O rastreamento de objetos em vídeos representa um importante problema na área de processamento de imagens, quer seja pelo grande número de aplicações envolvidas, ou pelo grau de complexidade que pode ser apresentado. Como exemplo de aplicações, podemos citar sua utilização em áreas como robótica móvel, interface homem-máquina, medicina, automação de processo industriais até aplicações mais tracionais como vigilância e monitoramento de trafego. O aumento na complexidade do rastreamento se deve principalmente a interação do objeto rastreado com outros elementos da cena do vídeo, especialmente nos casos de oclusões parciais ou totais. Quando uma oclusão ocorre a informação sobre a localização do objeto durante o rastreamento é perdida parcial ou totalmente. Métodos de filtragem estocástica, utilizados para o rastreamento de objetos, como os Filtros de Partículas não apresentam resultados satisfatórios na presença de oclusões totais, onde temos uma descontinuidade na trajetória do objeto. Portanto torna-se necessário o desenvolvimento de métodos específicos para tratar o problema de oclusão total. Nesse trabalho, nós desenvolvemos uma abordagem para tratar o problema de oclusão total no rastreamento de objetos utilizando Filtro de Partículas baseados em Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCCM) com função geradora de partículas adaptativa. Durante o rastreamento do objeto, em situações onde não há oclusões, nós utilizamos uma função de probabilidade geradora simétrica. Entretanto, quando uma oclusão total, ou seja, uma descontinuidade na trajetória é detectada, a função geradora torna-se assimétrica, criando um termo de “inércia” ou “arraste” na direção do deslocamento do objeto. Ao sair da oclusão, o objeto é novamente encontrado e a função geradora volta a ser simétrica novamente. / The object tracking on video is an important task in image processing area either for the great number of involved applications, or for the degree of complexity that can be presented. How example of application, we can cite its use from robotic area, machine-man interface, medicine, automation of industry process to vigilance and traffic control applications. The increase of complexity of tracking is occasioned principally by interaction of tracking object with other objects on video, specially when total or partial occlusions occurs. When a occlusion occur the information about the localization of tracking object is lost partially or totally. Stochastic filtering methods, like Particle Filter do not have satisfactory results in the presence of total occlusions. Total occlusion can be understood like discontinuity in the object trajectory. Therefore is necessary to develop specific method to handle the total occlusion task. In this work, we develop an approach to handle the total occlusion task using MCMC-Particle Filter with adaptive sampling probability function. When there is not occlusions we use a symmetric probability function to sample the particles. However, when there is a total occlusion, a discontinuity in the trajectory is detected, and the probability sampling function becomes asymmetric. This break of symmetry creates a “drift” or “inertial” term in object shift direction. When the tracking object becomes visible (after the occlusion) it is found again and the sampling function come back to be symmetric.

Este trabalho descreve um conjunto de técnicas para a recuperação de imagens baseada nos aspectos cromático e estrutural das mesmas. A abordagem aqui descrita utiliza mecanismos que permitem a preservação de informação espacial referente aos conteúdos extraídos da imagem de forma que a sua precisão possa ser ajustada de acordo com a necessidade da consulta. Um outro importante aspecto aqui considerado, é a possibilidade de se optar por um dos seguintes espaços de cores para a verificação de distâncias entre cores no momento da recuperação: RGB, L*u*v*, ou L*a*b*. Com estas diferentes possibilidades de espaços de cores, será verificada a influência que os mesmos podem provocar no processo de recuperação de imagens baseado em aspectos cromáticos. O conjunto de técnicas para a recuperação de imagens abordadas neste trabalho levou à construção do sistema RICE, um ambiente computacional através do qual pode-se realizar consultas a partir de um repositório de imagens. Para a verificação do desempenho dos diferentes parâmetros ajustáveis na recuperação de imagens aqui descrita e implementada no sistema RICE, foram utilizadas curvas de “Recall x Precision”. / This work describes a set of image retrieval techniques by color and shape similarity. The approach presented here allows to preserve spacial relantionships of the contents extracted from the image. And it can be adjusted accordingly to the query needs. Another important feature considered here, is the possibility of choosing between the RGB, L*u*v*, and L*a*b* color spaces to compute color distances during the image retrieval operation. With these three options of color spaces, the influence of each one in the image retrieval process based in chromatic contents will be verified. The set of techniques for image retrieval described here led to development of the RICE system, a computational environment for image retrieval by color and shape similarity. Furthermore, the recall x precision graph was applied in order to verify the performance of the RICE system in several configuration modes of image retrieval.

O rastreamento de objetos em vídeos representa um importante problema na área de processamento de imagens, quer seja pelo grande número de aplicações envolvidas, ou pelo grau de complexidade que pode ser apresentado. Como exemplo de aplicações, podemos citar sua utilização em áreas como robótica móvel, interface homem-máquina, medicina, automação de processo industriais até aplicações mais tracionais como vigilância e monitoramento de trafego. O aumento na complexidade do rastreamento se deve principalmente a interação do objeto rastreado com outros elementos da cena do vídeo, especialmente nos casos de oclusões parciais ou totais. Quando uma oclusão ocorre a informação sobre a localização do objeto durante o rastreamento é perdida parcial ou totalmente. Métodos de filtragem estocástica, utilizados para o rastreamento de objetos, como os Filtros de Partículas não apresentam resultados satisfatórios na presença de oclusões totais, onde temos uma descontinuidade na trajetória do objeto. Portanto torna-se necessário o desenvolvimento de métodos específicos para tratar o problema de oclusão total. Nesse trabalho, nós desenvolvemos uma abordagem para tratar o problema de oclusão total no rastreamento de objetos utilizando Filtro de Partículas baseados em Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCCM) com função geradora de partículas adaptativa. Durante o rastreamento do objeto, em situações onde não há oclusões, nós utilizamos uma função de probabilidade geradora simétrica. Entretanto, quando uma oclusão total, ou seja, uma descontinuidade na trajetória é detectada, a função geradora torna-se assimétrica, criando um termo de “inércia” ou “arraste” na direção do deslocamento do objeto. Ao sair da oclusão, o objeto é novamente encontrado e a função geradora volta a ser simétrica novamente. / The object tracking on video is an important task in image processing area either for the great number of involved applications, or for the degree of complexity that can be presented. How example of application, we can cite its use from robotic area, machine-man interface, medicine, automation of industry process to vigilance and traffic control applications. The increase of complexity of tracking is occasioned principally by interaction of tracking object with other objects on video, specially when total or partial occlusions occurs. When a occlusion occur the information about the localization of tracking object is lost partially or totally. Stochastic filtering methods, like Particle Filter do not have satisfactory results in the presence of total occlusions. Total occlusion can be understood like discontinuity in the object trajectory. Therefore is necessary to develop specific method to handle the total occlusion task. In this work, we develop an approach to handle the total occlusion task using MCMC-Particle Filter with adaptive sampling probability function. When there is not occlusions we use a symmetric probability function to sample the particles. However, when there is a total occlusion, a discontinuity in the trajectory is detected, and the probability sampling function becomes asymmetric. This break of symmetry creates a “drift” or “inertial” term in object shift direction. When the tracking object becomes visible (after the occlusion) it is found again and the sampling function come back to be symmetric.

Este trabalho descreve um conjunto de técnicas para a recuperação de imagens baseada nos aspectos cromático e estrutural das mesmas. A abordagem aqui descrita utiliza mecanismos que permitem a preservação de informação espacial referente aos conteúdos extraídos da imagem de forma que a sua precisão possa ser ajustada de acordo com a necessidade da consulta. Um outro importante aspecto aqui considerado, é a possibilidade de se optar por um dos seguintes espaços de cores para a verificação de distâncias entre cores no momento da recuperação: RGB, L*u*v*, ou L*a*b*. Com estas diferentes possibilidades de espaços de cores, será verificada a influência que os mesmos podem provocar no processo de recuperação de imagens baseado em aspectos cromáticos. O conjunto de técnicas para a recuperação de imagens abordadas neste trabalho levou à construção do sistema RICE, um ambiente computacional através do qual pode-se realizar consultas a partir de um repositório de imagens. Para a verificação do desempenho dos diferentes parâmetros ajustáveis na recuperação de imagens aqui descrita e implementada no sistema RICE, foram utilizadas curvas de “Recall x Precision”. / This work describes a set of image retrieval techniques by color and shape similarity. The approach presented here allows to preserve spacial relantionships of the contents extracted from the image. And it can be adjusted accordingly to the query needs. Another important feature considered here, is the possibility of choosing between the RGB, L*u*v*, and L*a*b* color spaces to compute color distances during the image retrieval operation. With these three options of color spaces, the influence of each one in the image retrieval process based in chromatic contents will be verified. The set of techniques for image retrieval described here led to development of the RICE system, a computational environment for image retrieval by color and shape similarity. Furthermore, the recall x precision graph was applied in order to verify the performance of the RICE system in several configuration modes of image retrieval.

O rastreamento de objetos em vídeos representa um importante problema na área de processamento de imagens, quer seja pelo grande número de aplicações envolvidas, ou pelo grau de complexidade que pode ser apresentado. Como exemplo de aplicações, podemos citar sua utilização em áreas como robótica móvel, interface homem-máquina, medicina, automação de processo industriais até aplicações mais tracionais como vigilância e monitoramento de trafego. O aumento na complexidade do rastreamento se deve principalmente a interação do objeto rastreado com outros elementos da cena do vídeo, especialmente nos casos de oclusões parciais ou totais. Quando uma oclusão ocorre a informação sobre a localização do objeto durante o rastreamento é perdida parcial ou totalmente. Métodos de filtragem estocástica, utilizados para o rastreamento de objetos, como os Filtros de Partículas não apresentam resultados satisfatórios na presença de oclusões totais, onde temos uma descontinuidade na trajetória do objeto. Portanto torna-se necessário o desenvolvimento de métodos específicos para tratar o problema de oclusão total. Nesse trabalho, nós desenvolvemos uma abordagem para tratar o problema de oclusão total no rastreamento de objetos utilizando Filtro de Partículas baseados em Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCCM) com função geradora de partículas adaptativa. Durante o rastreamento do objeto, em situações onde não há oclusões, nós utilizamos uma função de probabilidade geradora simétrica. Entretanto, quando uma oclusão total, ou seja, uma descontinuidade na trajetória é detectada, a função geradora torna-se assimétrica, criando um termo de “inércia” ou “arraste” na direção do deslocamento do objeto. Ao sair da oclusão, o objeto é novamente encontrado e a função geradora volta a ser simétrica novamente. / The object tracking on video is an important task in image processing area either for the great number of involved applications, or for the degree of complexity that can be presented. How example of application, we can cite its use from robotic area, machine-man interface, medicine, automation of industry process to vigilance and traffic control applications. The increase of complexity of tracking is occasioned principally by interaction of tracking object with other objects on video, specially when total or partial occlusions occurs. When a occlusion occur the information about the localization of tracking object is lost partially or totally. Stochastic filtering methods, like Particle Filter do not have satisfactory results in the presence of total occlusions. Total occlusion can be understood like discontinuity in the object trajectory. Therefore is necessary to develop specific method to handle the total occlusion task. In this work, we develop an approach to handle the total occlusion task using MCMC-Particle Filter with adaptive sampling probability function. When there is not occlusions we use a symmetric probability function to sample the particles. However, when there is a total occlusion, a discontinuity in the trajectory is detected, and the probability sampling function becomes asymmetric. This break of symmetry creates a “drift” or “inertial” term in object shift direction. When the tracking object becomes visible (after the occlusion) it is found again and the sampling function come back to be symmetric.

Este trabalho apresenta uma proposta para a publicação eletrônica de imagens e metadados do formato DICOM, visando à interoperabilidade de sistemas heterogêneos, que têm a capacidade de se adaptarem às particularidades do ambiente médico, através da Web, proporcionando assim, ambientes propícios à área da saúde. Atualmente, para desenvolver ambientes de visualização de imagens na Web, são utilizados padrões de imagens, conceitos de metadados e adaptação de tecnologias para este fim. Utilizando o formato padrão de imagens médicas DICOM, com este trabalho se propõe construir um Framework para visualizar e trocar informações através da Web. Entre as suas aplicações estão a telemedicina e a integração de imagens aos sistemas de informação na área da saúde. / The present work presents a proposal for electronic publishing of images and metadata of the DICOM format. It aims interoperation of heterogeneous systems, which have the capacity to adapt themselves to the specificities of medical environment, via Web, providing this way, proper environments to the health area. Nowadays, in order to develop environments for visualizing images on the Web, it is necessary to use patterns of images, metadata concepts and adaptations of technologies for this purpose. Throughout the use of standard format of medical images DICOM, this work proposes the construction of a Framework to visualize and exchange information via Web. Among its applications are the telemedicine and the image integration to the information systems in the health area.

Este trabalho apresenta uma proposta para a publicação eletrônica de imagens e metadados do formato DICOM, visando à interoperabilidade de sistemas heterogêneos, que têm a capacidade de se adaptarem às particularidades do ambiente médico, através da Web, proporcionando assim, ambientes propícios à área da saúde. Atualmente, para desenvolver ambientes de visualização de imagens na Web, são utilizados padrões de imagens, conceitos de metadados e adaptação de tecnologias para este fim. Utilizando o formato padrão de imagens médicas DICOM, com este trabalho se propõe construir um Framework para visualizar e trocar informações através da Web. Entre as suas aplicações estão a telemedicina e a integração de imagens aos sistemas de informação na área da saúde. / The present work presents a proposal for electronic publishing of images and metadata of the DICOM format. It aims interoperation of heterogeneous systems, which have the capacity to adapt themselves to the specificities of medical environment, via Web, providing this way, proper environments to the health area. Nowadays, in order to develop environments for visualizing images on the Web, it is necessary to use patterns of images, metadata concepts and adaptations of technologies for this purpose. Throughout the use of standard format of medical images DICOM, this work proposes the construction of a Framework to visualize and exchange information via Web. Among its applications are the telemedicine and the image integration to the information systems in the health area.

Este trabalho apresenta uma proposta para a publicação eletrônica de imagens e metadados do formato DICOM, visando à interoperabilidade de sistemas heterogêneos, que têm a capacidade de se adaptarem às particularidades do ambiente médico, através da Web, proporcionando assim, ambientes propícios à área da saúde. Atualmente, para desenvolver ambientes de visualização de imagens na Web, são utilizados padrões de imagens, conceitos de metadados e adaptação de tecnologias para este fim. Utilizando o formato padrão de imagens médicas DICOM, com este trabalho se propõe construir um Framework para visualizar e trocar informações através da Web. Entre as suas aplicações estão a telemedicina e a integração de imagens aos sistemas de informação na área da saúde. / The present work presents a proposal for electronic publishing of images and metadata of the DICOM format. It aims interoperation of heterogeneous systems, which have the capacity to adapt themselves to the specificities of medical environment, via Web, providing this way, proper environments to the health area. Nowadays, in order to develop environments for visualizing images on the Web, it is necessary to use patterns of images, metadata concepts and adaptations of technologies for this purpose. Throughout the use of standard format of medical images DICOM, this work proposes the construction of a Framework to visualize and exchange information via Web. Among its applications are the telemedicine and the image integration to the information systems in the health area.