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Detalhes do Documento


TESE DE DOUTORADO
Título Original (PT):
PROCESSAMENTO DE FOTOMICROGRAFIAS POR MEIO DA TRANSFORMADA WAVELET STARLET
Autor:
DE SIQUEIRA, ALEXANDRE FIORAVANTE
Email:
siqueiraaf@gmail.com
Instituição:
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO (UNESP) - BRASIL
Unidade:
FACULDADE DE CIÊNCIAS E TECNOLOGIA (FCT) - PRESIDENTE PRUDENTE - SP
Local de Publicação:
UNESP
Data de Publicação:
2015
Área:
MULTIDISCIPLINAR
Área de Concentração:
MATERIAIS
Titulação:
DOUTOR(A) EM MATERIAIS
Orientador:
Dr. JOB, ALDO ELOIZO
Co-Orientador:
Dr. PAGAMISSE, AYLTON
Banca Examinadora:
♠ Dr. JOB, ALDO ELOIZO
♠ Dr. MENEGUETTE JUNIOR, MESSIAS
♠ Dr. CAMPOS CURVO, EDUARDO AUGUSTO
♠ Dr. DA SILVA AGOSTINI, DEUBER LINCON
♠ Drª. SOUZA, ENIUCE MENEZES DE
Data de Defesa:
23/02/2015
Palavras-Chave (PT):
♠ MICROSCOPIA ELETRÔNICA DE VARREDURA;
♠ MICROSCOPIA ÓPTICA
♠ PROCESSAMENTO DE IMAGENS
♠ VISÃO COMPUTACIONAL
♠ WAVELETS
Resumo Original (PT):
MICROSCOPIAS TÊM SIDO UTILIZADAS PARA AVALIAÇÃO DA MORFOLOGIA DE DIFERENTES ESTRUTURAS DE MATERIAIS. ENTRETANTO, SEUS RESULTADOS PODEM SER AFETADOS POR VÁRIOS FATORES EXTERNOS. TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS PODEM SER EMPREGADAS PARA ATENUAR ESSES FATORES, APRIMORANDO OS RESULTADOS. NESTE ESTUDO É PROPOSTO UM MÉTODO DE SEGMENTAÇÃO DE FOTOMICROGRAFIAS EM VÁRIOS NÍVEIS, DENOMINADO SEGMENTAÇÃO STARLET MULTINÍVEL (MLSS), FUNDAMENTADO NA TRANSFORMADA WAVELET STARLET, UMA WAVELET NÃO-DECIMADA. A ESCOLHA DE UM NÍVEL ÓTIMO DE SEGMENTAÇÃO SE DÁ PELA TÉCNICA DE NOME SEGMENTAÇÃO STARLET ÓTIMA MULTINÍVEL (MLSOS), QUE SE BASEIA NOS RESULTADOS DA MLSS E NO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE MATTHEWS (MCC). O MCC FAZ A COMPARAÇÃO ENTRE AS SEGMENTAÇÕES OBTIDAS E IMAGENS GROUND TRUTH, ELEGENDO A MELHOR SEGMENTAÇÃO PARA A IMAGEM DE ENTRADA. OS MÉTODOS SÃO AVALIADOS PELOS VALORES DE PRECISÃO, SENSIBILIDADE E EXATIDÃO. MLSS E MLSOS DERAM ORIGEM AO SOFTWARE LIVRE JANSEN-MIDAS, VOLTADO AO USO DESSAS TÉCNICAS PELO USUÁRIO FINAL. O PROGRAMA FOI UTILIZADO NA SEPARAÇÃO DE ELEMENTOS EM IMAGENS DE DIFERENTES MATERIAIS, A SABER: NANOPARTÍCULAS DE OURO EM AMOSTRAS DE BORRACHA NATURAL E TRAÇOS DE FISSÃO EM CRISTAIS DE EPÍDOTO. NESSAS APLICAÇÕES, O MÉTODO PROPOSTO APRESENTOU EXATIDÃO MAIOR QUE 87% PARA AS IMAGENS DE TESTE.
Título (EN):
NÃO CONSTA
Palavras-Chave (EN):
♠ COMPUTATIONAL VISION
♠ IMAGE PROCESSING
♠ OPTICAL MICROSCOPY
♠ SCANNING ELECTRON MICROSCOPY
♠ WAVELETS
Resumo Original (EN):
MICROSCOPIES HAVE BEEN USED FOR MORPHOLOGY EVALUATION OF DIFFERENT MATERIALS STRUCTURES. HOWEVER, THEIR RESULTS CAN BE AFFECTED BY SEVERAL EXTERNAL FACTORS. IMAGE PROCESSING TECHNIQUES CAN BE USED TO ATTENUATE THESE FACTORS, IMPROVING THE RESULTS. IN THIS STUDY WE PROPOSE A METHOD FOR SEGMENTATION OF PHOTOMICROGRAPHS, DENOMINATED MULTI-LEVEL STARLET SEGMENTATION (MLSS), BASED ON THE STARLET WAVELET TRANSFORM. THE CHOICE OF AN OPTIMAL SEGMENTATION LEVEL IS GIVEN BY MULTI-LEVEL OPTIMAL SEGMENTATION (MLSOS), THAT USES MLSS RESULTS AND THE MATTHEWS CORRELATION COEFFICIENT (MCC). MCC COMPARES THE OBTAINED SEGMENTATIONS AND GROUND TRUTH IMAGES, CHOOSING THE BEST SEGMENTATION FOR THE INPUT IMAGE. MLSS AND MLSOS ARE EVALUATED USING PRECISION, RECALL AND ACCURACY. JANSEN- MIDAS, AN OPEN-SOURCE SOFTWARE ORIGINATED FROM THESE METHODS, ALLOWS USING MLSS AND MLSOS BY THE END USER. THIS SOFTWARE WAS EMPLOYED IN THE SEPARATION OF ELEMENTS IN IMAGES OF DIFFERENT MATERIALS, NAMELY GOLD NANOPARTICLES IN NATURAL RUBBER SAMPLES AND FISSION TRACKS IN EPIDOTE CRYSTALS. IN THESE APPLICATIONS, THE PROPOSED METHOD PRESENTED ACCURACY HIGHER THAN 87% FOR ALL TEST IMAGES.
Arquivo:
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Tempo Estimado Para Download:
2 MINUTO(S) (VELOCIDADE DE CONEXÃO DE 56 Kb/s)
Criado:
07/04/2015 ÀS 15:16:21
Atualizado:
07/04/2015 ÀS 15:16:21
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30/04/2024 ÀS 04:41:15
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12/04/2016 ÀS 14:58:34
       
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