Search

Neste trabalho é apresentado um método adaptativo para registro e mapeamento de ambientes internos com regiões de pouca textura usando dados derivados de câmeras RGB-D. Basicamente, quatro pontos principais envolvidos no desenvolvimento do método são aqui discutidos: a calibração dos sensores integrados no dispositivo Kinect; o registro dos pares de nuvens de pontos 3D adquiridas sucessivamente pelo sensor de imageamento; a inclusão de pesos no algoritmo ICP baseado em abordagem ponto-a-ponto; e o refinamento dos parâmetros de transformação empregando uma análise de consistência global. A calibração dos sensores é feita usando o método de Zhang. O modelo de corpo rígido 3D é empregado para calcular os parâmetros de transformação. Um método adaptativo é proposto para inclusão de pesos baseados na precisão teórica das medidas de profundidade. Um modelo linear capaz de refinar simultaneamente o conjunto de parâmetros de transformação é proposto para a análise da consistência global. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficiência do método proposto e os resultados obtidos mostraram sua potencialidade In this paper an adaptive method for indoor mapping and registration of environment with texture less regions using RGB-D data is presented. Basically, four main points involved in the method are here discussed: the calibration of the sensors integrated in the Kinect device; the registration of 3D point clouds pairs acquired successively by the imaging sensor; the inclusion of weights in the point-to-point ICP algorithm; and a global adjustment for the refinement of transformation parameters. The sensors calibration is realized using the Zhang method. The 3D rigid body model is employed to calculate the transformation parameters. The weights are defined based on the theoretical accuracy of depth measurements. A linear model is proposed for global adjustment. Experiments were conducted and the results showed the efficiency and potentially of the proposed method.

Análises visuais de plantas são realizadas pelo homem de forma empírica desde os primórdios da agricultura. Atualmente, com o advento de câmeras digitais (RGB, multiespectro, hiperespectro e térmicas) o uso de imagens ganha impulso como instrumento de avaliação de plantas. A utilização de câmeras digitais para análise de plantas é um método não destrutivo, rápido e reprodutível, com a possibilidade de armazenamento das imagens em bancos de dados para avaliações futuras. Diagnoses visuais de imagens podem apresentar reduzidas possibilidades de extração de informações, assim, torna-se importante a utilização de programas para analisar questões de interesse em uma imagem. Quando não há um programa específico para a análise de determinada imagem é necessária maior manipulação, geralmente envolvendo transformação de formato, edição, análise em programas comuns e digitação de dados, assim, a utilização de programas específicos se faz necessária para facilitar o processo de aquisição e análise dos dados. A análise de plantas através de imagens tem sido realizada em todos os órgãos vegetais, em escalas que variam de micro até macroscópica e em ambientes diversificados. Desse modo, esta revisão de literatura visa buscar o estado da ciência da análise de plantas por imagens digitais., Revista de Ciências Agrárias, vol. 39 n.º 1 (2016)

CARBONATED SOFT DRINK CLASSIFICATION BASED ON IMAGE ANALYSIS AND PCA. This paper describes an approach for the colour-based classification of RGB (red-green-blue) images, acquired using a common scanner, of commercial carbonated soft drinks. Mean histograms of image colour channels were evaluated for the PCA classification of 29 brands of Guarana, Cola, and orange flavors. Loadings for principal component axes resulted in different patterns for sample grouping on score plots according to RGB histograms. pH, sorbic acid and sucrose measurements were also correlated to the analyzed brands through PCA score plots of the digitalized images.

Imagens orbitais TM/LANDSAT-5 foram tratadas por técnicas de processamento digital, com o objetivo de se testar a viabilidade da utilização desta técnica em mapeamento de solos. A área estudada, parte da bacia do Rio Brígida, no sertão do Estado de Pernambuco, está delimitada pelas coordenadas UTM 428.000 a 420.000 mE, e 9.074.000 a 9.062.000 mN, totalizando 96 km². Usando-se a transformação RGB das imagens do visível e do infravermelho, e a aplicação dos principais componentes associada a técnicas de realce pelos programas WFM e Álgebra do ERDAS, versão 7.4, juntamente com informações de campo, verificou-se bom desempenho do tratamento digital na delimitação dos contornos das unidades de mapeamento e na individualização de alguns desses solos. O tratamento digital de imagens com apoio de campo mostrou-se adequado para o mapeamento de solos no nível de levantamento de reconhecimento. As composições coloridas (RGB) das bandas do TM mais informativas, para delimitação das unidades de mapeamento de solos na área estudada, foram 1-3-5 e 4-5-7. Orbital imagery TM/LANSAT-5 were treated by digital techniques aiming to evaluate the utility of this tool in soil surveys. The studied area has about 96 km² and is part of the Brigida River basin, in the Sertão region of Pernambuco State, Brazil, limited by UTM coordinates of 428,000 to 420,000 mE and 9,074,000 to 9,062,000 mN. The use of RGB transformations of the visible and infrared imagery, along with WFM contrast techniques, algebraic programs of the ERDAS, version 7.4, and field informations allowed a better mapping of the soil units. The results showed that digital image processing with field support is useful for soil surveys at the reconnaissance level. The most useful colored compositions (RGB) of the TM bands, for soil mapping purposes in the studied area, were 1-3-5 and 4-5-7.