fig.1 Programa implementado durante a realização do trabalho

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Dalila Neves Galvão
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1 1- INTRODUÇÃO Com este trabalho pretendia-se fazer a extracção de contornos de imagens. Para se poder atingir os objectivos aos quais era proposto, foram implementadas diversas estratégias de detecção e extracção de contornos em imagens. Desta forma, foram implementados em ambiente Matlab filtros FIR passa-alto, assim como foram utilizados os operadores Sobel, Prewitt, Roberts e os métodos de Zero-Cross, Canny, O PROGRAMA UTILIZADO A figura 1 representa o programa que foi implementado, de forma a que o trabalho pudesse ser mais intuítivo. O programa funciona em 4 pequenos passos: 1º- escolher o ambiente de trabalho do Matlab, onde se situam as imagens; 2º - escolhemos a imagem, através de um duplo click; 3º - escolhemos o método a utilizar; 4º - escolhemos os parâmetros do método escolhido (opcional); 5º - clicamos em Aplicar Método e obtemos o resultado obtido. fig.1 Programa implementado durante a realização do trabalho Optamos pela implementação de um GUI (Graphical User Interface) visto algumas das funções a utilizar já estavam implementadas no Matlab, nomeadamente a função edge. 1º TRABALHO EXTRACÇÃO DE CONTORNOS 1

2 Através do recurso ao GUI, podemos assim, potencializar as funções implementadas, através da variação dos parâmetros. A visualização dos resultados, assim como as conclusões são muito mais fáceis de se efectuar. 3- OS MÉTODOS IMPLEMENTADOS Foram oito os métodos implementados de forma a se poder efectuar a extracção de contornos das imagens: - Filtro FIR passa-alto implementado ou pela função ftrans2 ou pela função fsamp2; - Filtro FIR usando a janela Laplaciana; - Operador Sobel; - Operador Prewitt; - Operador Roberts; - Método Laplacian of Gaussian; - Método Zero-cross; - Método de Canny. Filtro FIR passa-alto Neste método fazemos a detecção dos contornos com auxílio de um filtro passaalto. O filtro passa-alto foi implementado com o auxílio das seguintes funções: fsamp2 Faz o desenho de um filtro FIR 2-D usando amostragem em frequência; ftrans2 Faz o desenho de um filtro FIR 2-D usando transformação em frequência. Neste método, é-nos permitida a alteração dos parâmetros do filtro FIR, nomeadamente, os valores de cutoff e a ordem. Desta forma, podemos observar quais os parâmetros que apresentam melhores resultados. Filtro FIR usando a janela Laplaciana Neste método criou-se um filtro com forma aproximada do operador 2-D Laplaciano. Posteriormente, filtra-se a imagem, com este filtro 2-D. O resultado é obtido pela correlação 2-D. Função Edge Com o auxílio da função edge foi-nos permitida a aplicação dos seguintes métodos: - Operadores Sobel, Prewitt e Roberts; - Métodos Laplacian of Gaussian, Zero-cross e Canny. De salientar que, podemos tirar partido de todas as potencialidades da função, visto podermos alterar todos os parâmetros pertencentes a cada um dos métodos associados (por ex: no método de Sobel, podemos escolher o valor do Threshold, assim como decidir se desejamos uma extracção horizontal, vertical ou em ambos os sentidos). 1º TRABALHO EXTRACÇÃO DE CONTORNOS 2

3 4- RESULTADOS OBTIDOS Imagem Original Filtro FIR usando fsamp2 Filtro FIR usando ftrans2 FIR com janela Laplaciana Operador Sobel Operador Prewitt Operador Roberts Laplacian Zero-cross Canny 1º TRABALHO EXTRACÇÃO DE CONTORNOS 3

4 Imagem Original Filtro FIR usando fsamp2 Filtro FIR usando ftrans2 FIR com janela Laplaciana Operador Sobel Operador Prewitt Operador Roberts Laplacian Zero-cross Canny 1º TRABALHO EXTRACÇÃO DE CONTORNOS 4

5 5- CONCLUSÕES Após a realização deste trabalho e através dos resultados obtidos, podemos salientar as diferenças existentes entres os vários métodos utilizados. Em relação aos filtros FIR implementados no trabalho podemos concluir que o filtro FIR com janela Laplaciana consegue uma maior resolução e um maior contraste entre contornos que os outros dois filtros FIR, até determinados valores da ordem e de cutoff dos mesmos. Isto deve-se ao facto da janela Laplaciana melhorar a filtragem do filtro FIR. Com os filtros FIR podemos melhorar substancialmente a extracção dos contornos das imagens, através da variação dos seus parâmetros. Se diminuirmos a ordem do filtro e valor de cutoff, até valores limite, consegue-se resultados muito mais satisfatórios. Os operadores Sobel, Prewitt e Roberts apresentam resultados muito idênticos, ambos possuem uma boa resolução de contornos. Por sua vez apenas apresentam os contornos mais significativos da imagem. Isto deve-se ao facto destes métodos funcionarem melhor através de imagens com contrastes mais distintos. Os métodos Laplaciano e Zero-cross quase não diferem significativamente um do outro, possuem ambos uma resolução razoável de contornos (os contornos não são muito bem definidos), mas ao contrário do que acontece com os operadores Sobel, Prewitt e Roberts, conseguem extrair um maior número de contornos de imagem. Por sua vez, o método Canny apresenta-se, na nossa opinião, como o método mais eficaz neste trabalho, isto deve-se ao facto do método Canny, além de possuir uma boa resolução de contornos da imagem (os contornos são muito bem definidos) também apresenta muitos contornos da imagem, melhor do que o método Laplacian of Gaussian e Zero-cross, e bastantes mais do que os operadores Sobel, Prewitt e Roberts. De salientar que a utilização de imagens com ruído, pouco nítidas ou com um pouco contraste entre objectos, os filtros FIR perdem alguma da sua eficácia, o que não acontece tanto aos restantes operadores e métodos utilizados. 1º TRABALHO EXTRACÇÃO DE CONTORNOS 5

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