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Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Bibliografia: f. 282-299 A fotoelasticidade digital é um importante seguimento da metrologia ótica para análise de tensões e deformações de campo completo através de imagens fotográficas digitais. Os avanços no processamento digital de imagens, na aquisição de dados, nos procedimentos para reconhecimentos de padrões e na capacidade de armazenamento possibilitam a utilização das técnicas auxiliadas por computador na automatização e aperfeiçoamento da técnica fotoelástica digital. Objetivou-se, nesse trabalho, encontrar novas equações inéditas para o método de deslocamento de fase em fotoelasticidade digital. Algumas inovações são propostas, como em relação às mudanças de fase, realizadas apenas rotacionando o analisador, outra, pela dedução de novas equações aplicando uma técnica numérica em vez das técnicas algébricas usuais. Também, pode-se utilizar no cálculo uma maior sequência de imagens. Cada imagem representa uma observação da amostra e uma medição das tensões no objeto. Obteve-se diminuição dos erros médios com o aumento do número de observações. Toda imagem fotográfica apresenta erros e ruídos aleatórios, mas, com um número maior de observações, as incertezas devido a esses efeitos podem ser reduzidas. Palavras-chave: Fotoelasticidade digital. Deslocamento de fase. Análise experimental. Medição de tensão/deformação. Abstract: Digital Photoelasticity is an important optical metrology follow-up for stresses and strains analysis using full field digital photographic images. Advances in digital image processing, data acquisition, procedures for pattern recognition and storage capacity enable the computer-aided techniques use in automation and improvement of digital photoelastic technique. The objective of this research is to find new equations for novel phase-shifting method in digital photoelasticity. Some innovations are proposed, as in relation to phase-shifting, only by rotating the analyzer, and the deduction of other equations by applying a new numerical technique instead of the usual algebraic techniques. Also, they can be used to calculate a larger sequence of images. Each image represents a pattern and measuring observation of the stresses on the object. A decrease in the mean errors was obtained by increasing number of observations. Every photographic image has errors and random noise, but the uncertainties due to these effects can be reduced with a larger number of observations. Keywords: Digital photoelasticity. Phase-shifting. Experimental analysis. Measurement of stress-strain.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Informática Bibliografia: f. 78-82 Resumo: O aumento vertiginoso da produção de conteúdos audiovisuais tem despertado o interesse dos operadores de televisão e outros produtores de conteúdos audiovisuais pela construção de bibliotecas digitais que armazenem arquivos de conteúdos multimídia para posterior reutilização. Para satisfazer esta necessidade são necessários sistemas capazes de tratar a informação audiovisual em termos de armazenamento, transmissão, procura e visualização. Desta forma, a existência de sistemas (automáticos e eficientes) de descrição, indexação e procura de conteúdos multimídia torna-se necessária e, para isso, vários métodos de processamento têm sido desenvolvidos ao longo dos últimos anos. Em muitos desses métodos, privilegia-se a informação textual existente nas imagens e nos vídeos, que, por ser uma fonte de informação com elevado valor semântico, torna possível, a produtores e consumidores, a indexação e busca de conteúdos de forma acessível e intuitiva. Os métodos desenvolvidos resolvem, em certas condições, o problema da extração de texto em imagens ou seqüências de vídeo, porém, ainda mantêm algumas limitações. As maiores dificuldades advêm da existência de caracteres com diferenças de tamanho, orientação, perspectiva, espaçamento, apresentação de cores na mesma linha ou palavra, fraco contraste em relação ao fundo e baixa resolução. A fim de melhorar o reconhecimento dos textos, foi realizado um processamento digital nas imagens antes da aplicação de um sistema de reconhecimento de caracteres. Tal processamento foi fundamentado na aplicação do conceito de resíduos morfológicos com atributo em área, que leva em consideração apenas o requisito de tamanho dos componentes conexos para realizar a filtragem. Em nossos experimentos, foi atingido um reconhecimento de 97% dos caracteres lingüísticos em um sistema OCR livre. Abstract: The increasing amount of audiovisual information has led television operators and audiovisual content producers to invest in the development of digital libraries which could store audiovisual information for future retrieval. The development of those libraries depends on systems that are able to treat audiovisual information as efficient as possible with respect to storage, transmission, searching and viewing. Therefore, those systems must be able to analyse, describe, filter and retrieve multimedia information. With this objective in mind, several methods have been developed in last few years. Many of these methods are based on the extraction of textual information in images and video sequences, since it is a source of highly semantic information and thus allows the filtering and searching of this information by producers and consumers in a more intuitive and natural way. However, there are certain constraints. The major problems occur due to the fact that characters may appear in different sizes, orientations, perspectives, letter spacing, and different colors in the same word or sentence, weak background contrast and low resolution. In order to improve the recognition of texts, we have developed a digital image processing technique, which must be applied before the use of an optical character recognition system (OCR). The proposed technique is based on morphological residues attributed to area, and takes in consideration only components sizes to process the filtering. In our experiments, we have achieved a 97% average recognition level of linguistics characters in a free OCR system.