Segmentação de nanotubos de carbono em imagens de microscopia eletrônica de transmissão

• Main Author: Medeiros, Thiarles Soares
• Publication Date: 2013
• Format: Bachelor thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Download full: http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/1578
• topic: Computer science; Image processing; Carbon nanotubes; Histogram; Ciência da computação; Processamento de imagens; Nanotubos de carbono; Histograma; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO

Cada vez mais o processamento de imagens digitais é utilizado para facilitar a análise das informações contidas em uma imagem. Como uma das diversas técnicas de processamento tem-se a segmentação como processo simples e geralmente de baixo consumo computacional. O objetivo da segmentação é isolar as estruturas que estão sendo analisadas, removendo o que não é necessário ser considerado. Quando aplicada a imagens de microscopia eletrônica de transmissão (MET), a segmentação de nanotubos de carbono (NTC) possibilita o estudo quantitativo e análise estatística do material, fornecendo dados para o estudo de novos materiais e suas propriedades. A segmentação pode ser realizada com diferentes métodos que avaliam características da imagem, sendo uma delas o histograma, que representa a distribuição quantitativa da intensidade dos pixeis. O presente trabalho tem como finalidade segmentar NTCs em imagens de MET utilizando análise do histograma de regiões da imagem, utilizando diversos métodos de comparação de histogramas, buscando determinar dentre eles qual possui os melhores resultados dadas as características do problema em questão. Além da determinação do método também deseja-se determinar qual o melhor tamanho de região analisada se adequa ao propósito principal. A metodologia será dividida em análise do ruído, processamento com diferentes medidas de distância entre histogramas, análise dos resultados e segmentação utilizando parâmetros definidos. Primeiramente, a análise do ruído contido nas imagens irá fornecer dados para a geração de um modelo estatístico do mesmo, que servirá como base de comparação entre os histogramas. Seguindo, a aplicação dos diferentes métodos de cálculo de distância dos histogramas entre o histograma de uma região e o do modelo de ruído, podendo citar os métodos de distância Euclidiana, Bhattachyyara e Minkowski. Também foi levado em consideração o tamanho da área analisada, extendendo a análise à determinação do tamanho mais adequado para o processamento do histograma, sendo a aplicação dos métodos realizada sobre cada tamanho testado. Como medida comparativa é utilizada a análise da segmentação utilizando os métodos de distância de histogramas com o resultado esperado(ground truth). Com o trabalho pode-se perceber que a distância de Manhattan apresentou melhores resultados que outras medidas de distâncias. Além disso observou-se que dentro os melhores resultados os tamanhos de janela mais frequêntes são os entre 3x3 e 17x17 pixeis.