A novel swarm-based algorithm for phase unwrapping
| Autor(a) principal: | |
|---|---|
| Data de Publicação: | 2014 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | eng |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
| Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/129595 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2014. |
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A novel swarm-based algorithm for phase unwrappingEngenharia mecânicaInterferometriaInteligencia coletivaGas naturalTransportePetroleoTransporteDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2014.O correto funcionamento de tubulações subterrâneas para o transporte de gás e petróleo depende de um monitoramento frequente e correto dos estados de tensões. Avanços recentes na medição de tensões residuais têm aplicado métodos ópticos em conjunto com o alívio de tensões de maneira a avaliar o campo de tensões no componente. Estes métodos requerem uma etapa de remoção do salto de fase para interpretar corretamente os dados adquiridos. Esta remoção do salto de fase tem sido um desafio para diversas aplicações metrológicas. Este trabalho tem por objetivo propor uma abordagem original para a solução deste problema. Neste trabalho é apresentado o algoritmo proposto assim como diversos resultados com diferentes imagens comparados com métodos consagrados.A luz, comportando-se como onda, obedece ao princípio de superposição que por sua vez dá lugar ao fenômeno de interferência. Este fenômeno pode ser utilizado de diversas maneiras para a medição de superfícies e formas geométricas. No entanto, várias dessas aplicações, como interferometria speckle e shearografia, fornecem os valores de interesse restringidos a um intervalo de ?p a p. Assim, faz-se necessária uma operação para retomar os valores reais que produziram o resultado obtido. Esta operação é chamada de remoção do salto de fase.Por décadas tem-se estudado diversas técnicas para realizar a remoção do salto de fase. Elas podem ser divididas em duas categorias principais: métodos que seguem caminhos e métodos independente de caminhos. Métodos que seguem caminhos aplicam uma simples equação de comparação e adição de múltiplos de 2p por toda a imagem. Elas diferem nos caminhos de pixels escolhidos. Para que o resultado seja confiável, é necessário que esse caminho evite pixels de baixa qualidade ou corrompidos. As técnicas de branch-cut identificam esses pixels através da teoria de resíduos e conectando resíduos de sinais opostos, ela é capaz de traçar caminhos confiáveis para a remoção do salto de fase. Técnicas baseadas em qualidade atribuem notas relativas a diferentes critérios de qualidade para cada pixel, excluindo da análise aqueles que se encontram abaixo de um limiar arbitrário.Técnicas independentes de caminhos, como os métodos de norma mínima, assemelham-se a métodos de otimização. Estes são iterativos e procuram por um mínimo na diferença entre as derivadas da solução proposta e as derivadas da imagem original. Estes métodos são considerados bastante robustos e confiáveis. No entanto, estes tambémdemandam maior tempo de processamento para encontrar a resposta correta.Em paralelo aos desenvolvimentos na área de remoção do salto de fase, cientistas têm desenvolvido técnicas computacionais baseadas no comportamento de animais sociais. O campo de Inteligência de Enxame é inspirado por insetos como formigas, abelhas e cupins e outros animais como peixes e pássaros. Estes animais têm em comum o fato de criarem sistemas organizados embora compostos de elementos simples e a ausência de uma liderança clara. O comportamento de formigas e abelhas na busca por comida e os movimentos em grupo de peixes e pássaros são os exemplos mais claros do conceito de comportamento emergente: um comportamento que, embora não explícito na descrição de seus elementos individuais, surge com a interação entre diversos desses elementos. Este comportamento emergente pode ser explicado em termos de agentes simples e independentes, regras simples e um comportamento descentralizado.Este fenômeno tem inspirado as ciências da computação por décadas. Diversas soluções computacionais para problemas matemáticos ou operacionais têm sido propostas a partir das soluções elegantes encontradas na natureza. Exemplos dessas soluções são os algoritmos de otimização baseados no comportamento de formigas e abelhas. No entanto, pouco deste conceito tem sido aplicado na área de processamento de imagem. Quanto ao problema de remoção do salto de fase, mais especificamente, não foi encontrado nenhum trabalho que propusesse uma solução baseada em Inteligência de Enxame.Assim, o presente trabalho propõe uma solução baseada nestes conceitos. Por causa da natureza imprevisível do comportamento emergente, o desenvolvimento do algoritmo proposto foi pouco convencional. Em primeiro lugar, foi necessário o desenvolvimento de um ambiente de testes onde o enxame pudesse ser observado em tempo real durante a sua operação. Em segundo lugar, a criação do algoritmo se deu de maneira iterativa até que fosse encontrado um conjunto de regras satisfatório.Uma primeira solução foi encontrada modelando os agentes como máquinas de estados finitos. Este modelo de agente foi implementado com dinâmicas de comunicação indireta através de estigmergia e comunicação direta em casos de necessidade. Este método, apesar de ter apresentado bons resultados em termos de qualidade da remoção do salto de fase, necessitava ainda de um critério de parada independente do usuário. Na criação deste critério de parada, novas regras deram espaço para a criação de um algoritmo completamente diferente.Esta segunda solução modela o agente a partir de cinco regras simples que permitem, entre outras coisas, a criação e desativação de novos agentes. Uma vez que todos os agentes são desativados, o programa chega ao fim e retorna a imagem com o salto de fase removido. A primeira destas regras afirma que se há um ou mais pixels que podem ter seu salto removido na vizinhança do agente, um deles será escolhido aleatoriamente para a operação. O agente então se move para o pixel escolhido e ganha um ponto de energia. Se não há pixels aptos a serem trabalhados, um pixel já trabalhado na vizinhança é escolhido aleatoriamente, de acordo com a segunda regra. O agente se move para o pixel escolhido e perde um ponto de energia. A terceira regra faz com que agentes que encontram dois pixels vizinhos já trabalhados mas inconsistentes entre si, marcarem estes pixels como defeituosos e desativarem-se. As duas últimas regras fazem com que agentes com energia excedente repliquem-se e aqueles sem energia desativem-se.O comportamento esperado é que os agentes de distribuam pela imagem de maneira eficiente, aproveitando ao máximo os ciclos de processamento. Além disso, a regra de marcação de remoções duvidosas faz com que problemas de ambiguidade na remoção do salto de fase não sejam propagados por grandes regiões da imagem. Este algoritmo foi testado em diversas condições e comparado com outros métodos estabelecidos.Os primeiros resultados foram gerados aplicando-se o enxame em imagens sintéticas sem quaisquer erros. Assim, foi possível avaliar a influência de diferentes parâmetros escolhidos pelo usuário no comportamento do enxame e qualidade dos resultados. Foi possível observar o impacto dos parâmetros de energia na densidade do enxame que, por sua vez, é importante para a correção de ambiguidades propagadas.Em seguida, foram testadas imagens sintéticas com erros artificiais. Os resultados foram comparados com um algoritmo baseado em qualidade e um algoritmo de norma mínima. Foi observado que o algoritmo proposto foi extremamente capaz de contornar as dificuldades das imagens de maneira, produzindo resultados confiáveis. Para certas condições, os resultados foram ainda melhores que os obtidos pelo outro algoritmo baseado em qualidade.Foram testadas ainda imagens provenientes de aplicações metrológicas reais: projeção de franjas, interferometria speckle e shearografia. Os resultados obtidos pelo algoritmo baseado em Inteligência de Enxame foram bastante satisfatórios, comparáveis aos métodos mais robustos. Ainda, o algoritmo proposto apresentou melhoresresultados para imagens muito ruidosas quando comparado com o outro algoritmo baseado em qualidade testado. Estes resultados atestam do potencial do método proposto em obter resultados rápidos e confiáveis.Por fim, este trabalho foi concluído com um breve resumo destes resultados e a validação dos objetivos originais, afirmando assim o sucesso do método proposto. Foram listadas ainda algumas sugestões para avanços futuros como os testes com imagens e parâmetros de qualidade novos, a implementação de processamento paralelo e a criação de novas abordagens baseadas em Inteligência de Enxame para a solução deste problema e outros semelhantes.<br>Abstract : The proper functioning of underground oil and gas pipelines depend on the frequent and correct monitoring of stress states. Recent developments on residual stress measurement techniques have employed optical methods allied with stress relief in order to assess the underlying stress field. These optical methods require a phase unwrapping step to interpret the acquired data correctly. Phase unwrapping has posed a challenge for many optical metrology applications for decades and saw the development of many different solutions. For the past decades, the field of Swarm Intelligence, based on the behavior observed among ants, bees and other social insects, has been studied and many algorithms have been designed to perform a variety of computational tasks. Swarm Intelligence is commonly regarded as robust and fast, which are desirable features in a phase unwrapping algorithm. This work proposes a novel approach to phase unwrapping based on Swarm Intelligence, assessing its applicability, comparing it to existing methods and evaluating its potential to future developments. The proposed algorithm is thoroughly explained and the results for several different images are presented. These results show a great potential of the proposed method, performing better than some established techniques in specific situations. This potential is assessed and suggestion for future advancements are given.Gonçalves Júnior, Armando AlbertazziUniversidade Federal de Santa CatarinaMaciel, Lucas da Silva2015-02-05T21:16:46Z2015-02-05T21:16:46Z2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis129 p.| il., grafs., tabs.application/pdf331656https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/129595engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-03-07T18:59:42Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/129595Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-03-07T18:59:42Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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