Pesquisa de clip arts combinando imagens raster e vectoriais

Existe actualmente um crescente desenvolvimento de sistemas de armazenamento e pesquisa de imagens. Uma aproximação adoptada nesses sistemas é a recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR, Content-Based Image Retrieval). No âmbito destas aplicações existem utilizadores que pretendem utilizar imagens clip art para os seus trabalhos e apresentações. Existem muitas imagens clip art espalhadas por diversas bases de dados em sítios na Internet ou em colecções vendidas em dispositivos ópticos. A pesquisa de imagens nestas bases de dados leva os utilizadores a percorrem várias listas de imagens manualmente ou por métodos de pesquisa por texto, muitas vezes ineficientes. Essas bases de dados de clip arts são representadas por imagens vectoriais e imagens raster. Existem várias tecnologias de pesquisa e recuperação de ambos os tipos de imagens clip art, raster e vectoriais, contudo, a investigação tem sido realizada em separado sem retirar partido das duas áreas de investigação em conjunto, no problema de recuperar e explorar colecções de clip arts. O objectivo deste trabalho é implementar um motor de busca para encontrar clip arts em base de dados compostas por imagens vectoriais e imagens raster. O trabalho envolve um conversor de imagens raster em vectoriais, a extracção de características das imagens raster e vectoriais e a avaliação do sistema de recuperação de clip arts.

Processamento de imagens BOLD de ressonância magnética do músculo

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção de Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Correcção de Scatter em imagens de mamografia por emissão de positrões (PEM) por método de dupla janela de energia

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Detecção de artefactos em imagens da retina

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Imagens que falam em palavras. O picture book enquanto género editorial

Dissertação apresentadas para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Edição de texto

Imagens da catástrofe ecológica na ficção científica brasileira, de " Parada 88: o limite de alerta" a " Acquaria"

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Ciências da Comunicação, área de especialização em Cinema e Televisão

Segmentação, seguimento e avaliação automática de bactérias em imagens de microscópio

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Detecção automática de vasos sanguíneos em imagens da retina para determinação do coeficiente AVR

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Análise de imagens digitais de lâminas delgadas para interpretação e validação dos valores de FZI em reservatórios petrolíferos

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)

Identificação de alterações de ocupação do solo com imagens de satélite para atualização de inventários florestais

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Processamento de imagens BOLD de Ressonância Magnética do músculo através da técnica ICA

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Conceção e implementação de um ambiente de baixo custo para processamento de imagens tomográficas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Imagens de arquitecturas: Quadrata, Lacus e Laciculi nos santuários rupestres do período romano em Portugal

Revista do IHA, N.3 (2007), pp.24-39

As cores das imagens: A propósito da cor na iluminura alcobacense dos séculos XIV e XV

Revista do IHA, N.3 (2007), pp.102-129

Aplicação de técnicas de volumetria na avaliação da progressão de tumores cerebrais usando imagens de ressonância magnética

Este trabalho científico tem como principal finalidade o desenvolvimento de técnicas de volumetria capazes do fornecimento de informação para avalia-ção clínica de tumores primários do Sistema Nervoso Central (SNC), de grau IV – glioblastoma multiforme (GBM). Atualmente os métodos de avaliação da dimensão do tumor assentam em medições bidimensionais [1] [2]. No entanto, a avaliação clínica do tumor pode-rá ser mais completa quando realizada com base noutras características geomé-tricas, sejam a área, o perímetro, o volume e a posição do centro de massa. A ferramenta desenvolvida neste trabalho ao fornecer dados métricos e uma re-presentação volumétrica pré e pós-operatória do tumor, poderá contribuir para uma melhor avaliação da resposta à terapêutica instituída ao doente. As principais funções da ferramenta desenvolvida são descritas no capítu-lo Métodos. Estas estão relacionadas com o ajuste do nível de contraste da ima-gem original, com a binarização da mesma, com a definição da região da lesão tumoral (Region Of Interest - ROI) e com os cálculos efectuados sobre esta. São gerados dois tipos de resultados, dados métricos (área, volume e posição do centro de massa) e representações volumétricas (volume de tumor que capta contraste e volume de tumor que não capta contraste). Observou-se que nas imagens de exames onde o tumor apresenta regiões que captam pouco contraste é mais difícil e demorada a definição da ROI e por sua vez, a determinação do volume de tumor.