Desenvolvimento de um programa computacional para classificação do uso da terra em imagens CBERS 2

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Ontolime: modelo de ontologia de descrição de imagens médicas

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

Eliminação de ruído impulsivo em imagens coloridas usando um filtro mediano seletivo e retoque digital

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Restauração de imagens digitais com texturas utilizando técnicas de decomposição e equações diferenciais parciais

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

Modelos matemáticos para o retoque digital de imagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A transformada wavelet na fusão de imagens de sensoriamento remoto

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Segmentação de imagens e reconstrução de modelos aplicada a estruturas ósseas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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)

Um método para melhoria de qualidade de imagens médicas utilizando a transformada wavelet

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detenção de elementos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Processamento semissólido de liga hipoeutética AlSi reforçada com Al203

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo das feições lineares observadas em dados aeromagnéticos da Bacia do Solimões a partir de imagens digitais de sombreamento do relevo anômalo total

A Bacia do Solimões é caracterizada por um padrão magnético complexo, expresso ao longo de toda sua extensão, e produzido pela superposição de anomalias magnéticas que se apresentam sob a forma de feições lineares. Tais feições refletem as diferentes atividades tectônicas que atuaram na Região Amazônica através do Pré-Cambriano e Fanerozóico. Neste trabalho, foi aplicado nos dados aeromagnéticos da Bacia do Solimões um método de processamento de imagens digitais de sombreamento do relevo magnético anômalo total que, dadas suas características metodológicas, permitindo utilizá-lo como um filtro direcional, possibilitou a definição de aspectos relevantes no contexto das relações entre os lineamentos magnéticos E/W, NE/SW, e NW/SE. Nesse sentido, foram identificados padrões de lineamentos magnéticos que refletem a existência de zonas de cisalhamento transcorrentes dextrais, orientadas preferencialmente na direção E/W. A interação entre os diversos segmentos transcorrentes promoveu o desenvolvimento de um regime predominantemente transpressivo, representado por falhas reversas associadas aos lineamentos magnéticos E/W e NE/SW; e duplexes direcionais formando falhas em flor positivas e negativas associadas, respectivamente, aos lineamentos magnéticos orientados na direção N70-80E e N70-80W. A análise quantitativa permitiu explicar dois aspectos importantes em relação às feições lineares observadas nas imagens digitais. O primeiro mostra, através de modelamentos baseados na superposição de prismas bidimensionais, que estas feições lineares magnéticas podem ser explicadas pela superposição de fontes profundas intraembasamento altamente magnéticas, e fontes rasas de alta frequência, sendo estas associadas a falhas reversas ao longo dos níveis de diabásio, presentes em forma de intrusões nos sedimentos paleozóicos da Bacia do Solimões. O segundo aspecto, baseado na utilização dos conceitos da cross-covariância, constata a presença de 'offsets' dextrais, associados aos lineamentos magnéticos NE—SW, ao longo da direção E—W. Este fato mostra, quantitativamente, que o padrão magnético desta região pode ser explicado pela presença de zonas de cisalhamento transcorrestes dextrais, cujos processos tectônicos associados foram fortemente condicionados por zonas de fraquezas pré-existentes (Pré-Cambrianas, Paleozóicas) durante o Mesozóico e Cenozóico.

Uma abordagem híbrida e semiautomática para estimativa de regiões cobertas por nuvens e sombras em imagens de satélite: análise e avaliação

Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.