Publicado na CEEL 2010

1. OBJETOS DE APRENDIZAGEM NO ENSINO DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE
IMAGENS
Pedro Henrique Cacique Braga, Alexandre Cardoso
Universidade Federal de Uberlândia, Faculdade de Engenharia Elétrica,
Uberlândia – MG, phcacique@gmail.com, alexandre@ufu.br
Resumo - O objetivo deste documento é apresentar o
Objeto de Aprendizagem IMAGINE, que tem como
objetivo facilitar o ensino de Processamento Digital de
Imagens em cursos presenciais e a distância, bem como
apresentar a tecnologia utilizada na construção do
mesmo e os parâmetros padronizados pelo IEEE
Learning Technology Standards Comitee
Palavras-Chave – Objetos de Aprendizagem,
Processamento Digital de Imagens, IEEE Learning
Technology Standards Comitee, Flash, Actionscript
LEARNING OBJECTS FOR DIGITAL
IMAGE PROCESSING STUDIES
Abstract - The purpose of this paper is to present the
learning object IMAGINE, which objective is to make the
teaching technique of Digital Image Processing easier in
distance and attendance courses, as well as presenting
the technology used for its development and standard
IEEE Learning Technology Standards Committee
parameters.
1
Keywords - learning objects, digital image processing,
IEEE Learning Technology Standards Committee, Flash,
Actionscript.
NOMENCLATURA
AS ActionScript
EAD Ensino a Distância
MATLAB Matrix Laboratory
OA Objetos de Aprendizagem
RA Realidade Aumentada
PDI Processamento Digital de Imagens
POO Programação Orientada a Objetos
I. INTRODUÇÃO
As novas tecnologias da informação e do conhecimento
emergem com visibilidade no cenário educacional. Diversas
pesquisas e ferramentas são desenvolvidas com o propósito
de resignificar as formas de aprender e ensinar dentro e fora
da escola.
A aprendizagem é um processo tão antigo quanto a
própria existência humana e se desenvolve constantemente
mediante as contribuições de pesquisadores e educadores.
Nesse contexto, destaca-se a busca de metodologias de
ensino mais adequadas ao contexto social e aos avanços que
a sociedade da informação e do conhecimento apresentam.
Diante desse cenário é possível dizer que Educação e
Tecnologia se conectam, interagem no processo educacional
evidenciando a necessidade de desenvolvimento de
ferramentas compatíveis as novas exigências.
Diante desse quadro destacam-se os Objetos de
Aprendizagem. Chamamos de Objetos de Aprendizagem
(OA), a junção tecnologia/educação, ou seja, "qualquer
entidade, digital ou não digital, que possa ser utilizada,
reutilizada ou referenciada durante o aprendizado suportado
por tecnologias" [1].
Os Objetos de Aprendizagem são ferramentas criadas para
atender públicos e conteúdos específicos, por isso, atendem
as propostas da alfabetização ao ensino superior.
O Ministério da Educação [2] disponibiliza um Banco
Internacional de Objetos Educacionais e incentiva a criação
de novos projetos. Segundo esta mesma fonte, a distribuição
dos OA não é uniforme, tendendo ao crescimento
principalmente nas áreas de Ensino Superior (na nova
modalidade, EAD) e nos Ensinos Fundamental e Médio, em
detrimento das demais áreas, como a educação profissional e
o Ensino Superior Regular, por exemplo.
A Fig. 1 reflete o crescimento do uso da tecnologia como
instrumento educacional. Percebemos que o uso de OA no
ensino superior regular ainda está aquém da sua real
capacidade.
Fig. 1. Distribuição dos Objetos de Aprendizagem cadastrados no
Banco Internacional de Objetos de Ensino, do MEC, de acordo com
o nível de ensino.

2. O processo cognitivo do ser humano pode beneficiar-se
com a associação de todos os seus sentidos na construção de
um conceito. E os OA proporcionam de certa forma maiores
possibilidades interativas e desafiadoras para aqueles que os
utilizam.
Na grande área das Engenharias, percebe-se muitos
conceitos e teorias que seriam melhor apresentados se
utilizadas as ferramentas dos OA promovendo uma
aprendizagem mais interativa, estimulando os sentidos e as
formas de pensar dos alunos. O Processamento Digital de
Imagens também se encontra entre as áreas e/ou conteúdos
que podem ser dinamizados [3].
Este artigo apresenta o projeto IMAGINE, que se refere a
um Objeto de Aprendizado baseado na interação entre
software e usuário de maneira a possibilitar o
desenvolvimento de conceitos.
Para apresentar o projeto serão abordados nos próximos
tópicos deste documento as etapas do processamento de
imagens e como elas são aplicadas na construção e utilização
do IMAGINE, tendo em vista as normas e padrões do IEEE.
II. PROCESSAMENTOS DE IMAGEM
Os sistemas de processamento de imagens são
constituídos de um conjunto de etapas que levam um
elemento do domínio do problema a um resultado plausível.
Um processo para tratamento de uma imagem deve seguir
alguns passos para a geração de um resultado. São eles:
1. Aquisição
Trata-se da captura da imagem por um sensor ou
dispositivo e a conversão da mesma em um modelo capaz de
ser representado digitalmente.
2. Pré-processamento
A aquisição de uma imagem geralmente traz consigo
imperfeições, originadas por diversos fatores, como a
iluminação do ambiente ou outras características do
dispositivo de captura. A melhora da imagem através de
suavização, correção de brilho e contraste e atenuação do
ruído é realizada nesta etapa do processamento.
3. Segmentação
Esta é a etapa na qual são extraídas as porções da
imagem que têm relativo interesse no tratamento. A
segmentação pode ser feita por diferentes métodos e pode
selecionar regiões, bordas e/ou preenchimentos da imagem.
4. Representação e Descrição
O armazenamento e a manipulação de dados pictóricos
são realizados na representação e a descrição é responsável
pela extração de propriedades e características do objeto.
5. Reconhecimento e Interpretação
Reconhecimento é o ato de atribuir um identificador a
determinada informação e Interpretação consiste em atribuir
significado ao conjunto de dados reconhecidos.
Observa-se que estas etapas formam um roteiro para o
processo de tratamento pictórico, estão interligados entre si e
são dependentes da base de conhecimento gerada em cada
uma delas, conforme mostra a Fig. 2.
A base de conhecimentos é incrementada a cada etapa do
processo, por isso pode ser considerada uma base dinâmica
[4].
Fig. 2. Etapas de um sistema de processamento de imagens.
É importante observar que um sistema de PDI contém
todas estas etapas, mesmo que elas façam uso de tecnologias
diferentes e sejam realizadas por softwares e/ou hardwares
diferentes em cada etapa.
A. Modelo de imagem
Uma imagem, durante seu processamento, é vista como
um arquivo que contém informações sobre os valores de
cores de cada pixel da imagem. O pixel é a menor unidade de
medida de uma imagem. Resolução é a densidade de pixels
da imagem, isto é, a quantidade de pixels de uma imagem
por sua dimensão. Tais valores estão dispostos em matrizes
que contém geralmente os valores RGBA (red, Green, blue,
alpha), que são os valores de tons vermelhos, verdes, azuis e
transparência. A combinação destes valores nos dá a
intensidade luminosa de determinado pixel.
A análise e transformação pictórica são feitas mediante
análise e transformação de pixels de maneira individual e/ou
coletiva. Muitos métodos se dão a partir da análise da
conectividade entre pixels. Nos filtros de convolução e de
correlação, por exemplo são analisados os 8 pixels ao redor
do pixel original.
B. Métodos matemáticos
As transformações pictóricas podem ser realizadas de
diferentes maneiras. Existem métodos de transformação da
imagem bastante diferentes, entretanto, é possível destacar os
métodos de filtragem no domínio espacial e os métodos no
domínio da freqüência.
Aquisição
Pré-Processamento
Segmentação
Representação e Descrição
Reconhecimento e
Interpretação
Base
de
Conhecimento
domínio do problema
resultado

3. Os métodos de filtragem no domínio espacial se referem
ao plano da imagem, ou seja, ao conjunto de pixels que
compõem uma imagem.
Neste domínio, o processo de filtragem é realizado a partir
de máscaras, que são matrizes quadradas com valores
específicos em cada elemento, que servem como peso para o
valor de cada pixel vizinho ao central. A Fig. 3 mostra como
uma imagem é vista no domínio espacial, bem como uma
máscara é analisada.
Fig. 3. Filtragem no domínio espacial
A correlação da imagem f com um filtro w pode ser
expressa através da equação 1.
(1)
Onde:
f(x,y) - Imagem
w(x,y) - Matriz quadrada – máscara
m - Número de colunas da imagem
n - Número de linhas da imagem
A convolução por sua vez, pode ser expressa através da
equação 2.
(2)
Onde:
f(x,y) - Imagem
w(x,y) - Matriz quadrada – máscara
m - Número de colunas da imagem
n - Número de linhas da imagem
Para a aplicação de filtros como este, são necessárias m*n
iterações aplicando as máscaras determinadas nas
conectividades estabelecidas.
A base das técnicas de filtragem no domínio da freqüência
é o teorema da convolução. [5]
III. MOTIVAÇÃO
Para superar as deficiências do modelo formal de ensino é
necessário sair do lugar comum em que se encontram os
atuais programas de ensino universitário e atualizar as
bibliotecas virtuais existentes. A tecnologia Flash foi
escolhida para que esta seja difundida ainda mais no meio
acadêmico, mostrando que é possível usar a animação
bidimensional, bastante explorada no entretenimento, para a
formação de profissionais com eficiência e eficácia.
O Processamento Digital de Imagens vem sendo ensinado
de maneira teórica, através de material impresso e muitas
vezes desatualizado. Acredita-se que o contato com a prática
é um dos métodos mais eficientes neste processo educativo
[3]. A criação de OA para tais fins faz com que as práticas
educativas avancem um passo mais rumo ao equilíbrio com a
tecnologia atual.
IV. APRESENTAÇÃO DO IMAGINE
A. Linguagens De Programação
As diferentes linguagens de programação existentes nos
fornecem meios diferentes para chegar ao mesmo fim, sendo
este o processo de transformação pictórica e aqueles os
diferentes algoritmos utilizados.
Dentre as diferentes linguagens, adotaram-se como
principais o Actionscript, em suas versões 2.0 e 3.0,
utilizadas em momentos distintos e agrupadas em um
documento principal elaborado na versão 2.0 e a linguagem
de programação MATLAB. O Actionscript (AS) é a
linguagem de programação orientada a objetos do software
Adobe Flash, que hoje encontra-se na versão CS4. O Flash é
uma das mais poderosas ferramentas de edição de animações
bidimensionais, mas não se restringe a este campo de
atuação, podendo ser utilizado para diferentes fins que
envolvam POO.
Simultaneamente ao software principal geraram-se
algoritmos em MATLAB, software produzido pela
Mathworks, voltado principalmente para o cálculo numérico,
que apresenta métodos de visualização de gráficos e criação
de aplicações gráficas.
B. Design E Funcionalidade
Explorando ao máximo as funcionalidades de animação
por interpolações de movimento e de forma e quadro a
quadro disponíveis no Flash, desenvolveu-se um layout
prático e dinâmico. O menu superior contempla todas as
ferramentas disponíveis ao usuário, contempladas
separadamente em cada menu suspenso.
O menu Arquivo apresenta as ferramentas de abertura de
uma imagem, captura através de câmera, bem como os
recursos de manipulação do software.
O menu Filtros apresenta atalhos para os filtros pré-
definidos de cores, brilho, contraste e algumas máscaras pré-
determinadas.
No menu Transformadas estão localizadas as
transformadas de primeira e segunda derivada como a de
Fourier e a de Haar, por exemplo.
Existem ainda os menus Ajuda e Contato que apresentam
tópicos de ajuda sobre cada tela e sobre a teoria apresentada
e formulários de contato com os autores respectivamente.
x x
x .
x x x
x
x
M
N
x
y
n
m
W(i,j)
imagem

4. A Fig. 4 é uma impressão da tela do software quando
carregada uma imagem de exemplo. A barra lateral direita
apresenta uma série de operadores que permitem ao usuário a
criação de novos filtros e transformadas.
Fig. 4. Software Imagine, com imagem carregada e função
Chroma- Key adicionada.
Existem ainda, na barra inferior, atalhos para as principais
funções realizadas. A saber: carregamento de uma nova
imagem, geração de códigos em MATLAB e apresentação
dos histogramas da imagem.
É importante ressaltar que o histograma estará acessível
ao usuário sempre e quando haja uma imagem carregada.
Este gráfico é alterado de acordo com cada filtro aplicado.
Os códigos em MATLAB são gerados ao pressionar o
botão abaixo com o logotipo do software. Uma janela de
exemplificação dos filtros e transformadas é aberta, como
exemplificado na Fig. 5, e o usuário pode verificar a
consistência da informação fornecida.
Fig. 5. Janela MATLAB com aplicação da binarização de uma
imagem inicial.
Além do tratamento de imagens fixas, o software Imagine
proporciona experiências de aplicação em PDI, sobretudo nas
etapas de Aquisição, Representação e Descrição,
Reconhecimento e Interpretação.
Utilizando-se das clases BitimapClass[9], Papervision[11]
e Flartoolkit[8], criou-se uma aplicação na área de realidade
aumentada. Esta aplicação utiliza como dispositivo de
captura uma webcam. Criou-se, também, um marcador
impresso, como o apresentado na Fig. 6, com o qual o
usuário é capaz de interagir com o software.
Fig. 5. Exemplo de marcador para aplicação de reconhecimento e
interpretação em Realidade Aumentada
A aplicação de RA é bastante simples e utiliza a câmera
do usuário para reconhecer o marcador impresso e mostrar
sobre ele um modelo tridimensional do personagem Yoshi,
criado por Shigefumi Hino, designer gráfico da Nintendo.
O usuário pode movimentar o marcador, realizando
movimentos de translação e rotação do mesmo para que
visualize por completo o modelo apresentado.
Quando o dispositivo captura a imagem é iniciado um
processo de reconhecimento de padrões, baseado na
conectividade entre pixels. É feita uma detecção de padrões
através da segmentação de regiões. Quando reconhecidos os
padrões, através da classe Flartoolkit, rótulos são criados em
cada região da imagem. Estes rótulos são comparados com os
existentes na base de conhecimentos do software. Quando
ambas informações são equivalentes, a classe Papervision é
acionada e o modelo tridimensional é apresentado no monitor
junto ao usuário.[6]
Todas as classes utilizadas neste material são de domínio
público ou licenciadas por seus criadores, reservando os
direitos de alteração, com livre utilização, desde que os
mesmos sejam referenciados nos códigos-fonte.
V. LICENÇAS DE USO DO SOFTWARE
Por se tratar de um software educacional, o Imagine deve
ser licenciado junto a um órgão oficial. Dentre as diferentes
licenças existentes, o selo Creative Commons se adéqua aos
princípios deste projeto por se tratar de uma licença
reconhecida mundialmente. [7]
Foram escolhidos os seguintes critérios de licenciamento
para esta obra:
1. Permitido o uso comercial
2. Alterações de código apenas com autorização dos
autores

5. O selo da licença deve estar presente nos sites
relacionados ao projeto, no software desenvolvido e nos
guias do usuário e do programador impressos e/ou virtuais.
VI. CONCLUSÕES
A partir do desenvolvimento do OA Imagine e das
investigações sobre o uso destas ferramentas no ensino
superior constatou-se a sua validade e eficiência. O resultado
final deste projeto foi apresentado a professores que
ministram a disciplina de PDI na Faculdade de Engenharia
Elétrica de Uberlândia e a professores ligados à Faculdade de
Educação da mesma instituição. Foram feitos estudos
juntamente a estes professores selecionados, que verificaram
a eficiência do método adotado junto aos padrões de ensino
adotados pela instituição.
Para o Processamento Digital de Imagens é possível criar
ambientes interativos que favorecem a aprendizagem,
explorando os distintos métodos e linguagens de
programação, bem como a interação entre elas para a melhor
compreensão do estudante da disciplina.
As ferramentas de animação, já existentes no mercado,
também são eficazes para sistemas de PDI, capazes de criar a
interação entre software e usuário de maneira atrativa e
funcional.
VII. AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao professor Mestre em Engenharia
de Computação Francisco Eduardo Martínez Pérez, da
Universidad Autónoma de San Luis Potosí - México, pela
colaboração neste trabalho.
VIII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] Learning Technology Standards Commitee. WG12:
Learning Object Metadata. Acedido em 13 de Fevereiro
de 2010, em: http://ltsc.ieee.org.
[2] Banco Internacional de Objetos Educacionais (2010).
Estatísticas. Acedido em 21 de Abril de 2010, em:
http://objetoseducacionais2.mec.gov.br.
[3] R. V. Belhot, J. D. O. Neto. A solução de Problemas no
ensino de engenharia. XIII Simpósio de Engenharia de
Produção, 2006. Bauru
[4] R.C. González, R.E.Woods, “Digital Image
Processing”, Edgard Blucher, 3ª Edição, 2000.
[5] H. Pedrini, W.R. Schwartz, “Análise De Imagens
Digitais - Princípios, Algoritmos E Aplicações”,
Pioneira Thomson, 1ª Edição, 2008.
[6] Adobe Developer Connection. ActionScript Technology
Center. Acedido em 09 de Março de 2010, em
http://www.adobe.com.
[7] Creative Commons. License your work. Acedido em 22
de Abril de 2010, em:
http://www.creativecommons.org.br/.
[8] Saqoosha. Flartoolkit. Acedido em 19 de Fevereiro de
2010,em: http://saqoosha.net/en/
[9] Adobe Help. Bitmap. Acedido em 13 de Janeiro de
2010, em:
http://www.adobe.com/livedocs/flash/9.0/ActionScriptL
angRefV3/flash/display/Bitmap.html
[10]Papervision. Papervision3d. Acedido em 10 de janeiro
de 2010, em: http://blog.papervision3d.org/