Esta tese introduz um conjunto de novos métodos para análise de formas bidimensionais (2D) dentro do contexto da resolução de problemas de visão computacional e analise de formas neurais ou neuromorfometria. Mais especificamente, este trabalho apresenta o desenvolvimento de conceitos e algoritmos para a representação e analise multi-escala de contornos de objetos em imagens digitais. Assim, o contorno dos objetos e representado por um sinal que assume valores complexos e que pode ser subseqüentemente analisado por uma transformada multi-escala. Nesse sentido, os desenvolvimentos apresentados nesta tese valeram-se matematicamente de ferramentas desenvolvidas na área de processamento de sinais e de imagens, bem como em outras áreas da matemática como a geometria diferencial. Técnicas de analise de contornos através da curvatura multi-escala e das transformadas de Gabor e em wavelets são introduzidas, incluindo algoritmos específicos para a detecção de vértices, caracterização de escalas naturais, analise fractal de curvas deterministicamente auto-similares e extração de vetores de características associadas a diferentes aspectos de formas como complexidade e retangularidade. Particularmente em relação aos métodos de analise multi-escala de curvatura, esta tese apresenta um novo esquema de estimação digital de curvatura baseado em propriedades da transformada de Fourier e novas abordagens para a prevenção a contração dos contornos devido a filtragem gaussiana. Esse novo esquema de estimação de curvatura foi testado exaustivamente, incluindo uma avaliação da precisão do método através de uma analise de erro entre valores da curvatura analítica e a estimada baseada em curvas B-splines. O novo esquema apresentou resultados encorajadores em todas as avaliações, corroborando sua eficiência. Em relação a parte especifica de analise de formas neurais, as contribuições desta tese residem em duas áreas. Inicialmente, novas medidas de formas, correspondentes as energias multi-escala, foram introduzidas para a caracterização e classificação automática de neurônios baseada na complexidade das formas; experimentos de classificação estatística de celulas ganglionares (gato) são relatados. Finalmente, descreve-se uma nova técnica para a criação semi-automática de dendrogramas, os quais são estruturas de dados abstratas que descrevem células neurais. Todas as técnicas foram extensivamente testadas em imagens reais e sintéticas e os respectivos resultados, que corroboram a eficiência dos algoritmos, são incluídos ao longo da tese / This thesis introduces a set of new methods for two-dimensional shape analysis for computer vision and neural shape analysis applications. More specifically, this work develops concepts and algorithms for multiscale contour representation and analysis of objects present in digital images. Therefore the object contour is represented by a complex-valued signal that can be subsequently analyzed by a multiscale transform. Different mathematical tools from signal and image processing fields, as well as differential geometry, underlie the developments in this work. Techniques for contour analysis through multi scale curvature and the Gabor and wavelet transforms are introduced. The new techniques include specific algorithms for comer detection, natural scales characterization, fractal analysis of self-similar curves and feature vector extraction associated with different shape aspects such as complexity and rectangularity. As far as the multiscale curvature analysis methods are concerned, this thesis presents a new framework for digital curvature estimation based on Fourier transform properties and new approaches for contour shrinking prevention due to Gaussian filtering. The new framework of curvature estimation has been extensively evaluated, including precision assessment of the error of the estimation based on B-spline curves. The new framework has performed successfully in all assessment experiments, which corroborates its efficiency. As far as the neural shape analysis is concerned, the contributions of this thesis are twofold. On one hand, some new shape measures, corresponding to the multiscale energies, have been devised for characterization and classification of neural cells based on shape complexity; statistical pattern recognition experiments using retinal ganglion cells (cat) are reported. On the other hand, a new technique for semi-automated dendrogram generation, i.e. abstract data structures that represent different neural cell features, is described. All the techniques have been extensively assessed using both real and computer-generated images and some of the respective results, which corroborate the robustness of the algorithms, are included throughout the thesis

Esta tese introduz um conjunto de novos métodos para análise de formas bidimensionais (2D) dentro do contexto da resolução de problemas de visão computacional e analise de formas neurais ou neuromorfometria. Mais especificamente, este trabalho apresenta o desenvolvimento de conceitos e algoritmos para a representação e analise multi-escala de contornos de objetos em imagens digitais. Assim, o contorno dos objetos e representado por um sinal que assume valores complexos e que pode ser subseqüentemente analisado por uma transformada multi-escala. Nesse sentido, os desenvolvimentos apresentados nesta tese valeram-se matematicamente de ferramentas desenvolvidas na área de processamento de sinais e de imagens, bem como em outras áreas da matemática como a geometria diferencial. Técnicas de analise de contornos através da curvatura multi-escala e das transformadas de Gabor e em wavelets são introduzidas, incluindo algoritmos específicos para a detecção de vértices, caracterização de escalas naturais, analise fractal de curvas deterministicamente auto-similares e extração de vetores de características associadas a diferentes aspectos de formas como complexidade e retangularidade. Particularmente em relação aos métodos de analise multi-escala de curvatura, esta tese apresenta um novo esquema de estimação digital de curvatura baseado em propriedades da transformada de Fourier e novas abordagens para a prevenção a contração dos contornos devido a filtragem gaussiana. Esse novo esquema de estimação de curvatura foi testado exaustivamente, incluindo uma avaliação da precisão do método através de uma analise de erro entre valores da curvatura analítica e a estimada baseada em curvas B-splines. O novo esquema apresentou resultados encorajadores em todas as avaliações, corroborando sua eficiência. Em relação a parte especifica de analise de formas neurais, as contribuições desta tese residem em duas áreas. Inicialmente, novas medidas de formas, correspondentes as energias multi-escala, foram introduzidas para a caracterização e classificação automática de neurônios baseada na complexidade das formas; experimentos de classificação estatística de celulas ganglionares (gato) são relatados. Finalmente, descreve-se uma nova técnica para a criação semi-automática de dendrogramas, os quais são estruturas de dados abstratas que descrevem células neurais. Todas as técnicas foram extensivamente testadas em imagens reais e sintéticas e os respectivos resultados, que corroboram a eficiência dos algoritmos, são incluídos ao longo da tese / This thesis introduces a set of new methods for two-dimensional shape analysis for computer vision and neural shape analysis applications. More specifically, this work develops concepts and algorithms for multiscale contour representation and analysis of objects present in digital images. Therefore the object contour is represented by a complex-valued signal that can be subsequently analyzed by a multiscale transform. Different mathematical tools from signal and image processing fields, as well as differential geometry, underlie the developments in this work. Techniques for contour analysis through multi scale curvature and the Gabor and wavelet transforms are introduced. The new techniques include specific algorithms for comer detection, natural scales characterization, fractal analysis of self-similar curves and feature vector extraction associated with different shape aspects such as complexity and rectangularity. As far as the multiscale curvature analysis methods are concerned, this thesis presents a new framework for digital curvature estimation based on Fourier transform properties and new approaches for contour shrinking prevention due to Gaussian filtering. The new framework of curvature estimation has been extensively evaluated, including precision assessment of the error of the estimation based on B-spline curves. The new framework has performed successfully in all assessment experiments, which corroborates its efficiency. As far as the neural shape analysis is concerned, the contributions of this thesis are twofold. On one hand, some new shape measures, corresponding to the multiscale energies, have been devised for characterization and classification of neural cells based on shape complexity; statistical pattern recognition experiments using retinal ganglion cells (cat) are reported. On the other hand, a new technique for semi-automated dendrogram generation, i.e. abstract data structures that represent different neural cell features, is described. All the techniques have been extensively assessed using both real and computer-generated images and some of the respective results, which corroborate the robustness of the algorithms, are included throughout the thesis

Nesta tese são abordados, de maneira integrada, aspectos de paralelismo em visão natural e artificial, com discussões críticas das diversas áreas relacionadas. O paralelismo é discutido no sistema visual dos primatas, assim como suas principais contribuições e motivações incentivando a incorporação de paralelismo em sistemas de visão artificial. Um dos objetivos principais é fornecer as bases de paralelismo para o desenvolvimento do projeto Cyvis-1, uma proposta do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética (IFSC-USP) para visão versátil, com forte motivação biológica e baseada no córtex visual dos primatas. Para tanto, foi introduzida e implementada a proposta CVMP (Cybernetic Vision Message Passage), um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de aplicações paralelas em visão, tanto para sistemas distribuídos como para máquinas multiprocessadores. Baseada em programação orientada a objetos, interação homem-máquina, engenharia de software e programação visual, a proposta prima pelo desenvolvimento de forma simples e amigável. O CVMP é testado, avaliado e validado quanto a aspectos de funcionalidade e utilização, através da implementação paralela de diversos algoritmos de visão computacional e de processamento de imagens (operadores locais, transformada de Hough e transformada de Fourier, entre outros) os quais, além de ilustrar a utilização da ferramenta, são discutidos em termos de arquitetura e balanceamento de carga. São apresentadas três aplicações reais de sistemas paralelos de visão computacional, implementadas através do CVMP, demonstrando a eficiência da ferramenta, na implementação paralela, na utilização e cooperação de trabalho. Duas destas aplicações (integração de atributos visuais no projeto Cyvis-1 e um modelo de complexidade com base na percepção humana), foram desenvolvidas em conjunto com outros pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética. A terceira aplicação apresenta uma proposta do autor para um sistema automático de reconhecimento de plantas arbóreas (Botânica) / This thesis addresses, in an integrated way, the concept and usage of parallelism in natural and artificial vision. It starts by revising the primate visual system, and discussing how its principles and solutions can be extended to computational systems. One of the main objectives is to supply the parallelism backbone for the development of the Cyvis-1 System, which is a proposal of the Cybernetic Vision Research Group (IFSC-USP) for versatile vision, presenting a strong biological motivation, especially regarding the primate visual cortex. In order to achieve these objectives, the CVMP - Cybernetic Vision Message Passage - had to be developed, representing a set of simple and friendly parallel tools for computer vision applications in distributed and parallel (multiprocessor) systems, which is based on object oriented programming, human-machine interaction, software engineering and visual programming. The CVMP is tested, evaluated and validated with respect to functionality and utilization through the parallel implementation of several algorithms in computer vision and image processing (local operators, Hough transform, Fourier transform, etc.) which, in addition to illustrating the tools, are also discussed as far as their architecture and load balancing is concerned. Three applications of parallel computer vision systems to real situations are presented and implemented by using CVMP, corroborating the effectiveness of the tools in the parallel implementation, usage, and researcher integration. Two such applications (visual attributes integration in Cyvis-1 and a human complexity model) have been developed in collaboration with other researchers at the Cybernetic Vision Research Group. The third application presents the author\'s proposal for an automated system for arboreal plants recognition (Botany)

Nesta tese são abordados, de maneira integrada, aspectos de paralelismo em visão natural e artificial, com discussões críticas das diversas áreas relacionadas. O paralelismo é discutido no sistema visual dos primatas, assim como suas principais contribuições e motivações incentivando a incorporação de paralelismo em sistemas de visão artificial. Um dos objetivos principais é fornecer as bases de paralelismo para o desenvolvimento do projeto Cyvis-1, uma proposta do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética (IFSC-USP) para visão versátil, com forte motivação biológica e baseada no córtex visual dos primatas. Para tanto, foi introduzida e implementada a proposta CVMP (Cybernetic Vision Message Passage), um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento de aplicações paralelas em visão, tanto para sistemas distribuídos como para máquinas multiprocessadores. Baseada em programação orientada a objetos, interação homem-máquina, engenharia de software e programação visual, a proposta prima pelo desenvolvimento de forma simples e amigável. O CVMP é testado, avaliado e validado quanto a aspectos de funcionalidade e utilização, através da implementação paralela de diversos algoritmos de visão computacional e de processamento de imagens (operadores locais, transformada de Hough e transformada de Fourier, entre outros) os quais, além de ilustrar a utilização da ferramenta, são discutidos em termos de arquitetura e balanceamento de carga. São apresentadas três aplicações reais de sistemas paralelos de visão computacional, implementadas através do CVMP, demonstrando a eficiência da ferramenta, na implementação paralela, na utilização e cooperação de trabalho. Duas destas aplicações (integração de atributos visuais no projeto Cyvis-1 e um modelo de complexidade com base na percepção humana), foram desenvolvidas em conjunto com outros pesquisadores do Grupo de Pesquisa em Visão Cibernética. A terceira aplicação apresenta uma proposta do autor para um sistema automático de reconhecimento de plantas arbóreas (Botânica) / This thesis addresses, in an integrated way, the concept and usage of parallelism in natural and artificial vision. It starts by revising the primate visual system, and discussing how its principles and solutions can be extended to computational systems. One of the main objectives is to supply the parallelism backbone for the development of the Cyvis-1 System, which is a proposal of the Cybernetic Vision Research Group (IFSC-USP) for versatile vision, presenting a strong biological motivation, especially regarding the primate visual cortex. In order to achieve these objectives, the CVMP - Cybernetic Vision Message Passage - had to be developed, representing a set of simple and friendly parallel tools for computer vision applications in distributed and parallel (multiprocessor) systems, which is based on object oriented programming, human-machine interaction, software engineering and visual programming. The CVMP is tested, evaluated and validated with respect to functionality and utilization through the parallel implementation of several algorithms in computer vision and image processing (local operators, Hough transform, Fourier transform, etc.) which, in addition to illustrating the tools, are also discussed as far as their architecture and load balancing is concerned. Three applications of parallel computer vision systems to real situations are presented and implemented by using CVMP, corroborating the effectiveness of the tools in the parallel implementation, usage, and researcher integration. Two such applications (visual attributes integration in Cyvis-1 and a human complexity model) have been developed in collaboration with other researchers at the Cybernetic Vision Research Group. The third application presents the author\'s proposal for an automated system for arboreal plants recognition (Botany)