Uma área de intensa atividade de pesquisa em nanotecnologia está relacionada à restauração de imagens obtidas através dos microscópios de força atômica (AFM). Durante o processo de aquisição as imagens de AFM estão sujeitas às limitações impostas pela instrumentação utilizada e costumam apresentar pobres relações sinal/ruído, bem como a manifestação dos efeitos degenerativos relacionados à interação entre o tip e a amostra. Buscando tratar imagens obtidas de estruturas biológicas, tem sido propostos e testados diversos algoritmos de restauração, e nesta dissertação é utilizado um método baseado na Regularização de Tikhonov. Ao longo do desenvolvimento de diversos algoritmos de restauração foi observado que os indicadores matemáticos usuais para avaliação de desempenho não correspondiam à percepção visual relativa às imagens restauradas. Este trabalho propõe e avalia diferentes indicadores de desempenho para algoritmos de restauração utilizados no pósprocessamento de imagens obtidas em escala nanométrica por microscopia de força atômica e imagens artificiais criadas especialmente para testar o indicador de desempenho utilizado. São investigados indicadores usuais empregados em restauração de imagens, sendo também proposta a implementação de indicadores baseado nas distâncias de Bregman. O trabalho foi dividido em duas partes. Primeiramente foi gerado e restaurado um conjunto de imagens utilizando o funcional de regularização de Tikhonov, sendo distribuídas entre 50 pessoas que foram chamadas de avaliadores humanos. A tarefa consistia em avaliar as imagens, procurando identificar o quanto as imagens restauradas se aproximavam das imagens originais, no que se relaciona à visão humana. A segunda parte consistiu na implementação de uma rotina computacional para o cálculo de vários indicadores matemáticos. Posteriormente foi realizada a comparação dos resultados obtidos através dos indicadores matemáticos com a percepção visual dos avaliadores humanos, sendo esta última essencialmente qualitativa, sendo então transformada em uma escala numérica para permitir então a comparação com os indicadores matemáticos. Observou-se que dependendo dos parâmetros utilizados no algoritmo de restauração baseado no funcional de regularização de Tikhonov e dos tipos de imagens restauradas, os indicadores baseados nas Distâncias de Bregman apresentam melhores resultados do que aqueles obtidos com indicadores tradicionais, como por exemplo o erro médio quadrático (MSE Mean Square Error), levando a uma concordância maior destes resultados quando comparados com a avaliação feita pelos avaliadores humanos. / The restoration of images acquired with Atomic Force Microscopes (AFM) consists on a very intense research area in nanotechnology. During the acquisition process the AFM images are subjected to the constraints imposed by the experimental apparatus usually presenting poor signal to noise ratios as well as the effects of tip-sample interaction. In order to process images related to biological structures, several restoration algorithms have been proposed and tested, and in the present dissertation is used a method based in Tikhonovs regularization. Throughout the development of several restoration algorithms it has been observed that the usual performance measures did not correspond to the human visual perception of the restored images. In the present dissertation are proposed and evaluated several performance measures for restoration algorithms used in the post-processing of images acquired in nanoscale with AFM as well as artificial images created in order to test the performance measure used. Usually used performance measures are investigated as well as measures based on Bregman distances. The research was conducted in two parts. First a set of images was generated and restored using Tikhonovs regularization functional, being then distributed to 50 human referees. Their task consisted in evaluating the images in order to grade how close the restored images were to the original images, in respect to human visual perception. The second part of the research consisted in the implementation of a computational program to perform the computation of the mathematical performance measures. Afterwards a comparison was performed of the mathematical performance measures with respect to the visual perception of the human referees, being the latter essentially qualitative which was then transformed in a numerical scale in order to allow the comparison with the mathematical measures. It was observed that depending on the parameters used in the restoration algorithm based in Tikhonovs regularization functional and the type of the restored image, the mathematical performance measures based on Bregman distances present better results than those obtained with other usual performance measures such as the Mean Square Error (MSE) yielding to a better agreement with the evaluation performed by the human referees.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problemas durante o processo de aquisição de imagens de AFM têm feito com que pesquisas na área de nanotecnologia busquem a utilização de ferramentas para minimizar esses efeitos degenerativos. Neste sentido, foram desenvolvidas ferramentas computacionais de restauração destas imagens degradadas. Neste trabalho é utilizado o método baseado na Regularização de Tikhonov, cuja aplicação está concentrada principalmente em restaurações de imagens biológicas. A proposta deste trabalho é a utilização deste regularizador também em imagens de interesse em engenharia. Em alguns casos, um pré-processamento anteriormente à aplicação do algoritmo, apresenta boa resposta na restauração das imagens. Na fase de préprocessamento foram utilizados alguns filtros como, filtro de média, filtro de mediana, filtro laplaciano e filtro de média pontual. Com a aplicação deste regularizador em imagens foi possível obter perfis de distribuição dos pixels onde é mostrado que na medida em que se aumenta a carga de dissolução de ferro puro em ácido sulfúrico, percebe-se que a razão de aspecto aumenta e características de superfície ficam mais visíveis. / Problems during the process of acquisition of images of AFM have been doing with that research in the nanotechnology searchs the use of tools to minimize those degenerative effects. Computational tools for restoration of these degraded images have developed, in this work the method is used based on Regularization of Tikhonov. This method is usually used for restoration of biological images. It is proposed the use of this regularization functional also in images of interest in engineering. In some cases, a previously processing to the application of the algorithm, it presents good answer in the restoration of the images. The previously processing phase some were used filters as, average filter, median filter, laplacian filter and filter of punctual average, besides combination of filters. With the application of this regularizator it was possible to obtain profiles of distribution of the pixels where is shown that in the measure in that he increases the dissolution charge of iron in sulphuric acid, it is noticed that the aspect reason increases and surface characteristics are more visible.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:03:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5415.pdf: 8638421 bytes, checksum: 0e5c5abf95c786434202fdae3e69dc1e (MD5) Previous issue date: 2013-06-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / The resolution enhancement of an image is always desirable, independently of its objective, but mainly if the image has the purpose of visual analysis. The hardware development for increasing the image resolution still has a higher cost than the algorithmic solutions for super-resolution. Like image restoration, super-resolution is also an ill-conditioned inverse problem, and has an infinite number of solutions. This work analyzes the iterative restoration methods (Van Cittert, Tikhonov-Miller and Conjugate Gradiente) which propose solutions for the ill-conditioning problem and compares them with the IBP method (Iterative Back Projection). The analysis of the found similarities is the basis of a generalization, such that other iterative restoration methods can have their properties adapted, as regularization of the ill-conditioning, noise reduction and other degradations and the increase of the convergence rate can be incorporated to the techniques of super-resolution. Two new methods were created as case studies of the proposed generalization: the first one is a super-resolution method for dynamic magnetic resonance imaging (MRI) of the swallowing process, that uses an adaptiveWiener filtering as regularization and a non-rigid registration; and the second one is a pan sharpening method of SPOT satellite bands, that uses sampling based on sensor s characteristics and non-adaptive Wiener filtering. / A melhora da resolução de uma imagem é sempre desejada, independentemente de seu objetivo, mas principalmente se destinada a análise visual. O desenvolvimento de hardware para o aumento de resolução de uma imagem em sua captura ainda possui o custo mais elevado do que as soluções algorítmicas de super resolução (SR). Assim como a restauração de imagens, a super resolução também é um problema inverso mal-condicionado e possui infinitas soluções. Este trabalho analisa métodos de restauração iterativos (Van Cittert, Tikhonov-Miller e Gradiente Conjugado) que proponham soluções para o problema do malcondicionamento e os compara com o método IBP (Iterative Back-Projection). A análise das semelhanças encontradas é base para uma generalização de modo que outros métodos iterativos de restauração possam ter suas propriedades adaptadas, tais como regularização do mal-condicionamento, redução do ruído e outras degradações e aumento na taxa de convergência, para que possam ser incorporadas à técnicas de super resolução. Dois novos métodos foram criados como estudo de caso da generalização proposta: o primeiro é um método de super-resolução para imageamento por ressonância magnética (MRI) dinâmico do processo de deglutição, que utiliza uma filtragem de Wiener adaptativa como regularização e registro não-rígido; o segundo é um método de pansharpening das bandas do satélite SPOT, que utiliza amostragem baseada nas características do sensor e filtragem de Wiener não-adaptativa.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Problemas durante o processo de aquisição de imagens de AFM têm feito com que pesquisas na área de nanotecnologia busquem a utilização de ferramentas para minimizar esses efeitos degenerativos. Neste sentido, foram desenvolvidas ferramentas computacionais de restauração destas imagens degradadas. Neste trabalho é utilizado o método baseado na Regularização de Tikhonov, cuja aplicação está concentrada principalmente em restaurações de imagens biológicas. A proposta deste trabalho é a utilização deste regularizador também em imagens de interesse em engenharia. Em alguns casos, um pré-processamento anteriormente à aplicação do algoritmo, apresenta boa resposta na restauração das imagens. Na fase de préprocessamento foram utilizados alguns filtros como, filtro de média, filtro de mediana, filtro laplaciano e filtro de média pontual. Com a aplicação deste regularizador em imagens foi possível obter perfis de distribuição dos pixels onde é mostrado que na medida em que se aumenta a carga de dissolução de ferro puro em ácido sulfúrico, percebe-se que a razão de aspecto aumenta e características de superfície ficam mais visíveis. / Problems during the process of acquisition of images of AFM have been doing with that research in the nanotechnology searchs the use of tools to minimize those degenerative effects. Computational tools for restoration of these degraded images have developed, in this work the method is used based on Regularization of Tikhonov. This method is usually used for restoration of biological images. It is proposed the use of this regularization functional also in images of interest in engineering. In some cases, a previously processing to the application of the algorithm, it presents good answer in the restoration of the images. The previously processing phase some were used filters as, average filter, median filter, laplacian filter and filter of punctual average, besides combination of filters. With the application of this regularizator it was possible to obtain profiles of distribution of the pixels where is shown that in the measure in that he increases the dissolution charge of iron in sulphuric acid, it is noticed that the aspect reason increases and surface characteristics are more visible.