Over the past decades, Fourier Transform Infrared (FTIR) microspectroscopy has emerged as a potential candidate to complement Histopathology in the study and diagnosis of tissue diseases. Contrary to the histological examination, which relies on the morphological tissue alterations assessed by visual inspection of stained samples, FTIR chemical imaging is a rapid and label-free tool that provide simultaneously information about histological structures as well as the localisation and magnitude of basic molecular units that compose tissue sections (proteins, nucleic acids, lipids, and carbohydrates). Despite the many proof-of-concept studies demonstrating the effectiveness of FTIR spectroscopy in detecting biological disorders with high levels of sensitivity and specificity, translation into clinical practice has been relatively slow due to the substantial cost of infrared transparent substrates required to collect the images. Thus, the main objective of this research is to evaluate the diagnostic potential of infrared chemical images collected from samples placed on conventional histology glass slides as alternative substrates for FTIR spectroscopy. Swiss mice were submitted to a well-established chemical carcinogenesis protocol, in which cancerous and non-cancerous cutaneous lesions were obtained by varying the exposure time of the animals to carcinogenenic factors. FTIR hyperspectral images were acquired in transmission mode over the mid-infrared region from tissue specimens placed on conventional infrared substrates (calcium fluoride - CaF2) and glass slides. In the first phase of our study, spectral datasets were segmented using k-means (KMCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) as clustering algorithms to reconstruct the hyperspectral images aiming to evaluate the ability of the false-color maps in reproducing the histological structures of tissue specimens. The images were segmented by each clustering technique using several different combinations varying parameters including the substrate used to place the samples (CaF2 or conventional glass) and the methods employed to preprocess the datasets. Fingerprint (1000-1800 cm-1) and high wavenumber (3100-4000 cm-1) regions from images collected on CaF2 were separately used as input for image reconstruction and only the high wavenumber range was employed in the case of samples placed on glass. All pseudocolor maps were compared to standard histopathology in order to evaluate the quality and consistency of images after segmentation. KMCA presented slightly superior ability in correctly assigning the pixels of morphochemical maps to the histological structures of the specimen, nevertheless, our findings indicate that the choice of the substrate, input data, preprocessing methods, and sample preparation have more influence in the final results than the clustering algorithm used to reconstruct the images. In the second phase of our study, Principal Component Analysis (PCA) was employed to compare datasets from healthy group to animals exposed to chemicals for 8, 16, and 48 weeks in order to evaluate the biochemical changes induced by chemical carcinogenesis. The performance of classification in each pairwise comparison was calculated using a binary classification test based on Linear Discriminant Analysis associated to PCA (PC-LDA). The method achieved satisfactory discrimination (over 80%) comparing healthy tissue to samples that were classified as papilloma (16 weeks) and invasive squamous cell carcinoma (48 weeks) regardless of the substrate used to place the samples. Statistical measurements obtained comparing healthy skin to animals exposed to carcinogenic factors for 8 weeks (free of malignancy based on the morphological and clinical evidence) ranged from 35-78%, indicating that the ability of PC-LDA in correctly classifying spectral data from cancerous and pre-cancerous lesions vary with the stage of the disease during the tumorigenesis process. Thus, as a proof-of-concept, we demonstrate the feasibility of FTIR spectroscopy in evaluating the biological events triggered by cancer using a label-free methodology that do not rely on expensive substrates and do not disrupt the pathologist workflow. This is a major step forward towards clinical application, since the method can be used to complement the diagnostic process of cancer as a non-subjective alternative that do not require laborious and time-consuming procedures nor expensive probes as biomarkers. / Nas últimas décadas, a microespectroscopia de absorção no infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) tem surgido como potencial ferramenta para complementar a Histopatologia no estudo e diagnóstico de doenças teciduais. Ao contrário do exame histológico, que se baseia na inspeção visual de amostras coradas visando avaliar as alterações morfológicas que as doenças ocasionam no tecido, o imageamento químico obtido pela técnica de FTIR baseia-se nas características bioquímicas da amostra sem o uso de colorações. Apesar da vasta literatura comprovando a eficácia da espectroscopia FTIR em detectar alterações biológicas causadas por doenças com altos níveis de sensibilidade e especificidade, a implementação do método na prática clínica tem sido relativamente lenta devido ao alto custo dos substratos transparentes no infravermelho que são necessários para aquisição de dados. Diante disso, o objetivo principal do presente trabalho é avaliar a capacidade diagnóstica de imagens hiperespectrais coletadas de amostras em lâminas de vidro como substratos alternativos para a espectroscopia FTIR. Camundongos Swiss foram submetidos a um protocolo de carcinogênese química, no qual lesões cutâneas cancerosas e não-cancerosas foram obtidas variando-se o tempo de exposição dos animais aos fatores carcinogênicos. Imagens hiperespectrais FTIR foram adquiridas no modo de transmissão na região do infravermelho médio a partir de amostras de tecido depositadas em substratos transparentes no infravermelho (fluoreto de cálcio - CaF2) e vidro convencional. Na primeira fase de nosso estudo, os dados espectrais foram segmentados usando as técnicas estatísticas k-means (KMCA) e Análise Hierárquica de Clusters (HCA) como algoritmos de agrupamento para reconstruir as imagens hiperespectrais com o objetivo de avaliar a capacidade dos mapas de cores falsas em reproduzir as estruturas histológicas das amostras de tecido. As imagens foram segmentadas por cada técnica de agrupamento variando-se o substrato usado para colocar as amostras (CaF2 ou vidro convencional) assim como os métodos de tratamento utilizados para pré-processamento dos dados. As regiões de impressão digital (1000-1800 cm-1) e de altos números de onda (3100-4000 cm-1) das imagens coletadas em CaF2 foram usadas separadamente como dados de entrada para a reconstrução das imagens, enquanto apenas a faixa de altos números de onda foi utilizada no caso de amostras colocadas em vidro. Ao fim do processo de segmentação os mapas de cores falsas obtidos foram comparados com a Histopatologia padrão a fim de avaliar a qualidade e consistência das imagens. Os resultados obtidos pela técnica de KMCA foram ligeiramente superiores com relação a HCA na identificação de pixels dos mapas morfo-quimicos correspondentes às estruturas histológicas da amostra. No entanto, nossos achados indicam que a escolha do substrato, dados de entrada, métodos de pré-processamento e preparação de amostras têm mais influência nos resultados finais do que o algoritmo de agrupamento usado para reconstruir as imagens. Na segunda fase do nosso estudo, a Análise de Componentes Principais (PCA) foi empregada para comparar os dados do grupo saudável aos animais expostos aos produtos carcinogênicos por 8, 16 e 48 semanas a fim de avaliar as alterações bioquímicas induzidas pela carcinogênese química. O desempenho da classificação em cada comparação pareada foi calculado usando um teste de classificação binária baseado na Análise de Discriminante Linear associada à técnica de PCA (PC-LDA). O método obteve discriminação satisfatória (acima de 80%) comparando tecido saudável com as amostras que foram classificadas como papiloma (16 semanas) e carcinoma espinocelular invasivo (48 semanas) independentemente do substrato usado para colocar as amostras. A comparação de pele saudável com animais expostos aos fatores carcinogênicos por 8 semanas (livres de malignidade de acordo com as evidências clínicas e morfológicas) apresentou figuras de performance cujos valores variaram entre 35-78%, indicando que a habilidade da técnica de PC-LDA em classificar corretamente dados espectrais de lesões cancerosas e pré-cancerosas variam com o estádio da doença durante o processo de tumorigênese. Diante disso, como uma prova de conceito, demonstramos a viabilidade da espectroscopia FTIR na avaliação dos eventos biológicos desencadeados pelo câncer usando uma metodologia que não requer colorações e substratos caros, assim como não interrompe/altera o fluxo de trabalho atual do patologista. Este é um passo importante na implementação da tecnologia no ambiente clínico, uma vez que o método pode ser usado para complementar o processo de diagnóstico do câncer como uma alternativa não-subjetiva e que não requer procedimentos trabalhosos e demorados, nem sondas caras como biomarcadores.

O reconhecimento de língua de sinais é uma importante área de pesquisa que tem como objetivo atenuar os obstáculos impostos no dia a dia das pessoas surdas e/ou com deficiência auditiva e aumentar a integração destas pessoas na sociedade majoritariamente ouvinte em que vivemos. Baseado nisso, esta dissertação de mestrado propõe o desenvolvimento de um sistema de informação para o reconhecimento automático de Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS), que tem como objetivo simplificar a comunicação entre surdos conversando em LIBRAS e ouvintes que não conheçam esta língua de sinais. O reconhecimento é realizado por meio do processamento de sequências de imagens digitais (vídeos) de pessoas se comunicando em LIBRAS, sem o uso de luvas coloridas e/ou luvas de dados e sensores ou a exigência de gravações de alta qualidade em laboratórios com ambientes controlados, focando em sinais que utilizam apenas as mãos. Dada a grande dificuldade de criação de um sistema com este propósito, foi utilizada uma abordagem para o seu desenvolvimento por meio da divisão em etapas. Considera-se que todas as etapas do sistema proposto são contribuições para trabalhos futuros da área de reconhecimento de sinais, além de poderem contribuir para outros tipos de trabalhos que envolvam processamento de imagens, segmentação de pele humana, rastreamento de objetos, entre outros. Para atingir o objetivo proposto foram desenvolvidas uma ferramenta para segmentar sequências de imagens relacionadas à LIBRAS e uma ferramenta para identificar sinais dinâmicos nas sequências de imagens relacionadas à LIBRAS e traduzi-los para o português. Além disso, também foi construído um banco de imagens de 30 palavras básicas escolhidas por uma especialista em LIBRAS, sem a utilização de luvas coloridas, laboratórios com ambientes controlados e/ou imposição de exigências na vestimenta dos indivíduos que executaram os sinais. O segmentador implementado e utilizado neste trabalho atingiu uma taxa média de acurácia de 99,02% e um índice overlap de 0,61, a partir de um conjunto de 180 frames pré-processados extraídos de 18 vídeos gravados para a construção do banco de imagens. O algoritmo foi capaz de segmentar pouco mais de 70% das amostras. Quanto à acurácia para o reconhecimento das palavras, o sistema proposto atingiu 100% de acerto para reconhecer as 422 amostras de palavras do banco de imagens construído, as quais foram segmentadas a partir da combinação da técnica de distância de edição e um esquema de votação com um classificador binário para realizar o reconhecimento, atingindo assim, o objetivo proposto neste trabalho com êxito. / The recognition of sign language is an important research area that aims to mitigate the obstacles in the daily lives of people who are deaf and/or hard of hearing and increase their integration in the majority hearing society in which we live. Based on this, this dissertation proposes the development of an information system for automatic recognition of Brazilian Sign Language (BSL), which aims to simplify the communication between deaf talking in BSL and listeners who do not know this sign language. The recognition is accomplished through the processing of digital image sequences (videos) of people communicating in BSL without the use of colored gloves and/or data gloves and sensors or the requirement of high quality recordings in laboratories with controlled environments focusing on signals using only the hands. Given the great difficulty of setting up a system for this purpose, an approach divided in several stages was used. It considers that all stages of the proposed system are contributions for future works of sign recognition area, and can contribute to other types of works involving image processing, human skin segmentation, object tracking, among others. To achieve this purpose we developed a tool to segment sequences of images related to BSL and a tool for identifying dynamic signals in the sequences of images related to the BSL and translate them into portuguese. Moreover, it was also built an image bank of 30 basic words chosen by a BSL expert without the use of colored gloves, laboratory-controlled environments and/or making of the dress of individuals who performed the signs. The segmentation algorithm implemented and used in this study had a average accuracy rate of 99.02% and an overlap of 0.61, from a set of 180 preprocessed frames extracted from 18 videos recorded for the construction of database. The segmentation algorithm was able to target more than 70% of the samples. Regarding the accuracy for recognizing words, the proposed system reached 100% accuracy to recognize the 422 samples from the database constructed (the ones that were segmented), using a combination of the edit distance technique and a voting scheme with a binary classifier to carry out the recognition, thus reaching the purpose proposed in this work successfully.

Imagens acústicas permitem a inspeção e análise de tecidos biológicos e outros materiais de forma não destrutiva, o que é desejado tanto para aprimorar e aumentar o conhecimento sobre o objeto analisado, quanto para diagnosticar ou assegurar a qualidade do mesmo. Este trabalho foi motivado pela falta de recursos quantitativos para análise e diagnósticos via imagens de ultrassom, normalmente baseados em métodos qualitativos, ou seja, experiência e bom senso dos inspetores, além da falta de sistemas de imageamento que permitam a aquisição do sinal puro de RF. Possuir métodos quantitativos de análise é essencial para o desenvolvimento de novos materiais piezelétricos, modelos biomédicos de tecidos e métodos de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema eletro-mecânico de varredura sincronizado com o sistema de aquisição de sinais de ultrassom e formação de imagem por diferentes métodos de interpolação que permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação de imagens baseado em watershed para separação e contagem de formas em modelos phantom de tecidos moles. Percebeu-se que o uso de um filtro estatístico de Wiener, mesmo sem grandes vantagens para análise qualitativa, possui resultado positivo como pré-processamento para segmentação automática. / Acoustic imaging allows the inspection and analysis of biological tissue and others materials in a non-destructive way, what is desired to improve the knowledge and to insure the quality about the analyzed object. This work was motivated by the lack of quantitative methods of analysis, usually based on qualitative diagnoses from experienced inspectors, what can vary, as well the lack of imaging systems where the pure RF signal of ultrasound could be acquired. Quantitative methods of analysis are highly desired when developing new piezoelectric materiais, biomedic phantom models and new diagnoses methods. It was developed in this work: an electrical-mechanic scanning system synchronized with the ultrasound acquisition device and image formation by different methods that allowed the development of an algorithm to prepare and to segment these images and different soft tissue phantom models. It was noticed that a statistic Wiener filter, even with no advantages for qualitative analysis of an image, improved the automatic segmentation of it.

Gestos são ações que fazem parte da comunicação humana. Frequentemente, eles ocorrem junto com a fala e podem se manifestar por uma ação proposital, como o uso das mãos para explicar o formato de um objeto, ou como um padrão de comportamento, como coçar a cabeça ou ajeitar os óculos. Os gestos ajudam o locutor a construir sua fala e também ajudam o ouvinte a compreender a mensagem que está sendo transmitida. Pesquisadores de diversas áreas são interessados em entender como se dá a relação dos gestos com outros elementos do sistema linguístico, seja para suportar estudos das áreas da Linguística e da Psicolinguística, seja para melhorar a interação homem-máquina. Há diferentes linhas de estudo que exploram essa temática e entre elas está aquela que analisa os gestos a partir de fases: preparação, pré-stroke hold, stroke, pós-stroke hold, hold e retração. Assim, faz-se útil o desenvolvimento de sistemas capazes de automatizar a segmentação de um gesto em suas fases. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado já foram aplicadas a este problema e resultados promissores foram obtidos. Contudo, há uma dificuldade inerente à análise das fases do gesto, a qual se manifesta na alteração do contexto em que os gestos são executados. Embora existam algumas premissas básicas para definição do padrão de manifestação de cada fase do gesto, em contextos diferentes tais premissas podem sofrer variações que levariam a análise automática para um nível de alta complexidade. Este é o problema abordado neste trabalho, a qual estudou a variabilidade do padrão inerente à cada uma das fases do gesto, com apoio de aprendizado de máquina, quando a manifestação delas se dá a partir de um mesmo indivíduo, porém em diferentes contextos de produção do discurso. Os contextos de discurso considerados neste estudo são: contação de história, improvisação, descrição de cenas, entrevistas e aulas expositivas / Gestures are actions that make part of human communication. Commonly, gestures occur at the same time as the speech and they can manifest either through an intentional act, as using the hands to explain the format of an object, or as a pattern of behavior, as scratching the head or adjusting the glasses. Gestures help the speaker to build their speech and also help the audience to understand the message being communicated. Researchers from several areas are interested in understanding what the relationship of gestures with other elements of the linguistic system is like, whether in supporting studies in Linguistics or Psycho linguistics, or in improving the human-machine interaction. There are different lines of study that explore such a subject, and among them is the line that analyzes gestures according to their phases: preparation, pre-stroke hold, stroke, post-stroke hold, hold and retraction. Thus, the development of systems capable of automating the segmentation of gestures into their phases can be useful. Techniques that implement supervised machine learning have already been applied in this problem and promising results have been achieved. However, there is an inherent difficulty to the analysis of phases of gesture that is revealed when the context (in which the gestures are performed) changes. Although there are some elementary premises to set the pattern of expression of each gesture phase, such premises may vary and lead the automatic analysis to high levels of complexity. Such an issue is addressed in the work herein, whose purpose was to study the variability of the inherent pattern of each gesture phase, using machine learning techniques, when their execution is made by the same person, but in different contexts. The contexts of discourse considered in this study are: storytelling, improvisation, description of scenes, interviews and lectures

Cone Beam Computed Tomography (CBCT) is a medical imaging technique routinely employed for diagnosis and treatment of patients with cranio-maxillo-facial defects. CBCT 3D reconstruction and segmentation of bones such as mandible or maxilla are essential procedures in orthodontic treatments. However, CBCT images present characteristics that are not desirable for processing, including low contrast, inhomogeneity, noise, and artifacts. Besides, values assigned to voxels are relative Hounsfield Units (HU), unlike traditional Computed Tomography (CT). Such drawbacks render CBCT segmentation a difficult and time-consuming task, usually performed manually with tools designed for medical image processing. We introduce two interactive two-stage methods for 3D segmentation of CBCT data: i) we first reduce the CBCT image resolution by grouping similar voxels into super-voxels defining a graph representation; ii) next, seeds placed by users guide graph clustering algorithms, splitting the bones into mandible and skull. We have evaluated our segmentation methods intensively by comparing the results against ground truth data of the mandible and the skull, in various scenarios. Results show that our methods produce accurate segmentation and are robust to changes in parameter settings. We also compared our approach with a similar segmentation strategy and we showed that it produces more accurate segmentation of the mandible and skull. In addition, we have evaluated our proposal with CT data of patients with deformed or missing bones. We obtained more accurate segmentation in all cases. As for the efficiency of our implementation, a segmentation of a typical CBCT image of the human head takes about five minutes. Finally, we carried out a usability test with orthodontists. Results have shown that our proposal not only produces accurate segmentation, as it also delivers an effortless and intuitive user interaction. / Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC) é uma modalidade para obtenção de imagens médicas 3D do crânio usada para diagnóstico e tratamento de pacientes com defeitos crânio-maxilo-faciais. A segmentação tridimensional de ossos como a mandíbula e a maxila são procedimentos essências em tratamentos ortodônticos. No entanto, a TCFC apresenta características não desejáveis para processamento digital como, por exemplo, baixo contraste, inomogeneidade, ruído e artefatos. Além disso, os valores atribuídos aos voxels são unidades de Hounsfield (HU) relativas, diferentemente da Tomografia Computadorizada (TC) tradicional. Esses inconvenientes tornam a segmentação de TCFC uma tarefa difícil e demorada, a qual é normalmente realizada por meio de ferramentas desenvolvidas para processamento digital de imagens médicas. Esta tese introduz dois métodos interativos para a segmentação 3D de TCFC, os quais são divididos em duas etapas: i) redução da resolução da TCFC por meio da agrupamento de voxels em super-voxels, seguida da criação de um grafo no qual os vértices são super-voxels; ii) posicionamento de sementes pelo usuário e segmentação por algoritmos de agrupamento em grafos, o que permite separar os ossos rotulados. Os métodos foram intensamente avaliados por meio da comparação dos resultados com padrão ouro da mandíbula e do crânio, considerando diversos cenários. Os resultados mostraram que os métodos não apenas produzem segmentações precisas, como também são robustos a mudanças nos parâmetros. Foi ainda realizada uma comparação com um trabalho relacionado, gerando melhores resultados tanto na segmentação da mandíbula quanto a do crânio. Além disso, foram avaliadas TCs de pacientes com ossos faltantes e quebrados. A segmentação de uma TCFC é realizada em cerca de 5 minutos. Por fim, foram realizados testes com usuarios ortodontistas. Os resultados mostraram que nossa proposta não apenas produz segmentações precisas, como também é de fácil interação.

A representação de imagem baseada em superpixels tem se tornado indispensável na melhoria da eficiência em sistemas de Visão Computacional. Reconhecimento de objetos, segmentação, estimativa de profundidade e estimativa de modelo corporal são alguns importantes problemas nos quais superpixels podem ser aplicados. Porém, superpixels podem influenciar a qualidade dos resultados do sistema positiva ou negativamente, dependendo de quão bem eles respeitam as fronteiras dos objetos na imagem. Neste trabalho, é proposto um método iterativo para geração de superpixels, conhecido por IFT-SLIC, baseado em sequências de Transformadas Imagem-Floresta, começando com uma grade regular de sementes. Um procedimento de recomputação de pixels sementes é aplicado a cada iteração, gerando superpixels conexos com melhor aderência às bordas dos objetos presentes na imagem. Os superpixels obtidos via IFT-SLIC correspondem, estruturalmente, a árvores de espalhamento enraizadas nessas sementes, que naturalmente definem superpixels como regiões de pixels fortemente conexas. Comparadas ao Agrupamento Iterativo Linear Simples (SLIC), o IFT-SLIC considera os custos dos caminhos mínimos entre pixels e os centros dos agrupamentos, em vez de suas distâncias diretas. Funções de conexidade não monotonicamente incrementais são exploradas em neste método resultando em melhor desempenho. Estudos experimentais indicam resultados de extração de superpixels superiores pelo método proposto em comparação com o SLIC. Também é analisada a efetividade do IFT-SLIC, em termos de medidas de eficiência e acurácia, em uma aplicação de segmentação do céu em fotos de paisagens. Os resultados mostram que o IFT-SLIC é competitivo com os melhores métodos do estado da arte e superior a muitos outros, motivando seu desenvolvimento para diferentes aplicações. / Image representation based on superpixels has become indispensable for improving efficiency in Computer Vision systems. Object recognition, segmentation, depth estimation, and body model estimation are some important problems where superpixels can be applied. However, superpixels can influence the quality of the system results in a positive or negative manner, depending on how well they respect the object boundaries in the image. In this work, we propose an iterative method for superpixels generation, known as IFT-SLIC, which is based on sequences of Image Foresting Transforms, starting with a regular grid for seed sampling. A seed pixel recomputation procedure is applied per each iteration, generating connected superpixels with a better adherence to objects borders present in the image. The superpixels obtained by IFT-SLIC structurally correspond to spanning trees rooted at those seeds, that naturally define superpixels as regions of strongly connected pixels. Compared to Simple Linear Iterative Clustering (SLIC), IFT-SLIC considers minimum path costs between pixel and cluster centers rather than their direct distances. Non-monotonically increasing connectivity functions are explored in our IFT-SLIC approach leading to improved performance. Experimental results indicate better superpixel extraction by the proposed approach in comparation to that of SLIC. We also analyze the effectiveness of IFT-SLIC, according to efficiency, and accuracy on an application -- namely sky segmentation. The results show that IFT-SLIC can be competitive to the best state-of-the-art methods and superior to many others, which motivates it\'s further development for different applications.

A segmentação de imagens consiste em dividir uma imagem em regiões ou objetos que a compõem, como, por exemplo, para isolar os pixels de um objeto alvo de uma dada aplicação. Em segmentação de imagens médicas, o objeto de interesse comumente apresenta transições em suas bordas predominantemente do tipo claro para escuro ou escuro para claro. Métodos tradicionais por região, como a conexidade fuzzy relativa (RFC - Relative Fuzzy Connectedness), não distinguem bem entre essas bordas similares com orientações opostas. A especificação da polaridade de contorno pode ajudar a amenizar esse problema, o que requer uma formulação matemática em grafos dirigidos. Uma discussão sobre como incorporar essa propriedade no arcabouço do RFC é apresentada neste trabalho. Uma prova teórica da otimalidade do novo algoritmo, chamado conexidade fuzzy relativa com orientação (ORFC - Oriented Relative Fuzzy Connectedness), em termos de uma função de energia em grafos dirigidos sujeita as restrições de sementes é apresentada, bem como a sua apli- cação em poderosos métodos híbridos de segmentação. O método híbrido proposto ORFC &Graph Cut preserva a robustez do ORFC em relação à escolha de sementes, evitando o problema do viés de encolhimento do método de Corte em Grafo (GC - Graph Cut), e mantém o forte controle do GC no delineamento de contornos de bordas irregulares da imagem. Os métodos propostos são avaliados usando imagens médicas de ressonáncia magnética (RM) e tomografia computadorizada (TC) do cérebro humano e de estudos torácicos. / Image segmentation consists of dividing an image into its composing regions or objects, for example, to isolate the pixels of a target object of a given application. In segmentation of medical images, the object of interest commonly presents transitions at its border predominantly from bright to dark or dark to bright. Traditional region-based methods of image segmentation, such as Relative Fuzzy Connectedness (RFC), do not distinguish well between similar boundaries with opposite orientations. The specification of the boundary polarity can help to alleviate this problem but this requires a mathematical formulation on directed graphs. A discussion on how to incorporate this property in the RFC framework is presented in this work. A theoretical proof of the optimality of the new algorithm, called Oriented Relative Fuzzy Connectedness (ORFC), in terms of an energy function on directed graphs subject to seed constraints is presented, and its application in powerful hybrid segmentation methods. The hybrid method proposed ORFC&Graph Cut preserves the robustness of ORFC respect to the seed choice, avoiding the shrinking problem of Graph Cut (GC), and keeps the strong control of the GC in the contour delination of irregular image boundaries. The proposed methods are evaluated using magnetic resonance medical imaging (MR) and computed tomography (CT) of the human brain and thoracic studies.

Este trabalho apresenta uma metodologia de classificação de imagens multiespectrais aplicada a análise e mapeamento da evolução do uso da terra/cobertura vegetal em São Félix do Xingu, Sul do Pará. Imagens frações representando as proporções de sombra, vegetação e solo foram estimadas a partir das bandas 1 a 5 e 7 do Landsat-5 TM e relacionadas com as estruturas das classes de uso da terra/cobertura vegetal. As imagens frações geradas do modelo linear de mistura espectral foram importantes para reduzir a massa de dados e ao mesmo tempo realçar alvos de interesse na imagem. A banda do infravermelho próximo (TM-4) foi importante para realçar áreas de queimadas. A classificação adotada foi divida em etapas combinando técnica de segmentação por crescimento de regiões e uso de máscaras. Por meio da máscara foi possível restringir o processo de segmentação em regiões pré-estabelecidas com o intuito de adquirir um melhor particionamento da imagem. Adotando este procedimento, ao invés de realizar uma única segmentação para mapear todas as classes em uma única vez, foram realizadas várias segmentações ao longo das etapas. As regiões segmentadas foram agrupadas com um classificador não-supervionado batizado de ISOSEG. Os resultados mostram que a metodologia é bastante eficiente. A matriz de erro gerada para a classificação de 2008 apontou que as confusões mais freqüentes ocorreram entre as classes que apresentaram em certas localidades proporções de misturas parecidas: Capoeira e Campo/Pastagem-2; Campo/Pastagem-1 e Campo/Pastagem-2; Queimada-1 e Queimada-2; Solo Exposto e Campo/Pastagem-1. Considerando nove classes, o índice Kappa atingiu 0,58, o que representa um valor de concordância classificada como moderada. Quando o numero de classes foi reduzido para 6, agrupando as classes que apresentaram as maiores confusões, o índice Kappa subiu para 0,80, atingindo um valor de concordância quase perfeita. A comparação dos resultados das classificações de 1987, 1992, 2000 e 2008 juntamente com a analise de dados auxiliares permitiu traçar um modelo de evolução do desmatamento e do uso da terra para São Félix do Xingu. O intenso desmatamento observado principalmente a partir de 2000 foi relacionado com o incremento da atividade pecuária, sendo São Félix do Xingu o município que detém atualmente o segundo maior rebanho bovino do País. / In this work we present a methodological procedure for multi-spectral images classification to evaluate and map land-use and land-cover changes in São Félix do Xingu, Southern Pará (Brazilian Amazon). Fraction images representing shade, vegetation and soil abundance at the pixel scale were estimated using all six reflective bands of Thematic Mapper sensor (TM-1 to TM-5 and TM-7) and related to different types of land-use and land-cover classes. The linear spectral mixing analysis method was an alternative approach adopted to reduce the data-dimensionality while at the same time enhancing targets of interest. Also, the near-infrared band (TM-4) was employed to separate areas affected by burns (Queimadas in Portuguese). The classification routines were performed in stages by combining region-growing segmentation and use of masking techniques. For each stage, the segmentation process was directed to preselected areas by masking techniques in order to obtain a better image partitioning. This procedure resulted in more than one segmentation thereby reducing confusing errors during the classification routine. An unsupervised classifier by region named ISOSEG was employed to classify the segmented images. The analysis of classification results was mainly qualitative and visual except for the 2008 classification which was assessed through an error matrix. According to the error matrix analysis, misclassifications arose more frequently when a set of classes with similar mixture proportions were involved, such as: Capoeira and Campo/Pastagem-2; Campo/Pastagem-1 and Campo/Pastagem- 2; Queimada-1 and Queimada-2, and finally Bare Soil and Campo/Pastagem-1. As a robust measure of concordance for dichotomous data, the kappa statistic reached a value of 0.62 by considering nine land types of classes and it rose to 0.80 when the mapping classes were diminished to six. Theses kappa values represent moderate and strong agreements between the remotely sensed classification and the reference data, respectively. Making use of the classification results from 1987, 1992, 2000 and 2008 and auxiliary data, we tried to design a simple land evolution model to São Félix do Xingu. The deforestation process notably intensified since 2000 has been driven mainly by a continuous increase in cattle breeding, for wich São Félix do Xingu has the second-largest cattle herd of all Brazilian municipalities.

O emprego de sistemas computacionais na Agricultura de Precisão (AP) fomenta a automação de processos e tarefas aplicadas nesta área, precisamente voltadas à inspeção e análise de culturas agrícolas, e locomoção guiada/autônoma de robôs móveis. Neste contexto, no presente trabalho foi proposta a aplicação de técnicas de visão computacional nas tarefas citadas, desenvolvidas em abordagens distintas, a serem aplicadas em uma plataforma de robô móvel agrícola, em desenvolvimento no NEPAS/EESC/USP. Para o problema de locomoção do robô (primeira abordagem), foi desenvolvida uma arquitetura de aquisição, processamento e análise de imagens com o objetivo de segmentar, classificar e reconhecer padrões de navegação das linhas de plantio, como referências de guiagem do robô móvel, entre plantações de laranja, milho e cana. Na segunda abordagem, tais técnicas de processamento de imagens são aplicadas também na inspeção e localização das culturas laranja (primário) e milho (secundário), para análise de suas características naturais, localização e quantificação. Para as duas abordagens, a estratégia adotada nas etapas de processamento de imagens abrange: filtragem no domínio espacial das imagens adquiridas; pré-processamento nos espaços de cores RGB e HSV; segmentação não supervisionada JSEG customizada à quantização de cores em regiões não homogêneas nestes espaços de cores; normalização e extração de características dos histogramas das imagens pré-processadas para os conjuntos de treinamento e teste através da análise das componentes principais; reconhecimento de padrões e classificação cognitiva e estatística. A metodologia desenvolvida contemplou bases de dados para cada abordagem entre 700 e 900 imagens de cenas naturais sob condições distintas de aquisição, apresentando resultados significativos quanto ao algoritmo de segmentação nas duas abordagens, mas em menor grau em relação à localização de gramíneas, sendo que os milhos requerem outras técnicas de segmentação, que não aplicadas apenas em quantização de regiões não homogêneas. A classificação estatística, Bayes e Bayes Ingênuo, mostrou-se superior à cognitiva RNA e Fuzzy nas duas abordagens, e posterior construção dos mapas de classe no espaço de cores HSV. Neste mesmo espaço de cores, a quantificação e localização de frutos apresentaram melhores resultados que em RGB. Com isso, as cenas naturais nas duas abordagens foram devidamente processadas, de acordo com os materiais e métodos empregados na segmentação, classificação e reconhecimento de padrões, fornecendo características intrínsecas e distintas das técnicas de visão computacional propostas a cada abordagem. / The use of computer systems in Precision Agriculture (PA) promotes the processes automation and its applied tasks, specifically the inspection and analysis of agricultural crops, and guided/autonomous locomotion of mobile robots. In this context, it was proposed in the present work the application of computer vision techniques on such mentioned tasks, developed in different approaches, to be applied in an agricultural mobile robot platform, under development at NEPAS/EESC/USP. For agricultural mobile robot locomotion, an architecture for the acquisition, image processing and analysis was built, in order to segment, classify and recognize patterns of planting rows, as references way points for guiding the mobile robot. In the second approach, such image processing techniques were applied also in the inspection and location of the orange crop (primary) and maize crop (secondary) aiming its natural features, location and quantification. For both mentioned approaches, the adopted image processing steps include: filtering in the spatial domain for acquired images; pre-processing in RGB and HSV color spaces; JSEG unsupervised segmentation algorithm, applied to color quantization in non-homogeneous regions; normalization and histograms feature extraction of preprocessed images for training and test sets, fulfilled by the principal components analysis (PCA); pattern recognition and cognitive and statistical classification. The developed methodology includes sets of 700 and 900 images databases for each approach of natural scenes under different conditions of acquisition, providing great results on the segmentation algorithm, but not as appropriate as in the location of maize grass, considering other segmentation techniques, applied not only in the quantization of non-homogeneous regions. Statistical classification, Bayes and Naive Bayes, outperforms the cognitives Fuzzy and ANN on two approaches and subsequent class maps construction in HSV color space. Quantification and localization of fruits had more accurate results in HSV than RGB. Thus, natural scenes in two approaches were properly processed, according to the materials and methods employed in segmentation, classification and pattern recognition, providing intrinsic and different features of the proposed computer vision techniques to each approach.

Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia de estimação de idade óssea baseada em características métricas, utilizando o banco de imagens carpais da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). As imagens foram devidamente segmentadas para obtenção da área, perímetro e comprimento de cada osso, gerando, assim, um banco de dados métricos o CarpEven. As informações da base métrica CarpEven foram submetidas a dois mineradores de dados: ao StARMiner, (Statistical Association Rules) uma metodologia de mineração de dados criada por um grupo de pesquisadores do ICMC-USP, e ao Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), desenvolvido pela Universidade Waikato da Nova Zelândia. As informações foram submetidas a classificadores neurais, contribuindo, assim, para a criação de uma nova metodologia de estimação de idade óssea. Finalmente, é feita uma comparação entre os resultados obtidos e os resultados já alcançados por outras pesquisas. / This work presents a methodology for bone age estimation based on metric characteristics using the carpal images database from Engineering School of São Carlos (EESC-USP). The images were properly segmented to obtain the area, perimeter and length of each bone, thus generating a metric database named CarpEven. The database information were submitted to two data miners: the StarMiner (Statistical Association Rules Miner) a methodology for data mining created by a group of researchers from ICMC-USP, and the Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), developed by the University of Waikato in New Zealand. The information was submitted to the neural classifiers contributing to the creation of a new methodology for bone age estimation. The results are compared with those obtained by others research.