Made available in DSpace on 2014-06-12T18:33:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo960_1.pdf: 487393 bytes, checksum: 44963e015b49d6ed1cd864d5ac94ec7f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nessa dissertação, temos por objetivo principal definir uma Transformada de Retroespalhamento Modificada , que como o nome sugere, trata-se de uma modificação de uma ferramenta que tem grande importância na Teoria de Espalhamento: A Transformada de Retroespalhamento. Para isso, usaremos a Representação por Translação de Lax-Phillips em dimensão n 3 ímpar para definir primeiramente o Núcleo de Espalhamento, que nada mais é do que o resultado final de quando uma onda unidimensional sai do contato de um potencial dado. Como aplicação, apresentaremos o Problema Inverso de Espalhamento no caso dois corpos, mas com uma restrição apropriada nas direções das ondas planas (restrição esta que é dada pela própria transformada), seguido dos seus principais resultados obtidos até então

This dissertation has the objective to verify the contribution of different tips for line detection, to the classification of multispectral images, with the possible use in the discrimination and mapping of class of covering of the land. In this context, the comparison between different techniques of detection of characteristics for extraction of power lines in agricultural areas is affected, namely, distinction techniques using variation of contrast and morphologic filtering, and detection of edges using filter Canny and detector SUSAN. In this case were used techniques of extraction of lines with Hough Transform and Radon Transform too, using different algorithms in aerial images of remote sensing. These results had evaluated and compared producing tables of efficiency for each procedure. These tables direct the different solutions that change of boarding depending of the final objective of the detection of the Power Lines. / Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

This dissertation has the objective to verify the contribution of different tips for line detection, to the classification of multispectral images, with the possible use in the discrimination and mapping of class of covering of the land. In this context, the comparison between different techniques of detection of characteristics for extraction of power lines in agricultural areas is affected, namely, distinction techniques using variation of contrast and morphologic filtering, and detection of edges using filter Canny and detector SUSAN. In this case were used techniques of extraction of lines with Hough Transform and Radon Transform too, using different algorithms in aerial images of remote sensing. These results had evaluated and compared producing tables of efficiency for each procedure. These tables direct the different solutions that change of boarding depending of the final objective of the detection of the Power Lines. / Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

Os métodos incrementais pertencem a uma classe de métodos iterativos que divide o conjunto de dados em subconjuntos ordenados, e que atualiza a imagem ao processar cada subconjunto (sub-iterações). Isso acelera a convergência das reconstruções, e imagens de qualidade são obtidas em menos iterações. No entanto, a cada sub-iteração é necessário calcular os operadores de projeção e retroprojeção, resultando no custo computacional de ordem O(n3) para a reconstrução de imagens de dimensão × . Por outro lado, algumas alternativas baseadas na interpolação em uma grade regular no espaço de Fourier ou em transformadas rápidas não-uniformes, dentre outras ideias, foram desenvolvidas a fim de aliviar esse custo computacional. Além disso, diversas abordagens foram bem sucedidas em acelerar o cálculo das iterações de algoritmos clássicos, mas nenhuma havia sido utilizada em conjunto com os métodos incrementais. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem em que a técnica de transformada rápida de Fourier não uniforme (NFFT) é utilizada nas sub-iterações de métodos incrementais com o objetivo de efetuar de forma eficiente os cálculos numericamente mais intensos: a projeção e a retroprojeção, resultando em métodos incrementais com complexidade O(n2 log n ). Os métodos propostos são aplicados à tomografia por radiação síncrotron e os resultados da pesquisa mostram um bom desempenho. / Incremental methods belong to a class of iterative methods that divide the data set into ordered subsets, and which update the image when processing each subset (sub-iterations). It accelerates the reconstruction convergence and quality images are obtained in fewer iterations. However, it is necessary to compute the projection and backprojection operators in each sub-iteration, resulting in the computational cost of O(n3) flops for × images. On the other hand, some alternatives based on interpolation over a regular grid on the Fourier space or on nonequispaced fast transforms, among other ideas, were developed in order to alleviate the computational cost. In addition, several approaches substantially speed up the computation of the iterations of classical algorithms, but the incremental methods had not been benefited from these techniques. In this work, a new approach is proposed in which the nonequispaced fast Fourier transform (NFTT) is used in each subiteration of incremental methods in order to perform the numerically intensive calculations efficiently: the projection and backprojection, resulting in incremental methods with complexity O(n2 log n ). The proposed methods are applied to the synchrotron radiation tomography and the results show a good performance.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-07-08T21:26:34Z No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-07-12T21:56:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-12T21:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RenatoRamosDaSilvaDantas_DISSERT.pdf: 7844658 bytes, checksum: 9553a9302f1452c512e5cb94621a0e65 (MD5) Previous issue date: 2015-03-05 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / O aspecto fundamental na resolu??o limitante em tomografia de tr?nsito po?o-a-po?o ? a ilumina??o,um resultado bem conhecido mas n?o t?o bem exemplificado. A resolu??o no caso 2D? revisitada usando uma simples abordagem geom?trica baseada na distribui??o de aberturas angularese nas propriedades da Transformada de Radon. Analiticamente ? mostrado que se umainterface tem mergulhos contidos nos limites da abertura angular em todos os pontos, ela ? corretamenteimageada no tomograma. Por invers?o de dados sint?ticos, esse resultado ? confirmadoe ? tamb?m evidenciado que artefatos isolados podem estar presentes quando o mergulho estiverpr?ximo do limite de ilumina??o. No sentido inverso, entretanto, se uma interface ? interpret?velpor um tomograma, mesmo uma interface aproximadamente horizontal, n?o h? garantia de queela corresponda a uma interface verdadeira. De modo semelhante, se um corpo estiver presente naregi?o entre os po?os, ele ? imageado no tomograma de forma difusa, mas suas interfaces - em particular,as bordas verticais - podem n?o ser resolvidas, e artefatos adicionais podem estar presentes.Novamente, no sentido inverso, n?o h? garantia que uma anomalia isolada corresponda a um corpoan?malo verdadeiro, pois sua anomalia pode tamb?m ser um artefato. Juntos, esses resultadosdeclaram o dilema dos problemas inversos mal-postos: aus?ncia de garantia de correspond?ncia? distribui??o verdadeira. As limita??es devidas ? ilumina??o podem n?o ser resolvidas pelo usode v?nculos matem?ticos. ? mostrado que tomogramas po?o-a-po?o derivadas pelo uso de v?nculosde esparsidade, usando tanto a Transformada de Cosseno Discreto como as bases Daubechies,basicamente reproduzem as mesmas caracter?sticas vistas em tomogramas obtidos com o v?nculode suavidade cl?ssico. ? necess?rio que interpreta??es sejam feitas sempre levando em considera??oas informa??es a priori e as limita??es particulares devido ? ilumina??o. Um exemplo deinterpreta??o de um levantamento de dados reais dentro deste contexto tamb?m ? apresentado. / The key aspect limiting resolution in crosswell traveltime tomography is illumination, a well known result but not as well exemplified. Resolution in the 2D case is revisited using a simple geometric approach based on the angular aperture distribution and the Radon Transform properties. Analitically it is shown that if an interface has dips contained in the angular aperture limits in all points, it is correctly imaged in the tomogram. By inversion of synthetic data this result is confirmed and it is also evidenced that isolated artifacts might be present when the dip is near the illumination limit. In the inverse sense, however, if an interface is interpretable from a tomogram, even an aproximately horizontal interface, there is no guarantee that it corresponds to a true interface. Similarly, if a body is present in the interwell region it is diffusely imaged in the tomogram, but its interfaces - particularly vertical edges - can not be resolved and additional artifacts might be present. Again, in the inverse sense, there is no guarantee that an isolated anomaly corresponds to a true anomalous body because this anomaly can also be an artifact. Jointly, these results state the dilemma of ill-posed inverse problems: absence of guarantee of correspondence to the true distribution. The limitations due to illumination may not be solved by the use of mathematical constraints. It is shown that crosswell tomograms derived by the use of sparsity constraints, using both Discrete Cosine Transform and Daubechies bases, basically reproduces the same features seen in tomograms obtained with the classic smoothness constraint. Interpretation must be done always taking in consideration the a priori information and the particular limitations due to illumination. An example of interpreting a real data survey in this context is also presented.

Os métodos incrementais pertencem a uma classe de métodos iterativos que divide o conjunto de dados em subconjuntos ordenados, e que atualiza a imagem ao processar cada subconjunto (sub-iterações). Isso acelera a convergência das reconstruções, e imagens de qualidade são obtidas em menos iterações. No entanto, a cada sub-iteração é necessário calcular os operadores de projeção e retroprojeção, resultando no custo computacional de ordem O(n3) para a reconstrução de imagens de dimensão × . Por outro lado, algumas alternativas baseadas na interpolação em uma grade regular no espaço de Fourier ou em transformadas rápidas não-uniformes, dentre outras ideias, foram desenvolvidas a fim de aliviar esse custo computacional. Além disso, diversas abordagens foram bem sucedidas em acelerar o cálculo das iterações de algoritmos clássicos, mas nenhuma havia sido utilizada em conjunto com os métodos incrementais. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem em que a técnica de transformada rápida de Fourier não uniforme (NFFT) é utilizada nas sub-iterações de métodos incrementais com o objetivo de efetuar de forma eficiente os cálculos numericamente mais intensos: a projeção e a retroprojeção, resultando em métodos incrementais com complexidade O(n2 log n ). Os métodos propostos são aplicados à tomografia por radiação síncrotron e os resultados da pesquisa mostram um bom desempenho. / Incremental methods belong to a class of iterative methods that divide the data set into ordered subsets, and which update the image when processing each subset (sub-iterations). It accelerates the reconstruction convergence and quality images are obtained in fewer iterations. However, it is necessary to compute the projection and backprojection operators in each sub-iteration, resulting in the computational cost of O(n3) flops for × images. On the other hand, some alternatives based on interpolation over a regular grid on the Fourier space or on nonequispaced fast transforms, among other ideas, were developed in order to alleviate the computational cost. In addition, several approaches substantially speed up the computation of the iterations of classical algorithms, but the incremental methods had not been benefited from these techniques. In this work, a new approach is proposed in which the nonequispaced fast Fourier transform (NFTT) is used in each subiteration of incremental methods in order to perform the numerically intensive calculations efficiently: the projection and backprojection, resulting in incremental methods with complexity O(n2 log n ). The proposed methods are applied to the synchrotron radiation tomography and the results show a good performance.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.