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Item Reconstrução tridimensional de imagens com o uso de deconvolução a partir de seções bidimensionais obtidas em microscopia óptica(2014-11-28) Homem, Murillo Rodrigo PetrucelliA restauração de imagens obtidas através de microscopia de seccionamento óptico computacional, utilizando técnicas de fluorescência, é um problema relevante em muitas aplicações biológicas. Diversos métodos foram propostos nos últimos anos com diferentes graus de sucesso para melhorar a qualidade destas imagens, mas a complexidade dos dados e o custo computacional do processamento ainda permanecem como fatores limitantes neste tipo de problema. Consideramos, neste trabalho, várias metodologias para a deconvolução de imagens tridimensionais obtidas em microscopia de fluorescência wide-field, onde propomos métodos lineares não iterativos e também algoritmos iterativos não lineares, que incorporam a presença do ruído Poisson nas observações devido à baixa contagem de fótons. Ainda, propomos duas abordagens específicas para a redução do ruído Poisson, sendo a primeira baseada em um critério de máximo a posteriori e a segunda na transformação de Anscombe. O primeiro algoritmo de deconvolução linear não iterativo é um método de dois passos baseado em um filtro de restauração não linear derivado a partir de um critério de máximo a posteriori, que considera uma distribuição de Poisson para modelar o ruído presente na imagem observada. O segundo, é um filtro de mínimo erro médio quadrático derivado usando o princípio da ortogonalidade no domínio de Fourier a partir de um modelo para o ruído Poisson. Os métodos iterativos não lineares são baseados na teoria de Projeções sobre Conjuntos Convexos, sendo que propomos o uso de cinco conjuntos de restrições convexas. Estas restrições são derivadas de forma a deconvoluir a imagem observada com a função de espalhamento pontual do microscópio, recuperar parte das freqüências perdidas devido à função de transferência óptica do sistema, garantir a positividade da solução e, também, prevenir erros introduzidos pelo processo de regularização. Os algoritmos foram analisados utilizando imagens sintéticas, com diferentes níveis de ruído Poisson e com imagens de espécimes reais. Os métodos também foram comparados com os algoritmos Maximum Likelihood Expectation Maximization e Regularized Linear Least Squares, apresentando boa performance em termos visuais e também uma boa relação custo-benefício. Ainda, propomos uma metodologia eficiente para a esqueletização tridimensional de estruturas tubulares, como neurônios e artérias, através do cálculo numérico de campos vetoriais e da estimação de curvaturas principais usando o mapa de Weingarten. Dada uma imagem binária, o método consiste em gerar uma imagem em tons de cinza, correspondente à magnitude de um campo de vetores, seguido por uma busca de pontos que pertencem aos vales de potenciais. Pode-se mostrar que estes pontos correspondem à transformação do eixo médio. Apresentamos resultados para contornos bidimensionais e também para imagens tridimensionais de neurônios e artérias. O algoritmo demonstrou uma boa performance, uma vez que o campo vetorial pode ser rapidamente calculado usando algoritmos de transformada rápida de FourierItem Modelo computacional baseado em técnicas wavelets para relacionar imagens digitais obtidas em diferentes escalas e resoluções(2014-08-21) Minatel, Edson RobertoÉ apresentado o desenvolvimento de um modelo computacional que visa relacionar imagens digitais obtidas em diferentes escalas e resoluções com aplicação de Wavelets. Seu desenvolvimento encontra-se no contexto multidisciplinar e situa-se na intersecção das linhas de pesquisa de áreas da Física, da Matemática e da Computação. Desta forma, optou-se na implementação por uma abordagem computacional dos estudos, com aplicação em imagens digitais provenientes da reconstrução de dados de tomografia computadorizada de Raios-X. Resultados indicam que a implementação do modelo computacional desenvolvido tem sua funcionalidade comprovada, uma vez que os atributos vetoriais dos objetos considerados para análise (poros) foram mantidos estáveis em diferentes resoluções estudadas. O modelo foi implementado em linguagem de programação C++ com uso de orientação a objetos e organizado em classes. Adicionalmente, sua aplicação é viabilizada para diversas plataformas computacionais no que tange a sistemas operacionais e processadores. Do ponto de vista científico, o sistema resultante, além de ser uma ferramenta importante no estudo de meios porosos através de imagens de tomografia computadorizada por Raios-X, contribui com métodos inovadores que fazem uso de Wavelets e são aplicados na suavização de bordas por técnica sub-pixel, na otimização de desempenho e no processamento de dados para interpolação