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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2005.tde-21032006-181214
Documento
Autor
Nome completo
Luciano Vieira Koenigkan
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2005
Orientador
Banca examinadora
Cruvinel, Paulo Estevão (Presidente)
Mantovani, Evandro Chartuni
Oliveira, Vilma Alves de
Título em português
Método de análise do contorno de aglomerados de gotas de chuva artificial em imagem digital
Palavras-chave em português
análise de curvatura
análise do contorno
gota
imagem digital
processamento de sinais
Resumo em português
Este trabalho apresenta um método para análise do contorno de gotas de chuva artificial em imagem digital, o qual se caracteriza como uma ferramenta para melhor compreensão dos processos agrícolas que envolvem o uso de chuvas artificiais, como a irrigação e a aplicação de defensivos, sendo desenvolvido com o uso de técnicas para análise de formas bidimensionais e processamento de sinais, como representação de formas por contornos paramétricos, análise de Fourier e filtragem gaussiana. Os resultados obtidos demonstram precisão na análise de imagens de aglomerados de gotas, acrescentando as características de descritor apresentadas pela curvatura, assim como a flexibilidade de calibração oferecidas pela abordagem multi-escala adotada, possibilitando a obtenção de erros de medida não maiores que 5%, para os padrões circulares testados com raios entre 10 e 200 pixels
Título em inglês
A method for contour analysis of artificial rain drop based on both digital image and curvature processing
Palavras-chave em inglês
contour analysis
curvature analysis
digital image
drop
signal processing
Resumo em inglês
This work presents a method for contour analysis of artificial rain drop based on both digital image and curvature processing. The method is characterized as a tool, which allows a better understanding of the raindrops in irrigation and agrochemicals spraying processes. Its development was based on parametric contours representation of shapes, Fourier analysis, and Gaussian filtering. Results show the suitability of the method, which presents errors smaller than 5% for curvature determination in the range of the radius variation in betwen 10 and 200 pixels as well as the ability for raindrop clusters analysis
 
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Data de Publicação
2006-04-13
 
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