Identificação de nematóides através de técnicas de processamento inteligentes de imagens

Silva, Carlos Alberto da

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/15268

Título:	Identificação de nematóides através de técnicas de processamento inteligentes de imagens
Autor(es):	Silva, Carlos Alberto da
Orientador:	Dória Neto, Adrião Duarte
Palavras-chave:	Engenharia elétrica;Nematóides;Transformada KLT;Processamento digital de imagens;Auto-contraste;Redes neurais artificiais
Data do documento:	6-Set-2002
Editor:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência:	SILVA, Carlos Alberto da. Identificação de nematóides através de técnicas de processamento inteligentes de imagens. 2002. 100 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2002.
Resumo:	O desenvolvimento de técnicas automáticas para a identificação da presença de namatóides em imagens capturadas através de câmeras acopladas em microscópios para análise e obtenção de métodos de controle destes microorganismos, acarretará em um enorme impacto financeiro considerando os prejuízos causados por esta praga à agricultura. O objetivo deste trabalho, consiste no desenvolvimento de um sistema inteligente com base nas técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais artificiais para detectar a presença de nematóides em imagens digitais capturadas via microscópio com câmera acoplada. Os elementos básicos do sistema inteligente consiste de um módulo de pré-processamento da imagem seguido pela auto-segmentação e, por fim, de um módulo de identificação de nametóides. Técnicas como transformada KLT, auto-contraste, morfologia matemática, redes neurais artificiais, dentre outras, são objeto de estudo deste trabalho. O uso de imagens reais foi requisito fundamental para avaliação e validação das técnicas trabalhadas. No decorrer deste trabalho são descritas as etapas de aquisição, pré-processamento, segmentação e extração de características das imagens bem como apresenta-se as redes neurais artificiais utilizadas e o sistema desenvolvido encerrando-se com os experimentos e conclusões observadas
Abstract:	abstract
URI:	https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15268
Aparece nas coleções:	PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

Arquivos associados a este item:

Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
CarlosAS_DISSERT.pdf		3.77 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

Mostrar registro completo do item