Imagens digitais

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Sincronismo de dispositivos para o georreferenciamento de imagens digitais.

Sincronismo de dispositivos para o georreferenciamento de imagens digitais.

As câmaras digitais de médio formato vêm sendo consideradas como alternativa efetiva para serviços de mapeamento, devido ao baixo custo, se comparadas a sistemas fotogramétricos de aquisição de imagens digitais de grande formato. Atualmente, há uma grande disponibilidade de modelos de câmaras digitais no mercado, dentre as quais se destacam as de médio e grande formato. Estas câmaras possuem estabilidade interna aceitável e grande capacidade de armazenamento de dados, o que as tornam economicamente atrativas para atividades de aerolevantamento e mapeamento (HABIB e MORGAN, 2003), desde que sejam observados os procedimentos compatíveis com as técnicas fotogramétricas.
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Gerenciamento de cores para imagens digitais

Gerenciamento de cores para imagens digitais

Este trabalho tem como objetivo principal o controle da cor nas imagens digitais, ao longo do processo que vai da digitalização à impressão, passando pela visualização. Com o crescimento do uso de computadores, principalmente a partir da década de 1990, percebe-se uma migração das aplicações analógicas para as digitais, iniciando-se de maneira ampla na escrita através dos editores de texto em detrimento da máquina de escrever manual. As imagens digitais no lugar das analógicas trouxeram um aumento das possibilidades de intercâmbio, principalmente após a introdução da rede mundial de computadores (Internet). A duplicação da imagem eletrônica é exata e, se impressa, também poderá ser, dependendo dos procedimentos adotados. A manutenção das cores passa a depender do formato do arquivo digital usado e das configurações selecionadas. Os estudos realizados, neste trabalho, abordam do princípio de formação da luz até a implementação prática do gerenciamento de cores, passando pela análise conceitual da cor, fontes de luz, temperatura de cor, sistema visual humano, modelos de cores, dispositivos para se medir a cor, geração de perfis (adequação das condições para digitalização), configuração das cores num programa para edição de imagens digitais, limitações teóricas e práticas do uso da cor, dentre outros. A fim de implementar o gerenciamento de cores, foram necessários equipamentos para medi-las, cartelas de referência para calibração e caracterização dos dispositivos, computador, impressora, equipamentos de digitalização e outros materiais. Na implementação do sistema, de maneira experimental, foi utilizado uma aquarela, e os resultados obtidos, para o universo de aproximadamente quarenta pessoas, colocadas a uma distância visual mínima de dois metros, mostram que não foi possível perceber diferenças entre a imagem original e a impressa, comprovando a possibilidade de digitalização, documentação e impressão com consistência das cores ao longo de todo o processo.
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Estudo comparativo entre imagens digitais e analógicas do Rattus norvegicus

Estudo comparativo entre imagens digitais e analógicas do Rattus norvegicus

MÉTODOS: Realizou-se um estudo prospectivo randomizado e controlado com alunos voluntários, da graduação em Medicina da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Utilizou-se o método comparativo e estatístico para efetuar as análises. Os dados foram tabulados, analisados e estão descritos por contagens e percentuais. Em grupos independentes, foi utilizado teste Exato de Fisher e teste Binomial. A avaliação estatística considera como significante P ≤ 0.05, para um intervalo de confiança de 95%. Para a análise estatística utilizou-se o programa Statistical Package for Social Sciences versão 22.0 (SPSS 22.0) para Windows (SPSS Inc, Chicago, IL). RESULTADOS: As imagens digitais e coloridas possuem um percentual maior de eficiência e de utilização em relação às imagens analógicas em preto e branco. CONCLUSÃO: Comprovou-se a eficiência das imagens digitais em relação às imagens analógicas, validando-se a utilização de imagens digitais e a metodologia digital.
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Análise de formas planas em imagens digitais

Análise de formas planas em imagens digitais

A habilidade que o ser humano tem no trato com imagens é extremamente grande. Desde seu surgimento, o homem desenvolveu sistemas neurais altamente sofisticados voltados à tarefa de “processa- mento de imagens” e “reconhecimento de padrões visuais” (DUDA et al., 2000). Neste sentido, com o surgimento dos computado- res, pesquisadores e empresas de todo o mundo voltaram suas expectativas à tentati- va de mecanização do processo de captura, melhoramento, extração de características e reconhecimento de padrões a partir de imagens digitais dada a grande variedade de aplicações derivadas do trato automati- zado das imagens.
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Utilização da Análise de Componentes Principais na compressão de imagens digitais.

Utilização da Análise de Componentes Principais na compressão de imagens digitais.

Objetivo: Descrever a utilização de uma ferramenta estatística (Análise de Componentes Principais ou Principal Component Analysis – PCA) para reconhecimento de padrões e compressão, aplicando esses conceitos em imagens digitais utilizadas na medicina. Métodos: A descrição da Análise de Componentes Principais é realizada por meio da explanação de autovalores e autovetores de uma matriz. Esse conceito é apresentado em uma imagem digital coletada na rotina clínica de um hospital, a partir dos aspectos funcionais de uma matriz. Foi feita a análise de potencial para recuperação da imagem original em termos de taxa de compressão obtida. Resultados: As imagens médicas comprimidas mantêm as características principais até aproximadamente um quarto de seu volume original, destacando o emprego da Análise de Componentes Principais como ferramenta de compressão da imagem. Secundariamente, o parâmetro obtido pode refletir a complexidade e, potencialmente, a textura da imagem original. Conclusão: A quantidade de componentes principais utilizada na compressão influencia a recuperação da imagem original a partir da imagem final (compactada).
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Simplificando a obtenção e a utilização de imagens digitais: scanners e câmeras digitais.

Simplificando a obtenção e a utilização de imagens digitais: scanners e câmeras digitais.

Desta forma, o objetivo desse trabalho é escla- recer alguns conceitos básicos relacionados às ima- gens digitais e tentar responder às perguntas mais freqüentes em relação ao tema: Como digitalizar as minhas documentações ortodônticas com um scanner? Como obter imagens digitais com uma câmera fotográfica digital? Que tipo de resolução em DPI (dots per inch, ou pontos por polegada) ou em Megapixel (MP), tamanho e formato de ar- quivo devo utilizar para as minhas necessidades ortodônticas de rotina? A obtenção de imagens com finalidade apenas de visualização no monitor do computador é diferenciada daquela para ou- tros fins, como impressão de relatórios, banners ou apresentações com recurso de multimídia? E por fim, qual resolução deve ser utilizada para obter imagens digitais que serão encaminhadas para pu- blicações científicas? Por exemplo, a Revista Den- tal Press de Ortodontia e Ortopedia Facial, que exige em suas normas de publicação “imagens em alta resolução”, então qual será tal resolução?
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A ALGEBRA DE MATRIZES E O PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS

A ALGEBRA DE MATRIZES E O PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS

O GNU octave naturalmente ´e capaz de manipular imagens digitais. Disp˜oe de ferra- mentas que permitem abrir a matriz de dados de uma imagem a partir de v´arios formatos, bem como, a partir de uma matriz, salva uma imagem em outros tantos formatos. ´ E poss´ıvel visualizar uma imagem e fazer a convers˜ao entre diversos sistemas, enfim, com a instala¸c˜ao do pacote image, o octave passa a dispor de ferramentas de edi¸c˜ao avan¸cadas. Nosso objetivo aqui, no entanto, ´e o estudo dos efeitos obtidos atrav´es da aplica¸c˜ao da ´algebra elementar de matrizes, acess´ıveis ao aluno e ao professor do ensino m´edio, por tal motivo, ser´a evitado o uso de ferramentas de edi¸c˜ao pr´e-definidas o tanto quanto poss´ıvel.
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Banco de imagens mamográficas para treinamento na interpretação de imagens digitais.

Banco de imagens mamográficas para treinamento na interpretação de imagens digitais.

O digitalizador Lumiscan 75 gera uma imagem com tamanho do pixel de (87 ± 1) µ m, enquanto um monitor de 17 polega- das de dimensão efetiva de 31,5 × 24 cm possui tamanho de pixel de (240 ± 8) µ m. Sendo assim, o menor elemento de forma- ção da imagem do monitor é quase três vezes maior que o menor elemento da ima- gem digital, acarretando perda de resolu- ção devido à perda de informação natural do sistema selecionado (monitor). Apro- veitando-se desta deficiência do sistema, foi ampliado o tamanho do menor elemen- to de todas as imagens digitais para o mes- mo tamanho do pixel do monitor, sem per- da de qualidade para o observador, embora a perda de resolução persista. Uma vez que o tamanho do pixel da imagem é igual ao tamanho do pixel do monitor, a imagem encaixa-se perfeitamente na tela em tama- nho real, ou seja, no mesmo tamanho do filme. Outra grande vantagem é a sensível redução do tamanho físico do arquivo que ocupa no disco rígido (22) .
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Detecção de linha do horizonte em imagens digitais

Detecção de linha do horizonte em imagens digitais

No caso de imagens digitais e vídeos, a linha do horizonte representa uma informação valiosa e é usada para diferentes fins, tais como auxiliar a navegação de veículos marinhos e aéreos, ajustar planos de vôos, e facilitar a vigilância para evitar acidentes, principalmente colisões com obstáculos. A detecção precisa da linha do horizonte em imagens contendo diversas informações como céu, prédios, estradas, gramado, mar, praias, continua sendo um desafio atual. A mistura de cores e padrões pode ser um empecilho na hora da detecção. A Figura 1 exemplifica uma imagem com a linha do horizonte destacada.
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Sistema de agentes poligínicos para esteganálise de imagens digitais

Sistema de agentes poligínicos para esteganálise de imagens digitais

Neste trabalho, propomos uma abordagem para esteganálise que visa detectar se um arquivo digital é ou não suspeito de possuir uma mensagem oculta em si. A estrutura do sistema está projetada para futuramente concluir o processo de esteganálise extraindo os dados protegidos. Para tanto, precisamos investigar técnicas de ataque à esteganografia, que detectem e que extraiam os dados secretos. A partir daí, propomos uma arquitetura flexível e autônoma o suficiente para atender aos requisitos de manipulação de grandes volumes de dados e adaptação às evoluções constantes das áreas envolvidas. Como citado anteriormente, uma solução que pode atender os requisitos de autonomia e flexibilidade é o uso de sistemas multi-agentes. Portanto, no presente trabalho desenvolvemos um SMA cuja estrutura seja adequada para a resolução do problema. Utilizaremos a heurística das abelhas poligínicas (mais detalhes no 2º. Capítulo) para desenvolver o modelo de coordenação dos agentes. Para simplificar a solução do problema, devido à complexidade do assunto, abordamos inicialmente o problema de forma mais focada, restringindo-nos apenas à esteganálise de imagens digitais. Como resultado, desenvolvemos uma arquitetura de sistema esteganalítico universal, que abranja todos os tipos de dados e técnicas esteganográficas. Assim, como resultado do presente trabalho, podemos ressaltar as seguintes contribuições principais:
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Uso de imagens digitais para avaliação de plântulas de feijão.

Uso de imagens digitais para avaliação de plântulas de feijão.

duas cultivares, a relação entre os métodos e variáveis foi alta (superior a 0,93). As correlações entre comprimento do hipocótilo e raiz foram signiicativas, o que permitiu a mensuração de somente uma das variáveis, para observação do vigor em cada uma das situações testadas (diferentes lotes e temperaturas). o novo método (imagens digitais) tem alta relação com o tradicional, sendo menos trabalhoso que este, uma vez que se permite captar um volume maior de informações (neste caso, imagens) em menor tempo, e analisá-las posteriormente.
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Análise de imagens digitais para a avaliação do comportamento de pintainhos de corte.

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

RESUMO: 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.
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Pré-Processamento de Imagens Digitais para Segmentação de Pimentas

Pré-Processamento de Imagens Digitais para Segmentação de Pimentas

No processamento digital de imagens (Digital Image Processing, DTP), o estudo de técnicas de classifi cação de características extraídas de imagens digitais é uma importante área de pesquisa. Pois os resultados destes métodos são a base para várias aplicações ambientais [2, 3] e socioeconômicas [4, 5]. No entanto, classifi car imagens não é uma tarefa tão simples, devido a diversos fatores como a complexidade das imagens em questão [6]. Tais complicações fazem necessário a utilização de metodologias para o tratamento destas imagens. Neste sentido, po- dem ser utilizadas técnicas para remoção de ruídos e/ou informações irrelevantes presentes nas imagens e metodologias que alteram a forma de representação dos dados das imagens, com o objetivo de reduzir a complexidade computacional necessária para classifi car as imagens.
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Comparação de classificadores de imagens digitais na determinação da cobertura do solo.

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

O teste Z apresentou resultado não-significativo, tanto para imagens sem sombreamento como para imagens com sombreamento, indicando que os programas apresentaram o mesmo desempenho na determinação da cobertura do solo. Apesar do resultado estatisticamente semelhante, a utilização do programa SIARCS é mais trabalhosa e menos prática, uma vez que as imagens devem inicialmente ser convertidas para um padrão de resolução preestabelecido. Por outro lado, o programa SEROBIN não necessita de edições prévias nas imagens, tornando-o menos sujeito à subjetividade humana, uma vez que a interferência do operador ocorre apenas durante o processo de amostragem dos atributos que serão utilizados na classificação. O restante do processo ocorre sem interferência humana, o que aumenta a velocidade de processamento e possibilita sua aplicação em sistemas automatizados, visando à estimativa de cobertura do solo em tempo real. Ainda analisando os dados apresentados na Tabela 2, fica evidente a robustez de ambos os classificadores para separar os atributos planta e solo em imagens digitais, em diferentes tipos de coberturas e condições de sombreamento.
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Estimação do volume de madeira empilhada utilizando imagens digitais e redes neurais

Estimação do volume de madeira empilhada utilizando imagens digitais e redes neurais

A radiação emitida pelo sol é refletida pelos objetos terrestres e representada nas imagens digitais por valores numéricos ou números digitais (ND) em função desta reflexão (brilho). Quanto maior a reflexão, maior o valor registrado. Para imagens de 8 bits, os números digitais compreendem valores entre 0 e 255. Um pixel com ND igual a 241 representa uma reflectância ou emitância muito alta (tonalidade clara), enquanto que um ND igual a 12 representa reflectância ou emitância muito baixa (tonalidade escura). Um computador é capaz de analisar estes números e extrair informações.
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Extração automatica de feições rodoviáris em imagens digitais

Extração automatica de feições rodoviáris em imagens digitais

Este artigo apresenta uma metodologia automática para a extração da malha viária em imagens de média- e alta- resolução. Baseia-se em duas etapas. Na primeira etapa se- mentes de rodovia são extraídas usando um conjunto de qua- tro objetos semânticos de rodovia e regras de conexão entre eles. Cada objeto semântico de rodovia é uma representação local de um segmento de rodovia aproximadamente reto. No segundo passo, duas estratégias para complementação auto- mática da malha viária são aplicadas a fim de gerar a malha viária completa. A primeira estratégia baseia-se em duas re- gras básicas de agrupamento perceptivo, isto é, as regras de colinearidade e proximidade, que permitem a reconstrução seqüencial das lacunas entre cada par de sementes de rodo- via desconectadas. A segunda estratégia de complementação da malha viária visa reconstruir os cruzamentos de rodovia. Basicamente, polígonos representando os cruzamentos de ro- dovia são extraídos. Este artigo apresenta a metodologia pro- posta e os resultados experimentais.
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Avaliação de Técnicas de Interpolação de Imagens Digitais

Avaliação de Técnicas de Interpolação de Imagens Digitais

Este trabalho inclui os métodos clássicos, que são: replicação, bilinear, bicúbica, Lagrange e interpolação pela função sinc ; e alguns recentes: algoritmo-localmente adaptativo, método [r]

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Processamento de imagens digitais para avaliação do comportamento e determinação do conforto térmico de codornas de corte

Processamento de imagens digitais para avaliação do comportamento e determinação do conforto térmico de codornas de corte

1. Construções rurais. 2. Processamento de imagens. 3. Comportamento animal. 4. Codorna - Estresse térmico. I. Universidade Federal de Viçosa. Departamento de Engenharia Agrícola. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola. II. Título.

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Determinação do valor total de moedas em imagens digitais

Determinação do valor total de moedas em imagens digitais

O SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) [10], é um algoritmo para obtenção de pontos de interesse em imagens. O seu funcionamento é dividido em fases, onde as imagens são analisadas e adaptadas individualmente. O algoritmo começa por identificar os locais candidatos a pontos-chave, como máximos e mínimos locais no histograma de uma região da imagem. Depois é feita uma interpolação dos pontos com baixo e alto contraste. Em objetos com bordas circulares, como no caso das moedas, primeiro é localizada melhor circunferência na borda, nessa circunferência o ponto de interesse será o centro. Os outros pontos são rejeitados para melhorar a precisão. Os pontos que sobrevivem à filtragem são atribuídos uma orientação, baseada nas direções dominantes dos gradientes espaciais. Após a atribuição de orientação, cada ponto chave poderá ser calculado em relação a outro ponto, escala e orientação. Finalmente o cálculo dos descritores é feito para cada ponto dividindo o espaço entorno do ponto chave em uma grade, depois é calculado o histograma de cada quadrado da grade, concatenando os histogramas em um vetor. Cada elemento desse vetor é considerado um ponto de interesse [10].
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MATRIZES E UMA INTRODUÇÃ ÀS IMAGENS DIGITAIS

MATRIZES E UMA INTRODUÇÃ ÀS IMAGENS DIGITAIS

Temos ainda sensores em preto e branco, que ainda n˜ao pode ser chamado de cor. Mas temos valores de luminosidade ligados ao colorido da cena. S˜ao trˆes grupos de pixels juntos que devem ser separados em trˆes canais de cor e montar a imagem colorida. Para isso ´e necess´ario um software respons´avel pelo processo de interpola¸c˜ao, explicado em mais detalhes neste trabalho, no cap´ıtulo sobre interpola¸c˜ao de imagens. Veja abaixo o como ficaria a imagem do gatinho captada por cada um dos canais (vermelho, azul e verde). Os pontos pretos s˜ao aqueles lugares no sensor que n˜ao receberam a luz referente ao canal. Por exemplo: diferente de vermelho no canal vermelho. Abaixo est´a a composi¸c˜ao da imagem colorida, efetuada com a jun¸c˜ao dos trˆes canais.
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