SEL 5895 Introdução ao Processamento Digital de Imagens. Aula 1 - Introdução. Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa Vieira

Transcrição

1 SEL 5895 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Aula 1 - Introdução Prof. Dr. Marcelo Andrade da Costa Vieira mvieira@sc.usp.br EESC/USP

2 PROCESSAMENTO DE IMAGENS O QUE É? Processar uma imagem significa modificar as informações contidas nessa imagem sob vários aspectos, de modo que o resultado seja uma imagem ou informações extraídas dela. EESC/USP

3 PROCESSAMENTO DE IMAGENS - Interpretação humana (visualização) - Armazenamento - Transmissão - Representação - Extração de Informações - Visão Computacional EESC/USP

4 Dados Geométricos 3D Computação Gráfica Imagem 2D Imagem 2D Processamento de imagens Imagem 2D Imagem 2D Visão Computacional Dados Geométricos 3D 4

5 Processamento de Imagens Imagem Pré- Processamento Segmentação 5

6 Processamento de Imagens Imagem Ruidosa Filtros Segmentação de Fronteira 6

7 Visão Computacional Imagem Digital Processamento de Imagem Extração/ Seleção de Características Reconhecimento LENNA 7

8 EESC/USP PROCESSAMENTO DE IMAGENS

9 Principais exemplos de aplicações de processamento de imagens digitais: l Imagens baseadas em radiação (espectro eletromagnético) l Imagens baseadas em energias acústicas, ultrasônicas e eletrônicas l Imagens sintéticas usadas para modelamento e visualização, geradas por computador.

10 Espectro eletromagnético de acordo com a energia de um fóton

11 O Olho Humano

12 Percepção das Cores No olho, as imagens são formadas sobre a retina, numa área sensível à luz localizada no fundo do olho. Na retina estão localizados dois tipos de células foto-receptoras: os bastonetes e os cones; Os bastonetes distinguem a presença e a ausência de luz ou tons intermediários; Os cones percebem as cores. Existem três tipos de cones no olho e cada tipo é capaz de distinguir uma cor: vermelho, verde e azul. A quantidade de cones varia para cada cor.

13 Retina Cones e Bastonetes:

14 Distribuição de Cones e Bastonetes na Retina Cones ==> 6 a 7 milhões (em cada olho) ==> sensível a cores (RGB) Bastonetes ==> 75 a 150 milhões (em cada olho) ==> sensível a brilho

15 Adaptação ao Brilho

16 Adaptação ao Brilho

17 Espectro Eletromagnético

18 Espectro Eletromagnético Análise da qualidade do milho. Medicina Nuclear 18

19 Espectro Eletromagnético Imagem de satélite de Washington D.C. Radar (Montanhas do Tibet) Ressonância Magnética 19

20 Espectro Eletromagnético Imagens de um mesmo Pulsar geradas com diferentes frequências. 20

21 Espectro Eletromagnético Imagens no Espectro Visível 21

22 Imagens por raios gama Exemplos de imagens de raios-gama: (a) escaneamento do esqueleto, (b) imagem PET, (c) constelação de Cygnus, e (d) radiação Gama (mancha brilhante) de uma válvula de reator.

23 Imagens por raios x Exemplos de imagens de raios-x: (a) do tórax, (b) angiograma aórtica, (c) CT da cabeça, (d) circuitos eletrônicos, e (e) constelação de Cygnus.

24 Imagens por ultravioleta Exemplos de imagens ultravioleta: (a) milho normal, (b) milho infectado, e (c) constelação de Cygnus.

25 Imagens acústicas (ultrassom) - não espectrais (a) feto; (b) outra vista do feto; (c) tireóide; (d) camada muscular mostrando lesão.

26 Imagens computacionais - não espectrais

27 Sensoriamento Remoto

28 Sensoriamento Remoto (bandas espectrais)

29 Sensoriamento Remoto (bandas espectrais) Imagens do satélite LANDSAT da área de Washington D.C. para as bandas de 1-7 da tabela anterior

30 Espectro visível: aplicações industriais (a) circuito impresso, (b) pílulas, (c) garrafas, (d) bolhas de ar em produtos de plástico, (e) cereal, e (f) imagem de implante intra-ocular.

31 Aplicações industriais EESC/USP Controle de qualidade por inspeção visual Visão computacional: Robôs guiados por visão em linha de montagem Análise de características mecânicas de materiais: microscopia eletrônica

32 Espectro visível (a) impressão digital, (b) dinheiro, (c) e (d) leitura automática de placas.

33 Biometria identificação e segurança Reconhecimento facial Identificação por impressão digital Reconhecimento automático de assinaturas EESC/USP

34 Identificação e segurança Identificação por imagem da iris Câmeras de segurança (detecção de movimento) Watermarking proteção e identificação de copyright

35 REMOÇÃO DE RUÍDOS Diminuição de Ruído EESC/USP

36 REMOÇÃO DE RUÍDOS Diminuição de Ruído EESC/USP

37 Aumento de contraste Imagem Original Imagem Equalizada

38 EESC/USP Segmentação Contagem de estruturas

39 Processamento de Imagens na Medicina Imagem Original EESC/USP Imagem com o operador Sobel Imagem com as ROIs de microcalcificações selecionadas

40 EESC/USP RESTAURAÇÃO DE IMAGENS

41 EESC/USP RESTAURAÇÃO DE IMAGENS

42 RESTAURAÇÃO EESC/USP Imagem Original Imagem Restaurada

43 RESTAURAÇÃO EESC/USP Imagem Original Imagem Restaurada

44 EESC/USP FIM