Computação Gráfica. Prof. MSc André Yoshimi Kusumoto

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1 Computação Gráfica Prof. MSc André Yoshimi Kusumoto

2 Representação da Imagem Representação vetorial 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. Entretanto, o cálculo das equações torna o processo de formação da imagem mais lenta. 2

3 Representação da Imagem As primitivas gráficas são elementos básicos de qualquer desenho. O conjunto delas formam a imagem. As primitivas estão associadas a um conjunto de atributos que define a sua aparência e a um conjunto de dados que define a sua geometria (pontos de controle). Ex. Pontos a cada elemento de um conjunto de pontos associa-se uma posição, que pode ser representada por suas coordenadas (geometria) e uma cor, que representa como esse ponto aparecerá na tela (atributos). Linhas retas cada reta pode ser definida pelas coordenadas de seus pontos extremos (geometria) e sua cor, espessura ou ainda se a linha é sólida, pontilhada ou tracejada (atributos) 3

4 Representação da Imagem Em imagens digitais, a sua descrição matricial é mais utilizada. É a forma de descrição principal na análise e no processamento de imagens. Representação Matricial Representadas por uma matriz bidimensional. Cada elemento da matriz corresponde a um pixel da imagem. É possível manipular somente um ponto ou um conjunto Quando uma imagem do tipo raster precisa ser escalada (i.e. alteração em sua escala), sua nitidez é degradada 4

5 Representação da Imagem Na representação matricial, a imagem é descrita por um conjunto de células em um arranjo espacial bidimensional, uma matriz. Cada célula representa um pixel, ou pontos, da imagem matricial. Os objetos são formados utilizando essa representação, isto é, utilizando os pixels ou pontos. 5

6 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 6

7 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) 7

8 Imagem Digital É composta por um número finito de elementos representados pelas coordenadas de x e y 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. 8

9 Imagem Digital Profundidade de cor Determinada pela quantidade de bits utilizados para representar um pixel em forma de cor (bits per pixel bpp). Se cada pixel for possuir a profundidade de 8 bits (8 bpp), 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 9

10 Imagem Digital Imagens Multibandas 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 (8 bpp) temos uma imagem com profundidade 24 bpp (bits por pixel). 10

11 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. 11

12 Representação da Imagem A representação vetorial das imagens é principalmente empregada para a definição e modelagem dos objetos sintéticos que serão representados pela imagem. Nesse caso, são utilizados elementos básicos como pontos, linhas e curvas. Esses elementos são denominados primitivas vetoriais da imagem. 12

13 Resolução Quantidade de informação que o equipamento pode apresentar em um determinado instante A resolução é medida em pixel (picture element) uma unidade básica da imagem que pode ser controlada individualmente e que contém informações sobre cores e intensidade (brilho) O pixel é uma unidade lógica e não física. A sua representação física depende do dispositivo utilizado. Uma resolução de 1024x768 em uma monitor de 21, por exemplo, será insuficiente para apresentar uma imagem com qualidade boa. 13

14 Resolução Existe uma relação estreita entre a resolução usada e o tamanho do monitor. Medida Nominal Resolução recomendada 14" 800 x " 800 x " 1024 x " 1280 x " 1600 x 1200 Fonte: CONCI, AZEVEDO,

15 Cores A cor exerce uma ação tríplice Impressionar Expressar Construir O uso da cor na computação gráfica apresenta vários aspectos interessantes: melhora a legibilidade da informação possibilita gerar imagens realistas permite focar a atenção do observador permite passar emoções Enfim, torna o processo de comunicação mais eficiente 15

16 Cores A Noite Estrelada - Vincent van Gogh A New Day 2001 Romero Britto Abaporu Tarsila do Amaral 16

17 Cores Conjunto de técnicas que permite definir e comparar cores é chamado de colorimetria Estuda e quantifica como o sistema visual humano percebe a cor Aparelhos que permitem a determinação das componentes ou coordenadas tricromáticas de estímulo de cor, são chamados colorímetros. Baseia-se na premissa de que qualquer cor pode ser definida por três parâmetros: Intensidade mede a luminância (intensidade luminosa). Brilho da cor. Tonalidade cromática caracteriza o comprimento de onda dominante de sua cor, sendo também chamado de matiz. Percepção à cor. Saturação mede a pureza da cor. Quantidade da cor. Mais cor, menos cinza (maior valor de saturação). Menor cor, mais cinza (menor valor de saturação). 17

18 Visão Humana A forma mais comum de deficiência da visão colorida é chamada de daltonismo (John Dalton - químico). Atinge cerca de 8% dos homens e 0,5% das mulheres Tricromata exergam todas as cores (azul, vermelho e verde), mas utilizam proporções diferentes de tonalidades mais leve e mais comum. Dicromata possuem dificuldade em identificar as cores vermelha, verde ou azul. Mais comum, não distinguir o vermelho do verde. Alguns, confundem o azul e o amarelo. Monocromata enxergam tudo em preto e branco (escala de cinza). How many types of fruit is this man selling? But people with red/green color blindness usually have trouble seeing all the different fruits. They see something that can be simulated like this: 18

19 Visão Humana Ishihara Test 19

20 Visão Humana Ishihara Test O daltônico não enxerga o número 2 20

21 Visão Humana Ishihara Test 21

22 Visão Humana Ishihara Test O daltônico não enxerga o número 3 22

23 Visão Humana Ishihara Test 23

24 Visão Humana Ishihara Test O daltônico não enxerga o número 74, pode enxergar o número 21 24

25 Visão Humana Adaptação 25

26 Visão Humana Retina Localiza-se na porção posterior do globo ocular Através dos cones e bastonetes, a imagem é convertida em sinais nervosos que serão transmitidos para o cérebro pelo nervo óptico A imagem formada na retina é invertida e isso é uma característica congênita Representação gráfica do olho focalizando uma árvore (GONZALEZ e WOODS, 2010) 26

27 Visão Humana É possível calcular o tamanho da imagem projetada na retina (x), caso sejam conhecidas o tamanho (h) e a distância (d) do objeto focado e ainda a distância do centro do cristalino até a retina do globo ocular (D) 27

28 Visão Humana Uma câmera fotográfica possui funcionalidades similares às do olho humano, no qual: a retina é o filme que registra a imagem; o cristalino é o conjunto de lentes (i.e. objetiva da câmera); a sua acomodação ou modificação, pode ser considerado o foco; e a íris é o diafragma que controla a quantidade de luz que entra no sistema óptico 28

29 Descrição da Luz O que vemos como cores em uma luz, são na verdade, diferenças de comprimento de onda. O ser humano é capaz de visualizar só um subconjunto do espectro de luz solar: desde 380 nanômetros (violeta) a 780 nanômetros (vermelho). O olho humano está adaptado para captar os diferentes comprimentos de onda e interpretá-los de maneira tal que possamos distinguir cores e tons. O olho humano pode distinguir aproximadamente entre 7 e 10 milhões de cores.

30 Sistema de Cores Primárias As cores primárias são as cores que podem ser usadas para produzir outras cores As cores podem ser produzidas a partir de uma combinação das primárias, ou então, da composição de suas combinações. Grande parte das cores pode ser produzida a partir de três primárias escolhidas das extremidades ao centro do espectro de luzes visíveis, como por exemplo, vermelha, verde e azul (RGB) A razão pelo qual se usam três primárias é pelo fato do olho humano possui três tipos de sensores coloridos diferentes. São chamados de fotopigmentos azul, vermelho e verde (tricromata). 30

31 Sistema de Cores Primárias Um sistema de cores é um modelo que explica as propriedades ou o comportamento das cores num contexto particular. Não existe um sistema que explique todos os aspectos relacionados à cor. Por isso, são utilizados sistemas diferentes. RGB, HSV (hue, saturation e value matiz, saturação e brilho) e HLS (hue, lightness e saturation matiz, luminosidade e saturação) O universo de cores pode ser reproduzido por um sistema chamado espaço de cores (color space ou color gamut) 31

32 Sistema de Cores Aditivas É o sistema usado nos monitores de vídeo e televisão A cor é gerada pela mistura de vários comprimentos de onda luminosa provocando uma sensação de cor quando atinge e sensibiliza o olho. As cores primárias aditivas do sistema RGB são: vermelho, verde e azul Preto gerado pela ausência de qualquer cor. Branco mistura de todas elas (adição de todas elas Sistema de Cores Aditiva). Quantidade máxima de vermelho, verde e azul. 32

33 Sistema de Cores Aditivas As cores primárias aditivas do sistema RGB são: vermelho, verde e azul Preto gerado pela ausência de qualquer cor. Branco mistura de todas elas. Quantidade máxima de vermelho, verde e azul. amarelo vermelho verde magenta ciano azul 33

34 Sistema de Cores Aditivas Em uma imagem colorida, a representação da cor C de cada pixel da imagem pode ser obtida matematicamente por: Onde R, G e B são as três cores primárias e r, g e b são os coeficientes de mistura correspondentes a cada uma das intensidades associadas a cada um dos canais RGB. Esses coeficientes podem ser números reais ou inteiros. Reais mais utilizada para transformação entre espaços de cor, ou consultas em tabelas Inteiros utilizada nas aquisições de imagens digitais e em sua armazenagem na forma de arquivos de imagens 34

35 Sistemas de Cores Subtrativas É o processo usado nas impressoras e pinturas Uma pintura é diferente de um monitor que, por ser uma fonte de luz, pode criar cores. As cores primárias do sistema CMY para objetos sem luz própria são: ciano, magenta e amarelo. São cores primárias subtrativas, ou cores secundárias (sistema de cores aditivas) Quando a luz branca atinge um objeto, ela é parcialmente absorvida. A parte que não é absorvida é refletida e, eventualmente, atinge o olho humano, determinando a cor do objeto. O processo subtrativo altera a cor através de uma diminuição (da luz incidente) dos comprimentos que são absorvidos. 35

36 Sistemas de Cores Subtrativas As cores primárias do sistema CMY para objetos sem luz própria são: ciano, magenta e amarelo. vermelho magenta amarelo azul verde ciano 36

37 Sistemas de Cores Subtrativas O sistema subtrativo leva esse nome tendo em vista que a mistura de suas cores primárias tendem ao preto, ou seja, ausência de luz. No processo subtrativo, o branco corresponde à ausência de qualquer cor e o preto é a presença de todas. Neste processo uma cor é vista como: Ciano soma das cores aditivas verde e azul. Magenta soma das cores aditivas vermelho e azul. Amarelo soma das cores aditivas verde e vermelho. vermelho magenta amarelo azul verde ciano 37

38 Sistemas de Cores Subtrativas É possível ainda obter cores secundárias pela combinação das primárias duas a duas em proporções iguais. vermelho magenta amarelo azul verde ciano As cores terciárias podem ser obtidas pela combinação de duas primárias em proporções diferentes. 38

39 Modelos de Cor RGB - Red, Green e Blue CMYK - Cyan, Magenta, Yellow e Black Key HSV - Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e value (valor/brilho) HSL - Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e lightness (luminância ou intensidade) 39

40 Modelo RGB Possui como primárias as cores aditivas vermelha (Red), verde (Green) e azul (Blue). Baseia-se na sensibilidade do olho e usa um sistema de coordenadas cartesianas R, G e B, cujo subespaço de interesse é um cubo unitário. 40

41 Modelo RGB A diagonal principal do cubo que vai do preto ao branco, possui quantidade iguais de cores primárias e representa a escala de cinza Cada ponto dentro dos limites do cubo, pode ser representado por (R,G,B), onde os valores de R, G e B variam entre zero e um valor máximo (255). A resposta do olho aos estímulos espectrais não é linear, por isso, algumas cores não podem ser reproduzidas pela sobreposição das três primárias. 41

42 Modelo CMYK Modelo complementar ao RGB Destinado a produtos e dispositivos não emissores de luz tais como impressoras Emprega as cores complementares Ciano (C), Magenta (M), Amarelo (Y) e Preto (K - Black Key). Atuam na luz incidente subtraindo desta as componentes RGB (Sistema Subtrativo) Conhecido como modelo subtrativo onde, além das subtrações efetuadas pelo ciano, magenta e amarelo, tem-se o preto que subtrai todos as componentes. RGB e CMYK não produzem os mesmos resultados visuais. Não existe transposição exata e precisa de cores entre esses modelos. RGB/CMYK é o modelo de cores mais popular para processamento digital de imagens 42

43 Modelo HSV Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e value (valor) O modelo HSV foi desenvolvido em 1978 por Alvey Ray Smith que se baseou na maneira com que o artista descreve e mistura as cores. As várias tonalidades estão representadas na parte superior do cone, a saturação é medida ao longo do eixo horizontal e a luminância é medida ao longo do eixo vertical, que passa pelo centro do cone.

44 Modelo HSV Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e value (valor) O eixo V representa a escala de tons de cinza, onde o ponto V=0 e S=0 corresponde ao preto, e o ponto V=1 e S=0 ao branco. No topo do hexágono encontram-se as cores de maior intensidade. O matiz, ou H, é dado pelo ângulo ao redor do eixo vertical, sendo o vermelho igual a 0 º, o verde 120 º e assim por diante. O valor da saturação varia de 0, na linha central (eixo V), até 1, nos lados do hexágono.

45 Modelo HSL Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e lightness (luminância ou brilho) O modelo HLS (Hue, Lightness, Saturation), é um modelo alternativo para o HSV, desenvolvido por Gerald Murch, da Tektronix, mais ou menos na mesma época. É fácil de ser utilizado, sendo definido por um hexágono duplo

46 Modelo HSL Hue (matiz/tonalidade), saturation (saturação) e lightness (luminância ou brilho) A escala de cinzas encontra-se em S (saturação) = 0 Os matizes com máxima saturação possuem L (brilho) = 0,5, e como no modelo HSV, são definidos na extremidade do hexágono

47 Uso de Cores nas Imagens Permite Mostrar as coisas conforme são vistas na natureza Representar associações simbólicas Chamar e direcionar a atenção Enfatizar alguns aspectos sociais Determinar um estado de espírito Tornar uma imagem mais fácil de ser memorizada Cautela no uso Pode interferir na legibilidade da imagem Seleção de cores deve ser realizado de modo a evitar a fadiga nos olhos do usuário, nem deixá-lo confuso Cultura - branco no Ocidente representa pureza e alegria. No Oriente, é a cor da morte e da dor. 47

48 Referências AZEVEDO, E. e CONCI, A. Computação Gráfica: Teoria e Prática. Rio de Janeiro, Editora Campus, 2003, 353p. CONCI, A.; AZEVEDO, E.; LETA, F. R. Computação Gráfica. Rio de Janeiro, Editora Campus, v p. 48