TE073 PDS II Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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- Baltazar Araújo
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1 TE073 PDS II Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Prof. Alessandro Zimmer Processamento Digital de Imagens
2 PDI: Objetivos Melhoria da informação visual para a interpretação humana. Processamento de dados de cenas para percepção automática através de máquinas.
3 PDI: Representação de Imagens Digitais O termo imagem monocromática refere-se à função bidimensional de intensidade da luz f(x,y), onde x e y denotam as coordenadas espaciais e o valor f em qualquer ponto (x, y) é proporcional ao brilho (ou níveis de cinza) da imagem naquele ponto.
4 PDI: Representação de Imagens Digitais Uma imagem (digital) pode ser considerada como sendo uma matriz cujos índices de linhas e de colunas identificam um ponto na imagem, e o correspondente valor do elemento da matriz identifica o nível de cinza naquele ponto. Os elementos dessa matriz digital são chamados de pixels. Quanto mais pixels uma imagem tiver melhor é a sua resolução e qualidade.
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7 PDI: Passos Fundamentais Aquisição da Imagem O primeiro passo é a aquisição da imagem. Para fazer isso, necessitamos de um sensor e um digitalizador. O sensor poderia ser, por exemplo, uma câmera monocromática ou colorida, ou ainda uma câmera de varredura por linha que produza uma única linha da imagem por vez.
8 PDI: Passos Fundamentais Pré-Processamento Após a obtenção de uma imagem digital, o próximo passo trata de pré-processar aquela imagem. A função chave no pré-processamento é melhorar a imagem de forma a aumentar as chances para o sucesso dos processos seguintes. O pré-processamento pode envolver técnicas para o realce de contrastes, remoção de ruído, entre outras.
9 PDI: Passos Fundamentais Segmentação O próximo estágio trata da segmentação, que divide uma imagem de entrada em partes ou objetos constituintes. Em geral, a segmentação automática é uma das tarefas mais difíceis no processamento de imagens digitais.
10 PDI: Passos Fundamentais Segmentação A saída do estágio de segmentação é constituída tipicamente por dados em forma de pixels, correspondendo tanto à fronteira de uma região como a todos os pontos dentro da mesma.
11 PDI: Passos Fundamentais Descrição O processo de descrição, também chamado seleção de características, procura extrair características que resultem em alguma informação quantitativa de interesse ou que sejam básicas para discriminação entre classes de objetos da imagem. Por exemplo, em se tratando de reconhecimento de caracteres, descritores tais como buracos e concavidades são características poderosas que auxiliam na diferenciação entre uma parte do alfabeto e outra.
12 PDI: Passos Fundamentais Reconhecimento O último estágio envolve reconhecimento, interpretação e decisão. Reconhecimento é o processo que atribui um rótulo a um objeto, baseado na informação fornecida pelo seu descritor. A interpretação envolve a atribuição de significado a um conjunto de objetos reconhecidos. A decisão implica na verificação de pertinência de um objeto a uma classe.
13 PDI: Passos Fundamentais Reconhecimento Por exemplo, a identificação de um caractere, digamos A, requer a associação dos descritores para aquele caractere com o rótulo A. A interpretação procura atribuir significado a um conjunto de entidades rotuladas. Outro exemplo.. Uma cadeia de cinco números ou de cinco números seguidos por um hífen mais quatro números pode ser interpretada como um código de endereçamento postal.
14 PDI: Operações Histograma O histograma de uma imagem fornece informação útil para fazer realce e análise da imagem. Ele revela a distribuição dos níveis de cinza da imagem. O histograma é representado por um gráfico que dá o número de pixels na imagem para cada nível de cinza.
15 PDI: Histograma Definição: seja uma imagem digital g de M linhas e N colunas. O histograma da imagem g, H g, pode, analiticamente, ser definido por uma distribuição discreta de probabilidade dada por: onde nk é o número de vezes que o nível de cinza k aparece na imagem.
16 PDI: Histograma
17 PDI: Realce de Imagens O objetivo principal das técnicas de realce é processar uma imagem, de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original. As técnicas de realce podem ser baseadas em processamento ponto-a-ponto, que modifica o nível de cinza de um pixel, independentemente, da natureza de seus vizinhos, ou pelo processo de filtragem, onde o novo valor depende também dos valores dos pontos vizinhos do ponto a ser processado.
18 PDI: Contraste A manipulação do contraste de uma imagem tem como objetivo melhorar a sua qualidade visual sob critérios subjetivos ao olho humano. Esse processo não aumenta a quantidade de informação contida na imagem, mas torna mais fácil a sua percepção. É normalmente utilizada como uma etapa de préprocessamento.
19 PDI: Contraste Tipicamente, os sensores são capazes de discretizar os valores recebidos da cena em um intervalo máximo que vai de 0 até, por exemplo, 255 (8 bits = 256 possíveis valores). Devido à má iluminação, defeitos do sensor ou mesmo às características da cena, o intervalo de valores de intensidade ocupados pelos pixels presentes em uma imagem, pode ser muito menor que esse intervalo máximo. Diz-se então que a imagem possui baixo contraste, o que torna difícil a sua visualização ou interpretação por um intérprete humano ou um sistema de processamento digital.
20 PDI: Contraste O contraste de uma imagem pode ser avaliado observando-se o seu histograma. Uma imagem com bom contraste possui um histograma cujas barras são razoavelmente espalhadas ao longo de todo o intervalo da escala. Por exemplo, a imagem da Figura 05 e seu histograma (Figura 06). Já o histograma mostrado na Figura 08 tem uma forma estreita que indica uma escala dinâmica pequena, isto porque corresponde a uma imagem de baixo contraste.
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22 PDI: Equalização de Histograma
23 PDI: Operações Tarefa (para 08/04/2015, em dupla): Incluir no programa já desenvolvido uma função que: - Mostre o histograma de uma imagem qualquer; - Aplique uma operação de equalização de histograma; - Visualize o histograma resultante.
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