Segmentação e classificação de imagens destinadas ao mapeamento digital do Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO)

Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING.

Extração de linhas de imagens de sensoriamento remoto.

Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

Implementação paralela do algoritmo iterativo de busca do parâmetro de regularização ótimo para o funcional de Tikhonov no problema de restauração de imagens

O uso de técnicas com o funcional de Tikhonov em processamento de imagens tem sido amplamente usado nos últimos anos. A ideia básica nesse processo é modificar uma imagem inicial via equação de convolução e encontrar um parâmetro que minimize esse funcional afim de obter uma aproximação da imagem original. Porém, um problema típico neste método consiste na seleção do parâmetro de regularização adequado para o compromisso entre a acurácia e a estabilidade da solução. Um método desenvolvido por pesquisadores do IPRJ e UFRJ, atuantes na área de problemas inversos, consiste em minimizar um funcional de resíduos através do parâmetro de regularização de Tikhonov. Uma estratégia que emprega a busca iterativa deste parâmetro visando obter um valor mínimo para o funcional na iteração seguinte foi adotada recentemente em um algoritmo serial de restauração. Porém, o custo computacional é um fator problema encontrado ao empregar o método iterativo de busca. Com esta abordagem, neste trabalho é feita uma implementação em linguagem C++ que emprega técnicas de computação paralela usando MPI (Message Passing Interface) para a estratégia de minimização do funcional com o método de busca iterativa, reduzindo assim, o tempo de execução requerido pelo algoritmo. Uma versão modificada do método de Jacobi é considerada em duas versões do algoritmo, uma serial e outra em paralelo. Este algoritmo é adequado para implementação paralela por não possuir dependências de dados como de Gauss-Seidel que também é mostrado a convergir. Como indicador de desempenho para avaliação do algoritmo de restauração, além das medidas tradicionais, uma nova métrica que se baseia em critérios subjetivos denominada IWMSE (Information Weighted Mean Square Error) é empregada. Essas métricas foram introduzidas no programa serial de processamento de imagens e permitem fazer a análise da restauração a cada passo de iteração. Os resultados obtidos através das duas versões possibilitou verificar a aceleração e a eficiência da implementação paralela. A método de paralelismo apresentou resultados satisfatórios em um menor tempo de processamento e com desempenho aceitável.

Aplicação da geocomputação a estudos de susceptibilidade de deslizamentos de terra

Esta tese propôs uma metodologia para detecção de áreas susceptíveis a deslizamentos de terra a partir de imagens aéreas, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta computacional, denominada SASD/T, para testar a metodologia. Para justificar esta pesquisa, um levantamento sobre os desastres naturais da história brasileira relacionada a deslizamentos de terra e as metodologias utilizadas para a detecção e análise de áreas susceptíveis a deslizamentos de terra foi realizado. Estudos preliminares de visualização 3D e conceitos relacionados ao mapeamento 3D foram realizados. Estereoscopia foi implementada para visualizar tridimensionalmente a região selecionada. As altitudes foram encontradas através de paralaxe, a partir dos pontos homólogos encontrados pelo algoritmo SIFT. Os experimentos foram realizados com imagens da cidade de Nova Friburgo. O experimento inicial mostrou que o resultado obtido utilizando SIFT em conjunto com o filtro proposto, foi bastante significativo ao ser comparado com os resultados de Fernandes (2008) e Carmo (2010), devido ao número de pontos homólogos encontrados e da superfície gerada. Para detectar os locais susceptíveis a deslizamentos, informações como altitude, declividade, orientação e curvatura foram extraídas dos pares estéreos e, em conjunto com as variáveis inseridas pelo usuário, forneceram uma análise de quão uma determinada área é susceptível a deslizamentos. A metodologia proposta pode ser estendida para a avaliação e previsão de riscos de deslizamento de terra de qualquer outra região, uma vez que permite a interação com o usuário, de modo que este especifique as características, os itens e as ponderações necessárias à análise em questão.

Desenvolvimento de ferramenta computacional para metrologia com microtomografia computadorizada

Esta tese apresentada uma proposta de desenvolvimento de uma ferramenta computacional para metrologia com microtomografia computadorizada que possa ser implantada em sistemas de microtomógrafos convencionais. O estudo concentra-se nas diferentes técnicas de detecção de borda utilizadas em processamento de imagens digitais.Para compreender a viabilidade do desenvolvimento da ferramenta optou-se por utilizar o Matlab 2010a. A ferramenta computacional proposta é capaz de medir objetos circulares e retangulares. As medidas podem ser horizontais ou circulares, podendo ser realizada várias medidas de uma mesma imagem, uma medida de várias imagens ou várias medidas de várias imagens. As técnicas processamento de imagens digitais implementadas são a limiarização global com escolha do threshold manualmente baseado no histograma da imagem ou automaticamente pelo método de Otsu, os filtros de passa-alta no domínio do espaço Sobel, Prewitt, Roberts, LoG e Canny e medida entre os picos mais externos da 1 e 2 derivada da imagem. Os resultados foram validados através de comparação com os resultados de teste realizados pelo Laboratório de Ensaios Mecânicos e Metrologia (LEMec) do Intstituto Politécnico do Rio de Janeiro (IPRJ), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Nova Friburdo- RJ e pelo Serviço Nacional da Indústria Nova Friburgo (SENAI/NF). Os resultados obtidos pela ferramenta computacional foram equivalentes aos obtidos com os instrumentos de medição utilizados, demonstrando à viabilidade de utilização da ferramenta computacional a metrologia.

Desenvolvimento de técnica de análise de imagens digitais para avaliação do estágio da fibrose em biópsias hepáticas de pacientes portadores de hepatite crônica por vírus da hepatite B e C

As hepatites crônicas por vírus são as mais frequentes, destacando-se os vírus das hepatites B (VHB) e C (VHC). O estudo anatomopatológico da biópsia hepática é considerado o padrão ouro para avaliar com precisão a distorção arquitetural e o grau de fibrose do parênquima do fígado, importantes fatores prognósticos para os pacientes portadores de hepatites crônicas virais. Na avaliação histopatológica atual, em adição aos relatos subjetivos das alterações histológicas, escores semiquantitativos que correlacionam achados morfológicos com graus numéricos são usados, tais como os reconhecidos escores de Ishak e METAVIR. Entretanto, em todos estes sistemas há a desvantagem da subjetividade do examinador e da incorporação de alterações categóricas, sem referências às mudanças quantitativas do colágeno hepático. Técnicas de análise de imagens digitais (AID) que fornecem quantificação objetiva dos graus de fibrose em amostras histológicas têm sido desenvolvidas. Todavia, o alto custo e dificuldade ao acesso das tecnologias descritas restringem seu uso a poucos centros especializados. Este estudo visa o desenvolvimento de uma técnica de custo acessível para a análise de imagens digitais da fibrose hepática em hepatites crônicas virais. Foram estudadas 304 biópsias de pacientes com hepatite crônica por vírus B e C, obtidas através de agulhas Menghini. Todas as amostras tinham pelo menos 15 mm de comprimento ou cinco espaços-porta completos e foram coradas pelo método Tricrômico de Masson. O estadiamento foi feito por um único hepatopatologista experiente, sem o conhecimento dos dados clínicos dos pacientes. Os escores de Ishak e METAVIR foram aplicados. As imagens microscópicas foram digitalizadas. Os índices de fibrose foram determinados de forma automatizada, em técnica desenvolvida no programa Adobe Photoshop. Para o escore de Ishak, observamos os seguintes índices de Fibrose (IF) médios: 0,8% 0,0 (estágio 0), 2.4% 0,6 (estágio 1), 4,7% 1,6 (estágio 2), 7,4% 1,4 (estágio 3), 14,9% 3,7 (estágio 4), 23,4% 2,9 (estágio 5) e 34,5% 1,5 (estágio 6). Para a classificação METAVIR: 0,8% 0,1 (estágio F0), 3,8% 1,8 (estágio F1), 7,4% 1,4 (estágio F2), 20,4% 5,2 (estágio F3) e 34,5% 1,5 (estágio F4). Observamos uma excelente correlação entre os índices de fibrose da AID e os escores de Ishak (r=0,94; p<0,001) e METAVIR (r=0,92; p<0,001). Em relação à indicação de tratamento antiviral, foi observado IF médio de 16,4%. Em relação ao diagnóstico de cirrose, foi observado IF médio de 26,9%, para o escore de Ishak, e 34,5% para a classificação METAVIR. A reprodutibilidade intra-observador foi excelente. Este novo método de análise de imagens digitais para a quantificação de fibrose hepática tem custo acessível e foi desenvolvido com tecnologia que está disponível em todo o mundo, permitindo identificar com precisão todos os estágios de fibrose, com excelente reprodutibilidade intra-observador.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Entre crânios analógicos e imagens digitais: alguns antecedentes históricos e culturais das tecnologias de neuro-imageamento

Nos últimos anos, temos nos deparado com a difusão maciça e a popularização crescente de descrições biológicas para aspectos outrora pensados como mentais, sociais, ou relacionais. Visível em diversas arenas leigas e científicas, esta tendência freqüentemente elege o cérebro como o órgão privilegiado da sua atenção. A cada semana é divulgada uma nova localização cerebral correlacionada os mais variados aspectos comportamentais e ou de personalidade. Acompanhando este movimento, é notável o esforço intelectual e financeiro despendido nos últimos anos no campo da saúde mental, no sentido de fazer avançar pesquisas cujo foco central é a descoberta das bases neurobiológicas dos transtornos mentais. Esta tendência apontaria na direção de uma fusão entre a psiquiatria e a neurologia em uma disciplina única, de teor fisicalista, chamada por alguns de cerebrologia. Dentre os acontecimentos que serviram de alicerce para a legitimação e a popularização desta tendência, o desenvolvimento nas últimas décadas de novas técnicas e tecnologias de visualização médica, como a tomografia por emissão de pósitrons (PET scan) e a ressonância magnética funcional (fMRI), foi fundamental. Elas permitiram a construção de imagens das mais diversas categorias nosográficas construídas no campo psiquiátrico, veiculando tacitamente uma série de pressupostos e promessas. Malgrado o imaginário cultural sustentado por estas tecnologias e todo o esforço despendido nas últimas décadas no sentido de se tentar localizar os marcadores biológicos dos transtornos psiquiátricos, não há, até o presente momento, nenhum resultado conclusivo que autorize o diagnóstico por imagem de nosografias como a esquizofrenia, a depressão, e muito menos o jogo patológico. Apesar de todo o alarde midiático e dos montantes milionários direcionados para pesquisas nesta área, os resultados concretos obtidos até agora não estão livres das mais ferozes controvérsias. Entretanto, ainda que estejamos muito longe da construção de mapas precisos para as perturbações mentais é espantoso o poder de convencimento que as neuro-imagens comportam na atualidade. Os scans são exibidos como verdades visuais, ou fatos acerca das pessoas e do mundo, numa proporção muito superior aos dados que apresentam. Alguns críticos chamam este aspecto de neurorealismo, ou de retórica da auto-evidência. A intenção deste trabalho é problematizar o poder persuasivo que as neuro-imagens detém na contemporaneidade, especialmente quando utilizadas com a finalidade diagnóstica no campo da saúde mental. Se estas imagens transmitem uma ideia de neutralidade, transparência imediata e auto-evidência, este trabalho almeja inseri-las num contexto sócio-histórico, a partir do qual puderam adquirir sentido, familiaridade e valor de verdade. O ponto de partida é o de que elas estão localizadas no cruzamento de dois movimentos históricos distintos: o das ilustrações médicas, em sua relação com a produção de conhecimento objetivo; e o das pesquisas acerca da localização no córtex cerebral de comportamentos complexos e traços de personalidade. Além de estabelecer algumas condições históricas de possibilidade para a emergência de um neo-localizacionismo cerebral, mediado pelas novas tecnologias de imageamento, pretende-se enfatizar algumas descontinuidades com projetos anteriores e marcar a influência do contexto cultural da atualidade para o sucesso e poder persuasivo deste tipo de tecnologia.

Processamento digital de imagens destinado ao mapeamento da ocupação humana do alto Bonfim e análise histórica dos remanescentes florestais entre os anos de 1965 a 2006.

Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível analisar o processo de ocupação humana da bacia hidrográfica do rio Bonfim, localizada no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.

A utilização de tecnologias digitais de geoprocessamento na identificação de unidades de paisagem na bacia hidrográfica do rio Iguaçu-Sarapuí (RJ)

A Bacia do Rio Iguaçu-Sarapuí integra a região hidrográfica da Baía de Guanabara. Sua área de drenagem, com cerca de 726 km2, corresponde a aproximadamente 20% do total da área de contribuição à Baía, da ordem de 4600 km2 . Os municípios abrangidos pela bacia do Rio Iguaçu são: Nova Iguaçu, Duque de Caxias, Belford Roxo, São João de Meriti, Nilópolis, Mesquita e uma pequena parte do município do Rio de Janeiro. O presente trabalho tem como objetivo utilizar metodologias destinadas à identificação das unidades de paisagem na Bacia Hidrográfica do Rio Iguaçu, baseado nos conceitos de Paisagem Integrada e utilizando como suporte tecnologias digitais de geoprocessamento. Para o desenvolvimento desta pesquisa foram utilizados dados de diferentes fontes e órgãos governamentais de planejamento que trate desta temática. Os dados ao qual o texto se refere são: bases cartográficas em diferentes escalas de abordagem, Imagens Sensoriais Landsat 7, relatórios e diagnóstico da área em estudo. A identificação das unidades de paisagem na bacia do Rio Iguaçu-Sarapuí é feita a partir da delimitação das unidades de relevo e informações sobre o uso do solo, aspectos geológicos e pedológicos. O trabalho foi baseado no apoio das tecnologias digitais de geoprocessamento que permite uma melhor correlação entre diferentes tipos de informações tanto dos aspectos físicos, geológicos como também das ações antrópicas, classificando-as quanto ao grau de intervenção. O resultado do trabalho nesta região foi a elaboração de um diagnóstico ambiental das limitações e susceptibilidade ao desenvolvimento de determinadas atividades distribuindo-as espacialmente na bacia. A utilização de um Sistema de Informação Geográfica, em especial o Arc Gis 9.2 teve uma importância relevante na elaboração da pesquisa. Uma vez que este sistema trabalha com grandes volumes de informações e na análise integrada de objetos complexos, além de permitir a elaboração de um banco de dados espacial no próprio projeto. O que o diferencia dos demais Sistema de Informação Geográfica, tornando-o uma ferramenta eficiente na gestão integrada dos recursos naturais.

Utilização da transformada de características invariante a escala (SIFT) na automatização da obtenção de pontos do Sistema de Imagens Tridimensional Híbrido (SITH)

Esta dissertação apresenta um aperfeiçoamento para o Sistema de Imagens Tridimensional Híbrido (SITH) que é utilizado para obtenção de uma superfície tridimensional do relevo de uma determinada região a partir de dois aerofotogramas consecutivos da mesma. A fotogrametria é a ciência e tecnologia utilizada para obter informações confiáveis a partir de imagens adquiridas por sensores. O aperfeiçoamento do SITH consistirá na automatização da obtenção dos pontos através da técnica de Transformada de Características Invariantes a Escala (SIFT - Scale Invariant Feature Transform) dos pares de imagens estereoscópicas obtidos por câmeras aéreas métricas, e na utilização de técnicas de interpolação por splines cúbicos para suavização das superfícies tridimensionais obtidas pelo mesmo, proporcionando uma visualização mais clara dos detalhes da área estudada e auxiliando em prevenções contra deslizamentos em locais de risco a partir de um planejamento urbano adequado. Os resultados computacionais mostram que a incorporação destes métodos ao programa SITH apresentaram bons resultados.

Avaliação não supervisionada do processo de segmentação de imagens utilizadas em geociências

Com a necessidade de extrair as informações contidas nas imagens de satélite de forma rápida, eficiente e econômica, são utilizadas cada vez mais as técnicas computacionais de processamento de imagens como a de segmentação automática. Segmentar uma imagem consiste em dividí-la em regiões através de um critério de similaridade, onde os pixels que estão contidos nestas possuem características semelhantes, como por exemplo, nível de cinza, textura, ou seja, a que melhor represente os objetos presentes na imagem. Existem vários exemplos de algoritmos segmentadores, como o de crescimento de regiões onde os pixels crescem e são aglutinados formando regiões. Para determinar quais os melhores parâmetros utilizados nestes algoritmos segmentadores é necessário que se avalie os resultados a partir dos métodos mais utilizados, que são os supervisionados onde há necessidade de uma imagem de referência, considerada ideal fazendo com que se tenha um conhecimento a priori da região de estudo. Os não supervisionados, onde não há a necessidade de uma imagem de referência, fazendo com que o usuário economize tempo. Devido à dificuldade de se obter avaliadores para diferentes tipos de imagem, é proposta a metodologia que permite avaliar imagens que possuam áreas com vegetação, onde serão formadas grandes regiões (Crianass) e o que avaliará as imagens com áreas urbanas onde será necessário mais detalhamento (Cranassir).

Paralelização do algoritmo FDK para reconstrução 3D de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e CUDA-C

A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).

Devir-câmera: A relação dos estudantes com os equipamentos de produção de imagens em movimento

Esta pesquisa tem como objetivo cartografar o devir câmera de um grupo de produção audiovisual para verificar de que forma as novas tecnologias de captura produzem uma transformação na relação com as imagens que poderá ser considerada como produção de uma nova subjetividade. Encaramos como devir câmera o resultado do acoplamento estudante/ câmera de vídeo em suas várias manifestações tecnológicas (handycams, câmeras de fotografia digitais, telefones celulares). Como nosso objeto de pesquisa é formado por alunos de ensino médio-técnico e de graduação, também pretendemos apontar possibilidades para a utilização do audiovisual na educação atuando na construção de novos territórios existenciais, no sentido de gerar processos de singularização através da educação pela arte. Nosso campo conceitual tomará consistência através do uso de autores como Gilles Deleuze, Felix Guattari, Michel Foucault; Kastrup, Escóssia, Benevides, Passos, Suely Rolnik; Michael Hardt, Toni Negri, Peter Pal Pelbart, Gilbert Simondon, McLuhan, Pierre Lévy; Jonathan Crary, Pierre Barboza, e Phillipe Dubois, além da bibliografia técnica/tecnológica da área.

Restauração de imagens de microscopia de força atômica com uso da regularização de Tikhonov via processamento em GPU

A Restauração de Imagens é uma técnica que possui aplicações em várias áreas, por exemplo, medicina, biologia, eletrônica, e outras, onde um dos objetivos da restauração de imagens é melhorar o aspecto final de imagens de amostras que por algum motivo apresentam imperfeições ou borramentos. As imagens obtidas pelo Microscópio de Força Atômica apresentam borramentos causados pela interação de forças entre a ponteira do microscópio e a amostra em estudo. Além disso apresentam ruídos aditivos causados pelo ambiente. Neste trabalho é proposta uma forma de paralelização em GPU de um algoritmo de natureza serial que tem por fim a Restauração de Imagens de Microscopia de Força Atômica baseado na Regularização de Tikhonov.