Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Método de detecção e classificação de lesões de pele em imagens digitais a partir do modelo Chan-Vese e máquina de vetor de suporte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de formas planas em imagens digitais: uma nova abordagem baseada na Transformada de Hough

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Aquisição e Processamento de Imagens de Microscopia em Balística Forense

As novas tecnologias aplicadas ao processamento de imagem e reconhecimento de padrões têm sido alvo de um grande progresso nas últimas décadas. A sua aplicação é transversal a diversas áreas da ciência, nomeadamente a área da balística forense. O estudo de evidências (invólucros e projeteis) encontradas numa cena de crime, recorrendo a técnicas de processamento e análise de imagem, é pertinente pelo facto de, aquando do disparo, as armas de fogo imprimirem marcas únicas nos invólucros e projéteis deflagrados, permitindo relacionar evidências deflagradas pela mesma arma. A comparação manual de evidências encontradas numa cena de crime com evidências presentes numa base de dados, em termos de parâmetros visuais, constitui uma abordagem demorada. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas automáticas de processamento e análise de imagens de evidências, obtidas através do microscópio ótico de comparação, tendo por base algoritmos computacionais. Estes foram desenvolvidos com recurso a pacotes de bibliotecas e a ferramentas open-source. Para a aquisição das imagens de evidências balísticas foram definidas quatro modalidades de aquisição: modalidade Planar, Multifocus, Microscan e Multiscan. As imagens obtidas foram aplicados algoritmos de processamento especialmente desenvolvidos para o efeito. A aplicação dos algoritmos de processamento permite a segmentação de imagem, a extração de características e o alinhamento de imagem. Este último tem como finalidade correlacionar as evidências e obter um valor quantitativo (métrica), indicando o quão similar essas evidências são. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, foram definidos protocolos de aquisição de imagens de microscopia, que possibilitam a aquisição de imagens das regiões passiveis de serem estudadas, assim como algoritmos que permitem automatizar o posterior processo de alinhamento de imagens de evidências, constituindo uma vantagem em relação ao processo de comparação manual.

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

Pós-processamento de imagens digitalizadas na odontometria de primeiros pré-molares superiores

A partir de uma amostra de 30 radiografias mesiorradiais prémolares superiores, contendo um instrumento endodôntico em cada um de seus condutos, obtidas com a finalidade de odontometria, foi avaliado se a manipulação digital pela aplicação de filtros grráficos de inversão, pseudocolorização e relevo, favorece ou não a localização do ápice radiográfico.As imagens convencionais foram digitalizadas através de scanner em 300 dpi e 256 tons de cinca, tamanho original e ajuste automático de brilho e contraste, reproduzidas três vezes e submetidas aos filtros gráficos. Uma seqüência aleatória de todas as imagens foi apresentada em monitor, em condições padronizadas de visualização, a um observador habituado à utilização de imagens digitais que, através de régua eletrônica da barra de ferramentas do programa PhotoshopR, efetuou a medida da distância entre a borda superior da imagem e o limite apical para ambas as raízes, três vezes em oportunidades distintas. As quatro imagens de cada dente foram montadas em apresentação do programa PowerPointR e exibidas, com os mesmos critérios de padronização, para três observadores especialistas em endodontia, os quais qualitativamente em qual delas o limite apical de cada raiz era melhor visualizado. Através dos resultados do teste não-paramétrico de Friedman verificou-se que os valores médios para as imagens manipuladas não diferem significativamente daqueles obtidos sobre a imagem (p=0,001), onde se observa o maior coeficiente de variação. A imagem e sua versão em negativo foram classificadas como as melhores de forma mais consistente. A modalidade pseudocores e relevo receberam os piores escores, porém não de modo consistente.

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

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Ajuste radiométrico de imagens aéreas digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução com o uso da teoria de morfologia matemática

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de Crateras de Impacto em Imagens Digitais. Estudo de caso: Superfície de Marte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia para avaliação de rodovias extraídas computacionalmente em imagens digitais

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

Mosaicagem de imagens digitais

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

Técnicas de paralelização em GPGPU aplicadas em algoritmo para remoção de ruído multiplicativo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Atributos físicos e mecânicos do solo avaliados por processamento digital de imagem e ensaios de rotina

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos matemáticos para o retoque digital de imagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)