Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.

Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was available. Experiments were carried out using several supervised classification algorithms as well as different subsets of land cover classes, in order to test the methodology in a comprehensive way. Results show that the proposed method is capable of consistently improving classification results not only in terms of overall accuracy but also qualitatively by allowing a better understanding of the land use patterns detected. It thus provides a practical and straightforward procedure for enhancing crop-mapping capabilities using temporal series of moderate resolution remote sensing data.

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers.

Restauração de imagens de microscopia de força atômica com uso da regularização de Tikhonov via processamento em GPU

A Restauração de Imagens é uma técnica que possui aplicações em várias áreas, por exemplo, medicina, biologia, eletrônica, e outras, onde um dos objetivos da restauração de imagens é melhorar o aspecto final de imagens de amostras que por algum motivo apresentam imperfeições ou borramentos. As imagens obtidas pelo Microscópio de Força Atômica apresentam borramentos causados pela interação de forças entre a ponteira do microscópio e a amostra em estudo. Além disso apresentam ruídos aditivos causados pelo ambiente. Neste trabalho é proposta uma forma de paralelização em GPU de um algoritmo de natureza serial que tem por fim a Restauração de Imagens de Microscopia de Força Atômica baseado na Regularização de Tikhonov.

Processamento digital de imagens destinado ao mapeamento da ocupação humana do alto Bonfim e análise histórica dos remanescentes florestais entre os anos de 1965 a 2006.

Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível analisar o processo de ocupação humana da bacia hidrográfica do rio Bonfim, localizada no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

Medição de campos de velocidade em fluídos com técnicas "intraframe" de processamento digital de imagens (PIV)

A maior dificuldade na medição de escoamentos de líquidos é com campos em velocidades acima de 0,5 m/s. O processamento “PIV” (Velocimetria por processamento de Imagens de Partículas) com iluminação a Laser contínua (não pulsada), utilizando câmeras CCD possibilitou a análise de quadros em seqüências de imagens capturadas na velocidade convencional de 30 quadros/s, com bons resultados para deslocamentos lentos < 0,5 m/s. Para velocidades maiores esta técnica torna-se inviável. A imagem das partículas forma um rastro, não permitindo a identificação da partícula singela. Com a introdução recente de câmeras digitais rápidas com velocidade de obturação controlada tornou-se possível a medida de fluidos em deslocamentos rápidos. O presente trabalho apresenta duas técnicas “intraframe” (dentro do quadro de imagem) para análise de escoamentos, em velocidades na ordem 2 m/s, utilizando câmeras CCD-DV e gravação digital em fita DVT (digital video tape). A primeira programando a câmera no modo progressivo, imagens são capturadas em velocidades de obturação diferentes resultando num rastro caracterizado pelo deslocamento das partículas, proporcional ao vetor velocidade. A segunda programando a câmera no modo entrelaçado, a imagem é capturada em dois campos intercalados na velocidade de obturação desejada, obtendo-se uma imagem dupla capturada em tempos diferentes, montada pelo campo ímpar e o campo par, entrelaçado entre um e o outro A câmera captura e grava o evento na velocidade de obturação variável de 1/30 por segundo até 1/10000 por segundo, requerida para observar-se os deslocamentos entre os campos. Uma placa de aquisição digitaliza a imagem a ser processada. Um algoritmo baseado nas técnicas de processamento de imagens, determina os múltiplos deslocamentos das partículas apresentando o diagrama bidimensional com os vetores velocidade.

Ferramenta computacional para a medição de campos de velocidade utilizando processamento digital de imagens

A proposta deste trabalho, consiste na elaboração de uma ferramenta computacional para a medição de campos de velocidades em escoamentos com baixas velocidades (< 0,5 m/s) utilizando o processamento digital de imagens. Ao longo dos anos, inúmeras técnicas foram desenvolvidas com este objetivo. Para cada tipo de aplicação, uma técnica se aplica com maior ou menor eficiência do que outras. Para o caso de estudos em fluídos transparentes, onde o escoamento pode ser visualizado, técnicas que utilizam processamento digital de imagens vêm ganhando um grande impulso tecnológico nos últimos anos. Este impulso, é devido a fatores como: câmaras vídeo filmadoras de última geração, dispositivos de aquisição de imagens e componentes de processamento e armazenamento de dados cada vez mais poderosos. Neste contexto, está a velocimetria por processamento de imagens de partículas cuja sigla é PIV (particle image velocimetry). Existem várias formas de se implementar um sistema do tipo PIV. As variantes dependem, basicamente, do equipamento utilizado. Para sua implementação é necessário, inicialmente, um sistema de iluminação que incide em partículas traçadoras adicionadas ao fluido em estudo. Após, as partículas em movimento são filmadas ou fotografadas e suas imagens adquiridas por um computador através de dispositivos de captura de imagens. As imagens das partículas são então processadas, para a obtenção dos vetores velocidade. Existem diferentes formas de processamento para a obtenção das velocidades. Para o trabalho em questão, devido às características dos equipamentos disponíveis, optou-se por uma metodologia de determinação da trajetória de partículas individuais, que, apesar de limitada em termos de módulo de velocidade, pode ser aplicada a muitos escoamentos reais sob condições controladas Para validar a ferramenta computacional desenvolvida, imagens ideais de partículas foram simuladas como se estivessem em escoamento, através do deslocamento conhecido de vários pixels. Seguindo o objetivo de validação, foi utilizada ainda uma imagem real de partículas, obtida com o auxílio de um plano de iluminação de luz coerente (LASER) e câmaras de vídeo tipo CCD. O programa desenvolvido foi aplicado em situações de escoamento real e os resultados obtidos foram satisfatórios dentro da escala de velocidades inicialmente presumida.

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)

Análise dos sprays de jatos de injetores de motor foguete utilizando um sistema de processamento digital de imagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Processamento digital de imagens de radiografias periapicais sub-expostas aos raios X

The aim of this study was to evaluate whether digitized images obtained from periapical radiographs taken with low dose of radiation could be improved with the aid of a computer software (PhotoStyler) for digital treatrnent. Serial and standardized radiographs of molar and premolar areas were studied. A total of 57 images equivalent to the radiographs taken with reduced exposure time ( 60 and 80% of the time considered normal), digitized and treated, were submitted to the evaluation of seven exanúners which compared them with those images without treatment. lt was verified that about 80% of the images equivalem to lhe radiographs taken with 60% reduction of ordinary exposure time were considered to having quality for supporting diagnosis. As for the images taken with 80% reduction of ordinary exposure time, about 50% of them were considered suitable for the sarne purpose

Classificação das amostras do ensaio de Baumann através do processamento digital de imagens.

O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade.

Metrologia de instrumentos endodônticos por microscopia eletrônica de varredura e análise digital de imagens: uma proposta metodológica

A padronização para a fabricação de instrumentos endodônticos em aço inoxidável contribuiu para o desenvolvimento de novos aspectos geométricos. Surgiram propostas de alterações no desenho da haste helicoidal, da seção reta transversal, da ponta, da conicidade e do diâmetro na extremidade (D0). Concomitantemente, o emprego de ligas em Níquel-Titânio possibilitou a produção de instrumentos acionados a motor, largamente empregados hoje. A cada ano a indústria lança instrumentos com diversas modificações, sem, contudo, disponibilizar informações suficientes quanto às implicações clínicas destas modificações. Existe um crescente interesse no estudo dos diferentes aspectos geométricos e sua precisa metrologia. Tradicionalmente, a aferição de aspectos geométricos de instrumentos endodônticos é realizada visualmente através de microscopia ótica. Entretanto, esse procedimento visual é lento e subjetivo. Este trabalho propõe um novo método para a metrologia de instrumentos endodônticos baseado no microscópio eletrônico de varredura e na análise digital das imagens. A profundidade de campo do MEV permite obter a imagem de todo o relevo do instrumento endodôntico a uma distância de trabalho constante. Além disso, as imagens obtidas pelo detector de elétrons retro-espalhados possuem menos artefatos e sombras, tornando a obtenção e análise das imagens mais fáceis. Adicionalmente a análise das imagens permite formas de mensuração mais eficientes, com maior velocidade e qualidade. Um porta-amostras específico foi adaptado para obtenção das imagens dos instrumentos endodônticos. Ele é composto de um conector elétrico múltiplo com terminais parafusados de 12 pólos com 4 mm de diâmetro, numa base de alumínio coberta por discos de ouro. Os nichos do conector (terminais fêmeas) têm diâmetro apropriado (2,5 mm) para o encaixe dos instrumentos endodônticos. Outrossim, o posicionamento ordenado dos referidos instrumentos no conector elétrico permite a aquisição automatizada das imagens no MEV. Os alvos de ouro produzem, nas imagens de elétrons retro-espalhados, melhor contraste de número atômico entre o fundo em ouro e os instrumentos. No porta-amostras desenvolvido, os discos que compõem o fundo em ouro são na verdade, alvos do aparelho metalizador, comumente encontrados em laboratórios de MEV. Para cada instrumento, imagens de quatro a seis campos adjacentes de 100X de aumento são automaticamente obtidas para cobrir todo o comprimento do instrumento com a magnificação e resolução requeridas (3,12 m/pixel). As imagens obtidas são processadas e analisadas pelos programas Axiovision e KS400. Primeiro elas são dispostas num campo único estendido de cada instrumento por um procedimento de alinhamento semi-automático baseado na inter-relação com o Axiovision. Então a imagem de cada instrumento passa por uma rotina automatizada de análise de imagens no KS400. A rotina segue uma sequência padrão: pré-processamento, segmentação, pós-processamento e mensuração dos aspectos geométricos.

Segmentação e classificação de imagens destinadas ao mapeamento digital do Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO)

Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING.

Microtomografia com Raio X e processamento de imagem na obtenção da porosidade do concreto

O objetivo principal desse trabalho foi utilizar métodos não destrutivos (END), como a microtomografia com Raio X e técnicas de obtenção e processamento de imagens, para obtenção da porosidade do concreto. Foram utilizados dois métodos. Em um método as imagens foram obtidas por meio de microtomografia por Raio X e no outro foi utilizado um escâner comercial para obtenção das imagens. Essas imagens foram processadas por meio de técnicas de processamento de pixel e morfologia matemática. Os resultados obtidos para a porosidade foram comparados com resultado obtido por meio do método proposto pela NBR 9778 (2005) (Absorção de água, índice de vazios e massa específica em argamassa e concreto endurecido). As imagens microtomográficas das amostras de concreto foram obtidas num sistema Skyscan 1172 com 256 tons de cinza, ajustadas em contraste, binarizadas e filtradas. No outro método foi utilizado um Escâner Comercial com resolução de 2400 dpi para adquirir as imagens, sendo também utilizadas técnicas de processamento de pixel e morfologia matemática para processá-las. Os resultados dos valores da porosidade mostraram compatibilidade entre os dois métodos apresentados e o método proposto pela NBR 9778 (2005). Observou-se que os resultados obtidos por microtomografia foram mais confiáveis, mas o método utilizando o escâner comercial se apresentou como um método aceitável por seus resultados e principalmente por seu baixo custo e facilidade de operação.