É apresentado o desenvolvimento de um modelo computacional que visa relacionar imagens digitais obtidas em diferentes escalas e resoluções com aplicação de Wavelets. Seu desenvolvimento encontra-se no contexto multidisciplinar e situa-se na intersecção das linhas de pesquisa de áreas da Física, da Matemática e da Computação. Desta forma, optou-se na implementação por uma abordagem computacional dos estudos, com aplicação em imagens digitais provenientes da reconstrução de dados de tomografia computadorizada de Raios-X. Resultados indicam que a implementação do modelo computacional desenvolvido tem sua funcionalidade comprovada, uma vez que os atributos vetoriais dos objetos considerados para análise (poros) foram mantidos estáveis em diferentes resoluções estudadas. O modelo foi implementado em linguagem de programação C++ com uso de orientação a objetos e organizado em classes. Adicionalmente, sua aplicação é viabilizada para diversas plataformas computacionais no que tange a sistemas operacionais e processadores. Do ponto de vista científico, o sistema resultante, além de ser uma ferramenta importante no estudo de meios porosos através de imagens de tomografia computadorizada por Raios-X, contribui com métodos inovadores que fazem uso de Wavelets e são aplicados na suavização de bordas por técnica sub-pixel, na otimização de desempenho e no processamento de dados para interpolação / This work consists of the development of a computational model aimed at relating digital images obtained on different scales and resolutions to the application of Wavelets. The development of this model lies within a multidisciplinary context, at the intersection of the research lines of areas of Physics, Mathematics and Computation. The choice of these studies therefore fel1 on a computational approach, with the application of digital images originating from the reconstruction of computerized tomographic X-ray data. The results of the implementation of the computational model developed here confirm the model\'s functionality, since the vectorial attributes of the objects utilized for our analysis (pores) remained stable under different resolutions. The model was implemented in the C++ programming language using object orientation, and the model\'s methods were organized into classes based on their application on different computational platforms, from the standpoint of operational systems and processors. In the scientific point of view, the resulting system is an important tool in the porous means researches using computerized tomography by X-rays and it has exclusive methods. These methods use Wavelets and they have application in edge smoothing processes by sub-pixel technique, in optimizing processing time and in data processing for interpolation

[pt] O presente trabalho apresenta a modelagem de conhecimento multitemporal para a classificação automática de cobertura do solo para imagens de satélite. O procedimento de classificação agrega os conhecimentos espectral e multitemporal utilizando conjuntos nebulosos e suas pertinências de classe como informação prévia. O método se baseia no conceito de Redes de Markov Nebulosas, um sistema com um conjunto de estados que a cada instante de tempo troca o estado corrente de acordo com possibilidades associadas a cada um. No caso deste trabalho cada estado representa uma classe, e as possibilidades são estimadas automaticamente a partir de dados históricos de uma mesma região geográfica, empregando algoritmos genéticos. A avaliação experimental utilizou um conjunto de imagens Landsat-5 da cidade do Rio de Janeiro, obtidas em cinco datas separadas por aproximadamente quatro anos. Os resultados indicaram que o uso do conhecimento multitemporal, conforme modelado pelo método proposto traz um significante aumento da eficiência de classificação em comparação à classificação puramente espectral, além de flexibilizar o procedimento de classificação no que diz respeito aos dados necessários para o treinamento do modelo. / [en] This work presents a multitemporal knowledge model for automatic classification of remotely sensed images. The model combines multitemporal and spectral knowledge within a fuzzy framework. This method is based on Fuzzy Markov Chains, a system having a set of states that, at each time, change the current state according to the fuzzy possibilities associated to each one. In this work each state represents one class, and the possibilities are automatically estimated based on historical data by using genetic algorithms. The experimental evaluation was carried through for a set of Landsat-5 TM images of the Rio de Janeiro State, Brazil, acquired at five dates separated by approximately four years. Results indicate that the use of multitemporal knowledge as modeled by the proposed method brings an expressive improvement in efficiency to the classification, when compared to the pure spectral classifier. Besides it, adds flexibility to the classification procedure, concerning to necessary data used for model training.

Submitted by Ricardo Cedraz Duque Moliterno (ricardo.moliterno@uefs.br) on 2016-09-13T21:44:53Z No. of bitstreams: 1 Disserta??o_George.pdf: 4996097 bytes, checksum: ece2301b72ccb1d9d33a2e2837531079 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-13T21:44:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Disserta??o_George.pdf: 4996097 bytes, checksum: ece2301b72ccb1d9d33a2e2837531079 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The realization of an accurate diagnosis from histological images requires pathologists with practical experience because the characteristics of these images lead to a subjective analysis, which often hamper the accuracy of diagnosis. Systems that help to achieve better diagnoses can minimize doubts and improve the quality of diagnosis, influencing on increasing the effectiveness of medical treatments. This paper describes the research and development of PathoSpotter, a computer system to aid in the identification of diseases from histological images. The PathoSpotter proposes to reduce the lack of support work to histopathological diagnosis of renal diseases since much has been done in the area of cancer, but there is few published material in relation to the Digital Pathology applied to nephrology and hepatology. Our goal in this study was to apply the PathoSpotter the classification of proliferative glomerulopathy, which is a family of primary diseases affecting the kidneys. The work was based on a data set consisting of 811 histological pictures glomeruli and classical techniques of processing digital images and histopathology were used. The PathoSpotter presented a performance of 88.4% accuracy, which was similar to other Digital Pathology jobs that can be found in the literature. / A realiza??o do diagn?stico preciso a partir de imagens histol?gicas requer m?dicos patologistas com vasta experi?ncia pr?tica, pois as caracter?sticas dessas imagens conduzem a uma an?lise subjetiva que muitas vezes dificultam a exatid?o do diagn?stico. Sistemas que auxiliam a obten??o de melhores diagn?sticos podem minimizar d?vidas e melhorar a qualidade dos diagn?sticos, influenciando no aumento da efic?cia dos tratamentos m?dicos. Este trabalho descreve a pesquisa e o desenvolvimento do PathoSpotter, um sistema computacional para aux?lio na identifica??o de patologias a partir de imagens histol?gicas. O PathoSpotter se prop?e a reduzir a car?ncia de trabalhos de apoio ao diagn?stico histopatol?gico das doen?as renais, j? que muito tem sido feito na ?rea de neoplasias, mas h? pouco material publicado em rela??o ? Patologia Digital aplicada ? nefrologia ou hepatologia. Nosso objetivo neste trabalho foi aplicar o PathoSpotter na classifica??o das glomerulopatias proliferativas, que ? uma fam?lia de doen?as prim?rias que afetam os rins. O trabalho se baseou em um conjunto de dados composto por 811 imagens histol?gicas de glom?rulos, e foram utilizadas t?cnicas cl?ssicas de processamento de imagens e histopatologia digital. O PathoSpotter apresentou um desempenho de 88,4% de acur?cia, resultado similar ao de outros trabalhos de Patologia Digital que podem ser encontrados na literatura especializada.

Nesta dissertação é abordado o tema da avaliação de qualidade em sinais de vídeo, especificamente da avaliação objetiva completamente referenciada de sinais de vídeo em definição padrão. A forma mais confiável de se medir a diferença de qualidade entre duas cenas de vídeo é utilizando um painel formado por telespectadores, resultando em uma medida subjetiva da diferença de qualidade. Esta metodologia demanda um longo período de tempo e um elevado custo operacional, o que a torna pouco prática para utilização. Neste trabalho são apresentados os aspectos relevantes do sistema visual humano, das metodologias para avaliação de vídeo em aplicações de televisão digital em definição padrão e também da validação destas metodologias. O objetivo desta dissertação é testar métricas de baixo custo computacional como a que avalia a relação sinal-ruído de pico (PSNR: Peak Signal-to-Noise Ratio), a que mede similaridade estrutural (SSIM: Structural SIMilarity) e a que mede diferenças em três componentes de cor definidas pela CIE (Commission Internationale de l\'Eclairage), representadas por L*, a* e b* em uma dada extensão espacial (S-CIELAB: Spatial-CIELAB). Uma metodologia de validação destas métricas é apresentada, tendo como base as cenas e resultados dos testes subjetivos efetuados pelo Grupo de Especialistas em Qualidade de Vídeo (VQEG: Video Quality Expert Group). A estas métricas é introduzida uma etapa de preparação das cenas, na qual são efetuadas equalização de brilho, suavização de detalhes e detecção de contornos. Controlando-se a intensidade destes filtros, um novo conjunto de medidas é obtido. Comparações de desempenho são realizadas entre estes novos conjuntos de medidas e o conjunto de medidas obtido pelo VQEG. Os resultados mostram que para aplicações em televisão digital de definição padrão, a avaliação utilizando componentes de cor pouco influencia na correlação com as medidas obtidas nos testes subjetivos. Por outro lado, foi verificado que a aplicação adequada de técnicas para suavização de imagens, combinadas com métricas de fácil implementação como a SSIM, elevam seu grau de correlação com medidas subjetivas. Também foi demonstrado que técnicas para extração de contornos, combinadas com a métrica PSNR, podem aumentar significativamente seu desempenho em termos de correlação com os testes efetuados pelo VQEG. À luz destes resultados, foi concluído que medidas objetivas de fácil implementação do ponto de vista computacional podem ser usadas para comparação da qualidade de sinais de vídeo SDTV, desde que devidamente combinadas com técnicas para adequação ao sistema visual humano como a suavização e extração de contornos. / This research is about the video signal quality comparison issue, focusing at full reference metrics using standard definition television. The most reliable way to predict the differences in terms of quality between two video scenes is using a panel of television viewers, under controlled psychometric experimental conditions, resulting in statistical meaningful Differences in Mean Opinion Score (DMOS). The Subjective assessment is both time consuming and costly, therefore with practical limitations. The ideal substitute are objective quality assessment algorithms, whose scores have been shown to correlate highly with the results of DMOS. The goal for this research is to optimize the performance of simple metrics combining it with digital image processing. First this work presents many relevant aspects of the human visual system, methodologies for video evaluation in digital television applications using standard definition (SDTV) and also a validation methodology of these methods. After that, the main goal is to test three very simple metrics in terms of computational cost: PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural SIMilarity) and S-CIELAB (Spatial-CIELAB). original metrics were modified in order to improve their correlations against subjective assessment data. Several experiments combining the advantages of digital image filters for softness and edge extraction have been accomplished within this work. The results show that such simple metrics combined with digital image processing for edge extraction, for example, do improve their correlations with subjective assessment.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TIAGO GERKE.pdf: 2494737 bytes, checksum: 62b5d2787dcdebe0e9ccf39bfa75f626 (MD5) Previous issue date: 2017-02-03 / Wheat cultivation plays an important role to Brazil and the world economic development, as well as in the human diet. The wheat Brazilian production is insufficient to meet the national demand, making research needed in order to improve the yield of this cereal. The goal of this work was to estimate wheat yield, searching for a predictive model through the data mining techniques, with data obtained from high spatial resolution images collected by unmanned aerial vehicles (UAV). The work was carried out in two experimental areas at Ponta Grossa city, Parana state, where for each area eight images were taken, at different culture development stages, with spatial resolution of 3.4cm/px and two images with resolution 10cm/px and 20cm/px, using an eBee UAV with an RGB and a NIR camera. The image processing was done with the Pix4D software, and resulted in an orthomosaics with reflectance values at different wavelengths: Red, Green and Blue, from the RGB camera and Red, Greed and NIR from the NIR camera, besides an image with NDVI values obtained from the arithmetic of NIR and Red wavelengths. The georeferencing correction of each orthomosaic and the extraction of the reflectance values were done with Quantum GIS geographic information system (GIS). From the extracted reflectance values, databases in different proportions (10%, 20%, 40%, 70% and 100%) were created for data mining, using the SMOReg algorithm, based on a support vector machine (SVM) for regression (SVR). The georreferencing correction using 10 control points provided ortomosaics with mean square error (RSME) of distance of 0.35m, which did not show significant difference compared to the correction with 5 control points (RMSE = 0.38m). The reflectance values were different for each study area, making it difficult to indicate better periods for estimating wheat yield. The highest correlation were obtained with data from RGB camera images, followed by the NIR and NDVI camera, with correlations of 0.6168,0.5423 and 0.5324, respectively. The amount of information extracted from the images, reflected in the proportion of the databases, was not significant to generated predictive models, as well as in the correlation indexes, which were statistically the same. Better correlation indices were obtained from the data extracted from the images with spatial resolution of 20cm/px, which suggests that high spatial resolution images may not be adequate for wheat yield estimation. / O cultivo do trigo desempenha um papel importante no desenvolvimento econômico de várias regiões do Brasil e do mundo, bem como na dieta humana. A produção brasileira do trigo é insuficiente para atender à demanda nacional, tornando necessárias pesquisas com intuito de melhorar a produtividade desse cereal. O objetivo desse trabalho foi a estimativa de produtividade do trigo, a partir da criação de modelos preditivos por meio da mineração de dados obtidos em imagens de alta resolução espacial, coletadas por aeronave remotamente pilotada (RPA). O trabalho foi realizado em duas áreas experimentais na cidade de Ponta Grossa – PR, onde para cada área foram feitas oito coletas de imagens, em diferentes estádios de desenvolvimento da cultura, com resolução espacial de 3,4cm/px e duas coletas com resolução 10cm/px e 20cm/px, através de uma RPA eBee utilizando uma câmera RGB e outra NIR. O processamento das imagens foi feito a partir do software Pix4D, e resultou em um ortomosaicos com os valores de refletância em diferentes comprimentos de onda: R, G e B da câmera RGB e R, G e NIR da câmera NIR, além de uma imagem com valores de NDVI obtidos a partir da aritmética das bandas Nir e Red (vermelho). A correção de georreferenciamento de cada ortomosaico e a extração dos valores de refletância foram feitas com auxílio do sistema de informação geográfica (SIG) Quantum GIS. A partir dos valores de refletância extraídos, foram criadas bases de dados em diferentes proporções (10%, 20%, 40%, 70% e 100%) para mineração de dados por meio do algoritmo SMOReg, baseado em máquina de vetor de suporte (SVM) para regressão (SVR). A correção de georreferenciamento utilizando 10 pontos de controle proporcionou ortomosaicos com erro médio quadrático (RSME) de distância de 0,35m, o qual não mostrou diferença significativa para a correção com 5 pontos de controle (RMSE = 0,38m). Os valores de refletância foram diferentes para cada área de estudo, tornando difícil a indicação de melhores períodos para a estimativa de produtividade do trigo. Os maiores índices de correlação da produtividade com os comprimentos de onda, foram obtidos com os dados das imagens da câmera RGB, seguido da câmera NIR e NDVI, com as correlações de 0,6168, 0,5423 e 0,5324, respectivamente. A quantidade de informação extraída das imagens, refletida na proporção das bases de dados, não se mostrou significativa nos modelos preditivos gerados, bem como nos índices de correlação, os quais foram estatisticamente iguais. Índices de correlação melhores foram obtidos a partir dos dados extraídos das imagens com resolução espacial de 20cm/px, o que sugere que imagens de alta resolução espacial podem não ser adequadas para estimativa de produtividade do trigo.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Victor Schnepper Lacerda.pdf: 2047594 bytes, checksum: f0234089904caa6e03e22d3efba8394c (MD5) Previous issue date: 2017-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Soybean cultivation is of great importance to the Brazilian economy, and one of the major obstacles to its high productivity is the Asian soybean rust, a disease caused by the fungus Phakopsora pachyrhizi. The main measure to control the damage caused by this disease is the application of fungicides at the appropriate time, but the biggest obstacle to its implementation is the difficult detection of Asian rust in its early stages. In this sense, remote sensing combined with the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) has potential for disease detection, especially for providing information that is hard to assess by traditional means, and for the advantages of quality and cost of this technology. The present work explores the use of unmanned aerial vehicles to detect and predict the severity of Asian soybean rust by use of digital image processing and data mining techniques for retrieval of predictive models of severity in different development stages. The models obtained showed satisfactory potential for Asian rust detection, and a high correlation between disease severity and the visible spectrum (RGB camera), as it was possible to obtain correlation coefficients greater than 93% after the R5 development stage of the soybean crop. / O cultivo da soja (Glycine max) é importante para a economia brasileira, sendo que um dos principais obstáculos à alta produtividade na lavoura é a ferrugem asiática, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi. O principal fator para o controle de danos causados por essa doença é a aplicação de fungicidas em momento apropriado, porém o maior obstáculo para uso dessa medida é a difícil detecção da ferrugem asiática em estágios iniciais. Nesse sentido, o sensoriamento remoto aliado ao uso de veículos aéreos remotamente pilotados apresenta potencial para detecção da doença, principalmente por fornecer informação de difícil acesso aos meios tradicionais e pelas vantagens de qualidade e custo dessa tecnologia. O presente trabalho explora o uso de veículos aéreos remotamente pilotados para detecção e predição de severidade da ferrugem asiática da soja, associados a técnicas de processamento digital de imagens e de mineração de dados, visando a obtenção de modelos preditivos de severidade nos diferentes estágios de desenvolvimento da soja. Os modelos obtidos demonstraram potencial para a detecção da ferrugem asiática, e uma boa correlação da severidade da doença com o espectro visível (câmera RGB), ao passo que foi possível obter coeficientes de correlação maiores que 93% utilizando o algoritmo SMOREG após o estádio R5 de desenvolvimento da cultura da soja.

Técnicas baseadas na Equação de Fluxo Bem-Balanceada têm sido muitas vezes empregadas como eficientes ferramentas para eliminação de ruídos e preservação de arestas em imagens digitais. Embora efetivas, essas técnicas demandam alto custo computacional. Este trabalho objetiva propor uma técnica baseada na abordagem multigrid para acelerar a solução numérica da Equação de Fluxo Bem-Balanceada. A equação de difusão é resolvida em uma malha grossa e uma correção do erro na malha grossa para as mais finas é aplicada para gerar a solução desejada. A transferência entre malhas grossas e finas é feita pelo filtro de Mitchell, um esquema bem conhecido que é projetado para preservação de arestas. Além disso, a equação do transporte e a Equação do Fluxo de Curvatura são adaptadas à nossa técnica para retoque em imagens e eliminação de ruí?dos. Resultados numéricos são comparados quantitativamente e qualitativamente com outras abordagens, mostrando que o método aqui introduzido produz qualidade de imagens similares com muito menos tempo computacional. / Techniques based on the Well-Balanced Flow Equation have been employed as an efficient tool for edge preserving noise removal. Although effective, this technique demands high computational effort, rendering it not practical in several applications. This work aims at proposing a multigrid-like technique for speeding up the solution of the Well- Balanced Flow equation. In fact, the diffusion equation is solved in a coarse grid and a coarse-to-fine error correction is applied in order to generate the desired solution. The transfer between coarser and finer grids is made by the Mitchell-Filter, a well known interpolation scheme that is designed for preserving edges. Furthermore, the solution of the transport and the Mean Curvature Flow equations is adapted to the multigrid like technique for image inpainting and denoising. Numerical results are compared quantitative and qualitatively with other approaches, showing that our method produces similar image quality with much lower computational time.

O Processamento e Análise Digital de Imagens é utilizado cada vez mais para agilizar processos, aumentar a precisão, segurança e confiabilidade de dados extraídos de imagens nas mais diversas áreas de pesquisa. No entanto, muitas vezes é necessário que o pesquisador faça, ele próprio, o pré-processamento das imagens, mesmo não sendo um especialista nesta área. Isto coloca em risco o próprio objetivo do uso do Processamento e Análise Digital de Imagens. Este trabalho analisa a relação dos dados extraídos de uma imagem (micrografia) através do software livre ImageJ com relação ao seu processamento final desejado, avaliando assim, a necessidade ou não, de uma ou mais sequencias de pré-processamento para adequar a imagem para o processamento final, indicando ainda quais fatores de influência apresentam informações irrelevantes ou incompletas para o processamento final utilizando ferramentas da Lógica Paraconsistente Anotada. Os resultados obtidos mostram que esta abordagem carece de informações diversificadas sobre a imagem original capturada que possam subsidiar a tomada de decisão quanto aos procedimentos necessários e, para o pré-processamento adequado ao objetivo desejado. / Processing and Analysis of Digital Images is increasingly used to streamline processes, improve accuracy, safety and reliability of data extracted from images in various research areas. However, it is often necessary for the researcher to make himself, the preprocessing of images, although not an expert in this area. This puts at risk the very purpose of using the Processing and Analysis of Digital Images. This paper analyzes the relationship of the data extracted from an image (micrograph) through the free software ImageJ, with respect to its desired final processing. Thus, evaluating the necessity or not, of one or more sequences of preprocessing to adjust the image to the final processing, further indicating which factors influence presents incomplete or irrelevant information for final processing using tools of Annotaded Paraconsistent Logic. The results show that this approach lacks diversified information about the original image captured that can support decision making about procedures for appropriate preprocessing to the desired goal.

A tese propõem uma metodologia, em nível de pesquisa, por intermédio do desenvolvimento e da adaptação de ferramentas de apoio computadorizado, capaz de realizar a segmentação da imagem dos discos intervertebrais da região lombar da coluna vertebral humana, de maneira semiautomática reduzindo drasticamente o tempo gasto manualmente neste procedimento, sem perder sua acurácia e, ainda, garantindo maior reprodutibilidade em seus resultados. Foram utilizadas imagens sagitais de ressonância magnética ponderadas em T2 de 285 discos intervertebrais de 70 pacientes, classificados segundo o grau de severidade da degeneração discal definido pelo critério proposto por Pfirrmann. A classificação computacional dos discos foi realizada com base em atributos quantitativos extraídos dos histogramas de níveis de cinza e de informações de textura das imagens. O desempenho dos métodos computacionais de segmentação foi avaliado com base no Coeficiente de Jaccard, na distância de Hausdorff e no Erro Médio Quadrático. O desempenho dos métodos computacionais de classificação foi também avaliado com base em medidas similares à aplicação da sensibilidade, da especificidade e da área sob a curva ROC. A segmentação manual e a classificação por inspeção visual dos discos realizadas por três profissionais experientes foram utilizadas como padrão ouro para a comparação. Os principais resultados indicaram a médio de 63,22% para o Coeficiente de Jaccard, as médias de 0,044 das distâncias de Hausdoff e de 0,014 para o EMQ na comparação entre as imagens. Além disso, a segmentação semiautomatizada diferiu em uma taxa média de 30% em relação à segmentação manual e a classificação da degeneração discal, por redes neurais artificiais difere em menos de 2%, ao ser comparada ao procedimento de classificação manual realizado pelos especialistas. / The thesis proposes a methodology at the level of research through the development and adaptation of computerized support tools, able to perform the image segmentation of the intervertebral discs of the lumbar region of the human spine, semiautomatic way dramatically reducing time spent manually in this procedure, without losing its accuracy and also ensuring more reproducible in their results. Were used sagittal MRI T2- weighted of 285 intervertebral discs from 70 patients, classified according to the severity of disc degeneration defined by the criteria proposed by Pfirrmann. The computational classification of disks was based on quantitative attributes extracted from histograms of gray level images and the texture information. The performance of computational segmentation methods was evaluated based on Jaccard coefficient, Hausdorff distance and Mean Square Error. The performance of the computational classification methods was evaluated based on measures of sensitivity, specificity and the area under the ROC curve. The manual segmentation and visual inspection classification of the discs made by three experienced professionals were used as the gold standard for comparison. The main results showed an average Jaccard coefficient of 63.22%, the average Hausdoff of distances was 0.044 and 0.014 Mean Square Error average when comparing the images from both segmentation targets. Additionally, the targeting semiautomatic differed by an average of 30% compared with manual segmentation and classification of disc degeneration provided from an artificial neural networks differs by less than 2% when compared to manual sorting procedure performed by experts.

Nesta dissertação é abordado o tema da avaliação de qualidade em sinais de vídeo, especificamente da avaliação objetiva completamente referenciada de sinais de vídeo em definição padrão. A forma mais confiável de se medir a diferença de qualidade entre duas cenas de vídeo é utilizando um painel formado por telespectadores, resultando em uma medida subjetiva da diferença de qualidade. Esta metodologia demanda um longo período de tempo e um elevado custo operacional, o que a torna pouco prática para utilização. Neste trabalho são apresentados os aspectos relevantes do sistema visual humano, das metodologias para avaliação de vídeo em aplicações de televisão digital em definição padrão e também da validação destas metodologias. O objetivo desta dissertação é testar métricas de baixo custo computacional como a que avalia a relação sinal-ruído de pico (PSNR: Peak Signal-to-Noise Ratio), a que mede similaridade estrutural (SSIM: Structural SIMilarity) e a que mede diferenças em três componentes de cor definidas pela CIE (Commission Internationale de l\'Eclairage), representadas por L*, a* e b* em uma dada extensão espacial (S-CIELAB: Spatial-CIELAB). Uma metodologia de validação destas métricas é apresentada, tendo como base as cenas e resultados dos testes subjetivos efetuados pelo Grupo de Especialistas em Qualidade de Vídeo (VQEG: Video Quality Expert Group). A estas métricas é introduzida uma etapa de preparação das cenas, na qual são efetuadas equalização de brilho, suavização de detalhes e detecção de contornos. Controlando-se a intensidade destes filtros, um novo conjunto de medidas é obtido. Comparações de desempenho são realizadas entre estes novos conjuntos de medidas e o conjunto de medidas obtido pelo VQEG. Os resultados mostram que para aplicações em televisão digital de definição padrão, a avaliação utilizando componentes de cor pouco influencia na correlação com as medidas obtidas nos testes subjetivos. Por outro lado, foi verificado que a aplicação adequada de técnicas para suavização de imagens, combinadas com métricas de fácil implementação como a SSIM, elevam seu grau de correlação com medidas subjetivas. Também foi demonstrado que técnicas para extração de contornos, combinadas com a métrica PSNR, podem aumentar significativamente seu desempenho em termos de correlação com os testes efetuados pelo VQEG. À luz destes resultados, foi concluído que medidas objetivas de fácil implementação do ponto de vista computacional podem ser usadas para comparação da qualidade de sinais de vídeo SDTV, desde que devidamente combinadas com técnicas para adequação ao sistema visual humano como a suavização e extração de contornos. / This research is about the video signal quality comparison issue, focusing at full reference metrics using standard definition television. The most reliable way to predict the differences in terms of quality between two video scenes is using a panel of television viewers, under controlled psychometric experimental conditions, resulting in statistical meaningful Differences in Mean Opinion Score (DMOS). The Subjective assessment is both time consuming and costly, therefore with practical limitations. The ideal substitute are objective quality assessment algorithms, whose scores have been shown to correlate highly with the results of DMOS. The goal for this research is to optimize the performance of simple metrics combining it with digital image processing. First this work presents many relevant aspects of the human visual system, methodologies for video evaluation in digital television applications using standard definition (SDTV) and also a validation methodology of these methods. After that, the main goal is to test three very simple metrics in terms of computational cost: PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio), SSIM (Structural SIMilarity) and S-CIELAB (Spatial-CIELAB). original metrics were modified in order to improve their correlations against subjective assessment data. Several experiments combining the advantages of digital image filters for softness and edge extraction have been accomplished within this work. The results show that such simple metrics combined with digital image processing for edge extraction, for example, do improve their correlations with subjective assessment.