Detec????o de borda em imagens de escoamento bif??sico de um circuito experimental de circula????o natural pelo m??todo FUNED (Fuzzy Number Edge Detector)
Edge detection in biphasic flow images of an experimental natural circulation circuit by the FUNED (Fuzzy Number Edge Detector) method
| dc.contributor | Roberto Navarro de Mesquita | |
| dc.creator | TEIXEIRA, ANDRE L. de M. | |
| dc.date | 2023 | |
| dc.date | 2023-07-13T11:57:40Z | |
| dc.date | 2023-07-13T11:57:40Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T14:26:21Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T14:26:21Z | |
| dc.identifier | http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34148 | |
| dc.identifier | 10.11606/D.85.2023.tde-05062023-103507 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9004356 | |
| dc.description | Este trabalho aplicou o m??todo FUNED (do ingl??s "Fuzzy Number Edge Detector") que ?? baseado em n??meros Fuzzy para detec????o de contornos em um conjunto de imagens digitais de escoamento bif??sico obtidas em experimentos no Circuito de Circula????o Natural (CCN) do Instituto de Pesquisas Energ??ticas e Nucleares (IPEN). O algoritmo se baseia na utiliza????o de cada pixel da imagem adquirida como um n??mero Fuzzy para gerar uma imagem que permita mostrar a pertin??ncia do pixel em rela????o ??s regi??es de borda e fundo. A imagem-pertin??ncia gerada ?? utilizada como base para a identifica????o das bordas, onde um pixel branco significa valores acima do limiar e um pixel preto indica valores abaixo desse valor, processo conhecido como binariza????o da imagem. Ap??s encontrar-se o limiar ??timo, ?? aplicada a t??cnica de supress??o de n??o-m??ximos para criar uma borda mais fina. As imagens finais do m??todo s??o comparadas com imagens idealmente classificadas (constru??das pixel a pixel por um especialista). A mesma compara????o foi realizada utilizando-se o cl??ssico detector de bordas de Canny, permitindo-se mostrar a efici??ncia do detector de bordas FUNED. Os resultados mostraram que o m??todo FUNED detectou corretamente entre 19% e 25% dos pixels que foram idealmente classificados como borda pelo especialista e, de forma complementar detectou corretamente entre 96% e 98% dos pixels classificados como fundo. O detector de Canny foi aplicado nas mesmas imagens e sob a mesma an??lise, apresentou um percentual de acertos entre 25% e 39% na predi????o do que era borda e complementarmente, entre 98% e 99% do que era fundo. | |
| dc.description | Disserta????o (Mestrado em Tecnologia Nuclear) | |
| dc.description | IPEN/D | |
| dc.description | Instituto de Pesquisas Energ??ticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP | |
| dc.format | 83 | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.title | Detec????o de borda em imagens de escoamento bif??sico de um circuito experimental de circula????o natural pelo m??todo FUNED (Fuzzy Number Edge Detector) | |
| dc.title | Edge detection in biphasic flow images of an experimental natural circulation circuit by the FUNED (Fuzzy Number Edge Detector) method | |
| dc.type | Disserta????o | |
| dc.coverage | N | |
| dc.local | S??o Paulo |