Modelo de estimativa de valores nutricionais, calóricos e glicêmicos por meio de reconhecimento de alimentos em imagens digitais

Atualmente, a disponibilização de informações alimentares e nutricionais em estabelecimentos da área de alimentação não é obrigatória. Porém, os consumidores podem, fácil e rapidamente, obter informações precisas em sites confiáveis ou por meio de aplicativos sobre a composição nutricional e calórica de alimentos. Estudos recentes mostram a importância não só do controle da ingestão diária de calorias, mas também do consumo de carboidratos, que são os nutrientes mais responsáveis por elevar o nível de glicose no sangue. O objetivo deste trabalho é propor um modelo para reconhecimento de alimentos em imagens de refeições por meio de técnicas de Processamento Digital de Imagens, possibilitando assim, a estimativa dos valores nutricionais, calóricos e glicêmicos dos alimentos identificados. Serão analisadas imagens de refeições e mediante reconhecimento, serão estimados os valores calóricos, nutricionais e glicêmicos de cada alimento identificado e da refeição. O procedimento de construção do artefato será conduzido pelo método Design Science Research. O resultado esperado com a finalização do trabalho é o modelo de reconhecimento de alimentos em imagens de refeições e de disponibilização de informações nutricionais, calóricas e glicêmicas validado. 

Estudo da homogeneidade e discriminação de madeiras através de espectroscopia de imagens, imagens digitais e ferramentas quimiométricas

Tese (doutorado)–Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2016.

Geração automática de modelos digitais de superfícies utilizando múltiplas imagens

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Medidas de deslocamento e vibrações através de imagens de câmeras digitais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Extracção de classes de ocupação do solo a partir de imagens de alta resolução com recurso a árvores de decisão

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Arquivamento e comunicação de imagens radiológicas na formação médica online

O estudo investiga as possibilidades de utilização dos recursos de arquivamento e comunicação de imagens nas salas de aula e à distância no processo de formação médica através da telemedicina. Discutem-se as possibilidades de usar programas de informática que reproduzem os recursos de diferentes meios de diagnóstico por imagem como ferramenta didática nas aulas de telemedicina, por meio do acesso a imagens radiológicas utilizando sistemas de informática para fins de emissão de laudos à distância na formação médica. Avaliou-se a apresentação de imagens digitais nas salas de aula dos cursos de saúde a partir da experiência de residentes em formação que atuam na modalidade online, por meio de questionários aplicados com especialistas e residentes que atuam no caso relatado no estudo. Os aspectos de formação docente dos médicos, especialmente para atuar em ambientes online, definição de metodologias de avaliação, interação entre os sujeitos envolvidos foram avaliados para considerar a possibilidade de usar a experiência em cursos de Medicina como um meio de educação à distância (EAD) utilizando Arquivamento e Comunicação de Imagens (PACS)

Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal

Este trabalho teve como objetivo comparar as imagens orbitais fornecidas pelos satélites CBERS-2, IRS-P6 e Quickbird para o mapeamento dos estádios de sucessão florestal, utilizando-se diferentes métodos de classificação de imagens digitais. A área de estudo incluiu as reservas de floresta nativa pertencentes ao projeto florestal Macedônia, localizado nos Municípios de Bugre e Ipaba, entre os paralelos 19º19'00"S e 19º24'30"S e os meridianos 42º27'00"W e 42º21'00"W, Estado de Minas Gerais. Foram utilizadas as classificações visual, por pixel e por regiões. Para fins de avaliação da fidedignidade da classificação de cada método, de forma particular, foi gerada a matriz de erros e calculado o índice Kappa. Para testar a significância estatística da diferença entre dois índices Kappa, foi utilizado o teste Z. De maneira geral, os melhores resultados foram as classificações obtidas nos métodos por regiões e visual, apresentando valores de Kappa mais elevados que as classificações por pixel; a imagem resultante da fusão da imagem IRS com a CBERS, classificada pelo método de regiões, obteve o melhor índice Kappa, estando dentro do nível considerado como bom. Os problemas de separação entre as classes resultaram em classificações com baixo nível de exatidão, o que pode ser explicado pela semelhança espectral entre os alvos (estádios inicial, médio e avançado de sucessão florestal), pequena variação entre os valores numéricos dos pixels, existência de sobreposição entre classes e baixa resolução espectral dos sensores.

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.

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.

Avaliação da qualidade de imagens médicas geradas por Ray Casting

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Feições de textura para classificação de imagens

Presentemente, os métodos utilizados no processo classificação de imagens, em sua grande maioria, fazem uso exclusivamente dos atributos espectrais. Nesta pesquisa,são introduzidos os atributos espaciais, em particular a textura, no processo de classificação de imagens digitais. As informações de textura são quantificadas pelo método das matrizes de co-ocorrência, proposto por Haralick, e organizadas em um formato similar ao utilizado nas bandas espectrais, gerando desta forma canais de textura. Com a implementação deste atributo em adição aos espectrais, obtêm-se um acréscimo na exatidão obtida no processo de classificação de imagens.

Identificação de nematóides através de técnicas de processamento inteligentes de imagens

abstract

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

Compressão Seletiva de Imagens Coloridas com Detecção Automática de Regiões de Interesse

There has been an increasing tendency on the use of selective image compression, since several applications make use of digital images and the loss of information in certain regions is not allowed in some cases. However, there are applications in which these images are captured and stored automatically making it impossible to the user to select the regions of interest to be compressed in a lossless manner. A possible solution for this matter would be the automatic selection of these regions, a very difficult problem to solve in general cases. Nevertheless, it is possible to use intelligent techniques to detect these regions in specific cases. This work proposes a selective color image compression method in which regions of interest, previously chosen, are compressed in a lossless manner. This method uses the wavelet transform to decorrelate the pixels of the image, competitive neural network to make a vectorial quantization, mathematical morphology, and Huffman adaptive coding. There are two options for automatic detection in addition to the manual one: a method of texture segmentation, in which the highest frequency texture is selected to be the region of interest, and a new face detection method where the region of the face will be lossless compressed. The results show that both can be successfully used with the compression method, giving the map of the region of interest as an input

Morfologia matemática aplicada à detecção de sombras e nuvens em imagens de alta resolução

The spatial resolution improvement of orbital sensors has broadened considerably the applicability of their images in solving urban areas problems. But as the spatial resolution improves, the shadows become even a more serious problem especially when detailed information (under the shadows) is required. Besides those shadows caused by buildings and houses, clouds projected shadows are likely to occur. In this case there is information occlusion by the cloud in association with low illumination and contrast areas caused by the cloud shadow on the ground. Thus, it's important to use efficient methods to detect shadows and clouds areas in digital images taking in count that these areas care for especial processing. This paper proposes the application of Mathematical Morphology (MM) in shadow and clouds detection. Two parts of a panchromatic QuickBird image of Cuiab-MT urban area were used. The proposed method takes advantage of the fact that shadows (low intensity - dark areas) and clouds (high intensity - bright areas) represent the bottom and top, respectively, of the image as it is thought to be a topographic surface. This characteristic allowed MM area opening and closing operations to be applied to reduce or eliminate the bottom and top of the topographic surface.