ONNIS-GI: uma rede neural oscilatória para segmentação de imagens implementada em arquitetura maciçamente paralela

A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

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.

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.

Técnicas neuronais de agrupamentos aplicadas à detecção de anomalias em mamogramas digitais

This work proposes the development of an intelligent system for analysis of digital mammograms, capable to detect and to classify masses and microcalcifications. The digital mammograms will be pre-processed through techniques of digital processing of images with the purpose of adapting the image to the detection system and automatic classification of the existent calcifications in the suckles. The model adopted for the detection and classification of the mammograms uses the neural network of Kohonen by the algorithm Self Organization Map - SOM. The algorithm of Vector quantization, Kmeans it is also used with the same purpose of the SOM. An analysis of the performance of the two algorithms in the automatic classification of digital mammograms is developed. The developed system will aid the radiologist in the diagnosis and accompaniment of the development of abnormalities

Sistema auxiliar na análise de mamogramas digitais

This work proposes the development of a Computer System for Analysis of Mammograms SCAM, that aids the doctor specialist in the identification and analysis of existent lesions in digital mammograms. The computer system for digital mammograms processing will make use of a group of techniques of Digital Image Processing (DIP), with the purpose of aiding the medical professional to extract the information contained in the mammogram. This system possesses an interface of easy use for the user, allowing, starting from the supplied mammogram, a group of processing operations, such as, the enrich of the images through filtering techniques, the segmentation of areas of the mammogram, the calculation the area of the lesions, thresholding the lesion, and other important tools for the medical professional's diagnosis. The Wavelet Transform will used and integrated into the computer system, with the objective of allowing a multiresolution analysis, thus supplying a method for identifying and analyzing microcalcifications

Detecção da área e extração do campo em imagens de impressão digital

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Determinação automática da altura de edifícios em imagens aéreas

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)

Concepção, desenvolvimento e aplicação do banco de imagens georreferenciadas no contexto do mapeamento terrestre móvel

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

Integração de imagens vetoriais e matriciais na visualização dos levantamentos realizados com a unidade móvel de mapeamento digital

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Determinação da velocidade de um objeto, a partir de uma seqüência de imagens, aplicando as equações de colinearidade modificadas

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Predição de sombras de edifícios sobre vias urbanas com base em um modelo digital de elevações e dados de imagens aéreas de alta-resolução

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

A transformada wavelet na fusão de imagens de sensoriamento remoto

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Fractografia quantitativa: análise do comportamento fractal de fratura em compósitos carbono/epóxi, por processamento digital de imagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)