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Uso de imagens de alta e media resolução espacial no estudo de areas cafeeiras / Use of high and medium spatial resolution images in the study of coffee areasRamirez, Glaucia Miranda 13 August 2018 (has links)
Orientador: Jurandir Zullo Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-13T05:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2009 / Resumo: O café sempre foi sinônimo de progresso e contribuiu de maneira decisiva para a industrialização do Brasil sendo, ainda hoje, um dos seus produtos agrícolas mais importantes. A obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo, sobre a extensão e o rendimento da cultura, são instrumentos valiosos para um planejamento adequado da cultura no país. Dentre as técnicas que podem ser utilizadas, neste caso, o sensoriamento remoto é uma das que possuem um grande potencial de aplicação, principalmente considerando o aumento da disponibilidade de imagens de média resolução espacial e o advento das imagens de alta resolução espacial. Sendo assim, o objetivo geral do trabalho foi compreender as interações existentes entre os parâmetros biofísicos de cafezais e a resposta espectral registrada nas bandas de imagens dos satélites TM/LANDSAT e QUICKBIRD adquiridas em 24/01/2006 e 05/02/2006, respectivamente. Foram utilizados 30 talhões pertencentes a seis propriedades agrícolas, localizadas na região da Alta Mogiana, em São Paulo, entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista. Os parâmetros biofísicos da cultura determinados a partir de dados de campo foram o espaçamento entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais dos dois satélites e quatro índices de vegetação (NDVI, GVI, SAVI e RVI). Foi aplicado o teste de Tukey e realizadas análises de correlação, regressão e fatorial por componentes principais, utilizando os dados biofísicos e remotos disponíveis. Alguns parâmetros biofísicos não puderam ser estimados, mesmo com a melhoria da resolução espacial. Outros foram estimados (IAF, Biomassa e Altura) mesmo utilizando dados remotos de média resolução espacial. A análise de componentes principais permitiu separar plantios em produção, de áreas em formação, para as duas imagens, sendo que a associação dos parâmetros biofísicos "porcentagem de cobertura" e "densidade populacional" foi a principal responsável por estes resultados. Estes agrupamentos podem ser de grande utilidade na classificação automática de imagens. Apesar do avanço tecnológico proporcionado pelas imagens de alta resolução espacial, elas não se mostraram superiores a ponto de substituírem, mas complementarem as informações fornecidas pelas imagens de média resolução. / Abstract: Coffee has been synonymous of progress and has strongly contributed to the industrialization of Brazil. Nowadays, the coffee is still one of the most important Brazilian agricultural products. Precise, on time and low cost information about coffee area and yield are valuable tools for the crop planning in the country. For this purpose, remote sensing techniques show a great potential to be applied, especially considering the increased availability of medium spatial resolution images and the coming of high spatial resolution imagery. Thus, the main objective of this study was to understand the interactions between the biophysical parameters of coffee crops and the spectral response measured by the TM/LANDSAT and QUICKBIRD satellites spectral bands, acquired on 24/01/2006 and 05/02/2006, respectively. We used 30 coffee areas in six farms, located in the region of Alta Mogiana, in the State of São Paulo, between the municipalities Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista. The biophysical crop parameters determined from the field survey were the row and plants spacing, height, LAI, crown diameter, percentage of vegetation cover, roughness, variety and biomass. We used real values of reflectance from the spectral bands of both satellites and four vegetation indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI). Tukey test was applied and it was carried out the analysis of correlation, regression and factorial analysis through principal components by using the available remote and biophysical data. Some biophysical parameters could not be estimated, even with improved spatial resolution. Others were estimated (LAI, biomass and height), even using remote data of medium spatial resolution. The analysis of the main components allowed to separate crop lands in production and in formation in the two images. The combination of biophysical parameters "percentage of coverage" and "density" was the main responsible for these results. This technique can be very useful in the automatic classification of images. Despite the technological advances provided by the images of high spatial resolution, these images may not replace, but complement the information provided by medium-resolution images. / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola
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Integrisana multiveličinska obrada radiografskih snimaka / Integrated multi-scale radiography image processingOstojić Vladimir 21 September 2018 (has links)
<p>Predložena je multiveličinska obrada kojom je moguće objediniti pojačanje<br />vidljivosti detalja kao i poboljšanje kontrasta radiografskih snimaka, kojim<br />se uspostavlja ravnoteža između kontrasta slabo i jasno vidljivih struktura.<br />Pored toga, obradom je obuhvaćeno i smanjenje globalnog kontrasta, čime je<br />moguće dodatno naglasiti lokalne strukture. Drugim rečima, predložena je<br />multiveličinska obrada koja integriše sve korake poboljšanja vidljivosti<br />anatomskih struktura. Predložena obrada razmotrena je u okviru razvijenog<br />algoritamskog okvira koji sadrži korake obrade radiografskih snimaka koji su<br />potrebni da bi se sirov signal, dobijen od strane detektora zračenja, obradio<br />i time pripremio za prikazivanje lekarima. Svaki od koraka obrade je<br />analiziran i predložena su originalna rešenja, kao i poboljšanja postojećih<br />pristupa. Evaluacijom je pokazano se integrisanom obradom postižu rezultati<br />koji prevazilaze one koji se dobijaju savremenom vrhunskom obradom, kao i da je<br />celokupni proces obrade moguće kontrolisati sa samo dva operativna<br />parametra. Da bi se upotpunila sveobuhvatna analiza procesa obrade<br />radiografskih snimaka, u disertaciji je razmotreno i uklanjanje artefakata<br />nastalih obradom, kao i mogućnost ubrzanja obrade radiografskih snimaka. Za<br />oba problema su ponuđena originalna rešenja čija je efikasnost<br />eksperimentalno potvrđena.</p> / <p>The thesis focuses on digital radiography image processing. Multi-scale processing is<br />proposed, which unifies detail visibility enhancement, local contrast enhancement and<br />global contrast reduction, thus enabling additional amplification of local structures. In<br />other words, the proposed multi-scale image processing integrates all steps of<br />anatomical structures visibility enhancement. For the purpose of the proposed<br />anatomical structures visibility enhancement analysis, a processing framework was<br />developed. The framework consists of several stages, used to process the image from<br />its raw form (signal obtained from the radiation detector), to the state where it will be<br />presented to the medical diagnostician. Each stage is analyzed and for each an<br />original solution or an improvement of an existing approach was proposed. Evaluation<br />has shown that integrated processing provides results which surpass state-of-the-art<br />processing methods, and that the entire processing pipeline can be controlled using<br />just two parameters. In order to complete the comprehensive analysis of radiography<br />image processing, processing artifacts removal and radiography image processing<br />acceleration are analyzed in the thesis. Both issues are addressed through original<br />solutions whose efficiency is experimentally confirmed.</p>
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[en] A KNOWLEDGE-BASED APPROACH FOR AUTOMATIC INTERPRETATION OF MULTIDATE REMOTE SENSING DATA / [pt] UMA ABORDAGEM BASEADA EM CONHECIMENTO PARA A INTERPRETAÇÃO AUTOMÁTICA DE DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO MULTI-DATAGILSON ALEXANDRE OSTWALD PEDRO DA COSTA 15 September 2009 (has links)
[pt] O objetivo genérico desta Tese foi o desenvolvimento de técnicas
computacionais baseadas em conhecimento para apoiar a interpretação automática
de dados de sensoriamento remoto multi-temporais, com ênfase na investigação
da aquisição e representação explícita de conhecimento temporal, bem como na
sua integração com outros tipos de conhecimento dentro do processo de
interpretação. Dois objetivos específicos, inter-relacionados, foram perseguidos:
(i) o desenvolvimento de um novo método de classificação baseado no conceito
de cadeias nebulosas de Markov (CNM), que provê meios para a estimação de
seus parâmetros temporais e para a utilização de conhecimento temporal no
processo de classificação; e (ii) a modelagem e implementação de um ambiente
baseado em conhecimento, de código livre, para a interpretação de dados de
sensoriamento remoto. Para validar o novo método de classificação multitemporal,
foram realizados experimentos voltados à interpretação de uma
seqüência de três imagens LANDSAT de uma área na Região Centro-Oeste do
Brasil, utilizando um método estocástico e outro analítico para a estimação das
matrizes de transição de classes que compõem o modelo CNM. Enquanto os
classificadores mono-temporais obtiveram uma acurácia média por classe de 55%,
o esquema multi-temporal alcançou acurácias entre 63% e 94%. Resultados
semelhantes em termos de acurácia global foram verificados. Além disso, quando
comparado a abordagens multi-temporais correlatas, o método proposto obteve
melhores resultados. De forma a validar o ambiente baseado em conhecimento
aqui proposto, o método CNM foi implementado através de suas funcionalidades.
Um conjunto de experimentos nos quais diferentes variações do método CNM,
estruturadas no novo ambiente, foi executado satisfatoriamente. / [en] The general objective of this research was the development of knowledgebased
computational techniques to support the interpretation of multitemporal
remote sensing data, focusing on the investigation of the explicit representation of
temporal knowledge and its integration to other types of knowledge; and also on
the processing and acquisition of temporal knowledge. Two interrelated, specific
objectives were pursued: (i) the development of a novel multitemporal
classification method based on the concept of fuzzy Markov chain (FMC) that
provides for the automatic estimation of its temporal related parameters and for
the exploration of temporal knowledge in the classification process; and (ii) the
design and implementation of an open-source, knowledge-based framework for
multitemporal interpretation of remote sensing data. In order to validate the new
multitemporal classification method, experiments were carried out aiming at the
interpretation of a sequence of three LANDSAT images from the central region of
Brazil, using both a stochastic and an analytical technique to estimate the class
transition possibilities that compose the FMC model. While the monotemporal
classifiers used in the experiments attained an average class accuracy of
approximately 55%, the multitemporal scheme reached accuracies between 65%
and 94%. Similar results in terms of overall accuracy were also observed.
Furthermore, when compared to two alternative multitemporal classification
approaches, the devised method consistently showed better results. In order to
validate the proposed multitemporal framework, the FCM-based method was
implemented using its temporal functionalities, and a number of experiments in
which different variants of the FCM-based method were structured through the
framework were successfully carried out.
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[en] SCENE RECONSTRUCTION USING SHAPE FROM TEXTURE / [pt] RECONSTRUÇÃO DO ESPAÇO TRIDIMENSIONAL A PARTIR DA DEFORMAÇÃO DE TEXTURA DE IMAGENSDIOGO MENEZES DUARTE 11 September 2006 (has links)
[pt] O presente trabalho apresenta um estudo sobre técnicas de
construção de um
modelo tridimensional de objetos a partir unicamente da
informação de textura.
Estas técnicas são baseadas na medida da deformação da
textura ao longo de uma
superfície, obtendo assim a orientação do vetor normal à
superfície em cada
ponto. De posse da orientação é possível construir um
modelo tridimensional do
objeto. São avaliados três métodos. O primeiro emprega
Filtros de Gabor e
momentos de segunda ordem como medida de textura e os
outros dois estimam a
transformação afim entre recortes de igual tamanho na
imagem. A estimativa da
transformação afim tem ênfase especial neste trabalho por
ser um passo
fundamental no algoritmo que mede a deformação da textura.
Os métodos foram
validados em diferentes etapas, de forma a avaliar:
estimativa da transformação
afim; decomposição em ângulos; e reconstrução do modelo 3D
a partir do mapa
de orientação, também conhecido como mapa de agulhas. A
avaliação
experimental foi realizada com imagens sintéticas e fotos
de objetos reais. Os
resultados mostram a aplicabilidade, dificuldades e
restrições dos métodos
analisados. / [en] The current work presents a study about methods for 3D
object shape
reconstruction based on their texture information. These
methods, called Shape
from Texture, measure texture deformation along object
surface, obtaining the
orientation in each point of the image. Having the
orientation in each point (a
needle map) it is possible to construct the object 3D
model. Three methods are
studied in this dissertation. One of these methods uses
Gabor Filters and second
order moments, and other two that estimate the affine
transform between images
patches. The affine estimation problem gets emphasis in
the present work since it
is an essential step in most Shape from Texture
algorithms. The methods were
tested in separate steps: evaluate the affine transform
estimation; the
decomposition of the affine matrix in slant and tilt
angles; and the 3D model
reconstruction using the needle map. Both synthetic and
real images were used on
the experiments. The results clearly show the
applicability, difficulties and
restrictions of the investigated methods.
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[en] OPTIMIZATION OF THE THREE-DIMENSIONAL CHARACTERIZATION OF IRON ORE PELLETS / [pt] OTIMIZAÇÃO DA CARACTERIZAÇÃO TRIDIMENSIONAL DE PELOTAS DE MINÉRIO DE FERROCAMILA GOMES PECANHA DE SOUZA 03 January 2019 (has links)
[pt] A porosidade e o arranjo espacial dos poros são essenciais para a transferência
de calor e para o processo de redução das pelotas de minério de ferro em fornos
siderúrgicos. Portanto, a caracterização microestrutural das pelotas torna-se
importante para o controle de qualidade do produto final, o aço, auxiliando no
entendimento de seu comportamento nos altos-fornos. Atualmente, as técnicas mais
utilizadas para a caracterização são a microscopia ótica, que oferece resultados
somente bidimensionais e com isso não representa exatamente a realidade; e a
Porosimetria por intrusão de mercúrio, na qual utiliza-se mercúrio, que é altamente
nocivo à saúde humana, e avalia apenas poros conectados com a superfície. Além
disso, são técnicas consideradas destrutivas, ou seja, não é possível fazer outras
análises porque há a perda do material. Este trabalho propõe otimizar uma
metodologia de caracterização tridimensional de porosidade em pelotas a partir da
técnica de Microtomografia Computadorizada de Raios X (microCT) – que é uma
técnica não destrutiva e fornece informações tridimensionais, porém apresenta
limitações relacionadas ao tempo de análise e resolução – e análise e processamento
das imagens geradas. Foi possível caracterizar em 3D a porosidade de amostras
cedidas pela empresa Vale, a partir da distribuição espacial e obtenção do volume
dos poros, além da discriminação de poros abertos e fechados por uma nova
metodologia desenvolvida. Assim, a metodologia de aquisição foi otimizada,
alcançando-se uma redução de tempo para todas as análises - foram necessárias 3
horas para a análise de uma pelota inteira. Confirmou-se que a resolução de fato
causa grande impacto na caracterização de porosidade em pelotas de minério de
ferro, evidenciado na grande diferença entre os percentuais de porosidades medidos
nas diferentes resoluções alcançadas: 14,83 por cento para 7,6 micrometros, 23,69 por cento para 4 micrometros e 26,75 por cento para 2 micrometros. / [en] Porosity and pore space arrangement are essential for heat transfer and the
reduction process of iron ore pellets in steelworks. Therefore, the pellet
microstructural characterization becomes important for the quality control of the
final product, steel, helping in the understanding of its behavior in the blast
furnaces. Currently, the most used techniques for characterization are optical
microscopy, which offers only two-dimensional results and thus does not represent
exactly the reality; and mercury intrusion porosimetry that evaluates only pores
connected to the surface, and uses mercury, which is highly harmful to human
health. Moreover, they are techniques considered destructive as it is not possible to
do other analyzes in the same samples, since they are destroyed. This work proposes
to optimize a methodology of three-dimensional characterization of porosity in
pellets using the technique of x-ray microtomography (microCT). This is a non -
destructive technique that provides 3D information, but presents limitations related
to the time of analysis and resolution. It was possible to characterize in 3D pellet
samples provided by the Vale company, obtaining the porosity and the pore volume
distribution. Open and closed porosity was also measured by a new developed
methodology. Thus, the acquisition methodology was optimized, reaching a
reduction of time for all the analyzes - it took 3 hours for the analysis of an entire
ball. It was confirmed that the resolution had a great impact on the porosity
characterization of iron ore pellets, evidenced by the great difference between the
porosities measured at the different resolutions reached: 14.83 percent for 7.6 micrometers,
23.69 percent for 4 micrometers and 26.75 percent for 2 micrometers.
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[en] A FUZZY MODEL FOR MULTITEMPORAL IMAGE CLASSIFICATION / [pt] UM MODELO NEBULOSO PARA CLASSIFICAÇÃO MULTITEMPORAL DE IMAGENSMARIA CLARA DE OLIVEIRA COSTA 04 September 2006 (has links)
[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.
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[en] USE OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN AUTOMATIC RECOGNITION AND CLASSIFICATION OF COAL MACERALS / [pt] USO DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PROFUNDAS PARA RECONHECIMENTO E CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICAS DE MACERAIS DE CARVÃORICHARD BRYAN MAGALHAES SANTOS 09 November 2022 (has links)
[pt] Diferentemente de muitas outras rochas, o carvão é uma rocha sedimentar composta principalmente de matéria orgânica derivada de detritos vegetais, acumulados em turfeiras em diferentes períodos geológicos. O carvão é um recurso econômico essencial em muitos países, tendo sido a principal força motriz por trás da revolução industrial. O carvão é amplamente utilizado industrialmente para diversos fins: carbonização e produção de coque, produção de ferro/aço, carvão térmico para gerar eletricidade, liquefação e gaseificação. A utilização do carvão é ditada pelas suas propriedades que são geralmente classificadas como sua composição, rank e grau. A composição do carvão, em termos dos seus macerais, e a sua classificação são determinadas manualmente por um petrógrafo, devido à sua natureza complexa. Este estudo almejou desenvolver um método automático baseado na aprendizagem de máquina para segmentação automática de macerais a nível de grupo e um módulo para determinação de rank por refletância em imagens petrográficas do carvão que pode melhorar a eficiência deste processo e diminuir a subjetividade do operador. foi desenvolvida uma abordagem de aprendizagem profunda da arquitetura baseada na Mask R-CNN para identificar e segmentar o grupo de maceral vitrinite, o qual é fundamental para a análise do rank, uma vez que a classificação é determinada pela reflectância da collotelinite (maceral desse grupo). Em segundo lugar, foi desenvolvido um método de processamento de imagem para analisar as imagens segmentadas de vitrinite e determinar a classificação do carvão, associando os valores cinzentos à reflectância. Para a segmentação de maceral, foram utilizadas cinco amostras para treinar a rede, 174 imagens foram utilizadas para treino, e 86 foram utilizadas para validação, com os melhores resultados obtidos para os modelos de vitrinite, inertinita, liptinita e colotelinita (89,23%, 68,81%, 37,00% e 84,77% F1-score, respectivamente). Essas amostras foram utilizadas juntamente com outras oito amostras para determinar os resultados de classificação utilizando a reflectância de collotelinite. As amostras variaram entre 0,97% e 1,8% de reflectância. Este método deverá ajudar a poupar tempo e mão-de-obra para análise, se implementado num modelo de produção. O desvio médio quadrático entre o método proposto e os valores de reflectância de referência foi de 0,0978. / [en] Unlike most other rocks, coal is a sedimentary rock composed primarily of organic matter derived from plant debris that accumulated in peat mires during different geological periods. Coal is also an essential economic resource in many countries, having been the main driving force behind the industrial revolution. Coal is still widely used industrially for many different purposes: carbonization and coke production, iron/steel making, thermal coal to generate electricity, liquefaction, and gasification. The utility of the coal is dictated by its properties which are commonly referred to as its rank, type, and grade. Coal composition, in terms of its macerals, and its rank determination are determined manually by a petrographer due to its complex nature. This study aimed to develop an automatic method based on machine learning capable of maceral segmentation at group level followed by a module for rank reflectance determination on petrographic images of coal that can improve the efficiency of this process and decrease operator subjectivity. Firstly, a Mask R-CNN-based architecture deep learning approach was developed to identify and segment the vitrinite maceral group, which is fundamental for rank analysis, as rank is determined by collotelinite reflectance (one of its individual macerals). Secondly, an image processing method was developed to analyze the vitrinite segmented images and determine coal rank by associating the grey values with the reflectance. For the maceral (group) segmentation, five samples were used to train the network, 174 images were used for training, and 86 were used for testing, with the best results obtained for the vitrinite, inertinite, liptinite, and collotelinite models (89.23%, 68.81%, 37.00% and 84.77% F1-score, respectively). Those samples were used alongside another eight samples to determine the rank results utilizing collotelinite reflectance. The samples ranged from 0.97% to 1.8% reflectance. This method should help save time and labor for analysis if implemented into a production model. The root mean square calculated between the proposed method and the reference reflectance values was 0.0978.
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[pt] MODELAGEM DA REDE POROSA DE AGLOMERADOS DE MINÉRIO DE FERRO: DESENVOLVIMENTO DE UMA METODOLOGIA BASEADA EM MICROTOMOGRAFIA DE RAIOS-X / [en] PORE NETWORK MODELING OF IRON ORE AGGLOMERATES: DEVELOPMENT OF A METHODOLOGY BASED ON X-RAY MICROTOMOGRAPHYIGOR NOGUEIRA LIMA 19 October 2023 (has links)
[pt] Uma das características mais relevantes nos aglomerados de minério de
ferro é a sua porosidade, que impacta fortemente no desempenho desses materiais
nos processos siderúrgicos. O desempenho é diretamente dependente da existência
de uma rede porosa que permite o fluxo de gases pelo interior desses aglomerados
sem comprometer sua integridade física. Neste trabalho, amostras de diferentes
tipos de aglomerados de minério de ferro foram caracterizadas com o auxílio de
técnicas de microtomografia computadorizada de raios X (microCT),
processamento digital de imagens e modelagem de rede de poros (PNM). Com
isso, a influência da microestrutura desses aglomerados na variação da sua
porosidade e permeabilidade foi avaliada. O uso de microCT permitiu uma
visualização 3D da estrutura dos aglomerados, permitindo realizar uma análise da
estrutura interna das amostras para a discriminação do espaço poroso. O pixel size
ideal foi estipulado por meio de diversas capturas com resoluções diferentes. A
PNM foi utilizada para realizar a simulação da permeabilidade absoluta das
amostras, correlacionando com a porosidade, conectividade dos poros e diâmetro
de poros e conexões. Foi realizada uma variação de mais ou menos 5 tons de cinza nos limiares
de segmentação para estipular a sensibilidade do impacto desse parâmetro nos
resultados da modelagem. Os dois aglomerados apresentaram porosidade
parecida, em torno de 20 por cento. Os resultados para piores resoluções apresentaram
uma inconsistência, em muitos casos não possuindo sequer permeabilidade. As
imagens adquiridas com um tamanho de voxel de 2 micrômetros resultaram em cálculos
consistentes de permeabilidade, em torno de 0,4 a 2,4 mD para os briquetes e 0,03
a 1,6 mD para as pelotas, sugerindo que os briquetes são levemente mais
permeáveis. A variação do limiar de segmentação dos poros teve forte impacto
nos resultados das modelagens, influenciando diretamente no valor do cálculo da
permeabilidade absoluta. / [en] One of the most relevant features of iron ore agglomerates is their porosity, which strongly impacts the performance of these materials in steelmaking processes. Performance is directly dependent on the existence of a porous network that allows gas flow through the interior of these agglomerates without compromising their physical integrity. This study characterized samples of different iron ore agglomerates using X-ray microcomputed tomography (microCT), digital image processing, and pore network modeling (PNM). The influence of the microstructure of these agglomerates on the variation of their porosity and permeability was evaluated. MicroCT enabled a 3D visualization of the agglomerate structure, allowing for an analysis of the internal structure of the samples to discriminate the porous space. The ideal pixel size was determined through various captures at different resolutions. PNM was used to simulate the absolute permeability of the samples, correlating it with porosity, pore connectivity, and pore and connection diameter. A variation of more or less 5 gray tones in the segmentation thresholds was performed to determine the sensitivity of this parameter s impact on the modeling results. The two agglomerates had similar porosity of around 20 percent. The results for lower resolutions showed inconsistency, with many cases lacking permeability altogether. Images acquired with a pixel size of 2 micrometers resulted in consistent permeability calculations, ranging from 0.4 to 2.4 mD for briquettes and 0.03 to 1.6 mD for pellets, indicating that briquettes are slightly more permeable. The variation of pore segmentation threshold had a strong impact on the modeling results, directly influencing the value of the absolute permeability calculation.
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[en] FAST MOTION ADAPTIVE ESTIMATION ALGORITHM APPLIED TO THE H.261/AVC STANDARD CODER / [pt] ALGORITMO RÁPIDO DE ESTIMAÇÃO ADAPTATIVO AO MOVIMENTO APLICADO AO CODIFICADOR PADRÃO H.264/AVCGUILHERME MACHADO GOEHRINGER 31 March 2008 (has links)
[pt] As técnicas de estimação de movimento utilizadas nos
padrões de compressão de vídeo proporcionam a utilização
mais eficiente dos recursos de transmissão e armazenamento,
através da redução do número de bits necessários para
representar um sinal de vídeo e da conservação da qualidade
do conteúdo que está sendo processado. O objetivo dessa
dissertação de Mestrado é propor um novo algoritmo capaz de
reduzir a grande complexidade computacional envolvida
nestas técnicas, mantendo a qualidade do sinal
reconstruído. Dessa maneira, apresenta-se um algoritmo
AUMHS (Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid
Search) o qual traz como principais modificações ao
algoritmo UMHS (Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid
Search) a implementação de uma medida de movimento que
classifica as cenas de uma seqüência de vídeo de acordo com
o movimento detectado para posterior adequação dos
parâmetros de estimação de movimento e de outros parâmetros
do codificador. Como resultado apresenta-se um ganho
expressivo na velocidade de processamento, e conseqüente
redução do custo computacional, conservando-se a qualidade
obtida pelos principais algoritmos da literatura. O
algoritmo foi implementado no codificador do padrão
H.264/AVC onde realizou-se análises comparativas de
desempenho com os algoritmos UMHS e FSA através da medição
de parâmetros como PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), tempo
de processamento do codificador, tempo de processamento do
módulo de estimação de movimento, taxa de bits utilizada e
avaliação subjetiva informal. / [en] The motion estimation techniques used by the video
compression standards provide an efficient utilization of
the transmission and storage resources, through the
reduction of the number of bits required to represent a
video signal and the conservation of the content quality
that is being processed. The objective of this work is to
propose a new algorithm capable of reducing the great
computational complexity involved in the motion estimation
techniques, keeping the quality of the reconstructed
signal. In this way, we present an algorithm called AUMHS
(Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search)
which brings as main modifications relative to the UMHS
(Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) the
implementation of a movement measure that can classify the
scenes of a video sequence according to the motion detected
for posterior adequacy of the motion estimation and others
coder parameters. As result we present an expressive gain
in the processing speed, and consequent computational cost
reduction, conserving the same quality of the main
algorithms published in the literature. The algorithm was
implemented in the H.264/AVC coder in order to proceed with
comparative analysis of perfomance together with the UMHS
and FSA algorithms, measuring parameters as PSNR (Peak
Signal you the Noise Ratio), coding processing time, motion
estimation time, bit rate, and informal subjective
evaluation.
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