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    Processamento de Imagens


      Antonio Carlos da S. Senra Filho
            Disciplina de PRIM
               FAMB ­ 2012
            Prof. Dr. Luiz Otávio M. J.
             Prof. Dr. Joaquim C. F.




                        
Introdução

    ●   Modelo discreto estudado na teoria da 
        computabilidade, matemática, física, ciência 
        da complexidade, biologia teórica e 
        modelagem de microestrutura.


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    ●   Estados “On” e “Off”
                            
Introdução

    ●   A grade pode ser em qualquer número finito 
        de dimensões
    ●    Conjunto de células há a sua vizinhança 




                            
Introdução

    ●    t = 0 é seleccionado pela atribuição de um 
        estado para cada célula. (Tom de cinza)
    ●   Para cada iteração é gerada um estado 
        para cada célula.
    ●    EXEMPLO: a célula é "On" na próxima 
        geração se exatamente duas das células 
        vizinhas são "On" na geração atual, se não, 
        a célula é "Off" na próxima geração.
                            
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    ●   Tipicamente, a regra é a mesma para cada 
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    ●   aplicado a toda a rede simultaneamente.


    ●   Artigos: 
            –   Training Cellular Automata for Image Processing, Paul L. Rosin
            –   CELLULAR AUTOMATA­BASED ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN MEDICAL IMAGE 
                   PROCESSING, S. Wongthanavasu (Thailand) *

            –   Image Processing Based on Fuzzy Cellular Automata Model, Hong Wang, (China)**

            –   An Effective Image Noise Filtering Algorithm Using Cellular Automata, Fasel Qadir (India)**
                                                   
Artigo




       
Definições

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    ●   f → Função de transição de estados
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Automata Celular PRIM 2012

  • 1. Automata Celular em  Processamento de Imagens Antonio Carlos da S. Senra Filho Disciplina de PRIM FAMB ­ 2012 Prof. Dr. Luiz Otávio M. J. Prof. Dr. Joaquim C. F.    
  • 2. Introdução ● Modelo discreto estudado na teoria da  computabilidade, matemática, física, ciência  da complexidade, biologia teórica e  modelagem de microestrutura. ● Grade regular de células    ● Estados “On” e “Off”  
  • 3. Introdução ● A grade pode ser em qualquer número finito  de dimensões ●  Conjunto de células há a sua vizinhança     
  • 4. Introdução ●  t = 0 é seleccionado pela atribuição de um  estado para cada célula. (Tom de cinza) ● Para cada iteração é gerada um estado  para cada célula. ●  EXEMPLO: a célula é "On" na próxima  geração se exatamente duas das células  vizinhas são "On" na geração atual, se não,  a célula é "Off" na próxima geração.    
  • 5. Artigos Utilizados ● Tipicamente, a regra é a mesma para cada  célula e não altera ao longo do tempo ● aplicado a toda a rede simultaneamente. ● Artigos:  – Training Cellular Automata for Image Processing, Paul L. Rosin – CELLULAR AUTOMATA­BASED ALGORITHM AND ITS APPLICATION IN MEDICAL IMAGE  PROCESSING, S. Wongthanavasu (Thailand) * – Image Processing Based on Fuzzy Cellular Automata Model, Hong Wang, (China)** – An Effective Image Noise Filtering Algorithm Using Cellular Automata, Fasel Qadir (India)**    
  • 7. Definições ● Imagens 2D ● I → Localização da vizinhança ● N → Tipo de vizinhança  ● f → Função de transição de estados ● V → Estados celulares ● f(Vn) → V    
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