Análise de formas planas em imagens digitais

Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.

Estimativa do número de frutos verdes em laranjeiras com o uso de imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Imagens digitais aplicadas no estudo da análise multitemporal do uso e ocupação do solo numa microbacia

The knowledge of the soil occupation as for his nature, location, occurrence form, changes happened in certain periods, they are valuable for the programming of activities that you seek to the development agricultural, economical and social of the area. This work aimed at to identify and to quantify the soil occupation of Stream Petiço Watershed - Botucatu (SP), through the Geographical Information System IDRISI and data of sensor Landsat 5 TM of 09/06/97 and 23/08/2013. For the analysis of the results it was verified that the eucalyptus culture, due to existence of great reforestation companies in the watershed, together with the native forests they are predominant in the study area, the remaining of the area is occupied by pastures and soil prepared for the planting of agricultural cultures.

Espacialização do uso da terra da microbacia do Córrego Monte Belo - Botucatu (SP), obtido por imagem de satélite de 2011 e fotografias aéreas coloridas de 2000

O presente trabalho teve como objetivo avaliar as variações de uso e ocupação do solo entre os cenários de 2000 e 2011 da microbacia do córrego Monte Belo – Botucatu (SP). Para tanto, utilizou-se de geotecnologias, sendo a integração de informações realizada no Sistema de Informações Geográficas (SIG) - IDRISI, aliada ao uso de cartas digitais do IBGE, escala 1:50.000, além de fotografias aéreas (2000) e imagens de satélite LANDSAT - 5 (2011). Através dos dados obtidos, foram detectadas três classes de uso do solo sendo que em 2000, elas correspondem ao reflorestamento, pastagem e mata ciliar e em 2011, reflorestamento, mata ciliar e solo exposto. Desta forma, pode-se concluir que as ferramentas de análise baseadas em SIGs trazem a possibilidade de analisar as variações no espaço e no tempo além de resultar em informações que podem subsidiar o planejamento da microbacia do Córrego Monte Belo.

Calibração e validação de um método de medida da radiação solar global por meio de actinógrafos baseada em técnicas de processamento de imagens digitais

O objetivo do trabalho é desenvolver um sistema informático de digitalização e processamento de actinogramas baseado em técnicas de Processamento de Imagens Digitais e comparar com o sistema tradicional de medidas. Os actinogramas foram fornecidos pela Estação Meteorológica de Botucatu (FCA/UNESP). As análises preliminares indicam um desempenho satisfatório do software proposto, gerando medidas na mesma ordem de grandeza do método de referência para partição diária. O software proposto pertence a um projeto que se encontra ainda em andamento, onde rotinas de técnicas diversas continuam sendo implementadas no reconhecimento da curva de interesse para melhorar a qualidade do processamento das informações gráficas dos actinogramas. Os actinogramas estão em fase de digitalização para que o software possa ser testado com uma base de dados mais consistente, onde poderão ser identificados tendências temporais dos dados resultantes da aplicação das técnicas de Processamento de Imagens Digitais no monitoramento da radiação solar por actinógrafos.

Análise do descritor de padrões mapeados localmente em multiescala para classificação de textura em imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Segmentação de texturas em imagens digitais utilizando wavelets redundantes

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Desenvolvimento de um aplicativo para processamento de imagens obtidas por fotografias aéreas

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

Desenvolvimento de um aplicativo para processamento de imagens obtidas por fotografias aéreas

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

Estudo do espectro Laplaciano na categorização de imagens

Uma imagem engloba informação que precisa ser organizada para interpretar e compreender seu conteúdo. Existem diversas técnicas computacionais para extrair a principal informação de uma imagem e podem ser divididas em três áreas: análise de cor, textura e forma. Uma das principais delas é a análise de forma, por descrever características de objetos baseadas em seus pontos fronteira. Propomos um método de caracterização de imagens, por meio da análise de forma, baseada nas propriedades espectrais do laplaciano em grafos. O procedimento construiu grafos G baseados nos pontos fronteira do objeto, cujas conexões entre vértices são determinadas por limiares T_l. A partir dos grafos obtêm-se a matriz de adjacência A e a matriz de graus D, as quais definem a matriz Laplaciana L=D -A. A decomposição espectral da matriz Laplaciana (autovalores) é investigada para descrever características das imagens. Duas abordagens são consideradas: a) Análise do vetor característico baseado em limiares e a histogramas, considera dois parâmetros o intervalo de classes IC_l e o limiar T_l; b) Análise do vetor característico baseado em vários limiares para autovalores fixos; os quais representam o segundo e último autovalor da matriz L. As técnicas foram testada em três coleções de imagens: sintéticas (Genéricas), parasitas intestinais (SADPI) e folhas de plantas (CNShape), cada uma destas com suas próprias características e desafios. Na avaliação dos resultados, empregamos o modelo de classificação support vector machine (SVM), o qual avalia nossas abordagens, determinando o índice de separação das categorias. A primeira abordagem obteve um acerto de 90 % com a coleção de imagens Genéricas, 88 % na coleção SADPI, e 72 % na coleção CNShape. Na segunda abordagem, obtém-se uma taxa de acerto de 97 % com a coleção de imagens Genéricas; 83 % para SADPI e 86 % no CNShape. Os resultados mostram que a classificação de imagens a partir do espectro do Laplaciano, consegue categorizá-las satisfatoriamente.

Modelo de estimativa de valores nutricionais, calóricos e glicêmicos por meio de reconhecimento de alimentos em imagens digitais

Atualmente, a disponibilização de informações alimentares e nutricionais em estabelecimentos da área de alimentação não é obrigatória. Porém, os consumidores podem, fácil e rapidamente, obter informações precisas em sites confiáveis ou por meio de aplicativos sobre a composição nutricional e calórica de alimentos. Estudos recentes mostram a importância não só do controle da ingestão diária de calorias, mas também do consumo de carboidratos, que são os nutrientes mais responsáveis por elevar o nível de glicose no sangue. O objetivo deste trabalho é propor um modelo para reconhecimento de alimentos em imagens de refeições por meio de técnicas de Processamento Digital de Imagens, possibilitando assim, a estimativa dos valores nutricionais, calóricos e glicêmicos dos alimentos identificados. Serão analisadas imagens de refeições e mediante reconhecimento, serão estimados os valores calóricos, nutricionais e glicêmicos de cada alimento identificado e da refeição. O procedimento de construção do artefato será conduzido pelo método Design Science Research. O resultado esperado com a finalização do trabalho é o modelo de reconhecimento de alimentos em imagens de refeições e de disponibilização de informações nutricionais, calóricas e glicêmicas validado. 

Estudo da homogeneidade e discriminação de madeiras através de espectroscopia de imagens, imagens digitais e ferramentas quimiométricas

Tese (doutorado)–Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2016.

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).