Avaliação de imagens através de Similaridade Estrutural e do conceito de Mínima Diferença de Cor Perceptível.

A avaliação objetiva da qualidade de imagens é de especial importância em diversas aplicações, por exemplo na compressão de imagens, onde pode ser utilizada para regular a taxa que deve ser empregada para que haja a máxima compressão (permitindo perda de dados) sem comprometer a qualidade final; outro exemplo é na inserção de marcas dágua, isto é, introdução de informações descritivas utilizadas para atestar a autenticidade de uma imagem, que devem ser invisíveis para o observador. O SSIM (Structural SIMilarity) é uma métrica de avaliação objetiva da qualidade de imagens de referência completa projetada para imagens em tons de cinza. Esta dissertação investiga sua aplicação na avaliação de imagens coloridas. Para tanto, inicialmente é feito um estudo do SSIM utilizando quatro diferentes espaços de cores RGB, YCbCr, Lαβ e CIELAB. O SSIM é primeiramente calculado nos canais individuais desses espaços de cores. Em seguida, com inspiração no trabalho desenvolvido em (1) são testadas formas de se combinar os valores SSIM obtidos para cada canal em um valor único os chamados SSIM Compostos. Finalmente, a fim de buscar melhores correlações entre SSIM e avaliação subjetiva, propomos a utilização da mínima diferença de cor perceptível, calculada utilizando o espaço de cores CIELAB, conjuntamente com o SSIM. Para os testes são utilizados três bancos de dados de imagens coloridas, LIVE, IVC e TID, a fim de se conferir consistência aos resultados. A avaliação dos resultados é feita utilizando as métricas empregadas pelo VQEG (Video Quality Experts Group) para a avaliação da qualidade de vídeos, com uma adaptação. As conclusões do trabalho sugerem que os melhores resultados para avaliação da qualidade de imagens coloridas usando o SSIM são obtidas usando os canais de luminância dos espaços de cores YCbCr, Lαβ e especialmente o CIELAB. Também se concluiu que a utilização da mínima diferença de cor perceptível contribui para o melhoramento dos resultados da avaliação objetiva.

Implementação distribuída de auto-cura em redes inteligentes de distribuição de energia elétrica utilizando árvores de extensão mínima.

A propriedade de auto-cura, em redes inteligente de distribuição de energia elétrica, consiste em encontrar uma proposta de reconfiguração do sistema de distribuição com o objetivo de recuperar parcial ou totalmente o fornecimento de energia aos clientes da rede, na ocorrência de uma falha na rede que comprometa o fornecimento. A busca por uma solução satisfatória é um problema combinacional cuja complexidade está ligada ao tamanho da rede. Um método de busca exaustiva se torna um processo muito demorado e muitas vezes computacionalmente inviável. Para superar essa dificuldade, pode-se basear nas técnicas de geração de árvores de extensão mínima do grafo, representando a rede de distribuição. Porém, a maioria dos estudos encontrados nesta área são implementações centralizadas, onde proposta de reconfiguração é obtida por um sistema de supervisão central. Nesta dissertação, propõe-se uma implementação distribuída, onde cada chave da rede colabora na elaboração da proposta de reconfiguração. A solução descentralizada busca uma redução no tempo de reconfiguração da rede em caso de falhas simples ou múltiplas, aumentando assim a inteligência da rede. Para isso, o algoritmo distribuído GHS é utilizado como base na elaboração de uma solução de auto-cura a ser embarcada nos elementos processadores que compõem as chaves de comutação das linhas da rede inteligente de distribuição. A solução proposta é implementada utilizando robôs como unidades de processamento que se comunicam via uma mesma rede, constituindo assim um ambiente de processamento distribuído. Os diferentes estudos de casos testados mostram que, para redes inteligentes de distribuição compostas por um único alimentador, a solução proposta obteve sucesso na reconfiguração da rede, indiferentemente do número de falhas simultâneas. Na implementação proposta, o tempo de reconfiguração da rede não depende do número de linhas nela incluídas. A implementação apresentou resultados de custo de comunicação e tempo dentro dos limites teóricos estabelecidos pelo algoritmo GHS.