AM - CET - EE - Engenharia Eletrotécnica
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Browsing AM - CET - EE - Engenharia Eletrotécnica by advisor "Dias, José Manuel Bioucas"
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- Classificação automática de zonas verdes para fins de cartografiaPublication . Dias, Joel Augusto Joanaz D’Assunção; Dias, José Manuel Bioucas; Silva, José Silvestre Serra daEsta dissertação de mestrado expõe um estudo com o objetivo de discriminar os tipos de vegetação. Uma forma de se obter informações sobre o terreno é através da cartografia, sendo a fotogrametria aérea uma das técnicas mais utilizadas. O objectivo principal deste estudo é o desenvolvimento de uma ferramenta que permita processar fotografias aéreas na banda do visível e que discirna e classifique os diferentes tipos de vegetação. A metodologia adotada é constituida por tres fases principais: extração de características, seleção de características e classificação de imagem recorrendo a dois classificadores, o K-vizinhos mais próximos e a maquina de suporte vetorial. Na primeira fase são extraídas características estatísticas e de textura; na segunda fase implementa-se uma técnica de seleção de características relevantes. A última fase divide-se na otimização dos parâmetros de entrada dos classificadores e posterior classificação das imagens.Não foi possivel a utilização das oito classes pré-definidas devido à similaridade entre algumas delas, pelo que se procedeu à fusão de algumas, resultando em quatro novas classes. Realizou-se a classificação das imagens como as novas classes e comparou-se o desempenho dos dois classificadores. Verificou-se que o melhor classificador é a máquina de suporte vetorial utilizando a função de núcleo RBF apresentando 89,9% de classificações corretas. Testou-se a influência do seletor de características e concluiu-se que este conduziu a um aumento médio de 8,25%no desempenho dos classificadores. Conclui-se que os melhores resultados alcançados foram com 10 características para o K-vizinhos mais próximos e com 20 características para o Support Vectorial Machine.
- Fusão de imagem para detenção de pessoas camufladasPublication . Bento, Nádia Alexandra Ferreira; Dias, José Manuel Bioucas; Silva, José Silvestre Serra daA utilização de imagens térmicas constitui um beneficio para as Forças Armadas. Devido às suas inúmeras vantagens, têm um grande número de aplicações, entre as quais a detenção de pessoas camufladas. Para melhores resultados, a informação visível pode ser combinada com a informação térmica. A fusão de informação gerada por múltiplas fontes de imagem, permite um maior detalhe, resultando num maior grau de segurança. No presente estudo foram implementados três métodos de fusão de imagem ao nível do pixel baseados em: análise em componentes principais, pirâmide laplaciana e transformada wavelet discreta. As imagens utilizadas têm dimensão de 320x240 pixés, cada uma é constituída por uma imagem da banda de visível e uma imagem térmica, e foram obtidas com uma câmara FLIR. Foi realizada uma análise qualitativa de onde se concluiu que o método que obtém melhores resultados é aquele que utiliza as wavelets, seguido do que utiliza a pirâmide laplaciana. De seguida, foi efetuada uma análise quantitativa usando como métricas de desempenho o desvio padrão, a entropia, a frequência espacial, a informação mútua, o índice de qualidade de fusão e o índice de semelhança estrutural. Os valores adquiridos sustentam as conclusões retiradas da análise qualitativa. Conclui-se que a informação mútua, o índice de qualidade de fusão e o índice de semlhança estrutural são as métricas adequadas para medir a qualidade da fusão de imagem, pois têm em consideração a relação existente entre a imagem fundida e as imagens fonte.
- Identificação de minas terrestres em imagens de infravermelho térmicoPublication . Pimenta, Jorge Leitão; Dias, José Manuel Bioucas; Silva, José Silvestre Serra daEsta dissertação destina-se ao desenvolvimento de uma metodologia para a deteção de minas terrestres em imagens térmicas adquiridas em contexto militar. A deteção das minas em imagens térmicas é condicionada por diversos fatores, tais como: as características das minas, as características do terreno e profundidade a que as mesmas são colocadas. As condições em que as imagens são obtidas influenciam diretamente as metodologias utilizadas para efetuar a deteção automática das minas, através de técnicas de processamento de imagem. A metodologia seguida neste trabalho é composta por duas fases: obtenção de imagens térmicas e o seu processamento. Na primeira fase foram elaborados diversos campos minados para averiguar quais os fatores que influenciam a deteção das minas. Na segunda fase foi feito o processamento de um conjunto de imagens para detetar as assinaturas das minas. Este processamento inclui a classificação com os algoritmos K-Nearest Neighbours (KNN) e máquina de suporte vetorial e parametrização recorrendo a validação cruzada com o método 10-fold. Foi implementada uma segunda abordagem baseada em segmentação com recurso a limiares. Assim, foi possível efetuar uma comparação relativa entre os algoritmos de classificação e o de segmentação. A análise dos resultados obtidos permite identificar como fatores que condicionam a deteção das minas a emissividade das mesmas, a sua profundidade de enterro, a presença de vegetação na superfície do solo e o período do dia em que as imagens são obtidas. A melhor classificação das imagens foi obtida com o classificador KNN para 40 características, selecionadas com Sequential Backward Selection (SBS), recorrendo à métrica de distância da correlação.