Trabalho 2 Fundamentos de computação Gráfica

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1 Trabalho 2 Fundamentos de computação Gráfica Processamento de Imagens Aluno: Renato Deris Prado Tópicos: 1- Programa em QT e C++ 2- Efeitos de processamento de imagens 1- Programa em QT e C++ Para o trabalho de processamento de imagens foi utilizada a linguagem C++ e a ferramenta Visual Studio O Framework Qt foi usado principalmente para ler imagens e criar outras com os efeitos desejados. Figura 1. Programa criado para o trabalho. As imagens a serem processadas devem ter 512 x 512 pixels. Como pode ser visto na Figura 1, existe um menu no qual o usuário pode escolher um efeito para aplicar na imagem.

2 2- Efeitos de processamento de imagens Escala de cinza Para realizar esse efeito, a imagem original é percorrida de pixel em pixel. A cada vez que um pixel é lido, é calculada uma cor em escala de cinza a partir da cor original dele. No trabalho foi utilizada a função do QT, qgray, que recebe as componentes RGB e calcula automaticamente a intensidade de cinza relacionada. Se fizesse manualmente bastava fazer o seguinte cálculo cinza = * r * g * b. Isso também foi testado e funciona. Para a nova imagem, basta fazer com que o pixel receba esse valor de cinza para R, G, e B. O resultado pode ser visto na Figura 1. A função que faz isso também calcula um hitograma com as escalas de cinza, utilizando um mapa de C++. As chaves do mapa variam de 0 a 255 (intensidades de cinza) e os atributos são a quantidade de pixels existentes na imagem com essa intensidade de cinza. Gaussian Blur 1bit O efeito de Gaussian Blur é o resultado de borrar uma imagem com uma função Gaussiana. Isso pode ser interpretado também como suavizar uma imagem. É comumente usado em softwares de processamento de imagens, tipicamente para reduzir a quantidade de noise. Matematicamente, aplicar o Gaussian Blur em uma imagem é o mesmo que usar convolução com uma função Gaussiana. O filtro Gaussiano é um filtro passa-baixa que atenua as frequências de sinal alto. A equação de uma função Gaussiana em uma dimensão é :. Em duas dimensões é o produto de duas equações de uma dimensão: onde x é a distância a partir da origem no eixo x, y é a distância a partir da origem no eixo y e sigma é o desvio padrão da distribuição Gaussiana. Ao escoher valores pra alfa é possível chegar em matrizes que serão usadas como o kernel para convolucionar a imagem. No trabalho foi utilizada a matriz (kernel): 1, 2, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 1 Convolucionar a imagem com esse kernell, significa para cada pixel da imagem, colocar o centro da matriz sobre o pixel e realizar a seguinte conta 1 * pixel Superior Esquerdo + 2 * pixel Superior Central + 1 * Pixel Superior Direito + 2 * Pixel Central Esquerdo e assim por diante. O resultado deve a nova cor do pixel central. É possível que antes disso a cor tenha que ser divida pelo total de pesos, no caso 16. O resultado pode ser visto na Figura 2. A imagem da esquerda foi alterada para ter mais noise. É possível notar que a imagem foi levemente suavizada. O grau de suavização depende do tamanho da matriz de convolução. No próximo item é mostrada a imagem sendo suavizada por um kernel 3x3.

3 Figura 2. Imagem com efeito de Gaussian Blur1bit Gaussian Blur 2bit O kernell usado foi : 1, 4, 7, 4, 1, 4, 16, 26, 16, 4 7, 26, 41, 26, 7 4, 16, 26, 16, 4 1, 4, 7, 4, 1 Figura3. Imagem com efeito de Gaussian Blur 2Bit.

4 É possível perceber que a suavização é levemente maior so que usando um kernel 2x2. Inverter cores Esse efeito faz a foto parecer o negativo de um filme de máquina fotográfica. É simples de realizar. Basta fazer com que cada pixel da imagem receba a cor 1 - cor antiga. Dessa forma é preciso fazer nova cor é 1 - R, 1 - G, 1 - B. Figura 4. Imagem com efeito de negativo. Black and White O foco do trabalho foi maior nos efeitos de preto e branco. Para fazer com que a imagem resultante tenha somente cores brancas e pretas, a primeira coisa a ser feita é transformar a imagem para escalas de cinza. Em seguida é preciso escolher um valor limite ou de threshold para que todos os pixels com intensidade menor do que esse valor de cinza virem pretos, tenham intensidade de cinza 0, e todos os pixels acima desse limite fiquem com cor branca, ou intensidade de cinza 255. O grande problema disso é a escolha do valor de threshold. Cada imagem tem uma representação de escala de cinza com tons muito diferentes. Podem ter muitos pixels cinza claro ou quase brancos, enquanto outra imagem pode ter muitos pixels cinza escuros. No primeiro caso, uma escolha de um threshold baixo vai fazer com que a imagem preta e branca se torne praticamente branca e o resultado visual pode ser bem ruim. Portanto, é preciso que a escolha do threshold dependa da imagem analizada. Essa escolha pode ser calibrada manualmente ou automaticamente por um programa. Nesse trabalho fiz três formas de escolha de threshold automatico. A primeira é a mais simples. Depois de converter a imagem para escalas de cinza, o programa analiza o histograma de escalas de cinza e vê qual intensidade de cinza representa mais pixels da imagem (o maior valor do eixo y do histograma). Essa intensidade vira o threshold. Se há uma não uniformidade muito grande no histograma, ou seja, se existe uma intensidade de cinza que representa uma quantidade muito grande de pixels em

5 relação a todas as outras intensidades, o efeito de preto e branco não ficará muito bom. Por exemplo, quando a maioria dos pixels da imagem é branco. O threshold vai representar um valor de branco e todos os pixels que tem intensidade de cinza menor do que branco vão virar pretos. Veja o exemplo na figura 4. Figura 5. Efeito de preto e branco com escolha de threshold por maior valor do histograma. Já para uma imagem que não tem a maioria de pixels da imagem brancos, ou pretos, ou que geram um histograma mais uniforme, o efeito não fica ruim. Veja o exemplo na figura 5. Figura 6. Efeito de preto e branco com escolha de threshold por maior valor do histograma.

6 Black And White Otsu O método de Otsu é usado para gerar uma imagem preta e branca calculando o threshold automaticamente. Esse método é um pouco mais complicado de implementar do que o método anterior, mas dá resultados melhores para diversos tipos de imagens. Ele considera que a imagem de entrada têm duas classes de pixels, background o conjunto de pixels com intensidade de cinza abaixo do threshold e foreground os pixels com intensidade acima do threshold. No método de Otsu, é feita uma busca exaustiva pelo threshold que minimiza a variância dentro das classes (intra-class). O algoritmo de Otsu itera por todos os thresholds possíveis e calcula uma medida de variância das intensidades de cinza dos pixels para cada uma das classes background e foreground. O objetivo é achar o threshold que a soma da variância de background com foreground seja mínima. Pesos (w) são as probabilidades das duas classes separadas por um threshold t e variâncias dessas classes. Para calcular o peso, são somadas as quantidades de pixels de background e a soma é dividida pela quantidade total de pixels. Esse é o peso de background. O mesmo é feito para calcular o peso de foreground. O método de Otsu mostra que minimizar a variância dentro das classes (intra-class) é o mesmo que maximizar a variância entre as classes (inter-class). A fórmula para isso é:. O algoritmo foi implementado no trabalho seguindo o paper: "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms", de N. Otsu Figura 7. Efeito de preto e branco com método de OTSU

7 Como pode ser visto na figura 7, o resultado é melhor do que o anterior para a imagem das araras. O resultado da figura 8 também é melhor do que o anterior. Figura 8. Mais uma imagem com efeito preto e branco com método de Otsu. Black and White Ohbuchi O método de Ohbuchi também serve para calcular automaticamente um threshold para a partir de uma imagem em escalas de cinza gerar uma imagem preta e branca. O algoritmo foi implementado com base em soluções já prontas encontradas na internet e em outros trabalhos. Um dos trabalhos usados foi o do aluno Vinicius Segura do ano de 2009 encontrado no site Qual algoritmo é melhor (Otsu e Ohbuchi), depende do objetivo do trabalho. Por exemplo, para ler QRCode a imagem precisa ser primeiro binzarizada e o artigo diz que o melhor método é o de Otsu, pois mais imagens de qrcode são lidas com sucesso, porém a velocidade de leitura com o Ohbushi é maior. Resultados: Com as imagens analisadas anteriormente no trabalho, o método de Otsu apresentou resultados visuais melhores do que os de Ohbuchi (Figuras 9 e 10).

8 Figura 9. Efeito de preto e branco com método Ohbuchi. Figura 10. Mais uma imagem com efeito de preto e branco com Ohbuchi.

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