Caracterização de imagens de microtomografia de raios X baseada em descritores de textura
A microtomografia computadorizada (computed microtomography - μCT) permite uma análise não destrutiva de amostras, além de possibilitar sua reutilização. A μCT permite também a reconstrução de objetos tridimensionais a partir de suas seções transversais que são obtidas interceptand...
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Universidade do Estado do Rio de Janeiro
2012
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ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-BDTD_UERJ-oai-www.bdtd.uerj.br-25882019-01-21T18:14:40Z Caracterização de imagens de microtomografia de raios X baseada em descritores de textura Characterization of images from X-ray microtomography based texture descriptors Sandro Roberto Fernandes Joaquim Teixeira de Assis Vladimir Ivanovitch Monine Marcelo Portes de Albuquerque Luís Fernando de Oliveira Sergei Anatolyevich Paschuk Descritores de textura Microtomografia computadorizada Processamento de imagens Reconstrução tridimensional X-ray computed microtomography Texture descriptors Image prossessing Tridimensional reconstruction MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO A microtomografia computadorizada (computed microtomography - μCT) permite uma análise não destrutiva de amostras, além de possibilitar sua reutilização. A μCT permite também a reconstrução de objetos tridimensionais a partir de suas seções transversais que são obtidas interceptando a amostra através de planos paralelos. Equipamentos de μCT oferecem ao usuário diversas opções de configurações que alteram a qualidade das imagens obtidas afetando, dessa forma, o resultado esperado. Nesta tese foi realizada a caracterização e análise de imagens de μCT geradas pelo microtomógrafo SkyScan1174 Compact Micro-CT. A base desta caracterização é o processamento de imagens. Foram aplicadas técnicas de realce (brilho, saturação, equalização do histograma e filtro de mediana) nas imagens originais gerando novas imagens e em seguida a quantificação de ambos os conjuntos, utilizando descritores de textura (probabilidade máxima, momento de diferença, momento inverso de diferença, entropia e uniformidade). Os resultados mostram que, comparadas às originais, as imagens que passaram por técnicas de realce apresentaram melhoras quando gerados seus modelos tridimensionais. X-ray Computed Microtomography (μCT) allows a non destructive analysis of samples besides making it possible to reuse them. μCT also allows the reconstruction of tridimensional objects from its transverse sections obtained intersecting the sample through parallel planes. μCT devices offer the user several configuration options which alter the quality of the images obtained affecting, this way, the results expected. In this study, the characterization and analysis of μCT images generated by the X-ray tomograph scannerSkyScan1174 Compact Micro-CT was performed. The basis of this characterization is the processing of images. Enhancement techniques were applied (brightness, saturation, histogram equalization and median filter) in the original images creating new images. Next, the quantification of both sets was performed, using texture descriptors (maximum likelihood, moment of difference, inverse difference moment , entropy and uniformity). The results show that, compared to the originals, the images which went through enhancement techniques had improved when their three-dimensional models were generated. 2012-04-27 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=4151 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidade do Estado do Rio de Janeiro Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional UERJ BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro instacron:UERJ |
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Descritores de textura Microtomografia computadorizada Processamento de imagens Reconstrução tridimensional X-ray computed microtomography Texture descriptors Image prossessing Tridimensional reconstruction MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO Sandro Roberto Fernandes Caracterização de imagens de microtomografia de raios X baseada em descritores de textura |
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A microtomografia computadorizada (computed microtomography - μCT)
permite uma análise não destrutiva de amostras, além de possibilitar sua
reutilização. A μCT permite também a reconstrução de objetos tridimensionais a
partir de suas seções transversais que são obtidas interceptando a amostra através
de planos paralelos. Equipamentos de μCT oferecem ao usuário diversas opções de
configurações que alteram a qualidade das imagens obtidas afetando, dessa forma,
o resultado esperado. Nesta tese foi realizada a caracterização e análise de imagens
de μCT geradas pelo microtomógrafo SkyScan1174 Compact Micro-CT. A base
desta caracterização é o processamento de imagens. Foram aplicadas técnicas de
realce (brilho, saturação, equalização do histograma e filtro de mediana) nas
imagens originais gerando novas imagens e em seguida a quantificação de ambos
os conjuntos, utilizando descritores de textura (probabilidade máxima, momento de
diferença, momento inverso de diferença, entropia e uniformidade). Os resultados
mostram que, comparadas às originais, as imagens que passaram por técnicas de
realce apresentaram melhoras quando gerados seus modelos tridimensionais. === X-ray Computed Microtomography (μCT) allows a non destructive analysis of
samples besides making it possible to reuse them. μCT also allows the
reconstruction of tridimensional objects from its transverse sections obtained
intersecting the sample through parallel planes. μCT devices offer the user several
configuration options which alter the quality of the images obtained affecting, this
way, the results expected. In this study, the characterization and analysis of μCT
images generated by the X-ray tomograph scannerSkyScan1174 Compact Micro-CT
was performed. The basis of this characterization is the processing of images.
Enhancement techniques were applied (brightness, saturation, histogram
equalization and median filter) in the original images creating new images. Next, the
quantification of both sets was performed, using texture descriptors (maximum
likelihood, moment of difference, inverse difference moment , entropy and uniformity).
The results show that, compared to the originals, the images which went through
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