Made available in DSpace on 2014-06-12T15:51:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Processamento de Imagem Digital tem por objetivo maior fornecer ferramentas para facilitar a identificação e extração de informações contidas em imagens digitais. Esta característica proporciona um aumento significativo no desenvolvimento tecnológico, devido à sua aplicabilidade em diversas áreas, por exemplo: processamento de cheques bancários, imagens de satélite, reconhecimento facial e outras. No contexto de processamento de cheques bancários, a correta localização e obtenção dos campos de interesse são fatores que influenciam fortemente e positivamente o alto índice de sucesso no reconhecimento. A obtenção dos campos de interesse é realizada na etapa segmentação, sendo esta complexa e crítica, devido a ruídos existentes nas imagens. Este trabalho tem por finalidade a investigação de uma arquitetura para o reconhecimento automatizado dos campos presentes no cabeçalho dos cheques bancários brasileiros. A definição da arquitetura foi baseada no estudo das principais características, técnicas e arquiteturas aplicadas no reconhecimento de imagens digitais de cheques. Para a etapa de segmentação foi utilizada a técnica Análise por Projeção com objetivo de localizar e segmentar os campos presentes no cabeçalho dos cheques bancários. Como resultado foi obtido 97,50 % de acertos na etapa de segmentação dos campos do cabeçalho e uma média de 87,71% de cheques completamente reconhecidos

A maioria das culturas de grãos, após colheita, possui umidade elevada, suficiente para danificálos, sendo assim, estes devem ser submetidos ao processo de secagem. A matemática aplicada e computacional é uma das ferramentas utilizadas para modelar o fenômeno de transferência de energia e massa intrínsecas a esta dinâmica. Para melhor compreendê-lo, foi realizado o estudo teórico e experimental da secagem de grãos de milho em camada fina. Assim desenvolvendo experimentos para compreender o comportamento da dinâmica de secagem do produto, bem como a perda de massa de água (umidade) do grão, em analisar a influência da velocidade e temperatura do ar de secagem. Para realizar este estudo, foram desenvolvidos experimentos metodológicos para reproduzir algumas condições encontradas apenas em grãos colhidos na lavoura. No desenvolvimento experimental as condições de temperatura e umidade do ar são conservadas estáveis e contínuas, assim garantindo uma melhor execução do processo de secagem descrito pelo modelo. Foi desenvolvido um modelo matemático de dois compartimentos para estudar a perda de umidade dos grãos de milho em camada fina no secador de fluxo cruzado. Além disso, visou-se determinar a variação do volume e da área de superfície dos grãos de milho através da implementação dos métodos de processamento de imagem digital. O modelo matemático apresentou altos valores do coeficiente de correlação (R2) e baixos valores do somatório do quadrado do erro (SSE), devido a precisão nas execuções experimentais e também na determinação dos parâmetros do modelo. O resultado do estudo da implementação dos métodos de processamento de imagem resultou na confirmação de que o grão perde dimensões proporcionalmente em todas as direções, não sofrendo deformação em sua forma. O modelo matemático de dois compartimentos descreveu com eficiência e precisão o comportamento da perda de umidade do grão de milho após os períodos expostos ao processo de secagem, onde os estudos metodológicos realizados demonstraram alta precisão em sua execução. / 108 f.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004Bitstream added on 2014-06-13T20:10:58Z : No. of bitstreams: 1 kokubum_cnc_me_prud.pdf: 1515505 bytes, checksum: fe8b88b97a40b979204359fdea7e6912 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Algumas das tarefas mais significativas em Visão Computacional e em Fotogrametria Digital à curta distância estão associadas à segmentação, ao reconhecimento de objetos na imagem e à posterior reconstrução. Esta dissertação apresenta uma metodologia para a identificação e para a medição automáticas de alvos projetados em imagens tomadas à curta-distância, usando o sistema ativo denominado luz estruturada. Para a classificação de tais padrões, dois métodos de correspondência são comparados: correspondência por padrão (template matching) e por assinatura. O método de correspondência por padrão consiste na classificação por correlação, que mede a similaridade entre as janelas de referência e de busca utilizando uma função de correlação adequada. Os problemas existentes neste método estão relacionados com os ruídos na imagem, variações de brilho, distorções geométricas, o grande número de padrões a serem comparados e a escolha do tamanho do padrão. O método de assinatura consiste na comparação da representação funcional unidimensional da fronteira do padrão. Este método de assinatura não varia em relação à translação, mas depende da rotação e da mudança de escala. Para a localização precisa, dois métodos foram comparados: correspondência por mínimos quadrados e detector de cantos. O método de correspondência por mínimos quadrados refina a correspondência obtida por correlação, estimando os parâmetros de transformação radiométricos e geométricos entre as janelas de referência e de pesquisa, de acordo com o critério de erro dos mínimos quadrados. Já o detector de cantos determina as coordenadas subpixel usando uma combinação dos operadores de Moravec e de Förstner. Experimentos realizados com dados simulados e reais foram conduzidos com o objetivo de verificar a eficácia da metodologia... / Some of the main tasks in computer vision and close range Photogrammetry are related to the processes of segmentation, object recognition in the image and later reconstruction. The aim of this work is to study an automatic recognition system to identify and to measure targets projected with a structured light system. For target recognition two methods are compared: template matching and the signature method. The template matching method consists in the detection of area similarity by correlation. The idea of correlation is to compare the gray level distribution of a small sub image with its homologous in the search image. In this paper, the function used is the modified cross covariance which presented the best results. The problems in this method are related to illumination differences between the two images, geometric distortions, noise, the great number of templates to be compared and determination of template size. The signature method is based in the analysis of the onedimensional representation of target border. The signature depends on the rotation and the scale changes of the target. Two methods were compared for precise localization: LSM (least square matching) and corner detection. The idea of least squares matching is to minimize the gray level differences between the image patch and the matching window; the geometric and radiometric parameters from the template to the matching window are determined in the adjustment process. The corner detection consists in the determination of the subpixel coordinates of corners using the Förstner and Moravec operators. Experiments were performed, in order to verify the performance of the methodology for detection and precise localization. The results showed that the classification works appropriately, identifying 98% of targets in plane surfaces and 93% in oblique surfaces. Besides, the results of precise localization were equivalent in both methods: LSM and corner detection.

Orientador: Aldo Eloizo Job / Coorientador: Messias Meneguette Junior / Banca: Margarete Oliveira Domingues / Resumo: A pesquisa aqui apresentada visa o reconhecimento de padrões entre imagens de microscopias de diferentes tipos, adquiridas de membranas de borracha natural com aditivos metálicos. Estes estudos deram origem ao software "WaveFPR" (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), criado para auxiliar na aplicação das ferramentas matemáticas envolvidas, a saber: as transformadas de Fourier e de Gabor, e também as wavelets de Haar e Daubechies. Para cada imagem processada pelo software, é gerado um conjunto de coeficientes correspondentes àquela imagem. Estes coeficientes são interprestados como uma "assinatura digital" da membrana; cada transformada retorna uma assinatura única para cada imagem. Estas assinaturas podem ser comparadas entre si, e esta comparação retorna informações relativas às membranas de borracha natural. O software criado oferece ainda uma interface para a utilização de técnica de emparelhamento (template matching) entre uma imagem-modelo de uma partícula metálica e uma imagem-alvo de borracha natural com aditivo metálico, com o uso dos coeficientes gerados. Do processamento de várias imagens foi construído um banco de dados com os coeficientes retirados destas imagens analisadas. Com este banco de dados e o uso da técnica de emparelhamento, são especificados os materiais constituintes de uma amostra, com o processamento da imagem pelo programa e a comparação dos resultados obtidos com os dados armazenados previamente / Abstract: The research presented here aims at recognizing patterns between imagens of different types of micrsocopy, acquired from natural rubber membranes with metallic additives. These studies gave rise to the software "WaveFPR" (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), created to assist in the application of the mathematical tools involved, namely: the Fourier and Gabor transforms, and also Haar and Daubechies wavelets. For each image processed by the softwary, a set of coefficients corresponding to that image is generated. These coefficients are interpreted as a"digital signature" of the membrane; each transform returns a unique signature to each image. These signatures can be compared to each other, and this comparison returns information about the natural rubber membranes. The software also offers an interface to use the template matching technique between a template image of a metallic particle and a target image of natural rubber with metallic additive, using the generated coefficients. A database was built with the coefficients taken from the analyzed images. This database contains information from several images. With this information and the templation matching technique, the constituent materials of a sample are specified, processing the image with the software and comparing the obtained results with the previously stores data / Mestre

Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Resumo: Algumas das tarefas mais significativas em Visão Computacional e em Fotogrametria Digital à curta distância estão associadas à segmentação, ao reconhecimento de objetos na imagem e à posterior reconstrução. Esta dissertação apresenta uma metodologia para a identificação e para a medição automáticas de alvos projetados em imagens tomadas à curta-distância, usando o sistema ativo denominado luz estruturada. Para a classificação de tais padrões, dois métodos de correspondência são comparados: correspondência por padrão (template matching) e por assinatura. O método de correspondência por padrão consiste na classificação por correlação, que mede a similaridade entre as janelas de referência e de busca utilizando uma função de correlação adequada. Os problemas existentes neste método estão relacionados com os ruídos na imagem, variações de brilho, distorções geométricas, o grande número de padrões a serem comparados e a escolha do tamanho do padrão. O método de assinatura consiste na comparação da representação funcional unidimensional da fronteira do padrão. Este método de assinatura não varia em relação à translação, mas depende da rotação e da mudança de escala. Para a localização precisa, dois métodos foram comparados: correspondência por mínimos quadrados e detector de cantos. O método de correspondência por mínimos quadrados refina a correspondência obtida por correlação, estimando os parâmetros de transformação radiométricos e geométricos entre as janelas de referência e de pesquisa, de acordo com o critério de erro dos mínimos quadrados. Já o detector de cantos determina as coordenadas subpixel usando uma combinação dos operadores de Moravec e de Förstner. Experimentos realizados com dados simulados e reais foram conduzidos com o objetivo de verificar a eficácia da metodologia...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Some of the main tasks in computer vision and close range Photogrammetry are related to the processes of segmentation, object recognition in the image and later reconstruction. The aim of this work is to study an automatic recognition system to identify and to measure targets projected with a structured light system. For target recognition two methods are compared: template matching and the signature method. The template matching method consists in the detection of area similarity by correlation. The idea of correlation is to compare the gray level distribution of a small sub image with its homologous in the search image. In this paper, the function used is the modified cross covariance which presented the best results. The problems in this method are related to illumination differences between the two images, geometric distortions, noise, the great number of templates to be compared and determination of template size. The signature method is based in the analysis of the onedimensional representation of target border. The signature depends on the rotation and the scale changes of the target. Two methods were compared for precise localization: LSM (least square matching) and corner detection. The idea of least squares matching is to minimize the gray level differences between the image patch and the matching window; the geometric and radiometric parameters from the template to the matching window are determined in the adjustment process. The corner detection consists in the determination of the subpixel coordinates of corners using the Förstner and Moravec operators. Experiments were performed, in order to verify the performance of the methodology for detection and precise localization. The results showed that the classification works appropriately, identifying 98% of targets in plane surfaces and 93% in oblique surfaces. Besides, the results of precise localization were equivalent in both methods: LSM and corner detection. / Mestre

Orientador: Sérgio Campos / Banca: Lincoln Gehring Cardoso / Banca: Teresa Cistina Tarle Pissarra / Resumo: Os novos sensores orbitais e a aquisição contínua de imagens da superfície terrestre têm oferecido um volume e variedade cada vez maior de dados a comunidade de sensoriamento remoto. Como exemplo desse novo segmento da modelagem ambiental, o projeto SRTM assim como o ASTER, obtendo como produtos Modelos Digitais de Terreno (MDT) de até 80% da área terrestre do planeta. Este trabalho teve como objetivo avaliar a qualidade e precisão de dados altimétricos obtidos em Modelos Digitais de Elevação (MDEs). Para tanto, foi elaborado um mapa altimétrico base (Verdade terrestre), o qual foi comparado, por analise do Indice Kappa, com três modelos digitais de terreno (MDT) obtidos dos projetos TOPODATA, SRTM 30 metros e ASTER. De acordo com a avaliação expressa pela Matriz de Confusão gerada a partir da Altimetría do TOPODATA cruzada a Verdade Terrestre, 19 das 26 classes de informações altimétricas apresentadas não tiveram os seus maiores valores expressos nos respectivos eixos principais das classes confrontadas com a verdade terrestre da área, constatando um bom grau de acuracidade nos dados classificados do cruzamento do TOPODATA com a Verdade Terrestre. Observou-se que as classes que apresentaram os maiores valores um nível abaixo do eixo principal da matriz de confusão se localizam exatamente na região que corresponde à área com declividade muito acentuada, se tratando da feição geomorfológica da Cuesta. Desta forma considera-se que a resolução espacial das imagens provenientes ... / Abstract: The new orbital sensors and continuous acquisition of land surface images have offered a volume and increasing variety of data to remote sensing community. As an example of this new segment of the environmental modeling, SRTM project as well as ASTER, obtaining as products Digital Terrain Models (DTM) of up to 80% of the Earth's land area. To evaluate the quality and accuracy of altimetry data from Digital Elevation Models (DEMs). Thus, a altimetry basemap (terrestrial Truth) was prepared which was compared by analysis of Kappa Index, with three digital terrain models (DTM) obtained from TOPODATA projects, SRTM and ASTER 30 meters. According to the evaluation expressed by the confusion matrix generated from the altimetry of cross TOPODATA Truth Land, 19 of the 26 classes presented altimetric information did not have their greatest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth area, finding a good degree of accuracy in the data classified as TOPODATA the intersection with Road Truth. It was observed that the classes that showed the highest values one level below the main confusion matrix axis is located exactly in the region that corresponds to the area with very steep slopes, in the case of geomorphological feature of Cuesta. Thus it is considered that the spatial resolution from images of the radar sensors, in this case TOPODADA file is directly connected with the low accuracy in areas of great slope, because the larger the pixel size, the more difficult to capture sharp differences in steepness. In the digital elevation model of the radar sensor SRTM 30m, only 2 of the 26 classes of altimetric information submitted have not had their highest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth of the area. Thus, it can be seen a good degree of accuracy in the data sorted. For the analyzed data ASTER faced with the Earth ... / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-06-20Bitstream added on 2014-06-13T21:00:49Z : No. of bitstreams: 1 siqueira_af_me_bauru.pdf: 2385810 bytes, checksum: c7d225594dbddd7edac58fe3ed5cdc6c (MD5) / A pesquisa aqui apresentada visa o reconhecimento de padrões entre imagens de microscopias de diferentes tipos, adquiridas de membranas de borracha natural com aditivos metálicos. Estes estudos deram origem ao software WaveFPR (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), criado para auxiliar na aplicação das ferramentas matemáticas envolvidas, a saber: as transformadas de Fourier e de Gabor, e também as wavelets de Haar e Daubechies. Para cada imagem processada pelo software, é gerado um conjunto de coeficientes correspondentes àquela imagem. Estes coeficientes são interprestados como uma assinatura digital da membrana; cada transformada retorna uma assinatura única para cada imagem. Estas assinaturas podem ser comparadas entre si, e esta comparação retorna informações relativas às membranas de borracha natural. O software criado oferece ainda uma interface para a utilização de técnica de emparelhamento (template matching) entre uma imagem-modelo de uma partícula metálica e uma imagem-alvo de borracha natural com aditivo metálico, com o uso dos coeficientes gerados. Do processamento de várias imagens foi construído um banco de dados com os coeficientes retirados destas imagens analisadas. Com este banco de dados e o uso da técnica de emparelhamento, são especificados os materiais constituintes de uma amostra, com o processamento da imagem pelo programa e a comparação dos resultados obtidos com os dados armazenados previamente / The research presented here aims at recognizing patterns between imagens of different types of micrsocopy, acquired from natural rubber membranes with metallic additives. These studies gave rise to the software WaveFPR (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), created to assist in the application of the mathematical tools involved, namely: the Fourier and Gabor transforms, and also Haar and Daubechies wavelets. For each image processed by the softwary, a set of coefficients corresponding to that image is generated. These coefficients are interpreted as adigital signature of the membrane; each transform returns a unique signature to each image. These signatures can be compared to each other, and this comparison returns information about the natural rubber membranes. The software also offers an interface to use the template matching technique between a template image of a metallic particle and a target image of natural rubber with metallic additive, using the generated coefficients. A database was built with the coefficients taken from the analyzed images. This database contains information from several images. With this information and the templation matching technique, the constituent materials of a sample are specified, processing the image with the software and comparing the obtained results with the previously stores data

O câncer de pele é a neoplasia maligna mais incidente, no Brasil correspondendo a aproximadamente 29% de todos os tumores diagnosticados. O melanoma maligno é sua apresentação menos frequente, com cerca de 1% de todos os diagnósticos, porém com maior índice de mortalidade, comparado com outros tumores não melanomas. O fato de o melanoma ser considerado um tipo de câncer muito agressivo e não ser radiossensível, um diagnóstico precoce garante um alto índice de sobrevida ao paciente. O método mais utilizado para a análise de melanomas é a regra do ABCD, que consiste em extrair características de: assimetria, borda, coloração e diâmetro das lesões, a fim de diferenciá-las das demais lesões de pele. A dermatoscopia é uma técnica não invasiva, que permite fazer o reconhecimento das estruturas superficiais da pele com uma ampliação de até 400x, o que facilita a análise das lesões. A contribuição deste presente trabalho consiste na análise de lesões associada à técnica de processamento de imagem digital, com o objetivo de fornecer uma ferramenta de auxílio ao médico, dando um amparo no momento de se fornecer um diagnóstico ao paciente. O software desenvolvido neste trabalho utiliza imagens dermatoscópicas de lesões de pele associado à regra do ABCD, fornecendo por meio da análise destas características, um diagnóstico, se a lesão é melanoma ou não melanoma. / Skin cancer is the most frequent malignant tumor in Brazil representing approximately 29% of all diagnosed tumors. Malignant melanoma is the least common presentation, with about 1% of all diagnoses, but with higher mortality rate compared to other non-melanoma tumors. Early diagnosis ensures a high patient survival rate. The most used method for the analysis of these lesions is the ABCD rule, where features such as asymmetry, border, color and diameter of lesions are extracted. Dermatoscopy is a noninvasive technique that allows the recognition of skin structure with a magnification of up 400x. A good diagnosis is associated with the degree of subjectivity of the operator doctor. The contribution of this present work consists in the analysis of lesions associated with digital image processing technique, with the goal of provide a support tool to doctor, giving one support in time to give a diagnosis to the patient. The software developed here with dermatoscopic images of skin lesions associated with ABCD rule, giving a diagnosis, by the analysis of the lesion characteristics, indicating if the lesion is melanoma or no melanoma.

O câncer de pele é a neoplasia maligna mais incidente, no Brasil correspondendo a aproximadamente 29% de todos os tumores diagnosticados. O melanoma maligno é sua apresentação menos frequente, com cerca de 1% de todos os diagnósticos, porém com maior índice de mortalidade, comparado com outros tumores não melanomas. O fato de o melanoma ser considerado um tipo de câncer muito agressivo e não ser radiossensível, um diagnóstico precoce garante um alto índice de sobrevida ao paciente. O método mais utilizado para a análise de melanomas é a regra do ABCD, que consiste em extrair características de: assimetria, borda, coloração e diâmetro das lesões, a fim de diferenciá-las das demais lesões de pele. A dermatoscopia é uma técnica não invasiva, que permite fazer o reconhecimento das estruturas superficiais da pele com uma ampliação de até 400x, o que facilita a análise das lesões. A contribuição deste presente trabalho consiste na análise de lesões associada à técnica de processamento de imagem digital, com o objetivo de fornecer uma ferramenta de auxílio ao médico, dando um amparo no momento de se fornecer um diagnóstico ao paciente. O software desenvolvido neste trabalho utiliza imagens dermatoscópicas de lesões de pele associado à regra do ABCD, fornecendo por meio da análise destas características, um diagnóstico, se a lesão é melanoma ou não melanoma. / Skin cancer is the most frequent malignant tumor in Brazil representing approximately 29% of all diagnosed tumors. Malignant melanoma is the least common presentation, with about 1% of all diagnoses, but with higher mortality rate compared to other non-melanoma tumors. Early diagnosis ensures a high patient survival rate. The most used method for the analysis of these lesions is the ABCD rule, where features such as asymmetry, border, color and diameter of lesions are extracted. Dermatoscopy is a noninvasive technique that allows the recognition of skin structure with a magnification of up 400x. A good diagnosis is associated with the degree of subjectivity of the operator doctor. The contribution of this present work consists in the analysis of lesions associated with digital image processing technique, with the goal of provide a support tool to doctor, giving one support in time to give a diagnosis to the patient. The software developed here with dermatoscopic images of skin lesions associated with ABCD rule, giving a diagnosis, by the analysis of the lesion characteristics, indicating if the lesion is melanoma or no melanoma.