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Previous issue date: 2017-04-17 / Tuberculosis is a disease caused by Mycobacterium tuberculosis that remains one of the deadliest diseases in the world, being necessary efforts to combat it. The conventional light bacilloscopy is a sputum smear microscopic examination to diagnose tuberculosis. Automated applications in microscopic images, such as automated bacilloscopy, face a big problem: blurriness in the images acquired. Thus, it is emphasized the importance of using multi-focus image fusion methods to overcome this problem. In this context, this work aims to propose a method to multi-focus image fusion applied to sputum smear microscopy images in order to obtain images where the greatest number of bacilli is in focus and application of sharpness enhancement to the resulting images. This factor has great importance to enabling automated sputum smear microscopy. To find out existing schemes, we performed simulations and analyzes in some of the techniques in the literature. When it was analized the performance of these techniques through the quality metrics Multichanel Edge Information Preservation and Variance, it was possible to propose four new methods based on the best techniques in the literature, among which, the method with the best performance was choose to investigate configurations that would guarantee the best quality of processed. Has also been proposed the use of an unsharp masking to the post-processing of the new methods, and is shown through examples the effectiveness of this process in increased sharpness and visual appearance. As future work, it is suggested to evaluate this method using grayscale images to verify the impact on the processing time and the quality of the fused images, also the evaluation of the applicability of the image registration. / A tuberculose é uma doença causada pelo Mycobacterium tuberculosis que persiste como uma das doenças transmissíveis mais mortais do mundo, sendo necessários esforços para combatê-la. A baciloscopia de campo claro é um exame utilizado para diagnosticar a tuberculose. Aplicações automatizadas em imagens microscópicas, como a baciloscopia de campo claro automatizada, enfrentam um grande problema: o efeito borrado nas imagens adquiridas. Dessa forma, ressalta-se a importância da utilização de técnicas de fusão de imagens multifocais para contornar este problema. Neste contexto, este trabalho tem o objetivo de propor um método para fusão de imagens multifocais aplicados a imagens baciloscópicas de campo claro, visando a obtenção de imagens onde o maior número possível de bacilos esteja em foco, e emprego de realce às imagens resultantes. Este fator é de grande importância para viabilização da baciloscopia automatizada. Para levantamento de esquemas de fusões existentes, foram feitas simulações e análises com algumas das técnicas presentes na literatura. Ao analisar o desempenho destas técnicas através das métricas de qualidade Multichanel Edge Information Preservation e Variância, foi possível propor quatro novos métodos baseados nas melhores técnicas presentes na literatura, dentre os quais, o método de melhor desempenho foi escolhido para investigação de configurações que garantissem a melhor qualidade das imagens processadas. Foi proposto ainda a utilização da máscara de nitidez como pós-processamento adicional, sendo mostrado através de exemplos a eficiência deste processo no aumento de nitidez e aspecto visual. Como trabalhos futuros, sugere-se avaliação do referido método utilizando imagens em escala de cinza para verificar o impacto no tempo de processamento e a qualidade das imagens, além da avaliação da aplicabilidade do registro das imagens multifocais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5782 |
| Date | 17 April 2017 |
| Creators | Pinto, Kely Maciel Braule, 92-98278-8737 |
| Contributors | ppgee@ufam.edu.br, Costa, Marly Guimarães Fernandes, Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFAM, Brasil, Faculdade de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -161377036298529205, 600, 500, -5930111888266832212 |
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