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**Nota Técnica****Publicado**

# **A influência da Redução de Brilho e presença de Ruído em modelos de predição de classes de Dunham: Eficácia do tratamento e efeitos em cada classe**

**Rayan T. C. M. Barbosa; Elisangela L. Faria; Rômulo R. Oliveira; Clécio R. Bom; Paulo Russano P. J.; Márcio P. de Albuquerque; Marcelo P. de Albuquerque**

26/03/2025

[**Baixar PDF **6,9 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd9bb/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:apub@cbpf.br?subject=A%20influ%C3%AAncia%20da%20Redu%C3%A7%C3%A3o%20de%20Brilho%20e%20presen%C3%A7a%20de%20Ru%C3%ADdo%20em%20modelos%20de%20predi%C3%A7%C3%A3o%20de%20classes%20de%20Dunham%3A%20Efic%C3%A1cia%20do%20tratamento%20e%20efeitos%20em%20cada%20classe)

## **Dados da publicação**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>Rayan T. C. M. Barbosa; Elisangela L. Faria; Rômulo R. Oliveira; Clécio R. Bom; Paulo Russano P. J.; Márcio P. de Albuquerque; Marcelo P. de Albuquerque</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Nota Técnica</dd>

<dt>Status</dt>
<dd>Publicado</dd>

<dt>Data de publicação</dt>
<dd>26/03/2025</dd>

<dt>Descrição</dt>
<dd>Um conjunto de imagens de alta qualidade é fundamental para garantir a precisão e confiabilidade das tarefas de classificação de imagens, pois permite que os algoritmos de aprendizado de máquina se concentrem nos padrões e características relevantes, evitando interferências de possíveis ruídos que possam comprometer os resultados da tarefa de classificação. Neste estudo, investigamos os impactos dos erros aleatórios de aquisição e iluminação nas classes de rochas sedimentares carbonáticas, utilizando redes neurais para classificação Dunham. Com um conjunto de dados contendo 684 imagens de quatro classes (Wackstone, Packstone, Grainstone e Mudstone), analisamos a relação entre de redução de brilho e/ou presença de ruido \textit{Salt-And-Pepper} e seu impacto nas classes. Observamos que classes mais homogêneas sofreram menos com as alterações, enquanto a classe Packstone apresentou resultados menos satisfatórios. Além disso, testamos a recuperação de desempenho usando equalização de brilho e filtros de ruído, sendo o filtro de desfoque mediano se apresentando mais eficaz que a equalização de brilho. As classes apresentaram comportamentos diferentes em relação ao tipo erro inserido e a combinação deles intensificou o impacto negativo nas classes mais heterogêneas. Essas conclusões fornecem insights relevantes para o desenvolvimento de modelos de classificação de rochas sedimentares carbonáticas.</dd>

<dt>Ano</dt>
<dd>2025</dd>

<dt>Número</dt>
<dd>CBPF-NT-002/25</dd>

<dt>Vínculo com tese</dt>
<dd>Não</dd>

<dt>Vínculo com bolsa</dt>
<dd>Não</dd>

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