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Artigos Utilizados    ●   Tipicamente, a regra é a mesma para cada         célula e não altera ao longo do tempo    ●   ap...
Artigo       
Definições    ●   Imagens 2D    ●   I → Localização da vizinhança    ●   N → Tipo de vizinhança     ●   f → Função de tran...
     
     
     
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Automata Celular PRIM 2012

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Apresentação para a disciplina de Processamento e Recuperação de Imagens Médicas do curso de pós graduação em Física Aplicada em Medicina e Biologia da USP campus Ribeirão Preto.
Trabalho sobre a utilização da teoria de automata celular aplicado em processamento de imagens médicas. 2011

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Automata Celular PRIM 2012

  1. 1. Automata Celular em  Processamento de Imagens Antonio Carlos da S. Senra Filho Disciplina de PRIM FAMB ­ 2012 Prof. Dr. Luiz Otávio M. J. Prof. Dr. Joaquim C. F.   
  2. 2. Introdução ● Modelo discreto estudado na teoria da  computabilidade, matemática, física, ciência  da complexidade, biologia teórica e  modelagem de microestrutura. ● Grade regular de células   ● Estados “On” e “Off”  
  3. 3. Introdução ● A grade pode ser em qualquer número finito  de dimensões ●  Conjunto de células há a sua vizinhança    
  4. 4. Introdução ●  t = 0 é seleccionado pela atribuição de um  estado para cada célula. (Tom de cinza) ● Para cada iteração é gerada um estado  para cada célula. ●  EXEMPLO: a célula é "On" na próxima  geração se exatamente duas das células  vizinhas são "On" na geração atual, se não,  a célula é "Off" na próxima geração.   
  5. 5. Artigos Utilizados ● Tipicamente, a regra é a mesma para cada  célula e não altera ao longo do tempo ● aplicado a toda a rede simultaneamente. ● Artigos:  – Training Cellular Automata for Image Processing, Paul L. Rosin – CELLULAR AUTOMATA­BASED ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN MEDICAL IMAGE  PROCESSING, S. Wongthanavasu (Thailand) * – Image Processing Based on Fuzzy Cellular Automata Model, Hong Wang, (China)** – An Effective Image Noise Filtering Algorithm Using Cellular Automata, Fasel Qadir (India)**   
  6. 6. Artigo   
  7. 7. Definições ● Imagens 2D ● I → Localização da vizinhança ● N → Tipo de vizinhança  ● f → Função de transição de estados ● V → Estados celulares ● f(Vn) → V   
  8. 8.    
  9. 9.    
  10. 10.    

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