O documento discute a representação matemática e digital de imagens. Explica que uma imagem é representada como uma função f(x,y) onde x e y são coordenadas espaciais e f representa a intensidade. Para processamento computacional, a imagem precisa ser digitalizada através de amostragem espacial e quantização de níveis de cinza. Aplicações importantes de processamento de imagens incluem diagnóstico, tratamento e planejamento cirúrgico na medicina.

1. Frank Santos
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2.  Segundo Ballardand Brow (1982) a imagem:
Ocorre quando um sensor registra a radiação que
interagiu com objetos físicos.
Representação do objeto físico.
Manipulada e interpretada de acordo com a
necessidade do interessado.
 Matematicamente:
Função da intensidade do sinal retornado em um
sensor.
Função da “intensidade luminosa” refletida no objeto.
Considera o espaço bidimensional em sua maioria.

3.  Representação:
f(x,y)
 Onde:
 x, y : coordenadas espaciais.
e o valor de f na coordenada espacial (x,y), fornece a
intensidade, ou seja, o brilho da imagem no ponto.
 Dessa forma, afirma-se que: f(x,y) = i(x,y) *
r(x,y)
onde:
 i(x,y) depende da fonte de luz, (0 < i(x,y) <∞);
 r(x,y) depende do tipo de material que compõe o objeto,
(0 ≤ r(x,y) ≤ 1).

4.  Para ser adequadapara o processamento
computacional, uma função f(x,y) precisa ser
digitalizada tanto espacialmente quanto em
amplitude.
 A digitalização de:
(x,y) -> chamamos amostragem da imagem;
Digitalização da amplitude chamamos de
quantização em níveis de cinza.

5.  Representando essa imagem digital temos:
 Cada elemento da matriz:
Elemento da imagem, pixel.

6. O processamento de imagens abrange uma
ampla escala de hardware, software e
fundamentos teóricos.

7. As inovações tecnológicas das últimas
décadas viabilizaram grandes avanços na área da
saúde. Em especial, as tecnologias associadas a
imagens médicas têm oferecido relevantes
contribuições à prática da Medicina moderna. Tais
imagens oferecem não apenas uma forma de
visualização de órgãos, tecidos, ossos e outras
estruturas do corpo de um paciente, mas, também,
meios para monitorar efeitos de tratamentos e
subsídios para o planejamento de cirurgias.

8.  Na medicina , procedimentos computacionais
melhoram o contraste ou codificam os níveis
de intensidade em cores de modo a facilitar a
interpretação de imagens de raio X e outras
imagens biomédicas.
 Aplicações:
Diagnóstico
Tratamento
Planejamento cirúrgico

10.  Segmentação
Identificar as formas significativas em uma imagens
afim de fornecer informações para a sua
interpretação e possível planejamento

11.  Segmentação para a identificação:

12.  Segmentação para planejamento
cirúrgico:
Cirurgia guiada por imagem

13.  Segmentação para planejamento
cirúrgico:

14.  Segmentação
Limiar

15.  ACR-NEMA 1 (1985)  Hardware
American College of servidores
Radiography – National workstations
ElectricalManufacturer’
sAssociation microcomputadores
pessoais
 ACR-NEMA 2 (1988) terminais
 DICOM3 (1992,
 Sistemas operacionais
1994) Unix, Linux, ...
Digital Imaging
MS Windows (NT, XP, ...)
Communication in
Medicine MacOS

16. Custo/ licença O.S Fornecedor
3dviewnix - Unix UPenn
Khoros 250 Unix KhoralRes.Inc
Data Explorer 8000 Unix IBM
AVS 10.000 Unix / Windows AVS Inc
Mathlab 7000 Unix / Windows MathWorksInc
 Photoshop
 PaintShop
 Corel Draw
 ImageJ(free, java, científico, )

17.  [Ballard e Brown 1982] – Ballard, D.H. and
Brown, C.M (1982) “Computer Vision”,
EnglewoodCliffs, New Jersey, Prentice-Hall
Inc.
 [Gonzalez e Woods 2010] – Gonzalez, R.C.
and Woods R.E. (2010) “Processamento de
Imagens Digitais”, São Paulo, Editora Edgard
Bluncher Ltda.