973 resultados para Transformada de Hough


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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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O estudo do movimento pulmonar é assunto de grande interesse na área médica. A observação direta do mesmo é inviável, uma vez que o pulmão colapsa quando a caixa torácica é aberta. Dentre os meios de observação indireta, escolheu-se o imageamento por ressonância magnética em respiração livre e sem uso de nenhum gás para melhorar o contraste ou qualquer informação de sincronismo. Esta escolha propõe diversos desafios, como: a superar a alta variação na qualidade das imagens, que é baixa, em geral, e a suscetibilidade a artefatos, entre outras limitações a serem superadas. Imagens de Tomografia Computadorizada apresentam melhor qualidade e menor tempo de aquisição, mas expõem o paciente a níveis consideráveis de radiação ionizante. É apresentada uma metodologia para segmentação do pulmão, produzindo um conjunto de pontos coordenados. Isto é feito através do processamento temporal da sequência de imagens de RM. Este processamento consiste nas seguintes etapas: geração de imagens temporais (2DSTI), transformada de Hough modificada, algoritmo de contornos ativos e geração de silhueta. A partir de um dado ponto, denominado centro de rotação, são geradas diversas imagens temporais com orientações variadas. É proposta uma formulação modificada da transformada de Hough para determinar curvas parametrizadas que sejam síncronas ao movimento diafragmático, chamados movimentos respiratórios. Também são utilizadas máscaras para delimitar o domínio de aplicação da transformada de Hough. São obtidos movimentos respiratórios que são suavizados pelo algoritmo de contornos ativos e, assim, permitem a geração de contornos para cada quadro pertencente a sequência e, portanto, de uma silhueta do pulmão para cada sequência.

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Diversas atividades nos dias atuais podem ser beneficiadas pela da análise automatizada de imagens como o reconhecimento biométrico de pessoas, a busca de imagens por conteúdo e o diagnóstico médico. Dentre as principais características que podem ser analisadas em uma imagem a fim de obter informações sobre seu conteúdo encontra-se a forma de objetos e regiões da mesma. Neste trabalho propõe-se um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics) o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos sobre algumas bases de imagens públicas mostram que o HTS, além de apresentar altas taxas de acerto, é muito rápido. Discute-se também uma adaptação na etapa de extração de características do descritor a qual fez com que os resultados melhorassem bastante sem deixar o método muito mais lento.

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Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

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Neste trabalho é descrito um método automático para o cálculo das dimensões de caixas, em tempo real, a partir de uma única imagem obtida com projeção perspectiva. Conhecendo a orientação da caixa no espaço tridimensional e sua distância em relação à câmera, as coordenadas 3D de seus vértices podem ser estimadas e suas dimensões calculadas. Na técnica proposta, são utilizados conceitos de geometria projetiva para estimar a orientação espacial da caixa de interesse a partir de sua silhueta. Já a distância da caixa em relação à câmera é estimada por meio da projeção de feixes de laser sobre uma das faces visíveis da caixa. Esta abordagem pode ser aplicada quando duas ou três faces da caixa de interesse são visíveis simultaneamente na imagem, mesmo quando a caixa encontra-se parcialmente oclusa por outros objetos na cena. Entre as contribuições deste trabalho está o desenvolvimento de um eficiente processo de votação para a transformada de Hough, onde os pixels de uma imagem binária são processados em grupos ao invés de individualmente, como ocorre no método convencional. Também é apresentado um modelo estatístico para a remoção de fundo de cena. Nesse modelo, a cor de fundo é representada sob diferentes condições de iluminação por meio da delimitação de uma região no espaço de cores RGB. O modelo proposto não requer parametrização e é próprio para o uso em aplicações que requeiram câmeras móveis. Para a validação das técnicas descritas neste trabalho, foi construído um protótipo de scanner que calcula as dimensões de caixas a partir de imagens em tempo real. Com o auxilio do scanner, foram capturadas imagens e calculadas as dimensões de diversas caixas reais e sintéticas. As caixas sintéticas foram utilizadas em um ambiente controlado para a validação das técnicas propostas Um dos aspectos importantes deste trabalho é a análise da confiabilidade das medidas obtidas por meio da técnica proposta. Com o objetivo de estudar a propagação de erros ao longo do processo de cálculo das medidas, foi aplicado um método analítico baseado na Teoria de Erros. Também são apresentados estudos estatísticos envolvendo medições realizadas com o protótipo. Estes estudos levam em conta a diferença entre as medidas calculadas pelo sistema e as medidas reais das caixas. A análise dos resultados permite concluir que o método proposto é acurado e preciso.

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SANTANA, André M.; SANTIAGO, Gutemberg S.; MEDEIROS, Adelardo A. D. Real-Time Visual SLAM Using Pre-Existing Floor Lines as Landmarks and a Single Camera. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 2008, Juiz de Fora, MG. Anais... Juiz de Fora: CBA, 2008.

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This work presents a cooperative navigation systemof a humanoid robot and a wheeled robot using visual information, aiming to navigate the non-instrumented humanoid robot using information obtained from the instrumented wheeled robot. Despite the humanoid not having sensors to its navigation, it can be remotely controlled by infra-red signals. Thus, the wheeled robot can control the humanoid positioning itself behind him and, through visual information, find it and navigate it. The location of the wheeled robot is obtained merging information from odometers and from landmarks detection, using the Extended Kalman Filter. The marks are visually detected, and their features are extracted by image processing. Parameters obtained by image processing are directly used in the Extended Kalman Filter. Thus, while the wheeled robot locates and navigates the humanoid, it also simultaneously calculates its own location and maps the environment (SLAM). The navigation is done through heuristic algorithms based on errors between the actual and desired pose for each robot. The main contribution of this work was the implementation of a cooperative navigation system for two robots based on visual information, which can be extended to other robotic applications, as the ability to control robots without interfering on its hardware, or attaching communication devices

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Several methods of mobile robot navigation request the mensuration of robot position and orientation in its workspace. In the wheeled mobile robot case, techniques based on odometry allow to determine the robot localization by the integration of incremental displacements of its wheels. However, this technique is subject to errors that accumulate with the distance traveled by the robot, making unfeasible its exclusive use. Other methods are based on the detection of natural or artificial landmarks present in the environment and whose location is known. This technique doesnt generate cumulative errors, but it can request a larger processing time than the methods based on odometry. Thus, many methods make use of both techniques, in such a way that the odometry errors are periodically corrected through mensurations obtained from landmarks. Accordding to this approach, this work proposes a hybrid localization system for wheeled mobile robots in indoor environments based on odometry and natural landmarks. The landmarks are straight lines de.ned by the junctions in environments floor, forming a bi-dimensional grid. The landmark detection from digital images is perfomed through the Hough transform. Heuristics are associated with that transform to allow its application in real time. To reduce the search time of landmarks, we propose to map odometry errors in an area of the captured image that possesses high probability of containing the sought mark

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The vision is one of the five senses of the human body and, in children is responsible for up to 80% of the perception of world around. Studies show that 50% of children with multiple disabilities have some visual impairment, and 4% of all children are diagnosed with strabismus. The strabismus is an eye disability associated with handling capacity of the eye, defined as any deviation from perfect ocular alignment. Besides of aesthetic aspect, the child may report blurred or double vision . Ophthalmological cases not diagnosed correctly are reasons for many school abandonments. The Ministry of Education of Brazil points to the visually impaired as a challenge to the educators of children, particularly in literacy process. The traditional eye examination for diagnosis of strabismus can be accomplished by inducing the eye movements through the doctor s instructions to the patient. This procedure can be played through the computer aided analysis of images captured on video. This paper presents a proposal for distributed system to assist health professionals in remote diagnosis of visual impairment associated with motor abilities of the eye, such as strabismus. It is hoped through this proposal to contribute improving the rates of school learning for children, allowing better diagnosis and, consequently, the student accompaniment

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.

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La detección de los bordes de líneas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportación, así como la detección de objetos tal como vehículos, con la finalidad de informar o prevenir a través de una alerta al conductor o al sistema informático. De aquí nace el interés de analizar algunos métodos de visión artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo propósito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los métodos más comunes en la detección de líneas y vehículos (considerados objetos en nuestra investigación) son la transformada de Hough, el método de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollará una aplicación de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehículos y las líneas de bordes, el lenguaje de programación utilizado será Python y la biblioteca OpenCV que contiene más de 500 funciones en el campo de visión por computador. La validación del reconocimiento de objetos se la realizará con una prueba de campo. Este resultado apoyará a la automoción (máquina que se desplaza por acción de un motor como el vehículo) con datos que luego pueden ser procesados.

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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.

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SANTANA, André M.; SANTIAGO, Gutemberg S.; MEDEIROS, Adelardo A. D. Real-Time Visual SLAM Using Pre-Existing Floor Lines as Landmarks and a Single Camera. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 2008, Juiz de Fora, MG. Anais... Juiz de Fora: CBA, 2008.

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SANTANA, André M.; SANTIAGO, Gutemberg S.; MEDEIROS, Adelardo A. D. Real-Time Visual SLAM Using Pre-Existing Floor Lines as Landmarks and a Single Camera. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 2008, Juiz de Fora, MG. Anais... Juiz de Fora: CBA, 2008.