Titulo: “SUPRESSÃO DA IMAGEM GÊMEA EM HOLOGRAMAS DIGITAIS INLINE DE OBJETOS MICROSCÓPICOS”.
Orientador: Prof. Dr. Eros Comunello
Coorientador: Prof. Dr. Antônio Carlos Sobieranski
Membros da banca:
Eros Comunello, Dr. (UNIVALI)
Antônio Carlos Sobieranski, Dr. (UNIVALI)
Anita Maria da Rocha Fernandes, Drª. (UNIVALI)
Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr. (UNIVALI)
Agma Juci Machado Traina, Drª. (ICMC - USP)
A defesa acontecerá no dia 08 de dezembro de 2015, terça-feira, às 14h.
LOCAL: Sala 204 do Bloco B3 – Univali – Itajaí.
RESUMO:
A holografia digital é um processo de imageamento capaz de recriar representações tridimensionais de objetos a partir do registro de um padrão de interferência entre ondas, conhecido como holograma. A configuração inline pode ser considerada a implementação física de holografia mais simples e que possui maior resolução de imagem, e é utilizada principalmente no imageamento de amostras microscópicas. Um dos problemas apresentados pela holografia inline, no entanto, é a presença do característico ruído das imagens gêmeas, que pode comprometer a qualidade das imagens reconstruídas. O trabalho realizado teve como objetivos identificar as abordagens de soluções numéricas para suprimir as imagens gêmeas em hologramas inline, modelar e desenvolver uma nova solução e definir métricas para avaliá-la. A proposta de um algoritmo para remover as imagens gêmeas se justifica por se tratar de um problema relevante para a área da holografia digital que ainda não possui uma solução consolidada e métricas bem definidas. Por meio de uma revisão sistemática, a abordagem de filtragem da frente de onda complexa foi determinada como a mais adequada para o algoritmo proposto. A implementação foi realizada na linguagem MATLAB e as métricas definidas para avaliá-la foram tanto qualitativas e quantitativas, baseadas em subtração de imagens e detecção de bordas. Os resultados da avaliação mostram uma redução significativa dos artefatos das imagens gêmeas nas reconstruções de hologramas experimentais e sintéticos, independente das formas e tamanhos dos objetos. Além disso, algoritmos de detecção de bordas demonstraram eficácia até 50% superior após a supressão do ruído.