Browsing by Author "Pimenta, Jorge Leitão"
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- 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.
- Identification of landmines in thermal infrared imagesPublication . Pimenta, Jorge LeitãoThis paper explores the detection of landmines using thermal images acquired in military context. The conditions in which the images are obtained have a direct influence on the methods used to perform the automatic detection of landmines through image processing techniques. The proposed methodology follows two main phases: acquisition of thermal images and its processing. In the first phase, four different experiences were prepared to analyze the factors that influence the quality of the detection. In the second phase was conducted the image processing on a set of images based on classification techniques using the K-Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. The classification was performed on a set of features extracted from ROI’s obtained by a sliding window. A second approach was also implemented based on segmentation using thresholds. The results achieved allow to identify factors that influence the detection of the mines: the burial depth, the presence of vegetation on the surface and the time of the day at which images were obtained. The optimal classification was obtained with the KNN classifier with 40 features selected with Sequential Backward Selection (SBS), and using the distance metric of correlation.