Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thalita Scharr Rodrigues.pdf: 2564832 bytes, checksum: f5dd6e058b05dbc659cf7c0d5698160c (MD5) Previous issue date: 2013-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Remote Sensing has many techniques and technologies which are able to be applied in agriculture. Among these applications are the analysis of images taken by satellites that are in orbit around the Earth. In this work were used orbital images from Landsat 5 TM and 7 ETM+ about the years 2001, 2004 and 2009 in order to analyze the performance of the application of different vegetation indices such as NDVI, NRVI, SAVI, MSAVI2, AVI and TTVI. Statistical techniques were used as well as image processing, such as visual analysis, Histogram, Index Universal Image Quality (IQI) and Mean Square Error. Among the assessment techniques used were the most appropriate visual analysis in conjunction with the application of the IQI and histogram to detect differences in rates of phenological cycles of discrimination agricultural crops, natural vegetation and soils without vegetation. Indexes that showed the lowest performances were CTVI, followed by TTVI and AVI. The application of these vegetation indices enabled the monitoring of land use in the study area over the three years, without the need for continuous trips to the field.Although the spatial resolution is 30 meters, which is considered moderate for the case study, the images from Landsat 5 TM and Landsat 7 ETM were appropriate for this study. / O Sensoriamento Remoto possui diversas técnicas e tecnologias que podem ser aplicadas na Agricultura. Entre essas técnicas está a análise de imagens obtidas por satélites que estão em órbita ao redor da Terra. Nesse trabalho foram trabalhadas imagens orbitais do Satélite Landsat 5 TM e 7 ETM+ dos anos de 2001, 2004 e 2009 de uma região do município de Ponta Grossa, visando analisar o desempenho da aplicação de diferentes índices de vegetação, como o NDVI, NRVI, SAVI, MSAVI2,AVI, CTVI e TTVI. Foram também utilizadas análises estatísticas e técnicas de processamento de imagem, como análise visual, histograma, Índice de Qualidade Universal da Imagem (IQI) e Erro Médio Quadrático. Dentre as técnicas de avaliação utilizadas, as mais adequadas foram a análise visual em conjunto com o histograma e a aplicação do IQI para verificar as diferenças dos índices na discriminação de ciclos fenológicos de culturas agrícolas, vegetação natural e solos sem cobertura vegetal. Os índices que apresentaram os menores desempenhos foram o CTVI, seguido do TTVI e AVI, respectivamente. A aplicação desses índices de vegetação possibilitou o monitoramento do uso do solo da área estudada ao longo dos três anos, sem a necessidade de idas continuas ao campo. Embora a resolução espacial seja de 30 metros, considerada moderada para o estudo de caso, as imagens do Satélite Landsat 5 TM e Landsat 7 ETM+ foram adequadas para o presente estudo.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Wellington Cesar Dias.pdf: 1598855 bytes, checksum: f1c7f26ea17f6de23adcf11d578d1dc1 (MD5) Previous issue date: 2013-09-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nowadays, the process of determining the longitudinal distance between seeds in a plantability test is manual and prone to failures. For maize, the seed distribution in inadequate distances prevents each plant has the space needed for their growth, providing competition for nutrients and light , as well as plants arranged far apart, provide space for the development of weed. Considering the importance of testing plantability and that it has been done manually and prone to failures, this study aimed to develop an automated environment analysis of seed distribution, consisting of a combination of mat plantability, movie camera and software. A treadmill plantability metered seed and topped with carpet, which was incorporated into a frequency inverter to allow the mat to work at different speeds, the videos were recorded using the camera Contour+, and the software was developed in Java, implementing techniques of digital image processing appropriate to the problem at hand. The environment developed made possible to obtain an accurate reading of the distance between seeds by counting the elapsed time between each detection time of each seed crosses a certain video point and the speed of the treadmill. There were performed two different types of tests. In the test with previously known distances, the largest error obtained in the measured distances was 0.9 cm, which represents 2.25% at a distance of 40 cm from seeds, such as maize and the mean error was 0.19 cm which represents 0.48% at a distance of 40 cm from seeds. The tests with long measuring 500 seeds showed that the system detects the most seeds passing the mat, with the highest error rate 1.26%. The proposed environment also allows the detection of seeds with different colors, as in this research were used in natura seeds (yellow, extracted directly from a spike), reddish and bluish, according to the treatment received. It is believed that the solution can assist in the selection of faster and more efficient dosing discs along the plantability tests and consequently in obtaining a better arrangement of plants in the field, leading to higher productivity. / Atualmente, o processo de determinação da distância longitudinal de sementes em um teste de plantabilidade é manual e propenso a falhas. Para a cultura do milho, a distribuição de sementes em distâncias inadequadas impede que cada planta tenha o espaço necessário para seu crescimento, propiciando a concorrência por nutrientes e luz, assim como plantas dispostas de forma muito distantes, propiciam espaço para o desenvolvimento de plantas daninhas. Considerando a importância do teste de plantabilidade e que este vem sendo feito de forma manual e propenso a falhas, este trabalho teve o objetivo de desenvolver um ambiente automatizado de análise de distribuição de sementes, composto por uma combinação de esteira de plantabilidade, câmera de filmagem e software. Foi utilizada uma esteira de plantabilidade com contador de sementes e com cobertura de carpete, à qual foi incorporado um inversor de frequência para possibilitar que a esteira trabalhasse em diferentes velocidades, os vídeos foram registrados utilizando a câmera Contour+, e o software foi desenvolvido em linguagem Java implementando técnicas de processamento digital de imagens adequadas ao problema em questão. Com o ambiente desenvolvido foi possível obter uma leitura precisa da distância entre as sementes, pela contagem do tempo decorrido entre cada detecção do momento em que cada semente cruza determinado ponto do vídeo e a velocidade da esteira. Foram realizados dois tipos diferentes de testes. Com o teste com distâncias previamente conhecidas, o maior erro obtido na medida das distâncias foi de 0,9 cm, que representa 2,25% em uma distância de 40 cm entre sementes, como é o caso do milho e a média de erro foi de 0,19 cm, que representa 0,48% em uma distância de 40 cm entre sementes. Os testes de medição longa com 500 sementes mostraram que o sistema detecta a maioria das sementes que passam na esteira, tendo como maior taxa de erro 1,26%. O ambiente proposto permite também a detecção das sementes em cores variadas, sendo que nesta pesquisa foram utilizadas sementes in-natura (amarelas, extraídas diretamente de uma espiga), avermelhadas e azuladas, de acordo com o tratamento recebido. Acredita-se que a solução pode auxiliar na seleção mais rápida e eficiente de discos dosadores ao longo dos testes de plantabilidade, e consequentemente, na obtenção de uma melhor disposição de plantas no campo, levando a uma maior produtividade.

Pour l’analyse de la dynamique territoriale il est fondamental une grande quantité de données et leur intégration avec des données spatiales et statistiques facilite ce processus. La thèse se propose d’analyser la dynamique de la superficie agricole des municipalités du Territoire de la Citoyenneté Região Central-RS (TCRCRS) qui fait partie d’une politique publique spatiale de territoires citoyens. Cette dynamique sera analysée à partir d’une technique de détection de changement connue par Rotation Contrôlée par Axe de Non Changement - RCEN. Ainsi, la thèse a comme objectif évaluer les altérations subies par la superficie agricole au long de la période 1985 / 2010 dans les municipalités du TCRCRS en utilisant l’algorithme RCEN. Les étapes méthodologiques suivantes ont été implémentées: utilisation d’images différentes pour l’obtention de pixeis échantillons de non changement; analyse qualitative de l’organisation de la superficie agricole pour les municipalités de Cacequi, Santiago et Tupanciretã, sélectionnés en raison de leur localisation parmi des différentes sous-unités de paysage dans l’État; définition des seuils pour la délimitation des classes thématiques de l’organisation spatiale de la superficie agricole et évaluation de la fiabilité des résultats de la technique RCEN, utilisée pour déterminer la précision de la classification supervisée des images TM Landsat 5 par une matrice de concaténation. La matrice est basée sur l’algèbre de cartes de façon à obtenir une image numérique finale qui exprime toutes les possibilités de l’espace échantillon. Les résultats ont montré que, avec 1% de signification, la technique RCEN peut être utilisée pour détecter la dynamique dans la superficie agricole en utilisant les seuils de vigueur végétatif de l’IDETEC comparés aux résultats des répertoires Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), qui a été obtenu tout en considérant le total de pluies antérieures au passage du senseur, variable qui interfère sur les valeurs moyennes de NDVI. Des images de détections de changements (IDETEC) ont été engendrées pour analyser les cultures agricoles d’hiver et d’été, s’obtenant 99% de confiance en les images choisies pour la distribution spatiale des classes définies par l’adoption des seuils de ( - 0,5σ ; – 1,5σ ; + 0,5σ ; + 1,5σ), en prenant comme point central de la classe de non changement. Les images de détection de changements ont permis d’estimer et de comparer les classes de l’IDETEC avec les estimations du total d’aire plantée de cultures temporaires et des cultures agricoles de riz, avoine, maïs, soja et blé. Les aires obtenues par l’IDETEC à Tupanciretã ont surestimé l’aire agricole présentée par l’IBGE dans les images d’été avec des variations en pourcentages entre 1,11% dans l’IDETEC 1994/2009 et 8,13% dans l’IDETEC 2004/2010 ; pour les images d’hiver l’altération a été de 9,46% dans l’IDETEC 1989/2007 et de 3,44% dans l’IDETEC 1996/2005. À la municipalité de Cacequi, les variations en pourcentages de cultures temporaires ont été surestimées dans les images d’été en 7,71% dans l’IDETEC 1986/2006 et 20,47% dans l’IDETEC 1993/2005 et sous-estimées dans les images d’hiver en 9,42% dans l’IDETEC 1985/2003 et en 18,11% dans l’IDETEC 1996/2007. À Santiago elles ont été sous-estimées pour la période d’été en 24,76% dans l’IDETEC 1984/2009, pour la période d’hiver en 10,52% dans l’IDETEC 1996/2005 et surestimées en 8,23% dans l’IDETEC 2004/2010 et en 26,12% pour l’image d’hiver IDETEC 1989/2007. La technique RCEN a prouvé être capable d’évaluer des altérations dans la superficie agricole de cultures annuelles pour les municipalités de Cacequi, Santiago et Tupanciretã. / Para análise da dinâmica territorial, é fundamental uma grande quantidade de dados e a integração com dados espaciais e estatísticos, facilita esse processo. A tese propõe analisar, a dinâmica da superfície agrícola de municípios do Território da Cidadania Região Central-RS (TCRCRS), território este que, faz parte de uma política pública de territórios da cidadania. Essa dinâmica, será analisada a partir de uma técnica de detecção de mudança, conhecida por Rotação Controlada por Eixo de Não Mudança - RCEN. Assim, a tese objetiva avaliar as alterações na superfície agrícola, no período de 1985 a 2010, em municípios do TCRCRS, utilizando o algoritmo RCEN. As seguintes etapas metodológicas, foram implementadas: utilização de imagens diferentes, para obtenção de pixeis amostrais de não mudança; análise qualitativamente da organização da superfície agrícola, para os municípios de Cacequi, Santiago e Tupanciretã, selecionados por sua localização em diferentes subunidades de paisagem no Estado; definição dos limiares, para delimitação das classes temáticas da organização espacial da superfície agrícola e, avaliação da confiabilidade dos resultados da técnica RCEN, utilizada pra determinar, a precisão da classificação supervisionada das imagens TM Landsat 5, através de uma matriz de concatenação. A matriz, é baseada em álgebra de mapas de tal maneira, a obter uma imagem numérica final que, expresse todas as possibilidades do espaço amostral. Os resultados, mostraram que, com 1% de significância, a técnica RCEN pode ser utilizada, para detectar a dinâmica na superfície agrícola, utilizando limiares de vigor vegetativo da IDETEC, comparados aos resultados dos índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), que foi obtido considerando, o total de chuvas antecedentes a passagem do sensor, que é uma variável que interfere, nos valores médios de NDVI. Foram geradas imagens de detecção de mudanças (IDETEC), para analisar culturas agrícolas de inverno e de verão, obtendo-se 99% de confiança nas imagens selecionadas, para a distribuição espacial das classes definidas pela adoção dos limiares de ( - 0,5σ; – 1,5σ ; + 0,5σ; + 1,5σ), utilizando a como ponto central da classe de não mudança. As imagens de detecção de mudanças, permitiram estimar e comparar as classes da IDETEC, com as estimativas do total de área plantada, de lavouras temporárias, das culturas agrícolas de arroz, aveia, milho, soja e trigo As áreas obtidas pela IDETEC em Tupanciretã, superestimaram a área agrícola, apresentada pelo IBGE, nas imagens de verão com variações percentuais entre 1,11% na IDETEC 1994/2009 e 8,13% na IDETEC 2004/2010, para as imagens de inverno, a alteração foi de 9,46% na IDETEC 1989/2007 e de 3,44% na IDETEC 1996/2005. No município de Cacequi, as variações percentuais de lavouras temporárias foram superestimadas nas imagens de verão em 7,71% na IDETEC 1986/2006 e 20,47% na IDETEC 1993/2005 e, subestimadas nas imagens de inverno em 9,42% na IDETEC 1985/2003 e em 18,11% na IDETEC 1996/2007. Em Santiago, foram subestimadas para o período de verão em 24,76% na IDETEC 1984/2009 e, para o período de inverno em 10,52%, na IDETEC 1996/2005 e superestimadas em 8,23% na IDETEC 2004/2010 e, em 26,12% para a imagem de inverno IDETEC 1989/2007. A técnica RCEN, demonstrou ser capaz de estimar alterações na superfície agrícola, de culturas anuais para os municípios de Cacequi, Santiago e Tupanciretã. / For the analysis of territorial dynamics, a great amount of data is fundamental, and the integration of spatial and statistical data facilitates this process. This thesis proposes to analyze the dynamic of the agricultural surface in the Citizenship Country in the Central Area of Rio Grande do Sul (CCCARS), a country that is part of a public policy of citizenship countries. This dynamics will be analyzed by a change detection technique, known as Rotation Controlled of Non-change Axis (RCNA).Thus, this thesis aims to evaluate the alterations in the agricultural surface, in the period from 1985 to 2010, in CCCARS cities, using the RCNA algorithm. The following methodological steps were implemented: the use of different images in order to obtain non-change sampling pixeis; qualitative analysis of the organization of the agricultural surface in the cities of Cacequi, Santiago and Tupanciretã, which were selected due to their location in different subunits of landscapes in the State; determination of thresholds for the delimitation of thematic clusters in the spatial organization of the agricultural surface; and the evaluation of the reliability of the results of RCNA technique, which was used to determine the accuracy of the supervised classification of Landsat TM 5 images through a concatenating matrix. The matrix is based on the map algebra in such manner that expresses all the possibilities of the sampling space. The results showed that with 1% of significance, the RCNA technique can be used to detect the dynamics of the agricultural surface using threshold of the vigor of the vegetative growth compared with the results of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which were obtained considering the total amount of rain previous to the sensor scanning, which is a variable that interferes in the medium values of NDVI. It was created images of changes detection (IDETEC) in order to analyze summer and winter agricultural crops, obtaining 99% of reliability on the selected images, for the special distribution of the defined clusters by the adoption of the threshold values of de ( - 0,5σ; – 1,5σ ; + 0,5σ; + 1,5σ), using the as a central point of nonchange cluster. The change detection images enabled to estimate and compare IDETEC clusters with the estimate of the total planted area of temporary farm, agricultural crop of rice, oat, corn, soybean and wheat. The areas obtained by IDETEC in Tupanciretã overestimated the agricultural area presented by IBGE, with summer images with percentage variance among 1,11% on IDETEC 1994/2009 and 8,13% on IDETEC 2004/2010, for the winter images, the alteration was of 9,46% on IDETEC 1989/2007 and of 3,44% on IDETEC 1996/2007. In the city of Cacequi, the percentage variance of the temporary farms were overestimated on the summer images in 7,71% on IDETEC 1986/2006 and 20,47% on IDETEC 1993/2005 and , and overestimated on the winter images in 9,42% on IDETEC 1985/2003 and in 18,11% on IDETEC 1996/2007. In Santiago, they were underestimated for the summer period in 24,76% on IDETEC 1984/2009 and , for the winter period in 10,52%, on IDETEC 1996/2005 e and overestimated in 8,23% on IDETEC 2004/2010 and, in 26,12% for the winter image IDETEC 1989/2007. The RCNA technique showed itself to be capable of estimating the agricultural surface alteration in annual crops in the cities of Cacequi, Santiago e Tupanciretã.

Fraturas radiculares verticais (FRV) são fraturas longitudinais que acontecem na raiz dos dentes. O diagnóstico clínico da FRV é um desafio, já que os pacientes não apresentam sinais e sintomas patognomônicos. Embora apresente limitações, a radiografia periapical deve ser o primeiro exame a ser realizado, pois possui menor custo e dose de radiação do que os exames tomográficos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a contribuição de novas técnicas de processamento de imagens para o realce da FRV em radiografias periapicais digitais, visando facilitar sua detecção pelos odontologistas. O método de pré-processamento de imagem proposto foi composto de quatro etapas: ajuste geométrico+ negativo, filtragem de ruído, realce de contraste adaptativo e correção Gamma. Trinta radiografias periapicais digitais de dentes (fraturados ou não) tratados endodonticamente e com pino metálico instalado foram adquiridas. Resultados objetivos mostraram que o método desenvolvido aumentou o valor médio da razão contraste-ruído em 173% em comparação com o método de processamento tradicional fornecido pelo fabricante do equipamento. Testes subjetivos foram realizados com dez especialistas (radiologistas e endodontistas), que classificaram as imagens segundo a presença ou ausência de fratura. Os resultados indicaram que o método proposto melhorou a taxa de detecção de FRV pelos especialistas em 14%, em comparação com o método comercial, mas a especificidade foi reduzida. Dessa forma, a proposta deste trabalho pode ser utilizada como uma ferramenta complementar ao método de processamento tradicional, de modo a aumentar a sensibilidade do exame sem comprometer sua especificidade. / Vertical root fractures (VRF) are longitudinal fractures that occur at the root of the teeth. The clinical diagnosis of VRF is a challenge, since the patients have no pathognomonic signs and symptoms. Although it presents limitations, periapical radiography should be the first examination to be performed, because it has a lower cost and radiation dose than tomographic exams. The aim of this work was to evaluate the contribution of new image processing techniques for the enhancement of VRF in digital periapical radiographs, in order to facilitate its detection by dentists. The proposed image preprocessing method was composed of four steps: geometric adjustment+negative, noise filtering, adaptive contrast enhancement and Gamma correction. Thirty digital radiographs of teeth (fractured or not) treated endodontically and with installed metal pin were acquired. Objective results showed that the method developed increased the mean value of the contrast-to-noise ratio by 173% compared to the traditional processing method provided by the equipment manufacturer. Subjective tests were performed with ten examiners (radiologists and endodontists), who classified the images according to the presence or absence of fracture. The results indicated that the proposed method improved the detection rate of VRF by the examiners by 14% compared to the commercial method, but the specificity was reduced. Therefore, the proposal of this work can be used as a complementary tool to the traditional processing method, in order to increase the sensitivity of the test without compromising its specificity.

Este trabalho propõe uma abordagem para o rastreamento de objetos observados em seqüências de imagens. O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia eficiente, capaz de realizar o rastreamento de um ou mais alvos heterogêneos, usando pouca informação a priori sobre os mesmos. Para alcançar este objetivo é proposta a descrição dos alvos livre de um modelo explícito de forma, através de uma representação baseada em contornos, a qual é interessante pois tem a capacidade de adaptar-se dinamicamente a alvos com formas heterogêneas de modo eficaz. Além disso, é usado um modelo de movimento único e simples, considerando somente translação e mudança de escala quadro a quadro. Este modelo possibilita o tratamento de movimentos suaves e previamente desconhecidos dos alvos. O rastreamento de cada alvo é executado com a combinação de dois Filtros de Kalman: um para estimação do movimento e outro para estimação do contorno. O modelo de observação é baseado em linhas de medida 1D fixadas ao longo do contorno estimado e tem baixo custo computacional. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficácia e eficiência da proposta, utilizando seqüências de imagens controladas e reais. Os resultados mostram que a abordagem proposta é capaz de rastrear alvos distintos (figuras geométricas, pessoas e robôs móveis), executando diferentes movimentos considerando a posição de observação da câmera. Embora haja uma relação crítica entre a variação quadro a quadro do movimento e da forma dos alvos, e o nível de ruído nas imagens, a abordagem é adequada nos casos em que informações detalhadas a respeito do movimento e da forma dos alvos não são disponíveis. / This work proposes an approach to track objects observed in sequences of images. The main objective is the development of an efficient methodology, capable of performing the tracking of one or more heterogeneous targets by using a small amount of a priori information about them. To accomplish this objective we propose a description of the targets free of an explicit shape model. This description is a contour-based representation, which is interesting because it is capable of adapting dynamically to targets that have heterogeneous shapes in an effective way. Besides this, a unique and simple movement model is used, considering only translation and scaling frame by frame. This model allows treating smooth and previously unknown targets movements. The tracking of each target is executed by the combination of two Kalman Filters: one used to estimate movement and another one to estimate contour. The observation model is based on 1D measurement lines fixed along the estimated contour and requires low computational power. Experiments were performed to evaluate the efficacy and the efficiency of the proposal, using controlled and real image sequences. Results show that the proposed approach is capable of tracking distinct targets (geometric figures, human bodies and mobile robots), which execute different movements regarding the observation position of the camera. Despite the critical tradeoff between the frame by frame variation of the targets movements and shapes and the level of noise in the images, the approach showed to be adequate for those cases of application where detailed information about target movement and shape are not available.

Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais, denominado Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter), livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade, brilho e contraste. O Ciratefi consiste de três etapas de filtragem que sucessivamente descartam pontos na imagem analisada que não correspondem ao padrão procurado. Também foram propostas duas extensões do Ciratefi, uma que utiliza operadores morfológicos na extração dos atributos descritores, denominada Ciratefi Morfológico e outra para imagens coloridas chamada de color Ciratefi. Foram realizados vários experimentos com o intuito de comparar o desempenho do método proposto com dois dos principais métodos encontrados na literatura. Os resultados experimentais mostram que o desempenho do Ciratefi é superior ao desempenho dos métodos empregados na análise comparativa. / Pattern recognition in images is a classical problem in computer vision. It consists in detecting some reference pattern or template in a digital image. Most of the existing pattern recognition techniques usually apply simplifications like binarization, segmentation, interest points or edges detection before extracting features from images. Unfortunately, these simplification operations can discard rich grayscale information used to describe the patterns, decreasing the robustness of the detection process. An efficient method should be able to identify a pattern subject to some geometric transformations such as translation, scale, rotation, shearing and, in the case of color images, should deal with the color constancy problem. In addition, the set of features that describe a pattern should be sufficiently small to make feasible practical applications such as robot vision or surveillance system. These are some of the reasons that justify the effort for development of many works of this nature found in the literature. In this work we propose a segmentation-free template matching method named Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter) that is invariant to rotation, scale, translation, brightness and contrast. Ciratefi consists of three cascaded filters that successively exclude pixels that have no chance of matching the template from further processing. Also we propose two extensions of Ciratefi, one using the mathematical morphology approach to extract the descriptors named Morphological Ciratefi and another to deal with color images named Color Ciratefi. We conducted various experiments aiming to compare the performance of the proposed method with two other methods found in the literature. The experimental results show that Ciratefi outperforms the methods used in the comparison analysis.

Este trabalho propõe uma abordagem para o rastreamento de objetos observados em seqüências de imagens. O objetivo principal é o desenvolvimento de uma metodologia eficiente, capaz de realizar o rastreamento de um ou mais alvos heterogêneos, usando pouca informação a priori sobre os mesmos. Para alcançar este objetivo é proposta a descrição dos alvos livre de um modelo explícito de forma, através de uma representação baseada em contornos, a qual é interessante pois tem a capacidade de adaptar-se dinamicamente a alvos com formas heterogêneas de modo eficaz. Além disso, é usado um modelo de movimento único e simples, considerando somente translação e mudança de escala quadro a quadro. Este modelo possibilita o tratamento de movimentos suaves e previamente desconhecidos dos alvos. O rastreamento de cada alvo é executado com a combinação de dois Filtros de Kalman: um para estimação do movimento e outro para estimação do contorno. O modelo de observação é baseado em linhas de medida 1D fixadas ao longo do contorno estimado e tem baixo custo computacional. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficácia e eficiência da proposta, utilizando seqüências de imagens controladas e reais. Os resultados mostram que a abordagem proposta é capaz de rastrear alvos distintos (figuras geométricas, pessoas e robôs móveis), executando diferentes movimentos considerando a posição de observação da câmera. Embora haja uma relação crítica entre a variação quadro a quadro do movimento e da forma dos alvos, e o nível de ruído nas imagens, a abordagem é adequada nos casos em que informações detalhadas a respeito do movimento e da forma dos alvos não são disponíveis. / This work proposes an approach to track objects observed in sequences of images. The main objective is the development of an efficient methodology, capable of performing the tracking of one or more heterogeneous targets by using a small amount of a priori information about them. To accomplish this objective we propose a description of the targets free of an explicit shape model. This description is a contour-based representation, which is interesting because it is capable of adapting dynamically to targets that have heterogeneous shapes in an effective way. Besides this, a unique and simple movement model is used, considering only translation and scaling frame by frame. This model allows treating smooth and previously unknown targets movements. The tracking of each target is executed by the combination of two Kalman Filters: one used to estimate movement and another one to estimate contour. The observation model is based on 1D measurement lines fixed along the estimated contour and requires low computational power. Experiments were performed to evaluate the efficacy and the efficiency of the proposal, using controlled and real image sequences. Results show that the proposed approach is capable of tracking distinct targets (geometric figures, human bodies and mobile robots), which execute different movements regarding the observation position of the camera. Despite the critical tradeoff between the frame by frame variation of the targets movements and shapes and the level of noise in the images, the approach showed to be adequate for those cases of application where detailed information about target movement and shape are not available.

Submitted by Rafael Estefano Vicentini null (rafaelvicentini@dee.feis.unesp.br) on 2017-12-14T18:01:32Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO-RAFAEL ESTÉFANO VICENTINI.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2017-12-18T10:48:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vicentini_re_me_ilha.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-18T10:48:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vicentini_re_me_ilha.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) Previous issue date: 2017-10-20 / Na última década, o aumento da capacidade de processamento de informação em computadores e dispositivos de uso pessoal possibilitou o desenvolvimento de filtros e classificadores automatizados que operam em tempo real, aplicados em diversas áreas. No âmbito do Processamento Digital de Imagens associado às Redes Neurais Artificiais, os filtros emulam a percepção humana buscando por padrões para identificação de características de interesse. Filtros que têm por objetivo restringir o acesso a conteúdo impróprio partem da identificação de pele - principal indício de presença humana em uma imagem. Independentemente de sua complexidade e/ou robustez, caso o classificador não seja capaz de identificar as diferentes tonalidades de pele sob diferentes condições de captura, sua eficácia é prejudicada. Frente à diversificada forma de descrever uma tonalidade de pele usando diferentes espaços de cor, neste estudo foram destacados os espaços de cor RGB, YCbCr e HSV, amplamente utilizados em equipamentos de captura (por exemplo câmeras fotográficas e filmadoras digitais). A partir de exemplos apresentados durante a etapa de treinamento, as RNAs devem estar aptas para classificar as tonalidades em dois grupos distintos: pele e não pele. Dentre os espaços de cores indicados, seja utilizando ou descartando o aspecto da iluminação (critério amplamente discutido na literatura), este trabalho busca avaliar qual possui a maior taxa de detecção de pele em uma imagem. / Over the last decade, the increasing capacity of data processing in personal computers and devices could develop filters and automatic classifiers working in real time and applied in several areas. Considering Digital Image Processing and Artificial Neural Networks, these filters emulate the human perception searching for patterns to identify specific features. Filters which the main goal is to restrict the access to inappropriate content starts identifying skin tones - the main evidence of human presence in a picture. Although being complex and robust, if the classifier is not able to identify distinct skin tones under random capture conditions, the accuracy is minimal. Facing several ways on describing skin tones over different color spaces, this work uses the RGB, YCbCr and HSV color spaces which are widely applied in recording devices (photographic and digital cameras for example). Based on the examples shown during the training phase, the ANNs must be able to classify skin tones into two distinct groups: skin and non skin. Among the different color spaces used, considering or not the luminance aspect (widely discussed on papers), this work intends to evaluate which one has the highest detection accuracy to identify skin tone in such a picture.

Pour l’analyse de la dynamique territoriale il est fondamental une grande quantité de données et leur intégration avec des données spatiales et statistiques facilite ce processus. La thèse se propose d’analyser la dynamique de la superficie agricole des municipalités du Territoire de la Citoyenneté Região Central-RS (TCRCRS) qui fait partie d’une politique publique spatiale de territoires citoyens. Cette dynamique sera analysée à partir d’une technique de détection de changement connue par Rotation Contrôlée par Axe de Non Changement - RCEN. Ainsi, la thèse a comme objectif évaluer les altérations subies par la superficie agricole au long de la période 1985 / 2010 dans les municipalités du TCRCRS en utilisant l’algorithme RCEN. Les étapes méthodologiques suivantes ont été implémentées: utilisation d’images différentes pour l’obtention de pixeis échantillons de non changement; analyse qualitative de l’organisation de la superficie agricole pour les municipalités de Cacequi, Santiago et Tupanciretã, sélectionnés en raison de leur localisation parmi des différentes sous-unités de paysage dans l’État; définition des seuils pour la délimitation des classes thématiques de l’organisation spatiale de la superficie agricole et évaluation de la fiabilité des résultats de la technique RCEN, utilisée pour déterminer la précision de la classification supervisée des images TM Landsat 5 par une matrice de concaténation. La matrice est basée sur l’algèbre de cartes de façon à obtenir une image numérique finale qui exprime toutes les possibilités de l’espace échantillon. Les résultats ont montré que, avec 1% de signification, la technique RCEN peut être utilisée pour détecter la dynamique dans la superficie agricole en utilisant les seuils de vigueur végétatif de l’IDETEC comparés aux résultats des répertoires Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), qui a été obtenu tout en considérant le total de pluies antérieures au passage du senseur, variable qui interfère sur les valeurs moyennes de NDVI. Des images de détections de changements (IDETEC) ont été engendrées pour analyser les cultures agricoles d’hiver et d’été, s’obtenant 99% de confiance en les images choisies pour la distribution spatiale des classes définies par l’adoption des seuils de ( - 0,5σ ; – 1,5σ ; + 0,5σ ; + 1,5σ), en prenant comme point central de la classe de non changement. Les images de détection de changements ont permis d’estimer et de comparer les classes de l’IDETEC avec les estimations du total d’aire plantée de cultures temporaires et des cultures agricoles de riz, avoine, maïs, soja et blé. Les aires obtenues par l’IDETEC à Tupanciretã ont surestimé l’aire agricole présentée par l’IBGE dans les images d’été avec des variations en pourcentages entre 1,11% dans l’IDETEC 1994/2009 et 8,13% dans l’IDETEC 2004/2010 ; pour les images d’hiver l’altération a été de 9,46% dans l’IDETEC 1989/2007 et de 3,44% dans l’IDETEC 1996/2005. À la municipalité de Cacequi, les variations en pourcentages de cultures temporaires ont été surestimées dans les images d’été en 7,71% dans l’IDETEC 1986/2006 et 20,47% dans l’IDETEC 1993/2005 et sous-estimées dans les images d’hiver en 9,42% dans l’IDETEC 1985/2003 et en 18,11% dans l’IDETEC 1996/2007. À Santiago elles ont été sous-estimées pour la période d’été en 24,76% dans l’IDETEC 1984/2009, pour la période d’hiver en 10,52% dans l’IDETEC 1996/2005 et surestimées en 8,23% dans l’IDETEC 2004/2010 et en 26,12% pour l’image d’hiver IDETEC 1989/2007. La technique RCEN a prouvé être capable d’évaluer des altérations dans la superficie agricole de cultures annuelles pour les municipalités de Cacequi, Santiago et Tupanciretã. / Para análise da dinâmica territorial, é fundamental uma grande quantidade de dados e a integração com dados espaciais e estatísticos, facilita esse processo. A tese propõe analisar, a dinâmica da superfície agrícola de municípios do Território da Cidadania Região Central-RS (TCRCRS), território este que, faz parte de uma política pública de territórios da cidadania. Essa dinâmica, será analisada a partir de uma técnica de detecção de mudança, conhecida por Rotação Controlada por Eixo de Não Mudança - RCEN. Assim, a tese objetiva avaliar as alterações na superfície agrícola, no período de 1985 a 2010, em municípios do TCRCRS, utilizando o algoritmo RCEN. As seguintes etapas metodológicas, foram implementadas: utilização de imagens diferentes, para obtenção de pixeis amostrais de não mudança; análise qualitativamente da organização da superfície agrícola, para os municípios de Cacequi, Santiago e Tupanciretã, selecionados por sua localização em diferentes subunidades de paisagem no Estado; definição dos limiares, para delimitação das classes temáticas da organização espacial da superfície agrícola e, avaliação da confiabilidade dos resultados da técnica RCEN, utilizada pra determinar, a precisão da classificação supervisionada das imagens TM Landsat 5, através de uma matriz de concatenação. A matriz, é baseada em álgebra de mapas de tal maneira, a obter uma imagem numérica final que, expresse todas as possibilidades do espaço amostral. Os resultados, mostraram que, com 1% de significância, a técnica RCEN pode ser utilizada, para detectar a dinâmica na superfície agrícola, utilizando limiares de vigor vegetativo da IDETEC, comparados aos resultados dos índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), que foi obtido considerando, o total de chuvas antecedentes a passagem do sensor, que é uma variável que interfere, nos valores médios de NDVI. Foram geradas imagens de detecção de mudanças (IDETEC), para analisar culturas agrícolas de inverno e de verão, obtendo-se 99% de confiança nas imagens selecionadas, para a distribuição espacial das classes definidas pela adoção dos limiares de ( - 0,5σ; – 1,5σ ; + 0,5σ; + 1,5σ), utilizando a como ponto central da classe de não mudança. As imagens de detecção de mudanças, permitiram estimar e comparar as classes da IDETEC, com as estimativas do total de área plantada, de lavouras temporárias, das culturas agrícolas de arroz, aveia, milho, soja e trigo As áreas obtidas pela IDETEC em Tupanciretã, superestimaram a área agrícola, apresentada pelo IBGE, nas imagens de verão com variações percentuais entre 1,11% na IDETEC 1994/2009 e 8,13% na IDETEC 2004/2010, para as imagens de inverno, a alteração foi de 9,46% na IDETEC 1989/2007 e de 3,44% na IDETEC 1996/2005. No município de Cacequi, as variações percentuais de lavouras temporárias foram superestimadas nas imagens de verão em 7,71% na IDETEC 1986/2006 e 20,47% na IDETEC 1993/2005 e, subestimadas nas imagens de inverno em 9,42% na IDETEC 1985/2003 e em 18,11% na IDETEC 1996/2007. Em Santiago, foram subestimadas para o período de verão em 24,76% na IDETEC 1984/2009 e, para o período de inverno em 10,52%, na IDETEC 1996/2005 e superestimadas em 8,23% na IDETEC 2004/2010 e, em 26,12% para a imagem de inverno IDETEC 1989/2007. A técnica RCEN, demonstrou ser capaz de estimar alterações na superfície agrícola, de culturas anuais para os municípios de Cacequi, Santiago e Tupanciretã. / For the analysis of territorial dynamics, a great amount of data is fundamental, and the integration of spatial and statistical data facilitates this process. This thesis proposes to analyze the dynamic of the agricultural surface in the Citizenship Country in the Central Area of Rio Grande do Sul (CCCARS), a country that is part of a public policy of citizenship countries. This dynamics will be analyzed by a change detection technique, known as Rotation Controlled of Non-change Axis (RCNA).Thus, this thesis aims to evaluate the alterations in the agricultural surface, in the period from 1985 to 2010, in CCCARS cities, using the RCNA algorithm. The following methodological steps were implemented: the use of different images in order to obtain non-change sampling pixeis; qualitative analysis of the organization of the agricultural surface in the cities of Cacequi, Santiago and Tupanciretã, which were selected due to their location in different subunits of landscapes in the State; determination of thresholds for the delimitation of thematic clusters in the spatial organization of the agricultural surface; and the evaluation of the reliability of the results of RCNA technique, which was used to determine the accuracy of the supervised classification of Landsat TM 5 images through a concatenating matrix. The matrix is based on the map algebra in such manner that expresses all the possibilities of the sampling space. The results showed that with 1% of significance, the RCNA technique can be used to detect the dynamics of the agricultural surface using threshold of the vigor of the vegetative growth compared with the results of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which were obtained considering the total amount of rain previous to the sensor scanning, which is a variable that interferes in the medium values of NDVI. It was created images of changes detection (IDETEC) in order to analyze summer and winter agricultural crops, obtaining 99% of reliability on the selected images, for the special distribution of the defined clusters by the adoption of the threshold values of de ( - 0,5σ; – 1,5σ ; + 0,5σ; + 1,5σ), using the as a central point of nonchange cluster. The change detection images enabled to estimate and compare IDETEC clusters with the estimate of the total planted area of temporary farm, agricultural crop of rice, oat, corn, soybean and wheat. The areas obtained by IDETEC in Tupanciretã overestimated the agricultural area presented by IBGE, with summer images with percentage variance among 1,11% on IDETEC 1994/2009 and 8,13% on IDETEC 2004/2010, for the winter images, the alteration was of 9,46% on IDETEC 1989/2007 and of 3,44% on IDETEC 1996/2007. In the city of Cacequi, the percentage variance of the temporary farms were overestimated on the summer images in 7,71% on IDETEC 1986/2006 and 20,47% on IDETEC 1993/2005 and , and overestimated on the winter images in 9,42% on IDETEC 1985/2003 and in 18,11% on IDETEC 1996/2007. In Santiago, they were underestimated for the summer period in 24,76% on IDETEC 1984/2009 and , for the winter period in 10,52%, on IDETEC 1996/2005 e and overestimated in 8,23% on IDETEC 2004/2010 and, in 26,12% for the winter image IDETEC 1989/2007. The RCNA technique showed itself to be capable of estimating the agricultural surface alteration in annual crops in the cities of Cacequi, Santiago e Tupanciretã.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal2.pdf: 4503412 bytes, checksum: e8c898ba24436013a2e89d08737039bb (MD5) Previous issue date: 2012-08-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The digital image processing field is continually evolving and, although the diverse application areas, the commonly problems found converge to methods capable to improve visual information for analysis and interpretation. A major limitation issue on image precision is noise, which is defined as a perturbation in the image. The Non-Local Means (NLM) method stands out as the state-of-the-art of digital image denoising filtering. However, its computational complexity is an obstacle to make it practical on general purpose computing applications. This work presents a computer system implementation, developed with parts implemented in software and hardware applied to PCI, to optimize the NLM algorithm using hardware acceleration techniques, allowing a greater efficiency than is normally provided by general use processors. The use of reconfigurable computing helped in developing the hardware system, providing the modification of the described circuit in its use environment, accelerating the project implementation. Using an FPGA prototyping kit for PCI, dedicated to perform the dedicated calculation of the Squared Weighted Euclidean Distance, the results obtained show a gain of up to 3.5 times greater than the compared optimization approaches, also maintaining the visual quality of the denoising filtering. / A área de processamento de imagens digitais está evoluindo continuamente e, embora as áreas de aplicações sejam diversas, os problemas encontrados comumente convergem para os métodos capazes de melhorar a informação visual para a análise e interpretação. Uma das principais limitações em questão de precisão de imagens é o ruído, que é definido como uma perturbação na imagem. O método Non-Local Means (NLM) destaca-se como o estado da arte de filtragem de ruído. Contudo, sua complexidade computacional é um empecilho para torná-lo prático em aplicações computacionais de uso geral. O presente trabalho apresenta a implementação de um sistema computacional, desenvolvido com partes executadas em software e em hardware aplicado à PCI, visando a otimização do algoritmo NLM através de técnicas de aceleração em hardware, permitindo uma eficiência maior do que normalmente é fornecida por processadores de uso geral. O uso da computação reconfigurável auxiliou no desenvolvimento do sistema em hardware, proporcionando a modificação do circuito descrito no ambiente de sua utilização, acelerando a implementação do projeto. Utilizando um kit PCI de prototipação FPGA, para efetuar o cálculo dedicado da Distância Euclidiana Quadrática Ponderada, os resultados obtidos nos testes exibem um ganho de tempo até 3.5 vezes maior que as abordagens de otimização comparadas, mantendo também a qualidade visual da filtragem estabilizada.