Universidade de Pernambuco (UPE)
Escola Politécnica de Pernambuco (POLI)
Instituto de Ciências Biológicas (ICB)
Coordenação de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas
Proposta de Dissertação de Mestrado
Área: Telemática
Linha de Pesquisa: Processamento e transmissão digital da informação
Título Provisório: Uma Abordagem Heurística Utilizando o Algoritmo VNS (Variable
Neighborhood Search) Aplicada à Reconstrução de Imagens Obtidas por
Tomografia Gama Industrial Discreta.
Orientador: Prof. Dr. Emerson Alexandre de Oliveira Lima
Descrição:
A tomografia industrial é um método de excelência no contexto de ensaios não destrutivos com objetivo de
obter, mediante uso de técnicas combinadas de matemática aplicada, ciência da computação e processamento
digital de sinais - chamada conjuntamente de reconstrução tomográfica - dados acerca de estruturas e parâmetros
de densidade no interior de regiões de interesse [2,3]. Ainda que a tomografia médica seja bem estabelecida
tecnologicamente, a implantação de seu análogo industrial ainda consiste em um importante desafio tecnológico
[6,7]. Dentre as diversas técnicas de reconstrução tomográfica, uma das mais estudadas na área industrial é a
Tomografia Discreta que consiste na recuperação de imagens binárias a partir de suas projeções [5] por ser, neste
caso, possível obter maior precisão na reconstrução dessas imagens mesmo na presença de ruídos e quantidade
reduzida de projeções [1,3,5] fatores presentes em maior grau na área industrial do que na área médica [2].
Técnicas de reconstrução baseadas em modelos inversos tem sido aplicadas com bastante sucesso na tomografia
discreta, sendo, nestes casos, o fator tempo – dado a explosão combinatorial do número de cálculos necessários à
reconstrução em função do quantidade de bits da imagem a ser reconstruída – é o principal problema que limita a
aplicação desta técnica em contextos de análise não destrutiva de estruturas internas a elementos de alta
densidade utilizando radiação gama de alta energia [6.7]. Neste contexto, o presente trabalho propõe o uso da
Heurística conhecida como Variable Neighborhood Search (VNS) [4] adaptada com objetivo de controlar a
explosão combinatorial permitindo a reconstrução em tempo reduzido de imagens binárias a partir de suas
projeções o que permitirá sua utilização em contextos industriais mais especializados.
Palavras-chave: Ensaios não-destrutivos; Tomografia Gama; Problemas Inversos; Algoritmos
Otimização;
e Heurísticas de
Referências Bibliográficas:
[1] Fishburn, P.C. and Shepp, L.A., Sets of uniqueness and additivity in integer lattices, in: Discrete Tomography: Foundations, Algorithms and
Applications, Birkäuser (1999)
[2] Gheshlaghi, F.; Santamarina, J. C.; Wiese, D.; Thomas, M.; Polak, M., ; Caratin, G., 1995. Tomographic imaging - Concrete Structures, Proc.
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[3]Gerhard Wilhelm Weber Discrete Tomography: A Modern Inverse Problem Reconsidered by Optimization, Öznur Yasar Institute of Applied
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[4] Pierre Hansen*, Nenad Mladenovic Variable neighborhood search: Principles and applications December 1999.
[5] Analysis and optimization of an algorithm for Discrete Tomography K.J. Batenburg Universiteit Leiden Supervised by Prof. Dr. R. Tijdeman
August 15, 2002
[6] Dantas, C ; Melo, S ; Lima, E. ; Simoes, F. ; Dos Santos, M. Measurement of density distribution of a cracking catalyst in experimental riser
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[7] Lima, E.; Melo, S. ; Dantas, C.; Santos, V. A analytical comparison of different estimators for the density distribution of the catalyst in a
experimental riser by a gammametric technique. In: International Nuclear Atlantic Conference – INAC 2005, 2005, Santos - SP, 2005.