Iniciação científica
A iniciação científica é essencial para alunos de cursos de computação, pois promove o desenvolvimento de habilidades de computação e oferece um retorno social significativo. Através de projetos de pesquisa, os estudantes aplicam seus conhecimentos, aprimoram suas habilidades de resolução de problemas e contribuem para o avanço da ciência e tecnologia, abordando questões práticas e propondo soluções inovadoras. É uma oportunidade valiosa para adquirir experiência prática e impulsionar tanto suas carreiras individuais quanto o progresso da sociedade.
Nessa página você terá acesso aos relatórios de iniciação científica orientadas pelo prof. André Backes.
A ferramenta imageD é um instrumento destinado ao processamento e análise de imagens digitais nas áreas acadêmicas de biologia, medicina e geologia. Seu principal propósito é economizar tempo para pesquisadores que necessitam otimizar ou realçar imagens com objetivos específicos, como análises médicas, geológicas ou biológicas. Enquanto normalmente seria necessário o auxílio de um profissional da área computacional nesse processo, o imageD busca suprir essa demanda por meio de uma interface gráfica intuitiva e fácil de usar. O objetivo deste projeto é a implementação de um conjunto amplo de métodos de processamento de imagem baseados em morfologia matemática para a ferramenta ImageD (Image Descriptor).
O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver a parte de pré-processamento das imagens digitais na ferramenta imageD.
O objetivo deste projeto é a implementação de um conjunto amplo de métodos de processamento de cor em imagens digitais para a ferramenta ImageD (Image Descriptor), uma espécie de laboratório de análise e processamento de imagens para usuários não-especialistas em computação.
O objetivo deste projeto é implementar uma toolbox de análise multivariada estatística, uma área que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados, utilizando teorias probabilísticas para explicar a frequência de fenômenos e permitir a previsão futura. Ao final do projeto, espera-se obter uma implementação eficiente de um conjunto abrangente de métodos estatísticos para classificação e análise de dados no Matlab, por meio de uma toolbox que atenda às necessidades estatísticas na resolução de problemas, oferecendo alta performance na análise de dados multivariados e proporcionando satisfação ao usuário.
O objetivo deste projeto é o estudo e a implementação de um modelo gravitacional simplificado voltado para a análise e extração da informação de formas contidas em uma imagem, sejam elas descritas por seu contorno ou pelo seu esqueleto.
O objetivo deste projeto é o estudo e a implementação de um modelo gravitacional simplificado voltado para a análise e extração da informação de texturas coloridas.
Neste trabalho, estudamos métodos para identificar áreas verdes em imagens de sensoriamento remoto. Isso foi realizado por meio de segmentação, processos morfológicos e uso de algoritmo genético. Além disso, investigamos o comportamento de ocupação/invasão de uma região específica por meio de processos de segmentação e análise de complexidade. Utilizando técnicas de processamento digital de imagens, identificamos áreas verdes e analisamos a complexidade de uma área de ocupação em imagens obtidas por sensoriamento remoto. Avaliamos várias técnicas, buscando aquela que apresentasse a melhor eficiência na solução desse problema.
Este projeto tem como objetivo a detecção da ferrugem em folhas de café por meio do processamento de imagens. Utilizando técnicas avançadas, busca-se identificar e analisar visualmente a presença dessa doença que afeta a cultura do café, auxiliando no monitoramento e tomada de decisões para o controle e prevenção da ferrugem.
