Caracterização da distribuição de intensidade da radiação solar difusa

A proposta deste trabalho é caracterizar a distribuição de intensidade da radiação solar difusa. sob diferentes condições de nebulosidade, através da análise de imagens monocromáticas do hemisfério celeste e das correspondentes medidas da irradiância solar difusa. O sistema experimental tem como elementos principais uma câmera CCD monocromática. empregada na aquisição de imagens e um piranômetro, que realiza medidas de irradiância difusa. Tanto a câmera CCD quanto o piranômetro empregam anéis de sombra com as mesmas dimensões. Desta fonna. os equipamentos bloqueiam a mesma região correspondente ao caminho do Sol. O piranômetro também emprega um aro horizontal que bloqueia a irradiância difusa da região do hemisfério celeste, cuja altitude é inferior a 25°, tornando o seu ângulo de visão igual ao da câmera CCD. Um processo de análise permitiu reduzir os IÚveis de cinza da imagem original, que passaram de 256 para apenas 16 IÚveis.Determinou-se o ângulo sólido de cada pixel em função de sua distância ao centro da imagem. O ângulo sólido de toda a imagem foi calculado pela soma do ângulo sólido de cada pixel que compõe a imagem Determinaram-se mapas de distribuição de intensidade relativa. obtidos pela razão entre os valores de intensidade do cinza. observados para os pixels que compõem uma certa região, e o valor de intensidade do cinza do pixel que pertence à região que compreende o zênite. Estes mapas estão também relacionados à distribuição de luminância no hemisfério celestes. Também se determinaram as distribuições de intensidade direcional da radiação difusa. usando toda a infonnação dispoIÚvel associada a cada imagem. Os valores de intensidade direcional são calculados em função da irradiância difusa medida. do ângulo sólido de cada região e de características da imagem. Estes mapas fornecem infonnações mais completas sobre a distribuição de intensidade energética. A partir das características da imagem, estimou-se o índice de nebulosidade para imagens que correspondem à condição de céu parcialmente nublado. O índice de nebulosidade é calculado pela razão entre o ângulo sólido da região que corresponde às nuvens e o ângulo sólido total da imagem.

Medidas de estruturas cardíacas fetais através de imagens ecocardiográficas segmentadas

O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

Ferramenta computacional para a medição de campos de velocidade utilizando processamento digital de imagens

A proposta deste trabalho, consiste na elaboração de uma ferramenta computacional para a medição de campos de velocidades em escoamentos com baixas velocidades (< 0,5 m/s) utilizando o processamento digital de imagens. Ao longo dos anos, inúmeras técnicas foram desenvolvidas com este objetivo. Para cada tipo de aplicação, uma técnica se aplica com maior ou menor eficiência do que outras. Para o caso de estudos em fluídos transparentes, onde o escoamento pode ser visualizado, técnicas que utilizam processamento digital de imagens vêm ganhando um grande impulso tecnológico nos últimos anos. Este impulso, é devido a fatores como: câmaras vídeo filmadoras de última geração, dispositivos de aquisição de imagens e componentes de processamento e armazenamento de dados cada vez mais poderosos. Neste contexto, está a velocimetria por processamento de imagens de partículas cuja sigla é PIV (particle image velocimetry). Existem várias formas de se implementar um sistema do tipo PIV. As variantes dependem, basicamente, do equipamento utilizado. Para sua implementação é necessário, inicialmente, um sistema de iluminação que incide em partículas traçadoras adicionadas ao fluido em estudo. Após, as partículas em movimento são filmadas ou fotografadas e suas imagens adquiridas por um computador através de dispositivos de captura de imagens. As imagens das partículas são então processadas, para a obtenção dos vetores velocidade. Existem diferentes formas de processamento para a obtenção das velocidades. Para o trabalho em questão, devido às características dos equipamentos disponíveis, optou-se por uma metodologia de determinação da trajetória de partículas individuais, que, apesar de limitada em termos de módulo de velocidade, pode ser aplicada a muitos escoamentos reais sob condições controladas Para validar a ferramenta computacional desenvolvida, imagens ideais de partículas foram simuladas como se estivessem em escoamento, através do deslocamento conhecido de vários pixels. Seguindo o objetivo de validação, foi utilizada ainda uma imagem real de partículas, obtida com o auxílio de um plano de iluminação de luz coerente (LASER) e câmaras de vídeo tipo CCD. O programa desenvolvido foi aplicado em situações de escoamento real e os resultados obtidos foram satisfatórios dentro da escala de velocidades inicialmente presumida.

Avaliação da qualidade de imagens médicas geradas por Ray Casting

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Avaliação da profundidade de lesões de cárie proximal por exame clínico, radiográfico com uso de filtro digital de cor e de secções histológicas digitalizadas em scanner

Esta dissertação é apresentada sob a forma de dois artigos. O primeiro foi realizado com o objetivo de comparar medidas verticais e horizontais de imagens adquiridas em estereomicroscópio (E) e scanner de mesa (S). Para isso, 50 dentes posteriores extraídos de humanos e seccionados no sentido mésio-distal foram utilizados. Cada hemi-secção foi fotografada no estereomicroscópio e digitalizada em scanner de mesa, com resolução de 230 dpi. No programa Photoshop foram realizadas medições horizontais (H) e verticais (V) de cada hemi-secção, nas imagens obtidas pelos dois métodos, com repetição aleatória de 20% dos casos da amostra. As medidas iniciais e repetidas apresentaram excelente correlação e o teste t para amostras pareadas não evidenciou diferenças significativas (p = 0,05) entre elas nos dois métodos. As médias das medidas e seus desvios-padrão foram: horizontais E 8,89 mm ? 4,30 mm, S 8,89 mm ? 4,52 mm e verticais E 4,42 mm ? 2,19 mm, S 4,43 mm ? 2,19 mm. O teste t para amostras pareadas com nível de significância de 5% demonstrou não haver diferenças significativas entre os dois métodos, tanto para as medidas horizontais (p=0,685) quanto para as verticais (p=0,299). Conclui-se que o scanner de mesa pode substituir o estereomicroscópio na aquisição de imagens de hemi-secções de dentes, com a finalidade de obtenção de medidas horizontais e verticais. O segundo artigo avaliou, in vitro, a profundidade de lesões de cárie proximal em dentes posteriores, comparando os exames clínico e radiográfico interproximal, com e sem a aplicação de cores, ao exame histológico. No total, 142 superfícies proximais foram avaliadas clinicamente e radiografadas. Para obtenção do padrão-ouro do estudo o exame histológico com cortes seriado foi realizado e as secções adquiridas, assim como as radiografias, digitalizadas com scanner de mesa A partir da criação de um programa digital, foi possível a aplicação de cores nas imagens radiográficas de maneira padronizada, de acordo com a intensidade de pixels de cada superfície. A profundidade das lesões foi aferida por meio de escores e de medidas nas imagens histológicas, radiográficas com e sem o uso de cor em cada superfície da amostra. O programa não foi capaz de identificar superfícies hígidas e lesões em diferentes profundidades no esmalte. Em todas as lesões que apresentavam alteração radiográfica em dentina, os escores atribuídos às imagens radiográficas com aplicação de cores foram 100% concordantes com os escores histológicos. Em relação às lesões que apresentavam histologicamente alteração na metade externa dentina, 55,56% tiveram sua profundidade subestimada, contudo nenhuma era cavidade em dentina. Todas as lesões que apresentavam profundidade histológica na metade interna de dentina apresentavam cavidade em dentina e mostraram a mesma extensão com a aplicação de cor na radiografia, superando os resultados obtidos com a radiografia sem cor. Em relação às medidas de profundidade, quando um desvio-padrão foi subtraído da média de densidade óptica para a aplicação de cores, as medidas resultantes foram ligeiramente menores e não diferiram significativamente daquela do exame histológico de acordo com a Análise de Variância, utilizando o delineamento de blocos casualizados, complementado pelo teste de Comparações Múltiplas de Tukey. O uso de um programa digital que determina de maneira padronizada como cada imagem deve ser colorida auxilia no diagnóstico de lesões de cárie que apresentam extensão histológica em dentina, especialmente aquelas que atinjam a sua porção interna.

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.

Detecção de movimento, acompanhamento e extração de informações de objetos móveis

O tráfego de veículos, principalmente nas vias públicas de regiões densamente povoadas, tem sido objeto de preocupação por diversos aspectos: segurança no trânsito, supervisão da frota, controle de poluição, prevenção, registro de irregularidades, etc. Sistemas eletrônicos tradicionais são apontados como limitados pelas dificuldades apresentadas na instalação dos sensores e poucos recursos para extração de informações. Este trabalho propõe um sistema baseado no processamento digital de imagens em vídeo para detectar, acompanhar e extrair informações de um veículo em movimento, tais como: posição, velocidade e dimensões. Embora técnicas de pré-processamento sejam empregadas para minimizar problemas iluminação e trepidação, informações obtidas nas etapas finais do processamento, tendem a distorcer em função destes fatores. Algoritmos baseados em análise probabilística no domínio espaço temporal de imagens 2-D são propostos para segmentar o objeto mesmo na presença destes fatores. A fim de tornar o acompanhamento mais robusto a oclusões e pixels espúrio s, é proposto um método que detecta e rejeita posições inconsistentes do objeto de acordo com a estimativa de sua próxima posição.

Investigação sobre métodos para redução de dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais

Os recentes avanços na tecnologia de sensores tem disponibilizado imagens em alta dimensionalidade para fins de sensoriamento Remoto. Análise e interpretação dos dados provenientes desta nova geração de sensores apresenta novas possibilidades e também novos desafios. Neste contexto,um dos maiores desafios consiste na estimação dos parâmetros em um classificador estatístico utilizando-se um número limitado de amostras de treinamento.Neste estudo,propõe-se uma nova metodologia de extração de feições para a redução da dimensionalidadedos dados em imagens hiperespectrais. Essa metodologia proposta é de fácil implementação e também eficiente do ponto de vista computacional.A hipótese básica consiste em assumir que a curva de resposta espectral do pixel, definida no espaço espectral, pelos contadores digitais (CD's) das bandas espectrais disponíveis, pode ser substituída por um número menor de estatísticas, descrevendo as principais característicasda resposta espectral dos pixels. Espera-se que este procedimento possa ser realizado sem uma perda significativa de informação. Os CD's em cada banda espectral são utilizados para o cálculo de um número reduzido de estatísticas que os substituirão no classificador. Propõe-se que toda a curva seja particionada em segmentos, cada segmento sendo então representado pela respectiva média e variância dos CD's. Propõem-se três algoritmos para segmentação da curva de resposta espectral dos pixels. O primeiro utiliza um procedimento muito simples. Utilizam-se segmentos de comprimento constante, isto é, não se faz nenhuma tentativa para ajustar o comprimento de cada segmento às características da curva espectral considerada. Os outros dois implementam um método que permite comprimentos variáveis para cada segmento,onde o comprimentodos segmentos ao longo da curva de resposta espectral é ajustado seqüencialmente.Um inconveniente neste procedimento está ligado ao fato de que uma vez selecionadauma partição, esta não pode ser alterada, tornando os algoritmos sub-ótimos. Realizam-se experimentos com um classificador paramétrico utilizando-se uma imagem do sensor AVIRIS. Obtiveram-se resultados animadores em termos de acurácia da classificação,sugerindo a eficácia dos algoritmos propostos.

Um método projetivo para cálculo de dimensões de caixas em tempo real

Neste trabalho é descrito um método automático para o cálculo das dimensões de caixas, em tempo real, a partir de uma única imagem obtida com projeção perspectiva. Conhecendo a orientação da caixa no espaço tridimensional e sua distância em relação à câmera, as coordenadas 3D de seus vértices podem ser estimadas e suas dimensões calculadas. Na técnica proposta, são utilizados conceitos de geometria projetiva para estimar a orientação espacial da caixa de interesse a partir de sua silhueta. Já a distância da caixa em relação à câmera é estimada por meio da projeção de feixes de laser sobre uma das faces visíveis da caixa. Esta abordagem pode ser aplicada quando duas ou três faces da caixa de interesse são visíveis simultaneamente na imagem, mesmo quando a caixa encontra-se parcialmente oclusa por outros objetos na cena. Entre as contribuições deste trabalho está o desenvolvimento de um eficiente processo de votação para a transformada de Hough, onde os pixels de uma imagem binária são processados em grupos ao invés de individualmente, como ocorre no método convencional. Também é apresentado um modelo estatístico para a remoção de fundo de cena. Nesse modelo, a cor de fundo é representada sob diferentes condições de iluminação por meio da delimitação de uma região no espaço de cores RGB. O modelo proposto não requer parametrização e é próprio para o uso em aplicações que requeiram câmeras móveis. Para a validação das técnicas descritas neste trabalho, foi construído um protótipo de scanner que calcula as dimensões de caixas a partir de imagens em tempo real. Com o auxilio do scanner, foram capturadas imagens e calculadas as dimensões de diversas caixas reais e sintéticas. As caixas sintéticas foram utilizadas em um ambiente controlado para a validação das técnicas propostas Um dos aspectos importantes deste trabalho é a análise da confiabilidade das medidas obtidas por meio da técnica proposta. Com o objetivo de estudar a propagação de erros ao longo do processo de cálculo das medidas, foi aplicado um método analítico baseado na Teoria de Erros. Também são apresentados estudos estatísticos envolvendo medições realizadas com o protótipo. Estes estudos levam em conta a diferença entre as medidas calculadas pelo sistema e as medidas reais das caixas. A análise dos resultados permite concluir que o método proposto é acurado e preciso.