Mestrado Acadêmico em
Computação Aplicada
SEMINÁRIO SOBRE IMAGEM
Prof. PhD Marcelo da Silva Hounsell
Disciplina: Fundament...
Agenda
• Sistema Visual Humano
• Imagem
• Pixels
• Resolução
• Cores
• Sistema de cores Aditivas
• Sistema de cores Subtra...
Sistema Visual Humano
• Estrutura do Olho
MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de ...
Sistema Visual Humano - Percepção Visual
• Identificação de ambiente, cenas, imagens
• Retina
• Receptores de luz - Célula...
Sistema Visual Humano
http://www.afh.bio.br/sentidos/sentidos1.asp acessado em 06/04/2014 5
Imagem
SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 – Pág. 18 6
Imagem - Pixels
• Cada imagem possui sua função geradora pela coordenadas de
pontos coloridos.
• Matriz de Cores
• Pontos ...
Imagem - Pixels
• Representação de uma imagem em Pixels
AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Cam...
Imagem - Resolução
• Ao ser digitalizada a imagem assume um tamanho adimensional,
em pixels. Mas, pode-se conhecer uma med...
Imagem - Resolução
SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital,
Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 22
10
Imagem - Cor
• A Cor está diretamente relacionada a Luz
• Luz se propaga por ondas (comprimento de onda)
• Luz é uma radia...
Imagem - Cor
• O termo Cor apresentado está relacionado a sensação humana de
identificar diferentes espectros de luzes.
SC...
Sistema de cores Aditivas
• Usado em Monitores e Televisões
• Mistura de vários comprimentos de ondas
• Gera a sensação de...
Sistema de cores Aditivas
AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003.
Pag. 191.
14
Sistema de cores Subtrativas
• Usado em Impressoras e pinturas
• Um pintura não gera luz
• Tem base nas cores primárias ma...
Sistema de cores Subtrativas
AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003.
Pag. 192.
16
Modelo RGB
AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003.
Pag. 194.
• Cores Aditivas
• Ponto...
Modelo CMYK
• Modelo Subtrativo
• Modelo complementar do RGB
• Cores complementares: Ciano(C),
Magenta(M), Amarelo(Y), Pre...
Modelo HSV
• Hue (Tonalidade), Saturation
(Saturação), Value (Luminância)
• Desenvolvida em 1978 por Alvey
Ray Smith
• Man...
Modelo HSI
• Hue (Tonalidade), Saturation (Saturação),
Intensity (Intensidade)
• Separa a componente intensidade da
inform...
Vantagens e Desvantagens HSV/HSI
• Vantagens
• Simplicidade e facilidade de implementação.
• Popularidade entre os program...
Conversão para Tons de Cinza
• Necessidade de obter o RGB da imagem
• Independe da escala de cores, deve-se:
• Adicionar 3...
Referências
• MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de
Janeiro: Brasport, 1999. ISB...
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Trabalho 2 - Seminário sobre Imagens

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Mestrado em Computação Aplicada - Computação Gráfica
Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica
Aluno: Juliano Tiago Rinaldi

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  • Ele é envolvido por três membranas: a camada externa: córnea e pela esclerótica
    camada interna: coróide e a retina
  • Quando o olho focaliza uma cena, a imagem correspondente é projetada sobre a retina na qual estão distribuídos dois tipos de receptores de luz discretos: os cones e os bastonetes.

    Os cones são em número de 6 a 7 milhões em cada olho e estão localizados na porção central da retina, chamada de fóvea

    Os bastonetes servem para dar uma visão geral da imagem captada no campo de visão. Eles não distinguem cores, mas são sensíveis a baixos níveis de iluminação
  • Trabalho 2 - Seminário sobre Imagens

    1. 1. Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada SEMINÁRIO SOBRE IMAGEM Prof. PhD Marcelo da Silva Hounsell Disciplina: Fundamentos de Computação Gráfica Aluno: Eng. Juliano Tiago Rinaldi
    2. 2. Agenda • Sistema Visual Humano • Imagem • Pixels • Resolução • Cores • Sistema de cores Aditivas • Sistema de cores Subtrativas • Modelo RGB • Modelo CMYK • Modelo HSV • Modelo HSI 2
    3. 3. Sistema Visual Humano • Estrutura do Olho MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de Janeiro: Brasport, 1999 – Pág. 6 3
    4. 4. Sistema Visual Humano - Percepção Visual • Identificação de ambiente, cenas, imagens • Retina • Receptores de luz - Células fotossensíveis • Cones (Fóvea) - Nítida e rica em detalhes • Vermelho • Verde • Azul • Bastonetes - Visão noturna • Visão geral da imagem • Não distinguem cores • Sensíveis a baixo iluminação 4
    5. 5. Sistema Visual Humano http://www.afh.bio.br/sentidos/sentidos1.asp acessado em 06/04/2014 5
    6. 6. Imagem SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 – Pág. 18 6
    7. 7. Imagem - Pixels • Cada imagem possui sua função geradora pela coordenadas de pontos coloridos. • Matriz de Cores • Pontos da Matriz de cores (Pixels) SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 – Pág. 20 7
    8. 8. Imagem - Pixels • Representação de uma imagem em Pixels AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 15 8
    9. 9. Imagem - Resolução • Ao ser digitalizada a imagem assume um tamanho adimensional, em pixels. Mas, pode-se conhecer uma medida de qualidade da amostragem, conhecendo-se a razão entre o número de pixels obtido e o tamanho da imagem real no filme ou equivalente. • Resolução pode ser medida: • DPI (pontos por polegada) • DPC (pontos por centímetro) • Outras unidades SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 9
    10. 10. Imagem - Resolução SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 22 10
    11. 11. Imagem - Cor • A Cor está diretamente relacionada a Luz • Luz se propaga por ondas (comprimento de onda) • Luz é uma radiação eletromagnética SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 30 11
    12. 12. Imagem - Cor • O termo Cor apresentado está relacionado a sensação humana de identificar diferentes espectros de luzes. SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 31 12
    13. 13. Sistema de cores Aditivas • Usado em Monitores e Televisões • Mistura de vários comprimentos de ondas • Gera a sensação de cores ao atinge e sensibiliza o olho • Tem base nas cores primárias (RGB) • Preto é gerado pela ausência de cores (ausência de luz) • Branco é a mistura de todas as cores 13
    14. 14. Sistema de cores Aditivas AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 191. 14
    15. 15. Sistema de cores Subtrativas • Usado em Impressoras e pinturas • Um pintura não gera luz • Tem base nas cores primárias magenta, amarelo e ciano • Efeito de subtrair, absorver alguma cor da luz branca. A parte que não é absorvida é refletida e captada pelo olho humano. • Branco é ausência de cores • Preto é a presença de todas as cores 15
    16. 16. Sistema de cores Subtrativas AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 192. 16
    17. 17. Modelo RGB AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 194. • Cores Aditivas • Pontos coloridos sobre a mistura de Vermelho, Verde e Azul • Preto – Ausência • Branco – Todas cores • Não representa todas as cores da natureza 17
    18. 18. Modelo CMYK • Modelo Subtrativo • Modelo complementar do RGB • Cores complementares: Ciano(C), Magenta(M), Amarelo(Y), Preto(K) • Destinado a produtos não emissores de luz (Impressoras) • Simulam cores equivalentes produzidas por dispositivos emissores de luz http://pt.wikipedia.org/wiki/CMYK acessado em 06/04/2014 18
    19. 19. Modelo HSV • Hue (Tonalidade), Saturation (Saturação), Value (Luminância) • Desenvolvida em 1978 por Alvey Ray Smith • Maneira como o artista descreve as misturas de cores • Sistema de coordenadas cilíndrica • Eixo V – Tons de cinza • V = 0 e S = 0 (Preto) • V = 1 e S = 0 (Branco) • Tonalidade em graus AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 197. 19
    20. 20. Modelo HSI • Hue (Tonalidade), Saturation (Saturação), Intensity (Intensidade) • Separa a componente intensidade da informação de cor e saturação • Ideal para o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagens baseados na descrição de cores • Descreve em termos práticos para o nosso sistema perceptivo visual • Cor de um automóvel • 20% de vermelho + 35% de verde + 45% azul http://www.pessoal.utfpr.edu.br/janeczko/index_files/pdi/au la11_PDI_imagem_colorida.pdf acessado em 06/04/2014. Pág. 35. 20
    21. 21. Vantagens e Desvantagens HSV/HSI • Vantagens • Simplicidade e facilidade de implementação. • Popularidade entre os programadores de computação gráfica. • Desvantagem • A cor produzida pode variar de um dispositivo para outro. http://www.univasf.edu.br/~jorge.cavalcanti/comput_graf06_Cores.pdf acesso em 06/04/2014 21
    22. 22. Conversão para Tons de Cinza • Necessidade de obter o RGB da imagem • Independe da escala de cores, deve-se: • Adicionar 30% do Vermelho • Adicionar 59% do Vermelho • Adicionar 11% do Azul • Porcentagem de cores relacionadas a sensibilidade do olho humano. 22 http://pt.wikipedia.org/wiki/N% C3%ADvel_de_cinza acesso em 07/04/2014
    23. 23. Referências • MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de Janeiro: Brasport, 1999. ISBN 8574520098. • http://www.afh.bio.br/sentidos/sentidos1.asp acessado em 06/04/2014. • SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. • AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. • http://pt.wikipedia.org/wiki/CMYK acessado em 06/04/2014. • http://www.pessoal.utfpr.edu.br/janeczko/index_files/pdi/aula11_PDI_imagem_colori da.pdf acessado em 06/04/2014 • http://www.univasf.edu.br/~jorge.cavalcanti/comput_graf06_Cores.pdf acesso em 06/04/2014. • http://pt.wikipedia.org/wiki/N%C3%ADvel_de_cinza acesso em 07/04/2014 23

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