente a gaussiana). Tem se buscado saber se a base gaussiana é a melhor, ou para quais casos ela é a melhor. Além disto, os autores têm procurado desenvolver novas bases, com características diferentes das pertencentes à gaussiana. De posse destas novas bases, pode-se compará-las com a base gaussiana e verificar onde cada base apresenta melhor desempenho. Neste trabalho, foi usada (i) a teoria do espaço de escalas, (ii) a teoria da transformada wavelet e (iii) as relações entre elas, a fim de gerar um método para criar novas bases para o espaço de escalas a partir de funções wavelets. O espaço de escala é um caso particular da transformada wavelet quando se usam as derivadas da gaussiana para gerar os operadores do espaço de escala. É com base nesta característica que se propôs o novo método apresentado. Além disto, o método proposto usa a resposta em freqüência das funções analisadas. As funções bases do espaço de escala possuem resposta em freqüência do tipo passa baixas. As funções wavelets, por sua vez, possuem resposta do tipo passa faixas Para obter as funções bases a partir das wavelets faz-se a integração numérica destas funções até que sua resposta em freqüência seja do tipo passa baixas. Algumas das funções wavelets estudadas não possuem definição para o caso bi-dimensional, por isso foram estudadas três formas de gerar funções bi-dimensionais a partir de funções unidimensionais. Com o uso deste método foi possível gerar dez novas bases para o espaço de escala. Algumas dessas novas bases apresentaram comportamento semelhante ao apresentado pela base gaussiana, outras não. Para as funções que não apresentaram o comportamento esperado, quando usadas com as definições originais dos operadores do espaço de escala, foram propostas novas definições para tais operadores (detectores de borda e bolha). Também foram geradas duas aplicações com o espaço de escala, sendo elas um algoritmo para a segmentação de cavidades cardíacas e um algoritmo para segmentação e contagem de células sanguíneas.

Este trabalho é uma síntese da transformada de Fourier na forma discreta e uma de suas principais aplicações à computação gráfica, a restauração de imagens corrompidas por movimento, seja do aparelho óptico ou da própria imagem.