Processamento De Imagem Digital - Aula 2

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Processamento De Imagem Digital - Aula 2

  1. 1. MO443A - Processamento de Imagens Digitais Cap´ ıtulo 2 Carla N´gri Lintzmayer e Maycon Sambinelli 13 de mar¸o de 2012 c
  2. 2. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 2
  3. 3. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 3
  4. 4. Por que estudar a vis˜o humana? a Porque “a intui¸˜o e a an´lise humana desempenham um papel ca a central na escolha de uma t´cnica em detrimento de outra, e a e escolha, muitas vezes, se baseia em crit´rios visuais subjetivos.” eCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 4
  5. 5. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 5
  6. 6. A estrutura do olho humano Diˆmetro m´dio ≈ 20mm; a eCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 6
  7. 7. A estrutura do olho humano Cristalino: Composto de camadas concˆntricas de c´lulas e e fibrosas; Pigmenta¸˜o ligeiramente amarelada; Absorve ca consideravelmente luz infravermelha e ultravioleta.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 7
  8. 8. A estrutura do olho humano Membranas: C´rnea Tecido resistente e transparente; o Esclera Prolongamento da C´rnea; opaca; o Coroide Cont´m rede de vasos sangu´ e ıneos: principal fonte de nutri¸˜o; ca seu revestimento pigmentado reduz a quantidade de luz indesejada que entra no olho.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 8
  9. 9. A estrutura do olho humano Membranas: Coroide se divide em: Corpo ciliar Tecido composto pelo m´sculo ciliar e u processos ciliares; ´Iris Controla a quantidade de luz que entra no olho; a pupila varia de 2 a 8 mm de diˆmetro aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 9
  10. 10. A estrutura do olho humano Membranas: Retina Quando o olho est´ adequadamente focalizado, a luz de um a objeto externo forma uma imagem na Retina. A vis˜o dea padr˜es ´ obtida pela distribui¸˜o de duas classes de receptores o e ca discretos de luz ao longo de sua superficie: Cones e BastonetesCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 10
  11. 11. A estrutura do olho humano Membranas: Retina Receptores: Cones 6 a 7 milh˜es localizados principalmente na o F´vea e muito sens´ o ıveis ` cor. A vis˜o pelos a a Cones ´ chamada de Vis˜o Fot´pica ou vis˜o e a o a de luz clara.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 11
  12. 12. A estrutura do olho humano Membranas: Retina Receptores: Bastonetes 75 a 150 milh˜es distribu´ o ıdos na superf´ ıcie da Retina. Servem para dar uma imagem geral do campo de vis˜o. A vis˜o pelos a a bastonetes ´ chamada de Vis˜o Escot´pica e a oCarla e Maycon Cap´ luz2escura. ou de ıtulo 12
  13. 13. A estrutura do olho humano Membranas: Retina A ausˆncia de receptores na sa´ do nervo ´tico resulta no e ıda o chamado Ponto cego.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 13
  14. 14. A estrutura do olho humanoCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 14
  15. 15. A estrutura do olho humano Com exce¸˜o do ponto cego a distribui¸˜o de receptores ´ ca ca e radialmente sim´trica em torno da f´vea. e oCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 15
  16. 16. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 16
  17. 17. Cˆmera vs Olho aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 17
  18. 18. Forma¸˜o da Imagem no Olho ca 15 h = ⇒ h = 2, 55mm 100 17Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 18
  19. 19. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 19
  20. 20. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A escala de n´ ıveis de intensidade luminosa aos quais o sistema visual humano pode se adaptar ´ da ordem de 1010 ; e O brilho subjetivo (o brilho perceb´ ıvel) ´ uma fun¸˜o e ca logar´ ıtmica da intensidade de luz incidente no olho; A escala total de n´ ıveis distintos de intensidade que podem ser simultaneamente discriminados pelo olho ´ bastante pequena e quando comparada ` escala total de adapta¸˜o ao brilho; a ca A habilidade do olho para discriminar mudan¸as de intensidade c da luz em qualquer n´ de adapta¸˜o ao brilho (o n´ atual ıvel ca ıvel de sensibilidade) tamb´m ´ interessante. (experimento) e eCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 20
  21. 21. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca Dois fenˆmenos demonstram que o brilho percebido n˜o ´ uma o a e simples fun¸˜o da intensidade: ca O primeiro se baseia no fato de o sistema visual tender a subestimar ou superestimar os contornos entre regi˜es de o diferentes intensidades.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 21
  22. 22. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca Dois fenˆmenos demonstram que o brilho percebido n˜o ´ uma o a e simples fun¸˜o da intensidade: ca O segundo est´ relacionado ao fato de o brilho percebido de a uma regi˜o n˜o depender simplesmente de sua intensidade a a (chamado de contraste simultˆneo). aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 22
  23. 23. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 23
  24. 24. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 24
  25. 25. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca Outros exemplos de fenˆmenos da percep¸˜o humana s˜o as o ca a ilus˜es de ´tica, nas quais o olho preenche lacunas de informa¸˜o o o ca ou percebe propriedades geom´tricas de objetos de maneira e equivocada.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 25
  26. 26. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 26
  27. 27. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 27
  28. 28. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 28
  29. 29. Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 29
  30. 30. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 30
  31. 31. Espectro Eletromagn´tico e 1966 Isaac Newton descobriu que quando um feixe de luz solar passa atrav´s de um prisma de vidro, o feixe de luz emergente consiste em um e espectro cont´ ınuo de cores, que varia do violeta ao vermelho, de forma n˜o abrupta. aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 31
  32. 32. Percep¸˜o de Cores ca As cores percebidas em um objeto dependem da natureza da luz refletida pelo objeto; A luz sem cor ´ chamada luz monocrom´tica (acrom´tica); e a a A intensidade da luz monocrom´tica ´ percebida como a e varia¸˜es de preto a tons de cinza at´ chegar ao branco co e (escala de cinza); O termo n´ de cinza ´ utilizado para denotar a intensidade ıvel e monocrom´tica; aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 32
  33. 33. Luz Crom´tica a Al´m da frequˆncia, trˆs medidas b´sicas s˜o utilizadas para e e e a a descrever a qualidade de uma fonte de luz crom´tica: a Radiˆncia: Quantidade total de energia emitida, medida em a Watts (W); Luminˆncia: Quantidade de energia que um observador a percebe, medida em lumens (lm); Brilho: Descritor subjetivo da percep¸˜o da luz. caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 33
  34. 34. Criando Imagens em Uma Banda do EspectroEletromagn´tico e Em principio, se pud´ssemos desenvolver um sensor que e detecte energia irradiada por uma banda do EM, ´ poss´ e ıvel criar imagens de eventos nessa banda; Mas o comprimento de onde de uma onda eletromagn´tica e que ´ necess´rio para “ver” um objeto deve ser do mesmo e a tamanho ou menor que o objeto.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 34
  35. 35. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 35
  36. 36. Sensores de Aquisi¸˜o de Imagens ca “Dependendo da natureza da fonte, a energia da ilumina¸˜o ´ ca e refletida dos objetos ou transmitida atrav´s deles” eCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 36
  37. 37. Principais Modalidades Para transformar a energia de ilumina¸˜o em imagens digitais ca A energia que entra ´ transformada em tens˜o pela e a combina¸˜o da energia el´trica de entrada e do material do ca e sensor, sens´ a um tipo espec´ ıvel ıfico de energia A forma de onda da tens˜o de sa´ ´ a resposta do(s) a ıda e sensor(es), e uma quantidade digital ´ obtida de cada sensor e por meio da digitaliza¸˜o de sua resposta caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 37
  38. 38. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 38
  39. 39. Principais Modalidades de Sensores 1 Aquisi¸˜o de imagens utilizando um unico sensor ca ´ Figura: FotodiodoCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 39
  40. 40. Principais Modalidades de Sensores Acess´ mas lento ıvelCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 40
  41. 41. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 41
  42. 42. Principais Modalidades de Sensores 2 Aquisi¸˜o de Imagens utilizando sensor por varredura de linha caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 42
  43. 43. Principais Modalidades de SensoresCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 43
  44. 44. Principais Modalidades de SensoresCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 44
  45. 45. Principais Modalidades de Sensores Necessita de processamento computacional para formar as fatias e para juntar as fatias em um volume 3DCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 45
  46. 46. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 46
  47. 47. Principais Modalidades de Sensores 3 Aquisi¸˜o de Imagens utilizando sensores matriciais caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 47
  48. 48. Principais Modalidades de SensoresCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 48
  49. 49. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 49
  50. 50. Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Quando uma imagem ´ gerada a partir de um processo f´ e ısico, seus valores de intensidade s˜o proporcionais ` energia a a irradiada por uma fonte real. Assim 0 < f (x, y) < ∞ f (x, y) pode ser caracterizado por 2 componentes: 1 A quantidade de ilumina¸˜o da fonte que incide na cena que ca est´ vista: Ilumina¸˜o → i(x, y) → 0 < i(x, y) < ∞ a ca 2 A quantidade de ilumina¸˜o refletida pelos objetos na cena: ca Refletˆncia → r(x, y) → 0 < r(x, y) < 1 a f (x, y) = i(x, y) · r(x, y)Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 50
  51. 51. Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca A intensidade ou n´ de cinza de uma imagem ıvel monocrom´tica em quaisquer coordenadas (x0 , y0 ) ´ expresso a e por l = f (x0 , y0 ) Onde Lmin ≤ l ≤ Lmax , Lmin = imin · rmin e Lmax = imax · rmax [Lmin , Lmax ] ou [0, L − 1] ´ chamado escala de cinza, onde e l = 0 ´ preto e l = L − 1 ´ branco. e eCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 51
  52. 52. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 52
  53. 53. Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Para criar uma imagem digital, precisamos converter os dados cont´ınuos, que foram captados pelos sensores, para o formato digital. Isso envolve dois processos: Amostragem ´ a digitaliza¸˜o dos valores de coordenada; e ca Quantiza¸˜o ´ a digitaliza¸˜o dos valores de amplitude. ca e caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 53
  54. 54. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 54
  55. 55. Amostragem e Quantiza¸˜o caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 55
  56. 56. Amostragem e Quantiza¸˜o ca Na pr´tica, o m´todo de amostragem ´ determinado pelo arranjo a e e dos sensores utilizados para gerar a imagem; a quantiza¸˜o ´ ca e similar para todos: Por um unico sensor: combinado com movimentos mecˆnicos, ´ a a amostragem ´ feita selecionando-se o n´mero de e u incrementos mecˆnicos individuais; a Por sensor de varredura de linha: a amostragem ´ limitada na e dire¸˜o da imagem pelo n´mero de sensores da linha; ca u Por matriz de sensores: n˜o h´ movimento e o n´mero de a a u sensores na matriz determina os limites da amostragem em ambas as dire¸˜es. coCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 56
  57. 57. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 57
  58. 58. Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Figura: Trˆs formas b´sicas de representar f (x, y). e aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 58
  59. 59. Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Escrevemos a representa¸˜o quantitativa de uma imagem ca digital por uma matriz num´rica M × N : e   f (0, 0) f (0, 1) ··· f (0, N − 1)  f (1, 0) f (1, 1) ··· f (1, N − 1)  f (x, y) =    . . . . .. . .   . . . .  f (M − 1, 0) f (M − 1, 1) · · · f (M − 1, N − 1) Vale tamb´m a nota¸˜o matricial: e ca   a0,0 a0,1 ··· a0,N −1  a1,0 a1,1 ··· a1,N −1  A= .   . .. .  . . .  . . . .  aM −1,0 aM −1,1 · · · aM −1,N −1Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 59
  60. 60. Representa¸˜o de Imagens Digitais ca A origem de uma imagem digital est´ na parte superior a esquerda, com o eixo x positivo se estendendo para baixo e o eixo y positivo se estendendo para a direita; Essa representa¸˜o ´ uma conven¸˜o baseada no fato de ca e ca muitos dispositivos de visualiza¸˜o de imagem varrerem a ca imagem a partir do canto superior esquerdo.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 60
  61. 61. Representa¸˜o de Imagens Digitais ca M, N ∈ Z; M > 0 e N > 0; L = 2k , k ∈ Z; N´mero de bits para armazenar uma imagem digitalizada: u b=M ×N ×kCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 61
  62. 62. Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Satura¸˜o ´ o valor mais alto al´m do qual todos os n´ ca e e ıveis de intensidade s˜o cortados; a Ru´ ıdo mascara o menor n´ real de intensidade detect´vel; ıvel a Contraste ´ a diferen¸a entre os n´ e c ıveis superior e inferior de intensidade presentes em uma imagem.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 62
  63. 63. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 63
  64. 64. Resolu¸˜o Espacial ca Resolu¸˜o Espacial ´ a medida do menor detalhe discern´ em ca e ıvel uma imagem. Pode ser expressa por pares de linha por unidade de distˆncia ou pixels por unidade de a distˆncia, por exemplo. aCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 64
  65. 65. Resolu¸˜o Espacial ca Redu¸˜o de 1250 dpi para 300, 150 e 72 dpi. caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 65
  66. 66. Resolu¸˜o de Intensidade ca Resolu¸˜o de Intensidade refere-se ` menor varia¸˜o discern´ de ca a ca ıvel n´ de intensidade na imagem. Por exemplo, uma ıvel imagem cuja intensidade ´ quantizada em 256 n´ e ıveis tem 8 bits de resolu¸˜o de intensidade. caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 66
  67. 67. Resolu¸˜o Espacial ca Redu¸˜o de 256 n´ ca ıveis de cinza (8 bits) para 128, 64, 32, 16, 8, 4 e 2 n´ ıveis (1 bit).Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 67
  68. 68. Elementos da Percep¸˜o Visual ca A estrutura do olho humano Forma¸˜o da Imagem no Olho ca Adapta¸˜o ao Brilho e Discrimina¸˜o ca ca A Luz e o Espectro Eletromagn´tico e Sensores e Aquisi¸˜o de Imagens ca ´ Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando um Unico Sensor ca Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura De ca Linha Aquisi¸˜o de Imagens Utilizando Sensores Matriciais ca Um Modelo Simples de Forma¸˜o de Imagem ca Amostragem e Quantiza¸˜o de Imagens ca Os Conceitos B´sicos da Amostragem e da Quantiza¸˜o a ca Representa¸˜o de Imagens Digitais ca Resolu¸˜o Espacial e de Intensidade ca Interpola¸˜o de Imagens caCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 68
  69. 69. Interpola¸˜o de Imagens ca A interpola¸˜o ´ aplicada nessa se¸˜o no redimensionamento ca e ca de imagem (redu¸˜o e amplia¸˜o), que s˜o basicamente ca ca a m´todos de reamostragem de imagens; e A interpola¸˜o ´ o processo que utiliza dados conhecidos para ca e estimar valores de intensidade em pontos desconhecidos.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 69
  70. 70. Interpola¸˜o de Imagens ca Interpola¸˜o por vizinho mais pr´ximo explicada no exemplo anterior; ca o * produz artefatos indesej´veis como distor¸˜o nas bordas retas a ca Interpola¸˜o bilinear usa 4 vizinhos mais pr´ximos: ca o v(x, y) = ax + by + cxy + d * proporciona resultados muito melhores que a anterior, com pequeno aumento de custo computacional Interpola¸˜o bic´bica usa 16 vizinhos mais pr´ximos: ca u o 3 3 v(x, y) = aij xi y j i=0 j=0 * ´ melhor em preservar detalhes finos do que a bilinear e ´ E poss´ utilizar mais vizinhos com t´cnicas mais complexas, que podem gerar ıvel e resultados melhores, mas o custo computacional raramente se justifica para o processamento digital de imagens de uso geral.Carla e Maycon Cap´ ıtulo 2 70
  71. 71. MO443A - Processamento de Imagens Digitais Cap´ ıtulo 2 Carla N´gri Lintzmayer e Maycon Sambinelli 13 de mar¸o de 2012 cCarla e Maycon Cap´ ıtulo 2 71

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