10º Guia de Laboratório de ECA412 Introdução ao Processamento Digital de Imagens

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1 10º Guia de Laboratório de ECA412 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Nome Nº de Matrícula: Nome Nº de Matrícula: Nome Nº de Matrícula: Descrição geral Este laboratório tem como objetivo exemplificar alguns tópicos relacionados a processamento digital de imagens. Será empregado um toolbox MatLab, onde as funções utilizadas têm seus códigos disponíveis para serem empregadas em outros ambientes de programação. Também será empregada uma ferramenta do LabView que possibilita aplicações em tempo real, cujos aplicativos desenvolvidos podem ser compilados em arquivos executáveis independentes do ambiente de desenvolvimento em questão. - Representações de Pixels de uma Imagem: p = f(x,y) Formulário - Expressão Típica de um Filtro de Imagem: - Exemplo de regiões de pixels (p i ) de imagens e de máscaras (w i ) de filtros digitais: p1 p2 p3 w1 w2 w3 p4 p5 p6 w4 w5 w6 p7 p8 p9 w7 w8 w9 p p = q i= 1 w. p i i - Exemplo de máscara 3 x 3 de Sobel: Expressão de Filtro de Média: - Realce por Histograma: g m s = T ( r); 1 =. M r = T M i= 1 1 g ( x, y) i ( s); s k = K j= 0 n j. np

2 - Contraste por Stretch: T(r) = Função de Segmentos de Retas, entre outras. Parte I Exemplos de Processamento de Imagens 1) Usar os comandos abaixo para carregar um arquivo de uma imagem digital (neste exemplo, monocromática) e exibi-la na tela do computador: I=imread('pout.tif'); <Enter> imshow(i) <Enter> a) Para ter a informação do número de pixels da imagem usar o comando size(i) <Enter> e anotar a dimensão da matriz de dados correspondente. Resposta:. b) A graduação de cada pixel em nível de cor (neste exemplo em 256 níveis de cinza) pode ser obtida por I(n,m) <Enter>. Anotar os valores dos pixels relativos a I(1,1) e I(291,240).. 2) Este exemplo mostrará a aplicação do método de equalização por histograma para melhorar a qualidade de uma imagem. A imagem utilizada será a mesma da questão anterior. Empregar os comandos seguintes: Ih=histeq(I); figure <Enter> imshow(ih) <Enter> a) A qualidade da imagem processada melhorou? Justificar. b) Anotar os valores da graduação Ih(1,1) e Ih(291,240) da imagem processada. Em relação aos valores do item (b) da questão anterior, houve alterações? Por que? 3) Usar os comandos seguintes para carregar uma imagem com ruídos (chuviscos) agregados. I=imread(eight.tif'); <Enter> Ir=imnoise(I, salt & pepper,0.02); imshow(ir) <Enter> a) A imagem contém pontos ( chuviscos ) caracterizando um determinado ruído na mesma? Resposta:. b) Neste exemplo será mostrado o método de filtragem pelo processamento da média objetivando limpar os chuviscos. Usar os comandos abaixo com o emprego de máscara 3x3.

3 Ip=medfilt2(Ir,[3 3]); figure <Enter> imshow(ip) <Enter> c) Os pontos de ruído da imagem original foram removidos? Justificar a resposta. 4) Carregar e exibir a figura do exemplo a seguir por meio dos comandos abaixo. I=imread(moon.tif'); <Enter> imshow(i) <Enter> a) Este exemplo trata da extração de contornos de uma imagem usando a técnica de detecção por edge. A finalidade no exemplo seria facilitar a visualização de crateras na superfície da Lua. Usar os comandos seguintes, onde foi empregada uma máscara de Sobel: Ie=edge(I,'sobel'); figure <Enter> imshow(ie) <Enter> b) Os contornos das crateras foram destacados da imagem original? Justificar o motivo. 5) A seguir será mostrado como destacar da figura da questão anterior informações referentes a superfície da imagem com a finalidade da computação da sua área planar, por exemplo. Para isto é empregada a função filter2 conforme ilustrado nos comandos a seguir: f=fspecial('unsharp'); <Enter> Ip=filter2(f,I);figure <Enter> imshow(ip) (Enter> a) A área visível ficou mais realçada? Por que? 6) Usar os comandos abaixo para carregar o arquivo de uma imagem digital colorida e exibila na tela. I = imread('westconcordaerial.png'); <Enter> imshow(i) <Enter> a) Para ter a informação do número de pixels da imagem usar o comando size(i) <Enter>, anotar a dimensão da matriz de dados correspondente. Resposta:.

4 b) Notar que em relação a imagens monocromáticas, a matriz de pixels de uma imagem colorida possui uma dimensão adicional. A graduação de cada pixel em nível de cor (neste exemplo em 256 níveis de vermelho, verde e azul) pode ser obtida por I(n,m,l) <Enter>. Anotar os valores para I(1,1,1), I(1,1,2) e I(1,1,3) referentes ao primeiro pixel f(1,1) da imagem colorida.. c) Este exemplo mostrará a aplicação da técnica Stretch objetivando a equalização de cores de uma imagem, melhorando o seu contraste, por exemplo. Usar os comandos abaixo: Is = imadjust(i,stretchlim(i)); figure <Enter> imshow(is) <Enter> d) Em relação à imagem anterior houve melhoria na nitidez da mesma? Por que? 7ª) Este exemplo mostra a utilização de um toolbox do MatLab para auxílio ao projeto de filtros tipo janela (window) para processamento de imagens. Para executar a ferramenta digitar Demo <Enter> na área de trabalho. Será aberta uma janela onde deve ser selecionada a opção Toolboxes acionando o mouse sobre a mesma. Acionar a biblioteca Image Processing e a opção 2-D Filtering and Filter Design. Aparecera a janela com o título 2-D FIR Filtering. a) No campo Select an Image selecionar a imagem Saturn. Uma imagem do planeta Saturno será mostrada. Verificar no canto inferior direito da foto se está visível algum ponto claro representando outro possível astro (talvez uma estrela) no plano de fundo da figura? Resposta:. b) No campo Type of filter selecionar a opção highpass. No campo Design Method escolher fwind1. O gráfico espacial é relativo às características de um filtro passa-altas de imagens. c) Acionar com o mouse o botão Apply Filter. Verificar a imagem filtrada correspondente. Verificar se agora surgiu um ponto claro na parte inferior esquerda da foto processada indicando um possível astro? Justificar a resposta. Parte II Experiências de Processamento de Imagens Nas experiências a seguir é empregado uma webcam e o ambiente LabView para exemplificar processamentos de imagem em tempo real. É utilizada uma ferramenta (Vision Assistant) do ambiente para realizar os processamentos relacionados às experiências.

5 1ª) Esta experiência exemplifica o processamento de uma imagem colorida (por exemplo, o rosto de uma pessoa) adquirida pela câmera acoplada ao computador da bancada. A imagem é realçada alterando-se o seu contraste, brilho e nitidez por meio de filtragens correspondentes ao bloco da função utilizada. O processamento inclui ainda uma detecção da linha lateral esquerda do objeto (por exemplo, da face da pessoa em frente à câmera), e uma indicação visual da inclinação desta. a) Abrir o programa Ex_Proc_Imag_I na pasta correspondente a experiência. Executar (=>) o aplicativo e observar na tela do computador o processamento efetuado conforme descrito, posicionando a face esquerda do rosto próximo da lateral esquerda da grade quadricular (em cor verde e azul) que aparece da tela. Mantendo a face nesta posição (indicado por linha reta de cor vermelha), suspender ou abaixar parcialmente o rosto em relação à grade quadricular, verificando a indicação do movimento da face conforme uma linha de cor amarela que aparece transversalmente a imagem. b) Parar o programa mantendo uma imagem (do rosto) na tela do aplicativo. c) Abrir o diagrama de blocos do aplicativo (Window => Show Block Diagram). Abrir o bloco Vision Assistant por meio de dois clicks no mouse. Nos blocos (ligados em linha) indicados na parte inferior desta ferramenta, o primeiro deles indica a imagem original adquirida pela câmera utilizada. O segundo bloco (Brightness) constitui funções de filtros que realizam processamentos que alteram o brilho, o contraste e a nitidez da imagem. Os blocos restantes detectam a linha lateral (Find Edge) do objeto sobre a tela do aplicativo e a inclinação (Adv. Straigh) desta em relação à linha de tangencia do objeto. d) Abrir o bloco (Brightness) referente ao processamento do contraste, brilho e nitidez da imagem. Alterar os cursores referentes aos valores destas três características no sentido de melhorar (realçar) a imagem adquirida. e) Fechar o bloco (Ok) e finalizar o assistente (Finish). f) Executar o aplicativo novamente verificando o processamento resultante. g) Parar e fechar o aplicativo em questão. 2ª) Esta experiência exemplifica processamentos de imagens com o objetivo de detectar e alertar (sem o contato físico de um sensor como uma chave final de curso), se um objeto não metálico, por exemplo, de plástico ou madeira (onde sensores capacitivos ou indutivos não são efetivos) se aproxima a uma certa distância de uma dada referência. Inicialmente a imagem adquirida é convertida em branco e preto. A seguir a imagem é filtrada com a finalidade de destacar os contornos do objeto. Depois é realizado um processamento objetivando detectar linhas verticais do objeto dentro de uma área quadricular do aplicativo. Finalmente, a informação correspondente à posição do objeto, em relação a uma referência, é medida e comparada com um dado de comparação do programa, acionando ou não um alarme visual na tela de supervisão do aplicativo.

6 a) Abrir o programa Ex_Proc_Imag_II na pasta correspondente a experiência. Executar o aplicativo, posicionando a câmera do sistema em direção à parede (em frente à bancada utilizada), até que se tenha no meio da grade quadricular do aplicativo uma linha de referência vertical (em cor vermelha) que será definida por um contorno de uma ripa de madeira da parede ou por um cano de fiação, etc. b) Posicionar um objeto como uma caneta ou lapiseira à esquerda da câmera e a um palmo de distância desta. Deslocar lentamente (simplesmente para poder observar o processamento) o objeto no sentido da esquerda para a direita em relação à câmera, verificando que a linha vertical e outra perpendicular a esta se movimentam em relação ao objeto. Quando a linha perpendicular que define a medição estiver aproximadamente a ¼ da lateral esquerda da grade quadricular do aplicativo, um alarme visual (em cor vermelha) será ativado. c) Parar o programa mantendo uma imagem (do objeto) na tela do aplicativo. d) Abrir o diagrama de blocos do aplicativo. Abrir o bloco Vision Assistant. Nos blocos (ligados em linha) indicados na parte inferior desta ferramenta, o primeiro deles indica a imagem original adquirida pela câmera utilizada. O segundo bloco constitui a função de filtragem. O terceiro bloco detecta linhas verticais da imagem e mostra a grade quadricular, e o quarto bloco (Clamp) realiza uma medição correspondente à posição do objeto que é comparado com o valor do dado de comparação do programa. Abrir o bloco Filter e anotar a mascará (3x3) correspondente ao filtro de imagem em questão. Resposta: e) Finalizar o assistente e fechar o aplicativo em questão. Parte III Questões complementares OBS: Incluir no relatório final as figuras resultantes das questões complementares deste guia. 1) Explicar o conceito de processamento digital de imagens. 2) Explicar o conceito do método de equalização por histograma aplicado na segunda questão da primeira parte. 3) Resolver a sétima questão usando comandos de linha para um filtro passa-altas de imagens. Incluir a figura filtrada no relatório.