Processamento de Imagem. Prof. MSc. André Yoshimi Kusumoto

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1 Processamento de Imagem Prof. MSc. André Yoshimi Kusumoto

2 Visão Computacional Não existe um consenso entre os autores sobre o correto escopo do processamento de imagens, a síntese de imagens e visão computacional Essas áreas se entrelaçam e algumas vezes se sobrepõem O que resulta nesse desacordo GONZALEZ e WOODS (2010) sugerem um paradigma com três tipos de processos computacionais consideram uma linha contínua entre processamento de imagens e a visão computacional 2

3 Visão Computacional Processos de baixo nível usam imagens como entradas e saídas do processo. pré-processamento de imagens - envolvem operações como realce de imagem, minimização de ruídos e restauração Processos de nível médio as saídas são atributos extraídos dessas imagens que em alguns casos, para se otimizar o processamento, usam técnicas de segmentação (i.e. subdividir a imagem em regiões de interesse ou objetos) para a extração do conhecimento desejado. Processos de alto nível Fonte: Gonzalez e Woods, 2010 são realizadas operações para analisar um conjunto de objetos identificados no nível anterior para se obter informações associadas às funções cognitivas da visão 3

4 Visão Computacional CONCI, AZEVEDO e LETA (2008) classificam a computação gráfica em três grandes áreas duas áreas são praticamente o agrupamento dos três tipos apresentados por GONZALEZ e WOODS (2010). esta abordagem introduz uma grande área chamada de Síntese de Imagens (SI) utiliza de dados para a criação de novas imagens digitais tais como o ultrassom e tomografias. 4

5 Visão Computacional Análise de Imagens (AI) Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 incorpora os processos de nível médio e alto apresentados por GONZALEZ e WOODS (2010) tem como objetivo a extração de informações úteis das imagens Nesse contexto, a Visão Computacional (VC), assim como a segmentação das imagens, estão contidas nessa grande área 5

6 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Portanto, a visão computacional pode ser definida como: Aplicação de métodos e técnicas de processamento e análise de imagens com o objetivo de extrair informações relevantes de imagens digitais, de maneira similar às capacidades biológicas da visão humana e/ou superando tais capacidades Fonte: KUSUMOTO,

7 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Principais Etapas de um Sistema de Visão Computacional Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA,

8 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Aquisição de Imagens Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 O objetivo é a criação de uma representação digital de uma pessoa, objeto ou ambiente. Uma câmera digital utiliza um sensor que captura amostras (i.e. quadros) da energia (i.e. intensidade de luz) emitida e/ou refletida pelo objeto ou ambiente, convertendo cada ponto do quadro (i.e. pixel) em um sinal elétrico que será quantizado. 8

9 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Restauração e Realce Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 Visa melhorar a qualidade da imagem aplicando técnicas de atenuação de ruído, correção de contraste ou brilho Restauração - busca compensar deficiências específicas, geradas no momento de aquisição, na transmissão ou em alguma etapa do processamento. Realce - destaca detalhes da imagem que são de interesse para análise ou que tenham sofrido alguma deteorização. 9

10 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Segmentação Isolar regiões de pontos da imagem pertencentes a objetos para posterior extração de atributos e cálculo de parâmetros descritivos. Baseada na detecção de descontinuidades (bordas) ou de similaridades (regiões) na imagem Técnica mais utilizada: Limiarização Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA,

11 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Extração de Atributos ou Características A partir de imagens já segmentadas (em objeto e fundo) ou binárias, busca-se obter dados relevantes ou atributos, das regiões ou objetos destacados. Os tipos de atributos ou características mais comuns são: número total de objetos; dimensões (área, perímetro, centro de gravidade, etc), geométrica (circularidade, retilineidade, etc). Outros atributos Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA,

12 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Classificação e Reconhecimento A palavra classificação não denota nenhum juízo de valor, mas apenas o agrupamento em classes de diversos objetos obtidos na segmentação. Em geral, vários atributos são necessários para uma correta classificação. Quanto mais atributos, mais complexo se torna o problema. Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 Dessa forma, é muito importante realizar uma seleção adequada dos atributos disponíveis. 12

13 Visão Computacional Prof. André Y. Kusumoto Decisão Fonte: CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 O objetivo de um sistema de Visão Computacional é tomar decisões a partir da extração de informações do mundo real através de imagens. A tomada de decisão pode ser feita a partir de indagações simples a respeito de parâmetros extraídos dos objetos ou de algoritmos mais complexos de Inteligência Artificial. 13

14 Imagem Digital É a representação visual de um conteúdo, seja ele um objeto, uma paisagem ou o registro de um determinado momento. CONCI, AZEVEDO e LETA, 2008 Uma imagem digital pode ser considerada como uma representação de uma imagem em uma região discreta, limitada através de um conjunto finito de valores inteiros que representam cada um de seus pontos GONZALEZ e WOODS, 2010 Uma imagem pode ser definida como uma função bidimensional f(x,y), onde x e y representam as coordenadas no plano espacial. A amplitude de f em qualquer coordenada x,y é a intensidade de luz projetada na coordenada x,y 14

15 Imagem Digital Imagem Digital é o resultado da discretização e da quantização de uma imagem Discretização - é o processo de conversão da imagem em uma representação discreta. Através de uma amostragem, a imagem é descrita por um número finito de pontos. Quantização - cada ponto deve ser representado por um número finito de tons ou cores. Os valores de discretização (resolução espacial) e de quantização representam o quanto a imagem será mais ou menos definida (nítida) 15

16 Imagem Digital É composta por um número finito de elementos representados pelas coordenadas de xi e yj em uma matriz de dimensão n x m Cada elemento da imagem digital é chamado de pixel (i.e. Picture Element) Pixel - elemento da imagem ou a menor unidade individual da imagem. Assim, deve ser definido para cada pixel a sua profundidade de cor representada por uma quantidade de bits. 16

17 Profundidade de cor Imagem Digital Determinada pela quantidade de bits utilizados para representar um pixel em forma de cor (bits por pixel bpp). Se cada pixel for possuir a profundidade de 8 bits, cada pixel poderá assumir os valores de 0 a 255, sendo o valor 0 correspondente à cor preta e 255 a cor branca. Assim, para uma imagem de 320x240 serão necessários 320 x 240 x 1 (byte) = bytes ou 75 KB 17

18 Imagens Multibandas Imagem Digital imagens digitais onde cada pixel possui n bandas espectrais. quando uma imagem é representada pela composição das três bandas visíveis (RGB) tem-se uma imagem colorida aos olhos humanos. representação de uma imagem colorida com profundidade 1 byte por pixel temos uma imagem com profundidade 24 bits por pixel 18

19 Imagem Digital Imagens vetoriais x matriciais (raster) Imagens raster representadas por uma matriz bidimensional. Cada elemento da matriz corresponde a um pixel da imagem. Quando uma imagem do tipo raster precisa ser escalada (i.e. alteração em sua escala), sua nitidez é degradada. Imagens vetoriais representadas pelas equações matemáticas que descrevem sua geometria. No caso das imagens vetoriais, não há problemas em alterar suas dimensões, pois não perdem sua nitidez. Basta recalcular as equações. 19

20 Referências Referências GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento digital de imagens. 3. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, CONCI, A.; AZEVEDO, E.; LETA, F. R. Computação Gráfica. Rio de Janeiro, Editora Campus, v p. KUSUMOTO, A. Y. Identificação de alvos em ensaios de separação de carga utilizando visão computacional f. Dissertação (Mestrado em Ciências e Tecnologias Espaciais) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos. 20

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