@InProceedings{FuhrLimaCamp:2019:FrMaLe,
author = "Fuhr, Gabriel Tobias and Lima, Jo{\~a}o Vicente Ferreira and
Campos Velho, Haroldo Fraga de",
affiliation = "{Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)} and {Universidade
Federal de Santa Maria (UFSM)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Framework de machine learning para busca de melhores
par{\^a}metros em algoritmos de restaura{\c{c}}{\~a}o de
imagens",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
editor = "Santos, Rafael Duarte Coelho Dos and Mattos, Ariane Frassoni Dos
Santos De and Mello, Carina Barros and Queiroz, Gilberto Ribeiro
De and Vasconcelos, Leandro Guarino De and Vieira, Luis Eduardo
Antunes and Forti, Maria Cristina and Gatto, Rubens Cruz",
organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e
Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e
Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
keywords = "machine learning, algoritmos, restaura{\c{c}}{\~a}o de
imagens.",
abstract = "Uma das importantes atividades no ramo de pesquisa Aeroespacial
{\'e} a de capturar imagens atrav{\'e}s de c{\^a}meras e
sensores aerotransportados por avi{\~o}es e sat{\'e}lites. Tais
imagens podem sofrer com ru{\'{\i}}dos externos durante a sua
captura. Procurando suavizar efeitos negativos causados pelos
ru{\'{\i}}dos, o tratamento de imagens, ramo da Ci{\^e}ncia da
Computa{\c{c}}{\~a}o, {\'e} utilizado para remover em parte os
ru{\'{\i}}dos de imagens. Solu{\c{c}}{\~o}es como essas,
quando eficientes, ou seja, quando conseguem restaurar as imagens
a um estado mais pr{\'o}ximo da realidade, representam um
avan{\c{c}}o significativo para {\'a}reas que fazem uso de
imagens que requerem nitidez e precis{\~a}o. Destas {\'a}reas
destacam-se a prospec{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es
sobre o espa{\c{c}}o, onde s{\~a}o estudadas diversos tipos de
imagens e o quanto mais fidedignas com a realidade, melhor para os
pesquisadores. Tamb{\'e}m pode-se notar a import{\^a}ncia da
remo{\c{c}}{\~a}o de ru{\'{\i}}dos na atividade de
geolocaliza{\c{c}}{\~a}o de Ve{\'{\i}}culos a{\'e}reos
n{\~a}o tripulados (VANTs) onde a nitidez das imagens capturadas
{\'e} crucial para garantir que o sistema conseguir{\'a} se
localizar utilizando seu banco de imagens georreferenciadas.
S{\~a}o v{\'a}rias as t{\'e}cnicas utilizadas na
restaura{\c{c}}{\~a}o de imagens, torna-se interessante que as
mesmas tenham uma implementa{\c{c}}{\~a}o algor{\'{\i}}tmica,
para assim serem utilizados em larga escala, in{\'u}meros
algoritmos de restaura{\c{c}}{\~a}o de imagens j{\'a} foram
implementados. A implementa{\c{c}}{\~a}o algor{\'{\i}}tmica
consiste em codificar a restaura{\c{c}}{\~a}o em
espec{\'{\i}}fico em uma s{\'e}rie de passos
entend{\'{\i}}veis por computadores. O algoritmo deve receber
como par{\^a}metro a imagem a ser restaurada, algumas
solu{\c{c}}{\~o}es algor{\'{\i}}tmicas apresentam mais
par{\^a}metros, como o BayeS shrink. Os par{\^a}metros citados
anteriormente, causam efeitos no resultado final da
execu{\c{c}}{\~a}o de uma restaura{\c{c}}{\~a}o, por isso sua
escolha deve ser feita de maneira a maximizar os resultados de uma
corre{\c{c}}{\~a}o de ru{\'{\i}}dos. Pensando nisso¸
utilizar-se-{\'a} t{\'e}cnicas de Machine Learning, {\'a}rea da
computa{\c{c}}{\~a}o onde dados s{\~a}o fornecidos ao
computador para o mesmo gerar solu{\c{c}}{\~o}es ou insights
sobre os dados, como forma de escolha desses par{\^a}metros. Os
dados seriam um banco de imagens originais e imagens alteradas por
ru{\'{\i}}do (Imagens e histogramas), e um algoritmo a ser
especificado pelo utilizador da plataforma. Com isso, a plataforma
iria devolver um modelo de Machine Learning, o modelo serviria
como um previsor de par{\^a}metro ideal dada uma imagem
desconhecida e o algoritmo em quest{\~a}o. Fazendo com que a
escolha do par{\^a}metro deixe de ser um processo
emp{\'{\i}}rico da escolha do pesquisador, para ser uma escolha
baseada em dados para maximizar a efici{\^e}ncia do algoritmo de
restaura{\c{c}}{\~a}o de imagens.",
conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
conference-year = "12-13 ago. 2019",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3U53E98",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3U53E98",
targetfile = "2019 GABRIEL TOBIAS.pdf",
type = "COMP",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}