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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 areas

Ramirez, 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 Ramirez_GlauciaMiranda_D.pdf: 28885401 bytes, checksum: 676ec9c1c9823ae7accd5e51d3de1035 (MD5) 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 processing

Ostojić 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-DATA

GILSON 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 IMAGENS

DIOGO 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 FERRO

CAMILA 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 IMAGENS

MARIA 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 CARVÃO

RICHARD 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 MICROTOMOGRAPHY

IGOR 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/AVC

GUILHERME 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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