Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Ciência da Computação e Informática Biomédica. Tópicos em Computação

Transcrição

1 Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Ciência da Computação e Informática Biomédica Tópicos em Computação Robótica Competitiva e Visão Computacional Processamento de Imagens Prof. Eduardo Todt todt@ieee.org 2017

2 Reconhecer bordas

3 Formação de imagens 1 Luz atinge superfície 3D 2 Superfície reflete 3 Sensor recebe energia luminosa Intensidade Ângulos incidência e observação Material

4 Dichromatic Reflection Model Klinker, Shafer and Kanade, 1990; Shafer 1984 r r r rr C mb (n, s) f c ( )e( )cb ( )d ms (n, s, v) f c ( )e( )cs ( )d

5 Formação de imagem Gonzalez-Woods

6 Amostragem e quantização Gonzalez-Woods

7 Amostragem e quantização Gonzalez-Woods

8 Representação imagens OpenCV IplImage -- int nchannels; // -- int depth; // -- int width; // -- int height; // -- char* imagedata; // // -- int dataorder; // // // -- int origin; // // -- int widthstep; // -- int imagesize; // -- struct _IplROI *roi;// -- char *imagedataorigin; -- int align; // // -- char colormodel[4]; // Number of color channels (1,2,3,4) Pixel depth in bits: image width in pixels image height in pixels pointer to aligned image data Note that color images are stored in BGR order 0 - interleaved color channels, 1 - separate color channels cvcreateimage can only create interleaved images 0 - top-left origin, 1 - bottom-left origin (Windows bitmaps style) size of aligned image row in bytes image data size in bytes = height*widthstep image ROI. // pointer to the unaligned origin of image data // (needed for correct image deallocation) Alignment of image rows: 4 or 8 byte alignment OpenCV ignores this and uses widthstep instead Color model - ignored by OpenCV

9 Operações em imagens Processamento em nível de pixel (point operations) Log Exp Sqr Pow Negative Threshold...

10 Operações em nível global Gonzalez-Woods

11 Imagens e histogramas Gonzalez-Woods

12 Equalização de histogramas Resulta em utilização uniforme de todos níveis de cinza h[i]=cte A função de mapeamento é igual à probabilidade cumulativa

13 Equalização de histogramas

14

15 Histogram stretching Linearização de histograma ou expansão de faixa dinâmica

16 Processamento de vizinhança Imagens com mesmo histograma: Informação espacial é necessária para distinguir Objetivo: extrair blobs, regiões coerentes, não necessitam ser objetos

17 Imagem original Segmentação ideal real

18 Encontrando Modos em Histogramas Quantos modos existem no histograma ao lado? Fácil para seres humanos, difícil definir algoritmo

19 Mean-shift Comaniciu & Meer 1.Inicializar semente aleatória e janela fixa 2.Calcular centro de gravidade da janela 3.Deslocar janela para este centro 4.Repetir passo 2 até convergência

20 Thresholding

21 Mais sobre thresholding Global vs Local Adaptive thresholding

22 Ainda Thresholding Gonzalez-Woods

23 Média temporal Imagem com ruído aleatório não correlacionado e com valor médio nulo A média de N imagens sucessivas pode reduzir ruído Gonzalez-Woods

24 Filtros espaciais Transformação matemática convolução que modifica o valor de um pixel conforme seus vizinhos Tabela com coeficientes filtro, máscara, núcleo (kernel) Fundamentos na transformada de Fourier

25 Filtro linear Gonzalez-Woods

26 Filtros lineares Independente dos pesos, a saída é Shift invariant: a saída depende dos valores da vizinhança e não da posição da vizinhança Linear: a saída da soma de duas imagens é o mesmo que somar a saída de duas imagens

27 Convolução

28 Filtros Lineares - Blurring

29 Filtros Lineares - Blurring

30 Filtros Lineares - Blurring

31 Filtros Lineares - Blurring Exemplo de filtro de média em imagem 500x500 pixels com máscaras de 3, 5, 9, 15 e 35 pixels de largura Gonzalez-Woods

32 Suavizado Gaussiano 2D

33 Suavizado Gaussiano 2D

34 Gaussian Kernel

35 Máscaras de suavização (smoothing ou blurring) Média Gaussiana

36 Suavizado Gaussiano 2D

37 Filtro Gaussiano

38 Filtros Lineares - Sharpening

39 Filtros não lineares Mediana Não suaviza bordas Remove outliers Não é linear!

40 Mediana

41 Bordas

42 Bordas

43 Bordas

44 O problema de ruído

45 Suavizar antes de derivar

46 Compromisso

47 Máscaras para bordas

48 Separabilidade Primeiro passa o filtro 1D em toda imagem, depois o transposto dele em toda imagem do passo anterior 1*2+2*3+1*3+ 2*3+4*5+2*5+ 1*4+2*4+1*6 = 65