Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Implementação em FPGA de um sistema para processamento de imagens digitais para aplicações diversificadas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Processamento de imagens digitais para detecção e quantificação de defeitos na madeira serrada de coníferas de reflorestamento de uso não estrutural

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

Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina

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

Calibração e validação de um método de medida da radiação solar global por meio de actinógrafos baseada em técnicas de processamento de imagens digitais

O objetivo do trabalho é desenvolver um sistema informático de digitalização e processamento de actinogramas baseado em técnicas de Processamento de Imagens Digitais e comparar com o sistema tradicional de medidas. Os actinogramas foram fornecidos pela Estação Meteorológica de Botucatu (FCA/UNESP). As análises preliminares indicam um desempenho satisfatório do software proposto, gerando medidas na mesma ordem de grandeza do método de referência para partição diária. O software proposto pertence a um projeto que se encontra ainda em andamento, onde rotinas de técnicas diversas continuam sendo implementadas no reconhecimento da curva de interesse para melhorar a qualidade do processamento das informações gráficas dos actinogramas. Os actinogramas estão em fase de digitalização para que o software possa ser testado com uma base de dados mais consistente, onde poderão ser identificados tendências temporais dos dados resultantes da aplicação das técnicas de Processamento de Imagens Digitais no monitoramento da radiação solar por actinógrafos.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Determinação do "status" nutricional de nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens digitais coloridas

Este trabalho teve como objetivo avaliar o uso de índices espectrais, retirados de imagens digitais, para discriminar diferentes doses de N no feijoeiro. O trabalho, conduzido em vasos de 8 dm³, teve cinco tratamentos (0; 50; 100; 150 e 200 kg de N ha-1), com dez repetições. As imagens foram adquiridas aos 30; 40 e 50 dias após a emergência. Foram desenvolvidas funções discriminantes quadráticas, tendo como vetores de entrada as médias dos "pixels" de diferentes combinações dos quatro índices espectrais testados. Três diferentes tamanhos de blocos de imagem foram testados 9 x 9; 20 x 20 e 40 x 40 "pixels". Os melhores resultados foram alcançados pelos blocos de 9 x 9 e 20 x 20 "pixels", apresentando classificação 94; 96 e 96% superior à classificação ao acaso para os blocos 9 x 9 "pixels" e 92; 94 e 94% para os blocos 20x20 "pixels" aos 30; 40 e 50 dias após a emergência, respectivamente.

Análise de imagens digitais para a avaliação do comportamento de pintainhos de corte

Na busca por respostas quanto às condições de bem-estar animal, visou-se a avaliar neste trabalho o comportamento de pintainhos nas duas primeiras semanas de vida, por meio de processamento de imagens digitais. O experimento foi realizado em dois galpões comerciais, utilizados para criação de 15.200 aves de corte por galpão, durante um ciclo produtivo, dotados com fornalha a lenha de aquecimento indireto do ar. Foram instaladas duas câmeras de vídeo por galpão para aquisição de imagens digitais. Uma das câmeras possuía inclinação angular de 45º, e a outra, inclinação angular de 90º em relação ao solo. As imagens foram analisadas para cada condição climática diária e binarizadas, sendo depois processadas por meio de descritor de agrupamento/dispersão e correlacionadas com os valores de temperatura do ar. Observou-se correlação entre o descritor e os valores de temperatura do ar, sendo que as imagens obtidas pela câmera posicionada a 45º e divididas em 25 blocos, obtiveram maior correlação. Pelos dados obtidos, pode-se observar que o comportamento de agrupamento e dispersão dos pintainhos pode ser usado como indicador dos estados de conforto térmico e que o descritor se mostrou eficiente para esta quantificação.

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.

Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Comparação de classificadores de imagens digitais na determinação da cobertura do solo

Com o objetivo de comparar dois classificadores de imagens para a estimativa da cobertura vegetal do solo, foram avaliadas as coberturas proporcionadas pela semeadura de leguminosas e de gramíneas, sob diferentes espaçamentos, preparo do solo e condições de céu com e sem nuvens. O experimento foi conduzido em quatro parcelas experimentais de perda de solo, com 22 m x 3,5 m, instaladas em um Argissolo Vermelho-Amarelo. Os tratamentos consistiram: a) mucuna-cinza (Mucuna pruriens) em nível; b) crotalária (Crotalaria juncea) em sulcos dispostos em nível; c) milho (Zea mays L.) em sulcos dispostos em nível, e d) milho semeado no sentido do declive. Foram tomadas fotografias das parcelas dos 15 aos 85 dias após a semeadura para posterior análise, utilizando o Sistema Integrado para Análise de Raízes e Cobertura do Solo (SIARCS) e um algoritmo baseado na emissividade das bandas do verde e do vermelho (SEROBIN). A maior cobertura do solo foi obtida na parcela cultivada com crotálaria (85,8%), a qual também foi alcançada em menor tempo (56 dias após semeadura). Por outro lado, as menores coberturas foram proporcionadas pelos tratamentos milho em nível e milho morro abaixo (38,6 e 35,2%, respectivamente). As exatidões globais foram de 0,96 e 0,92, para as classificações realizadas com os programas SIARCS e SEROBIN, respectivamente, não havendo, no entanto, diferença estatística entre os dois classificadores utilizados, de acordo com o teste Z aplicado, a 5% de probabilidade.

Análise de imagens digitais de plântulas para avaliação do vigor de sementes de milho

A análise de imagens digitais tem grande potencial de uso na determinação do vigor de sementes. Associada ao teste de crescimento de plântulas, essa técnica possibilita a análise dimensional de imagens com rapidez e precisão. O resultado é a extensão total de cada plântula via quantificação computadorizada do comprimento de suas partes constituintes. Assim, o objetivo do trabalho foi estudar o vigor de lotes de sementes de milho, por meio do teste de crescimento de plântulas, utilizando-se a análise de imagens. Plântulas de milho (genótipo AG122) foram retiradas do germinador ao quarto dia de desenvolvimento e ordenadas sobre uma folha de poliéster transparente na superfície de um "scanner" para a captação das imagens. Desenvolveu-se uma rotina de processamento no programa "Scil-Image" para a análise das imagens digitais obtidas das plântulas. Houve medição computadorizada da extensão total, com a soma do comprimento do coleóptilo ao comprimento da maior raiz da plântula e, também ao tamanho de todo sistema radicular. As plântulas foram mensuradas manualmente, visando a comparação com o método em estudo. Com os resultados verificou-se que a técnica digital possibilita a associação dos dados obtidos no processamento a eventuais diferenças de vigor existentes em lotes de sementes de milho, de maneira similar a outros métodos destinados à avaliação do vigor de sementes da referida espécie.

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.

Detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução com o uso da teoria de morfologia matemática

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)