Mestrado Acadêmico em
Computação Aplicada
SEMINÁRIO SOBRE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS
Prof. PhD Marcelo da Silva Hounsell
Dis...
Agenda
• Representação da Imagem Digital
• O Processo de Digitalização de uma Imagem
• Amostragem; Resolução Espacial; Qua...
Representação da Imagem Digital
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Uma imagem monocromática é uma
função bidimensional da intensidade da luz
f(x,y), onde x...
Representação da Imagem Digital
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A representação em contexto digital requer
a adoção de escalas, tanto para as
coordenada...
Quantização de uma Função
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Partições do eixo x (amostragens)
A imagem capturada deve ser convertida
em valores numéricos ...
O Processo de Digitalização de uma Imagem
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Consiste das etapas de:
Amostragem / espaçamentos horizontal e vertical –matri...
Amostragem
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• Amostrar é realizar a medição (normalmente uniforme) dos
níveis de cinza ao longo de uma imagem
• A amostra...
Resolução Espacial
• A resolução espacial é determinada pelo número de pixels por área da imagem,
ou seja, pela dimensão d...
Quantização
• É a representação do valor medido de um pixel aproximado por um
inteiro
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[THOMÉ, G. Antonio]
Histograma
• Ocorrência de determinado nível de cinza (valor da intensidade), ou
a frequência deste valor na imagem.
• Exe...
Equalização de Histograma
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ARAKAKI, Julio
Representação Matricial de uma Imagem Colorida
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RGB
Representação Matricial de uma Imagem Colorida
• Uma imagem colorida também pode
ser armazenada usando uma imagem
monocrom...
Vizinhança de um pixel
• Vizinhança – 4 [N4(p)]
• Em uma imagem digital 2D, um pixel p(x,y) tem quatro vizinhos que
compar...
Vizinhança de um pixel
• Vizinhança – 8 [N8(p)]
• São considerados os vizinhos que compartilham pelo
menos um vértice com ...
Brilho
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se um escalar ao valor de cada pixel em c...
Contraste
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O Ajuste de contraste de uma imagem é feito multiplicando cada pixel em
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Original Negativo
A conversão para o negativo da imagem é feita obtendo-se o
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Limiarização
• A limiarização é um caso específico de segmentação
• O princípio da limiarização consiste em separar as reg...
Limiarização
• Se os níveis de cinza dos pixels do objeto e do fundo apresentarem
distintamente duas classes na forma de d...
Limiarização
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• Componentes de alta freqüência caracterizam bordas ou outros detalhes finos
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Filtro passa alta
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• Redução de características que variam lentamente em uma imagem como o
contraste e a intensidade méd...
Segmentação
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Segmentação
• A segmentação subdivide uma imagem em suas partes ou objetos
constituintes que devem corresponder às áreas d...
Segmentação
• Segmentação é uma das tarefas mais difíceis em processamento de
imagens
• A segmentação determina o eventual...
Referências
• THOMÉ, G. Antonio; Aquisição e Representação da Imagem Digital, IM/DCC & NCE,
http://equipe.nce.ufrj.br/thom...
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Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica
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Trabalho 3 - Seminário Sobre Processamento de Imagens

  1. 1. Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada SEMINÁRIO SOBRE PROCESSAMENTO DE IMAGENS Prof. PhD Marcelo da Silva Hounsell Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica Aluno: Eng. Juliano Tiago Rinaldi
  2. 2. Agenda • Representação da Imagem Digital • O Processo de Digitalização de uma Imagem • Amostragem; Resolução Espacial; Quantização • Histograma; Equalização de Histograma • Representação Matricial de uma Imagem Colorida • Vizinhança de um pixel • Brilho; Contraste; Negativo • Limiarização • Filtros; Filtragem Discreta – Convolução; Filtro passa baixa; Filtro passa alta • Segmentação 2
  3. 3. Representação da Imagem Digital 3 Uma imagem monocromática é uma função bidimensional da intensidade da luz f(x,y), onde x e y denotam as coordenadas espaciais (largura e altura) e o valor f em qualquer ponto (x, y) é proporcional ao brilho (ou nível de cinza) da imagem naquele ponto intensidade da luz pode ser modelada como: f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i –iluminação do ambiente: 0 < i(x,y) < ∞ r –reflectânciados objetos: 0 ≤r(x,y) ≤1 [THOMÉ, G. Antonio]
  4. 4. Representação da Imagem Digital 4 A representação em contexto digital requer a adoção de escalas, tanto para as coordenadas x e y da imagem, como para a intensidade da luz Escalas de x e y geralmente são diferentes [THOMÉ, G. Antonio]
  5. 5. Quantização de uma Função 5 Partições do eixo x (amostragens) A imagem capturada deve ser convertida em valores numéricos para poder ser analisada via computador, ou seja, é realizada a discretização (transformação de um espaço contínuo em um espaço discreto). O processo de quantização consiste em dividir aproximar o valor da função para o nível de escala mais próximo [THOMÉ, G. Antonio]
  6. 6. O Processo de Digitalização de uma Imagem 6 Consiste das etapas de: Amostragem / espaçamentos horizontal e vertical –matriz de pixels Quantização / níveis de representação da intensidade da luz Codificação / representação binária da matriz de pixels [THOMÉ, G. Antonio]
  7. 7. Amostragem 7 • Amostrar é realizar a medição (normalmente uniforme) dos níveis de cinza ao longo de uma imagem • A amostragem terá como resultado uma matriz M x N de amostras da imagem, onde cada elemento é chamado de pixel. • A dimensão de um pixel ao longo do eixo x, ou do eixo y, está relacionada com o espaço físico entre as amostras. [THOMÉ, G. Antonio]
  8. 8. Resolução Espacial • A resolução espacial é determinada pelo número de pixels por área da imagem, ou seja, pela dimensão do pixel na imagem • Quanto mais pixels uma imagem tiver (ou quanto menor o tamanho do pixel), maior é a sua resolução e melhor a sua qualidade . • A resolução espacial de uma imagem influi na qualidade da percepção que se tem da mesma. • As figuras abaixo apresentam a imagem da Lena em diversas resoluções: 8 512x512 256x256 128x128 64x64 [THOMÉ, G. Antonio]
  9. 9. Quantização • É a representação do valor medido de um pixel aproximado por um inteiro 9 [THOMÉ, G. Antonio]
  10. 10. Histograma • Ocorrência de determinado nível de cinza (valor da intensidade), ou a frequência deste valor na imagem. • Exemplo: para 10 níveis de cinza: 10 ARAKAKI, Julio
  11. 11. Equalização de Histograma 11 ARAKAKI, Julio
  12. 12. Representação Matricial de uma Imagem Colorida 12 RGB
  13. 13. Representação Matricial de uma Imagem Colorida • Uma imagem colorida também pode ser armazenada usando uma imagem monocromática e um mapa de cores. • Neste caso, o valor de cinza de cada pixel na imagem é um índice para uma célula do mapa de cores • A célula do mapa de cores contém o valor das componentes R, G e B referentes à cor do pixel 13
  14. 14. Vizinhança de um pixel • Vizinhança – 4 [N4(p)] • Em uma imagem digital 2D, um pixel p(x,y) tem quatro vizinhos que compartilham uma aresta com p(x,y): p(x+1,y),p(x-1,y),p(x,y+1) e p(x,y-1) • Ou seja, é o conjunto de pixels ao redor de P, sem considerar as diagonais • Vizinhança –D [ND(p)] • São considerados os vizinhos que compartilham um vértice com p(x,y) • Ou seja, é o conjunto de pixels ao redor de P, considerando apenas as diagonais 14 [THOMÉ, G. Antonio]
  15. 15. Vizinhança de um pixel • Vizinhança – 8 [N8(p)] • São considerados os vizinhos que compartilham pelo menos um vértice com p(x,y) • Ou seja, é o conjunto de pixels ao redor de P, considerando as arestas e as diagonais • N8(p) = N4(p) U ND(p) 15 [THOMÉ, G. Antonio]
  16. 16. Brilho 16 O Ajuste de brilho de uma imagem, consiste em somar-se ou decrementar- se um escalar ao valor de cada pixel em cada canal. Original Diminuído Aumentado
  17. 17. Contraste 17 O Ajuste de contraste de uma imagem é feito multiplicando cada pixel em cada canal por um escalar, no caso da diminuição, o número deve estar entre 0 e 1, no caso de aumento deve ser maior que 1. Original Diminuído Aumentado
  18. 18. Negativo 18 Original Negativo A conversão para o negativo da imagem é feita obtendo-se o número símetrico do valor de cada canal de cada pixel no intervalo dado. No caso de [0, 255]. A operação pode ser simplificada através da fórmula: novo valor = 255 - antigo valor
  19. 19. Limiarização • A limiarização é um caso específico de segmentação • O princípio da limiarização consiste em separar as regiões de uma imagem em duas classes (o fundo e o objeto) • As outras regiões são classificadas como não interessantes 19
  20. 20. Limiarização • Se os níveis de cinza dos pixels do objeto e do fundo apresentarem distintamente duas classes na forma de dois picos a limiarização é trivial. • O objetivo é encontrar o vale entre os dois picos encontrando um limiar T que separe as duas classes 20
  21. 21. Limiarização 21
  22. 22. Filtros Imagem Original Filtro Imagem Final 22 ARAKAKI, Julio
  23. 23. Filtragem Discreta - Convolução 23
  24. 24. Filtro passa baixa 24 ARAKAKI, Julio • Componentes de alta freqüência caracterizam bordas ou outros detalhes finos de uma imagem • O efeito resultante é o embaçamento da imagem
  25. 25. Filtro passa alta 25 • Redução de características que variam lentamente em uma imagem como o contraste e a intensidade média • Efeito de intensificação das bordas e de detalhes finos na imagem.
  26. 26. Segmentação 26
  27. 27. Segmentação • A segmentação subdivide uma imagem em suas partes ou objetos constituintes que devem corresponder às áreas de interesse da aplicação. 27 O nível até onde esta subdivisão deve ser realizada depende do problema a ser resolvido
  28. 28. Segmentação • Segmentação é uma das tarefas mais difíceis em processamento de imagens • A segmentação determina o eventual sucesso ou fracasso da análise • Com o objetivo de aumentar a confiabilidade e o resultado da segmentação, deve-se fazer uso de todo e qualquer conhecimento prévio sobre o problema • Os algoritmos de segmentação são geralmente baseados na busca pelas descontinuidades ou pelas similaridades dos níveis de cinza 28
  29. 29. Referências • THOMÉ, G. Antonio; Aquisição e Representação da Imagem Digital, IM/DCC & NCE, http://equipe.nce.ufrj.br/thome/p_grad/nn_img/transp/c2_aquis_v2.pdf acesso em 13/04/2014. • ARAKAKI, Julio; Processamento de Imagens, http://www.pucsp.br/~jarakaki/tec1/2012_DIP.pdf acesso em 14/04/2014 • http://www.inf.ufrgs.br/~mdcenteno/INF01046/t2/t2.html acesso em 14/04/2014 • http://www.pessoal.utfpr.edu.br/janeczko/index_files/pdi/aula06_PDI_Limiarizacao.p df acesso em 14/04/2014 • http://equipe.nce.ufrj.br/thome/p_grad/nn_img/transp/c5_segmentacao.pdf acesso em 14/04/2014 • http://www.cin.ufpe.br/~cabm/visao/Aula03_Imagem.pdf acesso em 14/04/2014 29

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