Fusão espectral de imagens de satélite no espaço de cores.

Espaço de cores RGB (red, green, blue). Espaço de cores IHS (intensity, hue, saturation). Espaço de cores LHS (lightness, hue, saturation). Métodos de interpolação. Estudo de caso.

Uso de imagens digitais na avaliação do crescimento da taxa de cobertura do solo.

RESUMO: Existem vários métodos para avaliar o crescimento da vegetação e a taxa de cobertura do solo. Medidas precisas e rápidas podem ser obtidas do tratamento digital de imagens geradas de câmeras fotográficas ou de vídeo. Há disponível, no mercado, diversos processadores de imagens que apresentam funções básicas semelhantes, mas com certas particularidades que poderão trazer maior benefício para o usuário, dependendo da aplicação. O SPRING, desenvolvido pelo INPE, é de domínio público, sendo mais abrangente do que um processador de imagens, incluindo funções de geoprocessamento. O ENVI foi desenvolvido para a análise de imagens multiespectrais e hiperespectrais, podendo também ser utilizado para o processamento de imagens obtidas de câmeras de vídeo, por exemplo. O KS-300 é um conjunto de hardware e de software destinado ao processamento e à quantificação de imagens microscópicas, permitindo a captação direta das imagens geradas por meio de lupas, microscópios eletrônicos ou câmeras de vídeo. O SIARCS foi desenvolvido pela Embrapa Instrumentação Agropecuária para tornar mais ágil o processo de captação de dados de um sistema. Este trabalho apresenta os fundamentos teóricos básicos envolvidos na técnica de análise de imagens, com as principais características dos softwares citados acima e sua aplicação na quantificação da taxa de crescimento e da cobertura do solo por espécies vegetais. ABSTRACT: Several methods exist to evaluate the growth of the vegetation and the tax of covering of the soil. Necessary and fast measures can be obtained of the digital treatment of generated images of photographic cameras or of video. There is available, in the market, several processors of images that you/they present similar basic functions, but with certain particularities that can bring larger benefit for the user, depending on the application. SPRING, developed by INPE, it is public domain, being including than a processor of images, including functions. ENVI was developed for the analysis of images multiespectrais and hiperespectrais, could also be used for the processing of obtained images of video cameras, for instance. The KS-300 it is a hardware group and software destined to the processing and quantification of microscopic images, allowing the direct reception of the images generated through magnifying glasses, eletronic microscopes or video cameras. SIARCS was developed by Embrapa Agricultural Instrumentation to turn more agile the process of reception of data of a system. This work presents the basic theoretical foundations involved in the technique of analysis of images, with the main characteristics of the softwares mentioned above and his application in the quantification of the growth tax and of the covering of the soil for vegetable species.

Integração de imagens TM e aerogeofísicas para análise litoestrutural de uma porção da zona de cisalhamento transcorrente dorsal de Canguçu, regiao de Quitéria-Várzea do Capivarita, RS

A utilização de programas de processamento de imagens digitais e de sistemas de informações geográficas que admitem a importação e exportação de inúmeros formatos de apresentação de dados, aliado a modernos equipamentos de computação, tem tornado a integração de dados, de diferentes sensores, um caminho padrão em Geociências, pela otimização da relação custo/tempo na execução de serviços de mapeamento. Neste contexto, esse trabalho resulta da análise da integração de dados de sensoriamento remoto e geofísica, com o objetivo de verificar sua aplicabilidade na identificação e caracterização litológica e estrutural de uma área-teste, localizada na Região de Quitéria -Várzea do Capivarita, no Estado do Rio Grande do Sul. A metodologia usada, em um primeiro momento, priorizou o processamento e análise individual de dados cartográficos, de imagens TM/LANDSAT-5 e dados de aeromagnetometria e aerogamaespectrometria nos canais Contagem Total (CT), Potássio (K), Tório (Th) e Urânio (U). Os dados foram, a seguir, convertidos para o formato digital na forma de imagens (“raster”) com resolução espacial de 30 x 30 m, a fim de permitir o cruzamento de informações através de técnicas de Processamento Digital de Imagens e de Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s). A integração das imagens TM e geofísicas foi realizada com o uso da Transformação IHS, através da conversão das bandas TM para as componentes individuais I, H e S; substituindo-se a componente H, pela imagem geofísica no retorno ao espaço RGB. A análise dos produtos de sensoriamento remoto e geofísica obtidos nessa pesquisa, permitiram identificar os Domínios Morfoestruturais; identificar e delimitar as diferentes Unidades Fotolitológicas; reconhecer os principais sistemas estruturais a partir da extração e análise de lineamentos; obter informações do padrão de relevo magnético; e, principalmente, a geração de imagens temáticas de teores de radioelementos com a identificação de áreas promissoras de mineralizações. Os resultados comprovam a eficiência do emprego de técnicas de integração de dados digitais, via computador, tanto para fins de mapeamento litoestrutural, como em caráter prospectivo, em serviços geológicos de grandes áreas.

Filtragem de imagens com preservação das bordas usando a Transformada Wavelet

A filtragem de imagens visando a redução do ruído é uma tarefa muito importante em processamento de imagens, e encontra diversas aplicações. Para que a filtração seja eficiente, ela deve atenuar apenas o ruído na imagem, sem afetar estruturas importantes, como as bordas. Há na literatura uma grande variedade de técnicas propostas para filçtragem de imagens com preservação de bordas, com as mais variadas abordagens, deentrte as quais podem ser citadas a convolução com máscaras, modelos probabilísticos, redes neurais, minimização de funcionais e equações diferenciais parciais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que permite a decomposição de sinais e imagens em múltiplas resoluções. Essa decomposição é chamada de representação em wavelets, e pode ser calculada atrravés de um algorítmo piramidal baseado em convoluções com filtros passa-bandas e passa-baixas. Com essa transformada, as bordas podem ser calculadas em múltiplas resoluções. Além disso, como filtros passa-baixas são utilizados na decomposição, a atenuação do ruído é um processo intrínseco à transformada. Várias técnicas baseadas na transformada wavelet têm sido propostas nos últimos anos, com resultados promissores. Essas técnicas exploram várias características da transformada wavelet, tais como a magnitude de coeficientes e sua evolução ao longo das escalas. Neste trabalho, essas características da transformada wavelet são exploradas para a obtenção de novas técnicas de filtragem com preservação das bordas.

Medidas de estruturas cardíacas fetais através de imagens ecocardiográficas segmentadas

O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

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.

Compressão de Imagens Usando a Função de Peano e a Transformada Wavelet 1D

In this work, spoke about the importance of image compression for the industry, it is known that processing and image storage is always a challenge in petrobrás to optimize the storage time and store a maximum number of images and data. We present an interactive system for processing and storing images in the wavelet domain and an interface for digital image processing. The proposal is based on the Peano function and wavelet transform in 1D. The storage system aims to optimize the computational space, both for storage and for transmission of images. Being necessary to the application of the Peano function to linearize the images and the 1D wavelet transform to decompose it. These applications allow you to extract relevant information for the storage of an image with a lower computational cost and with a very small margin of error when comparing the images, original and processed, ie, there is little loss of quality when applying the processing system presented . The results obtained from the information extracted from the images are displayed in a graphical interface. It is through the graphical user interface that the user uses the files to view and analyze the results of the programs directly on the computer screen without the worry of dealing with the source code. The graphical user interface, programs for image processing via Peano Function and Wavelet Transform 1D, were developed in Java language, allowing a direct exchange of information between them and the user

Seleção seqüencial de descritores por análise da semântica para recuperação de imagens baseada no conteúdo

With the rapid growth of databases of various types (text, multimedia, etc..), There exist a need to propose methods for ordering, access and retrieve data in a simple and fast way. The images databases, in addition to these needs, require a representation of the images so that the semantic content characteristics are considered. Accordingly, several proposals such as the textual annotations based retrieval has been made. In the annotations approach, the recovery is based on the comparison between the textual description that a user can make of images and descriptions of the images stored in database. Among its drawbacks, it is noted that the textual description is very dependent on the observer, in addition to the computational effort required to describe all the images in database. Another approach is the content based image retrieval - CBIR, where each image is represented by low-level features such as: color, shape, texture, etc. In this sense, the results in the area of CBIR has been very promising. However, the representation of the images semantic by low-level features is an open problem. New algorithms for the extraction of features as well as new methods of indexing have been proposed in the literature. However, these algorithms become increasingly complex. So, doing an analysis, it is natural to ask whether there is a relationship between semantics and low-level features extracted in an image? and if there is a relationship, which descriptors better represent the semantic? which leads us to a new question: how to use descriptors to represent the content of the images?. The work presented in this thesis, proposes a method to analyze the relationship between low-level descriptors and semantics in an attempt to answer the questions before. Still, it was observed that there are three possibilities of indexing images: Using composed characteristic vectors, using parallel and independent index structures (for each descriptor or set of them) and using characteristic vectors sorted in sequential order. Thus, the first two forms have been widely studied and applied in literature, but there were no records of the third way has even been explored. So this thesis also proposes to index using a sequential structure of descriptors and also the order of these descriptors should be based on the relationship that exists between each descriptor and semantics of the users. Finally, the proposed index in this thesis revealed better than the traditional approachs and yet, was showed experimentally that the order in this sequence is important and there is a direct relationship between this order and the relationship of low-level descriptors with the semantics of the users

Correspondência estéreo usando imagens em multiresolução com profundidade variável

We propose a multi-resolution, coarse-to-fine approach for stereo matching, where the first matching happens at a different depth for each pixel. The proposed technique has the potential of attenuating several problems faced by the constant depth algorithm, making it possible to reduce the number of errors or the number of comparations needed to get equivalent results. Several experiments were performed to demonstrate the method efficiency, including comparison with the traditional plain correlation technique, where the multi-resolution matching with variable depth, proposed here, generated better results with a smaller processing time

Técnicas de computação natural para segmentação de imagens médicas

Image segmentation is one of the image processing problems that deserves special attention from the scientific community. This work studies unsupervised methods to clustering and pattern recognition applicable to medical image segmentation. Natural Computing based methods have shown very attractive in such tasks and are studied here as a way to verify it's applicability in medical image segmentation. This work treats to implement the following methods: GKA (Genetic K-means Algorithm), GFCMA (Genetic FCM Algorithm), PSOKA (PSO and K-means based Clustering Algorithm) and PSOFCM (PSO and FCM based Clustering Algorithm). Besides, as a way to evaluate the results given by the algorithms, clustering validity indexes are used as quantitative measure. Visual and qualitative evaluations are realized also, mainly using data given by the BrainWeb brain simulator as ground truth

Posicionamento e movimentação de um robô humanóide utilizando imagens de uma câmera móvel externa

This work proposes a method to localize a simple humanoid robot, without embedded sensors, using images taken from an extern camera and image processing techniques. Once the robot is localized relative to the camera, supposing we know the position of the camera relative to the world, we can compute the position of the robot relative to the world. To make the camera move in the work space, we will use another mobile robot with wheels, which has a precise locating system, and will place the camera on it. Once the humanoid is localized in the work space, we can take the necessary actions to move it. Simultaneously, we will move the camera robot, so it will take good images of the humanoid. The mainly contributions of this work are: the idea of using another mobile robot to aid the navigation of a humanoid robot without and advanced embedded electronics; chosing of the intrinsic and extrinsic calibration methods appropriated to the task, especially in the real time part; and the collaborative algorithm of simultaneous navigation of the robots

Compressão auto-adaptativa de imagens coloridas

Image compress consists in represent by small amount of data, without loss a visual quality. Data compression is important when large images are used, for example satellite image. Full color digital images typically use 24 bits to specify the color of each pixel of the Images with 8 bits for each of the primary components, red, green and blue (RGB). Compress an image with three or more bands (multispectral) is fundamental to reduce the transmission time, process time and record time. Because many applications need images, that compression image data is important: medical image, satellite image, sensor etc. In this work a new compression color images method is proposed. This method is based in measure of information of each band. This technique is called by Self-Adaptive Compression (S.A.C.) and each band of image is compressed with a different threshold, for preserve information with better result. SAC do a large compression in large redundancy bands, that is, lower information and soft compression to bands with bigger amount of information. Two image transforms are used in this technique: Discrete Cosine Transform (DCT) and Principal Component Analysis (PCA). Primary step is convert data to new bands without relationship, with PCA. Later Apply DCT in each band. Data Loss is doing when a threshold discarding any coefficients. This threshold is calculated with two elements: PCA result and a parameter user. Parameters user define a compression tax. The system produce three different thresholds, one to each band of image, that is proportional of amount information. For image reconstruction is realized DCT and PCA inverse. SAC was compared with JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard and YIQ compression and better results are obtain, in MSE (Mean Square Root). Tests shown that SAC has better quality in hard compressions. With two advantages: (a) like is adaptive is sensible to image type, that is, presents good results to divers images kinds (synthetic, landscapes, people etc., and, (b) it need only one parameters user, that is, just letter human intervention is required

Utilizando mapas de conectividade fuzzy no desenvolvimento de algoritmos reparadores de imagens binárias 3D

A 3D binary image is considered well-composed if, and only if, the union of the faces shared by the foreground and background voxels of the image is a surface in R3. Wellcomposed images have some desirable topological properties, which allow us to simplify and optimize algorithms that are widely used in computer graphics, computer vision and image processing. These advantages have fostered the development of algorithms to repair bi-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) images that are not well-composed. These algorithms are known as repairing algorithms. In this dissertation, we propose two repairing algorithms, one randomized and one deterministic. Both algorithms are capable of making topological repairs in 3D binary images, producing well-composed images similar to the original images. The key idea behind both algorithms is to iteratively change the assigned color of some points in the input image from 0 (background)to 1 (foreground) until the image becomes well-composed. The points whose colors are changed by the algorithms are chosen according to their values in the fuzzy connectivity map resulting from the image segmentation process. The use of the fuzzy connectivity map ensures that a subset of points chosen by the algorithm at any given iteration is the one with the least affinity with the background among all possible choices

Segmentação fuzzy de imagens e vídeos

Image segmentation is the process of subdiving an image into constituent regions or objects that have similar features. In video segmentation, more than subdividing the frames in object that have similar features, there is a consistency requirement among segmentations of successive frames of the video. Fuzzy segmentation is a region growing technique that assigns to each element in an image (which may have been corrupted by noise and/or shading) a grade of membership between 0 and 1 to an object. In this work we present an application that uses a fuzzy segmentation algorithm to identify and select particles in micrographs and an extension of the algorithm to perform video segmentation. Here, we treat a video shot is treated as a three-dimensional volume with different z slices being occupied by different frames of the video shot. The volume is interactively segmented based on selected seed elements, that will determine the affinity functions based on their motion and color properties. The color information can be extracted from a specific color space or from three channels of a set of color models that are selected based on the correlation of the information from all channels. The motion information is provided into the form of dense optical flows maps. Finally, segmentation of real and synthetic videos and their application in a non-photorealistic rendering (NPR) toll are presented