Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

Redução de carga poluidora em lodo de suinocultura através de filtração

O lodo de suinocultura e o resíduo de serraria podem constituir problema ambiental quando dispostos no ambiente. A possibilidade de 36 tratamento via filtração foi o objetivo deste estudo. Foram avaliados o potencial de remoção de carga poluidora do lodo de suinocultura por filtros orgânicos de serragem (Pinus sp.), bem como o impacto do descarte no solo do lodo antes e após a filtragem. Utilizou-se um Argissolo e um Latossolo para o estudo da contaminação após a disposição de lodo de suinocultura e filtrado. O solo foi disposto por camadas em vasos de PVC e mantidos em condições naturais. Seis granulometrias de serragem foram utilizadas para estabelecer as vazões de trabalho (20, 25, 30, 40 e 50 mm) e avaliar o efeito do tempo de detenção na performance dos filtros. O maior tempo de detenção correspondeu ao menor tamanho de partícula de serragem. As vazões intermediárias, correspondentes ao tamanho intermediário de material filtrante, em dois filtros sucessivos (30 e 50 mm) com filtração diária, apresentaram melhor performance de filtragem. A filtração do lodo de suinocultura possibilitou redução da demanda química de oxigênio em 85 %, de sólidos totais em 95 % e de sólidos sedimentáveis em 100 %. A retenção de lodo de suinocultura na serragem proporcionou o enriquecimento do resíduo orgânico em nutrientes, bem como diminuição da relação C:N para aproximadamente 20:1. A percolação através de ambos os solos, de lodo de suinocultura antes e após filtragem através de filtro de serragem, determinou uma diminuição significativa de coliformes totais e fecais no percolado, mas dependente da contaminação do material aplicado. Foi observado também que, quanto maior o período sem precipitação pluviométrica após aplicação dos lodos no solo, menor a presença de patogênicos no percolado.

Avanços na determinação da distribuição em profundidade de elementos leves com resolução subnanométrica utilizando reações nucleares ressonantes

A utilização de reações nucleares ressonantes estreitas em baixas energias é uma ferramenta importante para a determinação de distribuições de elementos leves em filmes finos com resolução em profundidade subnanométrica. O objetivo do trabalho descrito ao longo da presente dissertação é aprimorar os métodos utilizados para a aquisição e interpretação das curvas experimentais. A obtenção das curvas experimentais consiste na detecção dos produtos das reações nucleares em função da energia das partículas incidentes, fazendo necessária variar a energia das partículas do feixe em passos discretos no intervalo desejado. Neste trabalho implementou-se um sistema automático para o controle e incremento da energia do feixe e monitoramento dos produtos das reações nucleares. Esse sistema de varredura automático de energia, além de aumentar consideravelmente a velocidade da medida, aumenta a qualidade das curvas experimentais obtidas. Para a interpretação das curvas de excitação experimentais, foi implementado um programa em linguagem de programação C, baseado na teoria estocástica, que permite simular numericamente as curvas de excitação. Para demonstrar a sua funcionalidade o método desenvolvido foi aplicado para verificar a estabilidade termodinâmica de filmes dielétricos ultrafinos depositados sobre silício, que foram posteriormente nitretados por plasma.

Otimização topológica de estruturas contínuas submetidas a restrições de flexibilidade, volume e frequência natural

Este trabalho trata dos problemas de otimização de minimização de volume com restrição de flexibilidade e freqüência natural e minimização de flexibilidade com restrição de volume. Os problemas são resolvidos para estruturas bidimensionais e tridimensionais. As equações diferenciais de equilíbrio são solucionadas de forma aproximada através do método dos elementos finitos, em um subespaço de dimensão finita. O método utilizado no estudo é o da otimização topológica, o qual consiste em encontrar dentro de um domínio pré-existente uma distribuição ideal de material. São avaliadas técnicas como programação linear e critério de ótimo. Em ambos os casos são utilizadas sensibilidades calculadas analiticamente. Para a otimização com restrição modal, problemas característicos como autovalores repetidos e normalização do autovetor são tratados. Ferramentas usadas na otimização topológica, como método da continuação, penalização e filtragem são discutidos. São abordados também problemas e características inerentes ao processo de otimização topológica, tais como instabilidades de tabuleiros, dependência de malha e sensibilidade da topologia a diferentes condições de contorno. Os resultados obtidos permitem avaliações referentes à otimização topológica (geometrias, ou seja, topologias resultantes) sob diferentes condições, utilizando-se as ferramentas discutidas nesse trabalho.

Análise de ecossistemas aquáticos através do método input-output : estudo de caso lagoa Itapeva (sistema lagunar costeiro do Rio Grande do Sul)

A enorme complexidade dos sistemas ecológicos tem sido uma grande barreira para a compreensão e o gerenciamento da problemática ambiental. Neste sentido a modelagem matemática é uma valiosa ferramenta, devido a sua capacidade de organizar as informações disponíveis sobre estes sistemas e de fazer previsões a seu respeito para diferentes condições. Desta forma a análise de sistemas naturais vem sendo abordada de diferentes maneiras, sendo que nas últimas décadas a teoria de ecossistemas expandiu-se e ramos específicos, que permitem seguir e predizer a evolução de ecossistemas, foram formulados. Um destes enfoques, conhecido como análise do fluxo de insumo-produto, pode ser utilizado para explicar o funcionamento e estrutura dos subsistemas de um ecossistema através da descrição dos fluxos de matéria ou energia. A análise do fluxo de insumo-produto pode ser representada através de dois modelos: o modelo determinístico ou o modelo estocástico, tendo sua origem em estudos de caso com o objetivo de analisar a econômica norte-americana, sendo uma extensão prática da teoria clássica de interdependência geral. Este trabalho faz uma abordagem sintética da evolução desta análise, avaliando dados teóricos e principalmente dados referentes à Lagoa Itapeva. A análise de input-output (determinística e estocástica) com o propósito de obter informações no que diz respeito aos fluxos (matéria e energia), é bastante simples; sendo que os modelos determinísticos se prestam melhor para traçar um panorama global e para obter projeções para as variáveis já os modelos estocásticos são mais complexos, mas provêem uma descrição mais acurada. Na Lagoa Itapeva os processos determinísticos demonstraram um baixo índice de ciclagem do carbono entre os três compartimentos em estudo e o fluxo preferencial na normalização corresponde ao compartimento dos produtores primários, isto decorre de não existir loop nos compartimentos em estudo e também não existir fluxos em dois sentidos. Em relação à avaliação estocástica foram observadas uma baixa relação no sentido espacial superfície-meio-fundo da lagoa, e uma boa distribuição espacial norte-centro-sul. Quanto à distribuição temporal, foi constatada uma baixa concordância entre os dados analisados e os dados reais quanto das análises realizadas em intervalos de tempo pequeno (horas) e uma boa concordância nas medidas feitas quando o intervalo foi significativo (meses). Também em relação à Lagoa Itapeva, foi verificado nas análises estocásticas, utilizando-se operadores espaciais, que como a dinâmica biológica nem sempre é linear, os organismos não podem acompanhar imediatamente e perfeitamente as mudanças do ambiente, resultando em tempos de residência de matéria significativamente baixo. Além da análise dos fluxos ligados a este ecossistema lagunar, foram desenvolvidas técnicas de correção e adaptação de dados referentes à amostragem ocorrida na Lagoa durante um ano de campanha. Assim, propõe-se uma nova perspectiva no uso desta metodologia de forma simples e de fácil manipulação matemática.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

Sistema de validação temporal para redes de barramentos de campo

Aplicações recentes no setor de automação industrial utilizam barramentos de campo para prover comunicação entre dispositivos. Estas aplicações normalmente exigem que os barramentos apresentem suporte tempo real. A garantia do adequado atendimento a requisitos temporais restritos é de fundamental importância para o correto funcionamento do sistema. Este documento apresenta um sistema de validação temporal para aplicações desenvolvidas utilizando tecnologias de barramentos de campo. O sistema desenvolvido, chamado BR-Tool, permite monitoração em tempo de execução de uma rede de barramento de campo, confrontando os dados obtidos com requisitos temporais previamente definidos pelo operador. O sistema BR-Tool é composto por dois elementos: um sub-sistema de aquisição de mensagens (placa de aquisição) e um sub-sistema de validação (ferramenta computacional). A placa de aquisição foi especialmente projetada para operar com diferentes interfaces de barramentos de campo, realizando as tarefas de captura de eventos, marcação temporal e salvamento de um histórico de eventos. A ferramenta de validação, que roda no computador, realiza as tarefas de filtragem de eventos, especificação de requisitos e validação temporal, permitindo diversos modos de visualização dos resultados. A comunicação entre a placa de aquisição e a ferramenta de validação é implementada por uma interface PCI, permitindo operar com velocidades de até 12Mbps.

Aumento da eficiência dos métodos següenciais de simulação condicional

O algoritmo de simulação seqüencial estocástica mais amplamente utilizado é o de simulação seqüencial Gaussiana (ssG). Teoricamente, os métodos estocásticos reproduzem tão bem o espaço de incerteza da VA Z(u) quanto maior for o número L de realizações executadas. Entretanto, às vezes, L precisa ser tão alto que o uso dessa técnica pode se tornar proibitivo. Essa Tese apresenta uma estratégia mais eficiente a ser adotada. O algoritmo de simulação seqüencial Gaussiana foi alterado para se obter um aumento em sua eficiência. A substituição do método de Monte Carlo pela técnica de Latin Hypercube Sampling (LHS), fez com que a caracterização do espaço de incerteza da VA Z(u), para uma dada precisão, fosse alcançado mais rapidamente. A técnica proposta também garante que todo o modelo de incerteza teórico seja amostrado, sobretudo em seus trechos extremos.

Mecanismos de reconfiguração dinâmica aplicados ao projeto de um processador de imagens reconfigurável

As modernas aplicações em diversas áreas como multimídia e telecomunicações exigem arquiteturas que ofereçam altas taxas de processamento. Entretanto, os padrões e algoritmos mudam com incrível rapidez o que gera a necessidade de que esses sistemas digitais tenham também por característica uma grande flexibilidade. Dentro desse contexto, tem-se as arquiteturas reconfiguráveis em geral e, mais recentemente, os sistemas reconfiguráveis em um único chip como soluções adequadas que podem oferecer desempenho, sendo, ao mesmo tempo, adaptáveis a novos problemas e a classes mais amplas de algoritmos dentro de um dado escopo de aplicação. Este trabalho apresenta o estado-da-arte em relação a arquiteturas reconfiguráveis nos meios acadêmcio e industrial e descreve todas as etapas de desenvolvimento do processador de imagens reconfigurável DRIP (Dynamically Reconfigurable Image Processor), desde suas origens como um processador estático até sua última versão reconfigurável em tempo de execução. O DRIP possui um pipeline composto por 81 processadores elementares. Esses processadores constituem a chave do processo de reconfiguração e possuem a capacidade de computar um grande número de algoritmos de processamento de imagens, mais específicamente dentro do domínio da filtragem digital de imagens. Durante o projeto, foram desenvolvidos uma série de modelos em linguagem de descrição de hardware da arquitetura e também ferramentas de software para auxiliar nos processos de implementação de novos algorimos, geração automática de modelos VHDL e validação das implementações. O desenvolvimento de mecanismos com o objetivo de incluir a possibilidade de reconfiguração dinâmica, naturalmente, introduz overheads na arquitetura. Contudo, o processo de reconfiguração do DRIP-RTR é da ordem de milhões de vezes mais rápido do que na versão estaticamente reconfigurável implementada em FPGAs Altera. Finalizando este trabalho, é apresentado o projeto lógico e elétrico do processador elementar do DRIP, visando uma futura implementação do sistema diretamente como um circuito VLSI.