Detecção de bordas em imagens digitais através de um processo de difusão anisotrópica não linear

The edges detection model by a non-linear anisotropic diffusion, consists in a mathematical model of smoothing based in Partial Differential Equation (PDE), alternative to the conventional low-pass filters. The smoothing model consists in a selective process, where homogeneous areas of the image are smoothed intensely in agreement with the temporal evolution applied to the model. The level of smoothing is related with the amount of undesired information contained in the image, i.e., the model is directly related with the optimal level of smoothing, eliminating the undesired information and keeping selectively the interest features for Cartography area. The model is primordial for cartographic applications, its function is to realize the image preprocessing without losing edges and other important details on the image, mainly airports tracks and paved roads. Experiments carried out with digital images showed that the methodology allows to obtain the features, e.g. airports tracks, with efficiency.

Classificação de áreas de favelas a partir de imagens IKONOS: Viabilidade de uso de uma abordagem orientada a objeto

The growth of large cities is usually accelerated and disorganized, which causes social, economical and infrastructural conflicts and frequently, occupation in illegal areas. For a better administration of these areas, the public manager needs information about their location. This information can be obtained through land utilization and land cover maps, where orbital images of remote sensing are used as one of the most traditional sources of data. In this context, the present work tested the applicability of the object-based classification to categorize two slum areas, taking into account the structure of the streets, size of the huts, distance between the houses, among other parameters. These area combinations of physical aspects were analyzed using the image IKONOS II and the software eCognition. Slum areas tend to be, to the contrary of the planned areas, disarranged, with narrow streets, small houses built with a variety of materials and without definition of blocks. The results of land cover classification for slum areas are encouraging because they are accurate and little ambiguous in the classification process. Thus, it would allow its utilization by urban managers.

Análise de imagens no estudo da porosidade em latossolo cultivado com batata (Solanum tuberosum L.) sob dois sistemas de irrigação

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Imagens multitemporais ALOS/PALSAR baseada em orientação a objeto na discriminação da cobertura da terra

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Proposta de atualização de cadastro urbano a partir de detecção de alterações em imagens QUICK BIRD tomadas em diferentes épocas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Formação de imagens multiespectrais por meio de fusão de imagens adquiridas por múltiplas câmaras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geração automática de modelos digitais de superfícies utilizando múltiplas imagens

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Uma análise da infestação por plantas aquáticas utilizando imagens multiescala e redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mosaicagem de imagens digitais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Potencialidades de uso de imagens IKONOS/GEO para aplicações em áreas urbanas

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Geração automática de Trimap para Matting Digital de Imagens e Vídeo

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Avaliação das alterações radiográficas após tratamento endodôntico de dentes com lesão periapical empregando dois programas de interpretação de imagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Comparação de métodos de classificação de imagens, visando o gerenciamento de áreas citrícolas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Geoestística e sensoriamento remoto na classificação de imagens em áreas cultivadas com citros

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um programa computacional para classificação do uso da terra em imagens CBERS 2

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA