Um metodo para granulometria de imagens topograficas baseado na teoria de calculo da dimensão fractal

Abstract

Resumo: Apresentamos um método baseado na Teoria dos Fractais que permite efetuar o cálculo do grau de irregularidade em cada ponto da superfície de uma imagem topográfica. O algoritmo proposto fornece valores que são função da escala de observação, de forma a ignorar irregularidades com tamanhos muito maiores ou muito menores que o valor da escala. Dessa forma, é possívelimplementar duas funcionalidades: calcular os graus de irregularidade para todos os pixels de uma imagem em uma determinada escala de observação e calcular os graus de irregularidade em diversas escalas para um determinado pixel da imagem. Com a primeira funcionalidade, podemos segmentar a imagem topográfica em regiões de maior ou menor irregularidade quando observada sob uma determinada escala. Com a segunda funcionalidade, podemos estudar a variação do grau de irregularidade de um ponto da imagem quando variamos a escala de observação. Mostramos que esse estudo permite identificar os tamanhos das irregularidades que ocorrem em superfícies topográficas como, por exemplo, os tamanhos médios dos grãos e as distâncias médias entre eles. Um ambiente gráfico foi desenvolvido com a concepção de Orientação a Objetos em C++ para estudo desse algoritmo e pode ser facilmente usado para análise de outros algoritmos similaresAbstract: We deseribe a method based on the Theory of Fractals to calculate a measure of the degree of irregularity in each surface point of any topographic image. The proposed algorithm gives values that are dependent on the scale of observation so as to ignore irregularities which sizes are much greater or lower than the scale value. Therefore, it is possible to implement two features:calculation of the degrees of irregularity for all the pixels of an image in a given scale of observation and calculation of the degrees of irregularity in many scales of observation for a given image pixel. With the first feature we can segment the topographic image in regions of different degrees of irregularity in a given scale of observation. With the second feature we can study the variation ofthe degree of irregularity measured for an image pixel while we change the scale of observation. We show that the proposed method allows the identification of the sizes of irregularities that occur in topographic surfaces, such as the mean sizes of the grain