Estudos de imagens provenientes de membranas de borracha natural com aditivos metálicos utilizando técnicas de Fourier, Gabor e Wavelets

Autor(es)

Alexandre Fioravante de Siqueira

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Bauru. 2014-06-11.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Faculdade de Ciências. Bauru
• Data de defesa: 2011-06-20
• Orientador: Aldo Eloizo Job; Messias Meneguette Junior

Resumo

A pesquisa aqui apresentada visa o reconhecimento de padrões entre imagens de microscopias de diferentes tipos, adquiridas de membranas de borracha natural com aditivos metálicos. Estes estudos deram origem ao software WaveFPR (Wavelet and Fourier transforms for Pattern Recognition), criado para auxiliar na aplicação das ferramentas matemáticas envolvidas, a saber: as transformadas de Fourier e de Gabor, e também as wavelets de Haar e Daubechies. Para cada imagem processada pelo software, é gerado um conjunto de coeficientes correspondentes àquela imagem. Estes coeficientes são interprestados como uma assinatura digital da membrana; cada transformada retorna uma assinatura única para cada imagem. Estas assinaturas podem ser comparadas entre si, e esta comparação retorna informações relativas às membranas de borracha natural. O software criado oferece ainda uma interface para a utilização de técnica de emparelhamento (template matching) entre uma imagem-modelo de uma partícula metálica e uma imagem-alvo de borracha natural com aditivo metálico, com o uso dos coeficientes gerados. Do processamento de várias imagens foi construído um banco de dados com os coeficientes retirados destas imagens analisadas. Com este banco de dados e o uso da técnica de emparelhamento, são especificados os materiais constituintes de uma amostra, com o processamento da imagem pelo programa e a comparação dos resultados obtidos com os dados armazenados previamente (AU)

• Processo FAPESP: 09/04962-6 - Estudos de imagens obtidas por microscopias de varredura, força atômica e óptica, utilizando as transformadas de fourier e wavelet
• Beneficiário: Alexandre Fioravante de Siqueira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado