图像处理在光路自动准直系统中的应用

光路自动准直系统应用于惯性约束聚变的高功率激光装置中的光束自动调整。图像处理是光路自动准直的关键技术之一。针对神光Ⅲ原型装置，结合阈值化、重心法、中值滤波和圆拟合等多种不同的图像处理方法设计了一套合理的准直方案，并且在模拟实验平台上进行了实验验证。实验结果表明，光路自动准直系统能够在15min之内顺利完成光路的自动调整，光束近场调整精度优于近场光斑的±0．5％，光束远场调整精度≤±0．3″，满足了原型装置的总体要求。

Solutions for New Terrestrial Broadcasting Systems Offering Simultaneously Stationary and Mobile Services

221 p.

Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris

Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testado utilizando três bases de dados de olhos e íris, o noisy visible wavelength iris image Database (UBIRIS), Michal-Libor e CASIA. Testes foram feitos para determinar o tempo de processamento para verificação da presença ou não de um indivíduo em um banco de dados, determinar a eficiência dos algoritmos de busca implementados em GLSL e CUDA e buscar valores de calibração que melhoram o posicionamento e a distribuição dos pontos-chave na região de interesse (íris) e a robustez do programa final.

一种区域搜索获取平面光学元件光圈数的方法

提出一种获取平面光学元件光圈数的方法。通过确定一幅干涉条纹图像中三块测试区域及相应的搜索区域,寻找条纹弯曲量的平均值和相应条纹间距的平均值,根据测试区域对应的权重系数,得到被测平面光学元件光圈数的最佳估计值。通过测量标准光圈并比较目视判读结果,得到最大相对误差为5%。实验结果表明,该方法提高了处理干涉条纹图像的适应性,并可替代人工目视判读干涉条纹图像。

Gestão Ambiental apoiada por SIG na estrada da Colônia, Ilha Grande (RJ): uma visão do futuro.

Os SIG Sistemas de Informação Geográfica vêm sendo cada vez mais estudados como ferramentas facilitadoras de análises territoriais com o objetivo de subsidiar a gestão ambiental. A Ilha Grande, que pertence ao município de Angra dos Reis, localiza-se na baía de Ilha Grande no sul do estado do Rio de Janeiro e constitui-se no recorte espacial de análise. Apresenta uma dinâmica ambiental complexa que se sobrepõem principalmente aos usos de proteção ambiental e de atividade turística em uma porção do território em que as normatizações legais são difíceis de serem aplicadas, pois são reflexos de interesses que se manifestam em três esferas do poder a municipal, a estadual e a federal. O objetivo principal desta pesquisa é a realização do processamento digital de imagem para auxiliar a gestão territorial da Ilha Grande. Em foco, a estrada Abraão - Dois Rios, que liga Abraão (local de desembarque dos turistas, principal núcleo da Ilha) a Dois Rios (local de visitação por estudantes e pesquisadores, núcleo que abrigava o presídio, atualmente abriga sede do centro de pesquisa e museu da Universidade do Estado do Rio de Janeiro), ambos protegidos por diferentes categorias de unidades de conservação. A metodologia fundamenta-se no processamento digital de imagem através da segmentação e da classificação supervisionada por pixel e por região. O processamento deu-se a partir da segmentação (divisão de uma imagem digital em múltiplas regiões ou objetos, para simplificar e/ou mudar a representação de uma imagem) e dos processos de classificações de imagem, com a utilização de classificação por pixel e classificação por regiões (com a utilização do algoritmo Bhattacharya). As segmentações e classificações foram processadas no sistema computacional SPRING versão 5.1.7 e têm como objetivo auxiliar na análise de uso da Terra e projetar cenários a partir da identificação dos pontos focais de fragilidade encontrados ao longo da estrada Abraão-Dois Rios, propensos a ocorrências de movimentos de massa e que potencializam o efeito de borda da floresta e os impactos ambientais. A metodologia utilizada baseou-se em análise de campo e comparações de tecnologias de classificação de imagens. Essa estrada eixo de ligação entre os dois núcleos tem significativa importância na história da Ilha, nela circulam veículos, pesados e leves, de serviço, pedestres e turistas. Como resultados da presente foram gerados os mapas de classificação por pixel, os mapas de classificação por região, o mapa fuzzy com a intersecção dos mapas de classificação supervisionada por região e os mapas com os locais coletados em campo onde são verificadas ocorrências de movimentos de massa nas imagens ALOS, 2000, IKONOS, 2003 e ortofotografias, 2006. Esses mapas buscam servir de apoio à tomada de decisões por parte dos órgãos locais responsáveis.