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Melhoramento de tomografia para dados subdeterminados usando difusão anisotrópica (2003)

  • Authors:
  • Autor USP: BUSTOS, HAROLD IVAN ANGULO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PSI
  • Assunto: TOMOGRAFIA
  • Language: Português
  • Abstract: Esta tese tem como objetivo melhorar a técnica de reconstrução tomográfica de Máxima Entropia (MENT), utilizando a difusão anisotrópica robusta. Para atingir esta finalidade, apresentamos neste trabalho: 1) Técnica de reconstrução tomográfica MENT; 2) Difusão anisotrópica robusta; 3) Algoritmo de reconstrução MENT melhorado usando difusão anisotrópica (algoritmo reconstrução-difusão). Em cada uma destas três unidades principais desta tese, apresentamos contribuições científicas. Na primeira unidade, estudamos a técnica de reconstrução MENT. O algoritmo MENT original trabalha com dados de projeção paralelo em ângulo completo. Apresentamos uma modificação do algoritmo MENT para reconstrução a partir de dados de aquisição incompletos em leque, distribuídos em ângulo limitado. Em muitas situações practicas é impossível obter dados de projeção em 360o. For exemplo, em ensaios não destrutivos quando a exposição a radiação vindo de ângulos sensíveis pode danificar ou mudar suas propriedades estruturais. As restrições físicas da máquina tomográfica também podem impedir de obter dados em todos os ângulos. Esta técnica resolve este problema reconstruindo a imagem a partir de dados divergentes distribuídos sobre ângulo limitado. Esta técnica transforma as projeções divergentes distribuídas em ângulo limitado em projeções paralelas distribuídas homogeneamente sobre todo o contorno do objeto. Somente alguns raios divergentes são convertidos para geometriaparalela, (isto é, alguns raios originais são omitidos). Assim, antes que o algoritmo de reconstrução processe os dados de projeção em geometria paralela, é preciso efetuar interpolação. Para fazer isto, duas técnicas são utilizadas. A primeira interpola um dado em falta quando os seus dois vizinhos imediatos são conhecidos. A segunda técnica interpola dados em falta quando um dos seus dois vizinhos imediatos é desconhecido. ) Depois de fazer isto, o algoritmo de reconstrução de Máxima Entropia é utilizado para reconstruir o objeto a partir dos dados sub-indeterminados. Na segunda unidade, estudamos, implementamos e avaliamos as técnicas de difusão de Perona-Malik e Tukey. A difusão anisotrópica original está definida para imagens monotônicas. Estendemos estas técnicas para imagens coloridas definidas no espaço de cor HSI (hue, saturation, intensity, isto é, coloração, saturação e intensidade). O processo de difusão é realizado separadamente sobre as componentes de intensidade escalar e cromaticidade complexa (coloração e saturação formam juntas a cromaticidade). Em seguida, um algoritmo baseado no gradiente da imagem é usado para detectar as arestas das componentes de cromaticidade e intensidade. Finalmente, as duas imagens das arestas são fundidas para formar uma única imagem com as arestas da imagem colorida. Na terceira unidade, propomos um algoritmo de reconstrução-difusão obtido juntando o método de reconstrução clássico MENT e difusão anisotrópica robustanum único algoritmo. Esta técnica é avaliada e testada em dois cenários de aquisição de imagem altamente sub-indeterminados: imageamento paralelo sobre angulo limitado e completo com poucos dados. Nos avaliamos o desempenho do nosso método com o método de reconstrução original MENT
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 30.09.2003

  • How to cite
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    • ABNT

      ÂNGULO BUSTOS, Harold Ivan; HAE, Yong Kim. Melhoramento de tomografia para dados subdeterminados usando difusão anisotrópica. 2003.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003.
    • APA

      Ângulo Bustos, H. I., & Hae, Y. K. (2003). Melhoramento de tomografia para dados subdeterminados usando difusão anisotrópica. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Ângulo Bustos HI, Hae YK. Melhoramento de tomografia para dados subdeterminados usando difusão anisotrópica. 2003 ;
    • Vancouver

      Ângulo Bustos HI, Hae YK. Melhoramento de tomografia para dados subdeterminados usando difusão anisotrópica. 2003 ;

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