| Processo: | 14/21888-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Acordo de Cooperação: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
| Pesquisador responsável: | João Do Espirito Santo Batista Neto |
| Beneficiário: | Welinton Andrey Contato |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Processamento de imagens Microscopia eletrônica Segmentação de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Eliminação de Ruídos | Leem | Microscopia Eletrônica | segmentação de imagens | Processamento de Imagens |
Resumo A microscopia eletrônica de baixa energia é uma poderosa modalidade para o estudo de superfícies, capaz de revelar, em tempo real, fenômenos visíveis no formato de vídeos. Porém, a investigação das estruturas em vídeos de LEEM, requer uma segmentação precisa de seus vários quadros. Por ser uma técnica relativamente recente, os profissionais da área carecem de ferramentas computacionais capazes de automatizar este processo satisfatoriamente. Atualmente, o processo de segmentação consome cerca de 2 meses para ser realizado manualmente. Este projeto de mestrado visa gerar um conjunto de rotinas bem documentadas que permitam a profissionais da área realizar o processo de segmentação, em particular de estruturas conhecidas como gotículas de gálio e ondulações, em poucos minutos. Para tanto, será necessário compreender a fonte de ruídos presente nos dados. O objetivo final do projeto consiste, portanto, de duas etapas: a modelagem e a eliminação de ruídos e a segmentação de estruturas de interesse, podendo o usuário interagir no processo de segmentação. Espera-se contribuir não apenas com a geração de uma ferramenta de segmentação para esta modalidade de imagens, como também para um melhor entendimento das fontes de ruídos e técnicas de segmentação de imagens mais adequadas para este tipo de dados. (AU) | |
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