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Título: Técnicas de restauração e preservação de fotografias e documentos digitais deteriorados
Autor(es): Silveira, Vitor Hugo Evaldt
Orientador(es): Oliveira, Marlon de Matos de
Palavras-chave: Processamento de imagens
Preservação digital
Binarização
Restauração de documentos
Visão computacional
Descrição: Artigo de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do Grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.
Resumo: O trabalho aborda as técnicas de restauração e preservação de fotografias e documentos digitais deteriorados, com foco em métodos de processamento de imagens que buscam recuperar a legibilidade e integridade de materiais afetados pelo tempo. O objetivo foi comparar diferentes algoritmos de redução de ruído e binarização, analisando sua eficiência na restauração de documentos históricos, utilizando como base o conjunto de dados Document Image Binarization Contest (DIBCO). A pesquisa é de caráter descritivo e bibliográfico, com aplicação prática de algoritmos implementados em Python por meio da biblioteca OpenCV, sendo estes: Nível Médio de Cinza, Porcentagem de Preto, Dois Picos, Niblack, Savoula, Otsu e White e Rohrer, contemplando as etapas de pré-processamento, filtragem e análise quantitativa e qualitativa. Os resultados demonstraram que os métodos de binarização global, especialmente o de nível médio de cinza, Otsu e Dois Picos, obtiveram desempenho superiores nas métricas Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) e Structural Similarity Index Measure (SSIM), preservando com maior fidelidade a estrutura e o contraste dos textos em relação às imagens originais. Já os métodos adaptativos, como Niblack e White-Rohrer, apresentaram menor precisão em contextos de baixo contraste e ruído acentuado. Conclui-se que, mesmo com abordagens simples, é possível alcançar resultados quantitativamente sólidos na restauração digital, contribuindo para a preservação e o acesso a acervos históricos, embora o estudo aponte limitações quanto à escala e à variedade de documentos analisados.
Idioma: Português (Brasil)
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
Data da publicação: Dez-2025
URI: http://repositorio.unesc.net/handle/1/13001
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