As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta. / The pest and disease management is one of the significant factors in the citrus culture. This work focuses on the black spot disease ( C B S ) , a fungai disease caused by Guignardia citricarpa that occasions sunken lesions in the rind of fruits causing precocious maturation, accented fali, depreciation for in natura fruit market and increase of the production costs for disease controlling. One of the main problems to control the CBS disease is the delay to appearance of symptom (when the orchard is already infected), and the fungai presence identification is necessary as soon as possible, allowing the appliance of procedures to control it. Nowadays, spores identification, particularly the ascospores (sexual spores), is made by collecting suspended particles in orchards blown on discs, which are analyzed by specialists using the microscope. The use of a computer aided vision system to assist the spores identification is one of the strategies to speed up this process. In this work, methods to analyze and characterize the spores, based on its shape, were studied and compared. Among them, the shape curvature method and the Fourier descriptors, chosen for presenting the best result, were implemented in a system - the CITRUS Vis - to analyze the images and identify the ascospores.

Imagens codificadas por matrizes de intensidade são tipicamente representadas por grande quantidade de dados. Embora existam inúmeras abordagens para análise de imagens, o conhecimento sobre problemas específicos é raramente considerado. Este trabalho trata sobre problemas de análises de imagens cujas soluções dependem do conhecimento sobre os dados envolvidos na aplicação específica. Para isso, utiliza técnicas de mineração de dados para modelar as respostas humanas obtidas de experimentos psicofísicos. Dois problemas de análise de imagens são apresentados: (1) a análise de formas e (2) a análise pictórica. No primeiro problema (1), formas de neurônios da retina (neurônios ganglionares de gato) são segmentadas e seus contornos submetidos a uma calibração dos parâmetros de curvatura considerando a segmentação manual de um especialista. Outros descritores, tais como esqueletos multi-escalas são explorados para eventual uso e avaliação da abordagem. No segundo problema (2), a análise pictórica de imagens de home-pages serve para avaliar critérios estéticos a partir de medidas de complexidade, contraste e textura. O sistema generaliza as respostas por um experimento psicofísico realizados com humanos. Os resultados objetivos com as duas abordagens revelaram-se promissores, surpreendentes e com ampla aplicabilidade. / Images coded by intensity matrices typically involve large amount of data. Although image analysis approaches are diverse, knowledge about specific problems is rarely considered. This work is about image analysis problems whose solutions depend on the knowledge about the involved data. In order to do so data mining techniques are applied to model human response to psychophysical experiments. Two image analysis problems are addressed: (1) shape analysis; and (2) pictorial analysis. In the former, neuronal images (ganglion retinal cells of cat) are segmented and curvature parameters are calibrated to identify extremities and branches on the shape considering human segmentation as a reference. Descriptors such as multiscale skeletons are also explored for potential application or evaluations. In the second problem, a pictorial analysis of home-pages images feed an artificial aesthetics criteria evaluator based on complexity, contrast and texture features. The system models and generalizes the obtained human responses to psychophysical experiment. The results for these two approaches are promising, surprising and widely applicable.

A Dimensão Fractal pode ser utilizada para medir algumas características ligadas a complexidade da imagem, permitindo seu uso em análise de formas e texturas e reconhecimento de padrões. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de estimativa da Dimensão Fractal. Foi realizada uma análise experimental e um estudo de casos para cada uma das técnicas, levando em consideração aspectos de implementação, precisão, variação de resultados segundo ajuste de parâmetros e tolerância a ruídos. Neste trabalho também foi desenvolvido um estudo sobre a Dimensão Fractal Multiescala, visando seu emprego como metodologia de assinatura de complexidade. Na literatura a técnica de multiescala é limitada ao método de Bouligand-Minkowski, sendo aqui ela estendida para outras metodologias de estimativa de Dimensão Fractal. Por meio de análise experimental as metodologias propostas foram comparadas e os resultados discutidos, enfatizando as vantagens e desvantagens destas técnicas. / Fractal Dimension can be used to measure some characteristics related to the image complexity, allowing its use on shape and texture analysis and pattern recognition. In this work is presented a comparative study among some of the most important methods to estimate Fractal Dimension. It was performed a experimental analysis and a case study for each one of the techniques, considering implementation aspects, precision, variation of results under parameters adjustments and noise tolerance. In this work is also performed a study about MultiScale Fractal Dimension, aiming at its use as a methodology of complexity signature. In the literature the multiscale technique is limited to Bouligand-Minkowski method, being here it extended to other methodologies of estimative of Fractal Dimension. By experimental analysis the proposed methodologies were compared and the results argued, emphasizing the advantages and disadvantages of those techniques.

O gênero Eimeria compreende um grupo de protozoários da classe Coccidia que infecta uma grande variedade de hospedeiros. Um total de sete espécies distintas Eimeria podem infectar a galinha doméstica causando enterites com graves prejuízos econômicos. A identificação das espécies pode ser feita através da análise microscópica das diferentes características morfológicas dos oocistos, um dos estágios de desenvolvimento do parasita. Alternativamente, ensaios moleculares baseados na amplificação de alvos específicos de DNA também podem ser utilizados. Em ambos os casos, requer-se um laboratório especializado e, principalmente, pessoal altamente treinado. Neste trabalho é relatada uma abordagem computacional para a extração automática de características para a representação da forma das distintas espécies de Eimeria. Foram utilizadas imagens digitais do protozoário nas quais aplicou-se técnicas de processamento de imagens e visão computacional para sua representação morfológica, formando três grupos de características: medidas geométricas, caracterização da curvatura, e quantificação da estrutura interna. A morfologia dos protozoários foi representada por um vetor de características constituído por 14 dimensões, o qual constituiu o padrão de entrada para o processo de classificação. Para o reconhecimento dos padrões, foram usados dois classificadores Bayesianos, utilizando-se como funções de verossimilhança a Gaussiana e a de Dirichlet, respectivamente. O primeiro classificador apresentou as melhores taxas de acerto, enquanto o segundo demonstrou melhor desempenho segundo a análise por curvas ROC. Como prova de princípio de que o sistema poderia ser utilizado por usuários leigos para o diagnóstico à distância de parasitas, foi implementado o COCCIMORPH, um sistema de diagnóstico de Eimeria em tempo real. O sistema permite o envio de imagens via web, assim como o seu pré-processamento e classificação remotos, obtendo-se o resultado do diagnóstico em tempo real. Essa abordagem totalmente integrada e implementada é inédita para o diagnóstico de parasitas. Entre suas vantagens principais está o fato de que o diagnóstico pode ser obtido sem a necessidade do transporte físico de amostras biológicas para um laboratório de referência, evitando assim riscos de contaminação do ambiente. Para o treinamento do sistema, foram obtidas centenas de micrografias de cada uma das sete espécies de Eimeria que infectam a galinha doméstica. Essas imagens também foram usadas para a construção de um banco de acesso público de imagens (The Eimeria Image Database). Além disso, a metodologia de diagnóstico foi também aplicada e testada com onze espécies Eimeria de coelho doméstico. Com isso, foram gerados dados inéditos de morfometria, micrografias adicionais para o banco de imagens, e um sistema de classificação para esse conjunto adicional de parasitas. Finalmente, foram determinadas as distâncias entre as diferentes espécies de Eimeria, calculadas a partir dos dados morfométricos. As árvores de distância revelaram uma topologia muito similar com árvores obtidas a partir da inferência filogenética usando-se marcadores moleculares como o gene 18S de rRNA ou genomas mitocondriais. / The Eimeria genus comprises a group of protozoan parasites that infect a wide range of hosts. A total of seven different Eimeria species infect the domestic fowl, causing enteritis with severe economical losses. Species identification can be performed through microscopic analysis of the distinct morphological characteristics of the oocysts, a developmental stage of the parasite. Alternatively, molecular assays based on the amplification of specific DNA targets can also be used. In both cases, a well equipped laboratory and, especially, highly qualified personnel are required. In this work, we report a computational approach for the automatic feature extraction for shape representation of the different Eimeria species. Digital images of the parasites were used in order to apply image processing and computational vision techniques for shape characterization. Three groups of morphological features were constituted: geometric measures, curvature characterization, and internal structure quantification. The protozoan morphology was represented by a 14-dimension feature vector, which was used as the input pattern for the classification process. Two Bayesian classifiers were used for pattern recognition, using as a likelihood function the normal and the Dirichlet, respectively. The former classifier presented the best correct classification rates, whereas the latter showed a better performance in ROC curve analyses. As a proof of principle that this system could be utilized by end-users for a long-distance parasite diagnosis, we implemented COCCIMORPH, an integrated system for the real-time diagnosis of Eimeria spp. The system presents an interface for image uploading. Image preprocessing and diagnosis are performed remotely and the results displayed in real-time. This fully integrated and implemented system constitutes a novel approach for parasite diagnosis. Among the several advantages of the system, it is noteworthy that no biological sample transportation is required between the farm and the reference laboratory, thus avoiding potential environment contamination risks. To train the system, we used hundreds of micrographs of each one of the seven Eimeria species of domestic fowl. These images were used to compose a public image repository (The Eimeria Image Database). In addition, our diagnosis methodology was extended to the eleven Eimeria species that infect the domestic rabbit. With this integrated approach, a totally novel set of images and morphometric data of rabbit Eimeria were incorporated to the image database and, also to the remote diagnosis system. Finally, distance trees of the distinct Eimeria species of domestic fowl were computed from the morphometric data. The trees revealed a very similar topology with trees obtained with molecular phylogenetic markers such as the 18S rRNA gene and mitochondrial genomes.

A complexidade é uma característica de grande importância em processos de reconhecimento de padrões, especialmente naqueles que envolvem imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas. Estes métodos permitem realizar a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na sua variação de complexidade. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte do estado da arte em análise de complexidade, enquanto que a dimensão fractal já é aplicada a mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos aqui desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e de Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento adquirido, novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas foram desenvolvidas, assim como foram analisadas as deficiências e propostas melhorias às técnicas estudadas. Além disso, diversos experimentos com estas metodologias foram realizados em aplicações de Bioinformática / Complexity is a feature of great importance in pattern recognition processes, especially those involving biological images. This work aims to study methods that perform image analysis by the analysis of its complexity. The methods to be studied were selected based on similarity of their algorithms and methodology: fractal dimension, Deterministic Tourist Walk and Complex Networks. These methods enable us to perform the analysis and segmentation of shapes and textures contained in an image based on the variation of its complexity. Of the three methods considered, two of them are part of the state of the art in complexity analysis, while the fractal dimension is already applied in shapes and textures analysis. The work developed here aims to compare and analyze the selected methods through experiments with shape and texture images, utilizing for this natural and Brodatz textures samples, often used in literature as benchmark for textures analysis. Based on the knowledge acquired, new techniques for analysis and segmentation of shapes and textures were developed, as also were analyzed the deficiencies and proposed improvements to the techniques studied. Moreover, several experiments with these methods were performed in bioinformatics applications

A Dimensão Fractal pode ser utilizada para medir algumas características ligadas a complexidade da imagem, permitindo seu uso em análise de formas e texturas e reconhecimento de padrões. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de estimativa da Dimensão Fractal. Foi realizada uma análise experimental e um estudo de casos para cada uma das técnicas, levando em consideração aspectos de implementação, precisão, variação de resultados segundo ajuste de parâmetros e tolerância a ruídos. Neste trabalho também foi desenvolvido um estudo sobre a Dimensão Fractal Multiescala, visando seu emprego como metodologia de assinatura de complexidade. Na literatura a técnica de multiescala é limitada ao método de Bouligand-Minkowski, sendo aqui ela estendida para outras metodologias de estimativa de Dimensão Fractal. Por meio de análise experimental as metodologias propostas foram comparadas e os resultados discutidos, enfatizando as vantagens e desvantagens destas técnicas. / Fractal Dimension can be used to measure some characteristics related to the image complexity, allowing its use on shape and texture analysis and pattern recognition. In this work is presented a comparative study among some of the most important methods to estimate Fractal Dimension. It was performed a experimental analysis and a case study for each one of the techniques, considering implementation aspects, precision, variation of results under parameters adjustments and noise tolerance. In this work is also performed a study about MultiScale Fractal Dimension, aiming at its use as a methodology of complexity signature. In the literature the multiscale technique is limited to Bouligand-Minkowski method, being here it extended to other methodologies of estimative of Fractal Dimension. By experimental analysis the proposed methodologies were compared and the results argued, emphasizing the advantages and disadvantages of those techniques.

Imagens codificadas por matrizes de intensidade são tipicamente representadas por grande quantidade de dados. Embora existam inúmeras abordagens para análise de imagens, o conhecimento sobre problemas específicos é raramente considerado. Este trabalho trata sobre problemas de análises de imagens cujas soluções dependem do conhecimento sobre os dados envolvidos na aplicação específica. Para isso, utiliza técnicas de mineração de dados para modelar as respostas humanas obtidas de experimentos psicofísicos. Dois problemas de análise de imagens são apresentados: (1) a análise de formas e (2) a análise pictórica. No primeiro problema (1), formas de neurônios da retina (neurônios ganglionares de gato) são segmentadas e seus contornos submetidos a uma calibração dos parâmetros de curvatura considerando a segmentação manual de um especialista. Outros descritores, tais como esqueletos multi-escalas são explorados para eventual uso e avaliação da abordagem. No segundo problema (2), a análise pictórica de imagens de home-pages serve para avaliar critérios estéticos a partir de medidas de complexidade, contraste e textura. O sistema generaliza as respostas por um experimento psicofísico realizados com humanos. Os resultados objetivos com as duas abordagens revelaram-se promissores, surpreendentes e com ampla aplicabilidade. / Images coded by intensity matrices typically involve large amount of data. Although image analysis approaches are diverse, knowledge about specific problems is rarely considered. This work is about image analysis problems whose solutions depend on the knowledge about the involved data. In order to do so data mining techniques are applied to model human response to psychophysical experiments. Two image analysis problems are addressed: (1) shape analysis; and (2) pictorial analysis. In the former, neuronal images (ganglion retinal cells of cat) are segmented and curvature parameters are calibrated to identify extremities and branches on the shape considering human segmentation as a reference. Descriptors such as multiscale skeletons are also explored for potential application or evaluations. In the second problem, a pictorial analysis of home-pages images feed an artificial aesthetics criteria evaluator based on complexity, contrast and texture features. The system models and generalizes the obtained human responses to psychophysical experiment. The results for these two approaches are promising, surprising and widely applicable.

A complexidade é uma característica de grande importância em processos de reconhecimento de padrões, especialmente naqueles que envolvem imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas. Estes métodos permitem realizar a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na sua variação de complexidade. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte do estado da arte em análise de complexidade, enquanto que a dimensão fractal já é aplicada a mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos aqui desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e de Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento adquirido, novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas foram desenvolvidas, assim como foram analisadas as deficiências e propostas melhorias às técnicas estudadas. Além disso, diversos experimentos com estas metodologias foram realizados em aplicações de Bioinformática / Complexity is a feature of great importance in pattern recognition processes, especially those involving biological images. This work aims to study methods that perform image analysis by the analysis of its complexity. The methods to be studied were selected based on similarity of their algorithms and methodology: fractal dimension, Deterministic Tourist Walk and Complex Networks. These methods enable us to perform the analysis and segmentation of shapes and textures contained in an image based on the variation of its complexity. Of the three methods considered, two of them are part of the state of the art in complexity analysis, while the fractal dimension is already applied in shapes and textures analysis. The work developed here aims to compare and analyze the selected methods through experiments with shape and texture images, utilizing for this natural and Brodatz textures samples, often used in literature as benchmark for textures analysis. Based on the knowledge acquired, new techniques for analysis and segmentation of shapes and textures were developed, as also were analyzed the deficiencies and proposed improvements to the techniques studied. Moreover, several experiments with these methods were performed in bioinformatics applications

O gênero Eimeria compreende um grupo de protozoários da classe Coccidia que infecta uma grande variedade de hospedeiros. Um total de sete espécies distintas Eimeria podem infectar a galinha doméstica causando enterites com graves prejuízos econômicos. A identificação das espécies pode ser feita através da análise microscópica das diferentes características morfológicas dos oocistos, um dos estágios de desenvolvimento do parasita. Alternativamente, ensaios moleculares baseados na amplificação de alvos específicos de DNA também podem ser utilizados. Em ambos os casos, requer-se um laboratório especializado e, principalmente, pessoal altamente treinado. Neste trabalho é relatada uma abordagem computacional para a extração automática de características para a representação da forma das distintas espécies de Eimeria. Foram utilizadas imagens digitais do protozoário nas quais aplicou-se técnicas de processamento de imagens e visão computacional para sua representação morfológica, formando três grupos de características: medidas geométricas, caracterização da curvatura, e quantificação da estrutura interna. A morfologia dos protozoários foi representada por um vetor de características constituído por 14 dimensões, o qual constituiu o padrão de entrada para o processo de classificação. Para o reconhecimento dos padrões, foram usados dois classificadores Bayesianos, utilizando-se como funções de verossimilhança a Gaussiana e a de Dirichlet, respectivamente. O primeiro classificador apresentou as melhores taxas de acerto, enquanto o segundo demonstrou melhor desempenho segundo a análise por curvas ROC. Como prova de princípio de que o sistema poderia ser utilizado por usuários leigos para o diagnóstico à distância de parasitas, foi implementado o COCCIMORPH, um sistema de diagnóstico de Eimeria em tempo real. O sistema permite o envio de imagens via web, assim como o seu pré-processamento e classificação remotos, obtendo-se o resultado do diagnóstico em tempo real. Essa abordagem totalmente integrada e implementada é inédita para o diagnóstico de parasitas. Entre suas vantagens principais está o fato de que o diagnóstico pode ser obtido sem a necessidade do transporte físico de amostras biológicas para um laboratório de referência, evitando assim riscos de contaminação do ambiente. Para o treinamento do sistema, foram obtidas centenas de micrografias de cada uma das sete espécies de Eimeria que infectam a galinha doméstica. Essas imagens também foram usadas para a construção de um banco de acesso público de imagens (The Eimeria Image Database). Além disso, a metodologia de diagnóstico foi também aplicada e testada com onze espécies Eimeria de coelho doméstico. Com isso, foram gerados dados inéditos de morfometria, micrografias adicionais para o banco de imagens, e um sistema de classificação para esse conjunto adicional de parasitas. Finalmente, foram determinadas as distâncias entre as diferentes espécies de Eimeria, calculadas a partir dos dados morfométricos. As árvores de distância revelaram uma topologia muito similar com árvores obtidas a partir da inferência filogenética usando-se marcadores moleculares como o gene 18S de rRNA ou genomas mitocondriais. / The Eimeria genus comprises a group of protozoan parasites that infect a wide range of hosts. A total of seven different Eimeria species infect the domestic fowl, causing enteritis with severe economical losses. Species identification can be performed through microscopic analysis of the distinct morphological characteristics of the oocysts, a developmental stage of the parasite. Alternatively, molecular assays based on the amplification of specific DNA targets can also be used. In both cases, a well equipped laboratory and, especially, highly qualified personnel are required. In this work, we report a computational approach for the automatic feature extraction for shape representation of the different Eimeria species. Digital images of the parasites were used in order to apply image processing and computational vision techniques for shape characterization. Three groups of morphological features were constituted: geometric measures, curvature characterization, and internal structure quantification. The protozoan morphology was represented by a 14-dimension feature vector, which was used as the input pattern for the classification process. Two Bayesian classifiers were used for pattern recognition, using as a likelihood function the normal and the Dirichlet, respectively. The former classifier presented the best correct classification rates, whereas the latter showed a better performance in ROC curve analyses. As a proof of principle that this system could be utilized by end-users for a long-distance parasite diagnosis, we implemented COCCIMORPH, an integrated system for the real-time diagnosis of Eimeria spp. The system presents an interface for image uploading. Image preprocessing and diagnosis are performed remotely and the results displayed in real-time. This fully integrated and implemented system constitutes a novel approach for parasite diagnosis. Among the several advantages of the system, it is noteworthy that no biological sample transportation is required between the farm and the reference laboratory, thus avoiding potential environment contamination risks. To train the system, we used hundreds of micrographs of each one of the seven Eimeria species of domestic fowl. These images were used to compose a public image repository (The Eimeria Image Database). In addition, our diagnosis methodology was extended to the eleven Eimeria species that infect the domestic rabbit. With this integrated approach, a totally novel set of images and morphometric data of rabbit Eimeria were incorporated to the image database and, also to the remote diagnosis system. Finally, distance trees of the distinct Eimeria species of domestic fowl were computed from the morphometric data. The trees revealed a very similar topology with trees obtained with molecular phylogenetic markers such as the 18S rRNA gene and mitochondrial genomes.

Neste trabalho são apresentados dois novos descritores de forma para tarefas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) e análise de formas, que são construídos sobre uma extensão do conceito de tensor scale baseada na Transformada de Distância Euclidiana (EDT). Primeiro, o algoritmo de tensor scale é utilizado para extrair informações da forma sobre suas estruturas locais (espessura, orientação e anisotropia) representadas pela maior elipse contida em uma região homogênea centrada em cada pixel da imagem. Nos novos descritores, o limite do intervalo das orientações das elipses do modelo de tensor scale é estendido de 180º para 360º, de forma a melhor discriminar a descrição das estruturas locais. Então, com base em diferentes abordagens de amostragem, visando resumir informações mais relevantes, os novos descritores são construídos. No primeiro descritor proposto, Tensor Scale Sector (TSS), a distribuição das orientações relativas das estruturas locais em setores circulares é utilizada para compor um vetor de características de tamanho fixo, para uma caracterização de formas baseada em região. No segundo descritor, o Tensor Scale Band (TSB), foram considerados histogramas das orientações relativas extraídos de bandas concêntricas, formando também um vetor de características de tamanho fixo, com uma função de distância de tempo linear. Resultados experimentais com diferentes bases de formas (MPEG-7 e MNIST) são apresentados para ilustrar e validar os métodos. TSS demonstra resultados comparáveis aos métodos estado da arte, que geralmente dependem de algoritmos custosos de otimização de correspondências. Já o TSB, com sua função de distância em tempo linear, se demonstra como uma solução adequada para grandes coleções de formas. / In this work, two new shape descriptors are proposed for tasks in Content-Based Image Retrieval (CBIR) and Shape Analysis tasks, which are built upon an extended tensor scale based on the Euclidean Distance Transform (EDT). First, the tensor scale algorithm is applied to extract shape attributes from its local structures (thickness, orientation, and anisotropy) as represented by the largest ellipse within a homogeneous region centered at each image pixel. In the new descriptors, the upper limit of the interval of local orientation of tensor scale ellipses is extended from 180º to 360º, to better discriminate the description of local structures. Then, the new descriptors are built based on different sampling approaches, aiming to summarize the most relevant features. In the first proposed descriptor, Tensor Scale Sector descriptor (TSS), the local distributions of relative orientations within circular sectors are used to compose a fixed-length feature vector, for a region-based shape characterization. For the second method, the Tensor Scale Band (TSB) descriptor, histograms of relative orientations are considered for each circular concentric band, to also compose a fixed-length feature vector, with linear time distance function for matching. Experimental results for different shape datasets (MPEG-7 and MNIST) are presented to illustrate and validate the methods. TSS can achieve high retrieval values comparable to state-of-the-art methods, which usually rely on time-consuming correspondence optimization algorithms, but uses a simpler and faster distance function, while the even faster linear complexity of TSB leads to a suitable solution for very large shape collections.