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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemarte3.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ4PKzA/o5NDh
Repositóriosid.inpe.br/deise/2000/11.06.11.31
Última Atualização2023:11.23.20.32.19 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.39.27
Última Atualização dos Metadados2023:11.23.20.32.47 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-7499-TDI/714
Rótulo8900
Chave de CitaçãoFilgueiras:1998:SíTeUt
TítuloSíntese de textura utilizando modelos estatísticos espaciais
Título AlternativoTexture synthesis using stastical spatial models
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano1998
Data Secundária20001006
Data1998-07-13
Data de Acesso04 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas182
Número de Arquivos1
Tamanho3202 KiB
2. Contextualização
AutorFilgueiras, Eduardo Quesado
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaMonteiro, Antonio Miguel Vieira (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Mascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila
Pereira, José Antonio Gonçalves
Yanasse, Corina da Costa Freitas
Endereço de e-Maileduardo.quesado@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSao Jose dos Campos
Histórico (UTC)2005-06-24 19:58:00 :: alansilvae -> banon ::
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2006-11-15 19:05:17 :: administrator -> jefferson ::
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2023-08-08 00:24:14 :: simone -> sergio :: 1998
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2023-11-23 20:32:47 :: simone -> :: 1998
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemodelagem
síntese
texturas
autorregressivo
média móvel
concatenação
modelling
synthesis
textures
autoregressive
moving average
concatenation
Resumo0 escopo deste trabalho concentra-se no uso de metodos capazes de geracao de texturas sinteticas de aparencia natural, a partir da reproducao de padroes fonte previamente selecionados. Modelos estatisticos espaciais sao a base para os metodos utilizados, especificamente a modelagem baseada em processos autorregressivos e de media movel para a estimacao de parametros e geracao de padroes de textura. Dois metodos sao utilizados para a estimacao de parametros, ambos baseados em processos autorregressivos. 0 primeiro metodo e baseado na utilizacao da funcao de autocorrelacao linear e na concatenacao de linhas e colunas da textura analizada. 0 segundo metodo utiliza a funcao de autocorrelacao bidimensional concatenada, sendo capaz de evitar a acumulacao de erros ocasionada por correlacoes indesejadas geradas pelo processo de concatenacao de linhas e colunas, ao ser utilizada a autocorrelacao linear. 0 procedimento de sintese e baseado na geracao de um campo ruido branco bidimesional de media zero e mesma variancia dos residuos obtidos a partir do processo de modelagem, que e o ruido branco motor de um processo autorregressivo bidimensional, o qual resultara na textura sintetica. Para imagens de radar de abertura sintetica, foi utilizada uma tecnica de pre-processamento submetendo as amostras das imagens a transformacao pela curva raiz cubica, como uma forma de obtencao de distribuicao aproximadamente gaussiana. Imagens obtidas por sensores oticos dos satelites Landsat-5 e JERS-1 tambem sao submetidas aos metodos, bem como texturas naturais tais quais marmore e granito. Um programa computacional grafico multiplataforma utilizando linguagem IDL foi desenvolvido, contendo todas as funcionalidades necessarias para a modelagem autorregressiva e a sintese de texturas. ABSTRACT: The scope of this work is the use of methods capable of generating natural looking synthetic textures reproducing previously selected source patterns. Spatial statistic models are the basis for the used methods, specifically autoregressive moving average modeling for parameter estimation and texture pattern generation. Two methods are used for parameter {{{{{{estimation;}}}}}} both are based on autoregressive processes. The first method is based on using the linear autocorrelation function and on concatenating rows and columns of the analyzed texture. The second method uses a concatenated two dimensional autocorrelation function, and is able to avoid cumulative errors caused by undesired correlations generated by the row and column concatenation process using linear autocorrelation. The synthesis procedure is based on generating a zero mean two dimensional random white noise field which has the same variance as the residuals obtained from the modeling process. This white noise is the driver for a twodimensional autoregressive process, which results in a synthetic texture. For synthetic aperture radar images, a pre-processing technique using cubic root transformation on the image samples is used, as a way to obtain a near-Gaussian distribution. Images obtained by Landsat-5 and JERS-1 optical sensors are also tested, and so do natural textures such as marmour and granite. A graphic multiplatform computer-based program was developed using IDL language, containing all necessary functionalities for autoregressive modeling and texture synthesis.
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
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Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.03.15.36
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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