UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Campus de Sorocaba. Segmentação

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1 UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Campus de Sorocaba Segmentação

2 A separação dos pixeis relativos a cada objeto, ou região, é uma etapa fundamental para o sucesso do processo de análise da imagem. Embora o ser humano possa facilmente identificar regiões com as mesmas características ou objetos presentes em uma imagem, para se realizar a mesma tarefa com um computador deve-se implementar algoritmos que analisem as características de cada pixel ou da distribuição da população de pixeis.

3 O processo de agrupamento dos pixeis pertencentes a um mesmo objeto ou região é chamado de segmentação. As técnicas de segmentação de imagens podem ser classificadas nas seguintes categorias: detecção descontinuidades; técnicas de limiar; métodos baseados em região; métodos híbridos.

4 Métodos baseados em detecção de descontinuidades levam em consideração o fato de que entre duas regiões deve existir uma fronteira. Desta forma, procura-se identificar descontinuidades significativas na imagem que possam representar as bordas da região.

5 A operação clássica utilizada como exemplo é o gradiente que intensifica as variações de tonalidade presentes resultando em uma imagem com pixeis mais intenso, permitindo a binarização da imagem e a identificação dos contornos. Um dos principais problemas na aplicação do gradiente é a obtenção de regiões com bordas abertas devido a ruídos ou uso de iluminação não uniforme quando da aquisição da imagem.

6 Uma outra abordagem para se identificar bordas e que resultam em contornos fechados são os modelos baseados em snakes (Kass, 1987) que são curvas paramétricas fechadas que se deformam dinamicamente e movem-se em direção as bordas presentes na imagem sob a influência de forças internas e externas, através da minimização de uma função energia. KASS, M.; WITKIN, A. e TERZOPOULOS, D. Snakes: Active contour models. International Journal of Computer Vision, vol. 1. pp , 1987.

7 Os métodos baseados em limiares partem do pressuposto de que os pixeis que pertencem a uma mesma região possuem características de tonalidade similares entre si. Os métodos baseados em região dividemse em: split e merge e crescimento de regiões.

8 No método de split e merge parte-se de regiões arbitrariamente sub-divididas que podem se juntar ou se subdividirem de acordo com critérios pré-determinados. Nos métodos de crescimento de regiões, a partir de um pixel inicial, chamado de semente, agrega-se outros pixeis também de acordo com um critério préestabelecido. Entre as características utilizadas nos critérios de agregação, estão: nível de cinza, cor, textura ou estatística da população de pixeis.

9 Os métodos híbridos procuram utilizar técnicas acopladas que visam minimizar as limitações de cada uma quando usadas separadamente.

10 Detecção de descontinuidades

11 Tipos Detecção de pontos; Detecção de linhas; Transformada Hough Detecção de bordas. Em geral, são usadas máscaras de convolução.

12 Detecção de bordas

13 Gradiente (Sobel)

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15 Laplaciano

16 Laplaciano cruzamento de bordas Convolução da imagem com o laplaciano de uma função gaussiana.

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18 Limiarização

19 > = T T y x g 0 se argumento 1se argumento ), ( [ ] ), (,, ),, ( ), ( y x p y x y x f T y x g = p(x,y) é alguma propriedade da imagem em (x,y)

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22 Limiar = 114

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25 UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Campus de Sorocaba Segmentação Crescimento de regiões

26 O processo de agrupamento dos pixeis pertencentes a um mesmo objeto ou região é chamado de segmentação. As técnicas de segmentação de imagens podem ser classificadas nas seguintes categorias: detecção descontinuidades; técnicas de limiar; métodos baseados em região; métodos híbridos.

27 O processo de agrupamento dos pixeis pertencentes a um mesmo objeto ou região é chamado de segmentação. As técnicas de segmentação de imagens podem ser classificadas nas seguintes categorias: detecção descontinuidades; técnicas de limiar; métodos baseados em região; métodos híbridos.

28 Nos métodos de crescimento de regiões, a partir de um pixel inicial, chamado de semente, agrega-se outros pixeis também de acordo com um critério préestabelecido. Entre as características utilizadas nos critérios de agregação, estão: nível de cinza, cor, textura ou estatística da população de pixeis.

29 Os algoritmos para a implementação do processo de crescimento de região, baseados na comparação com os primeiros quatro vizinhos: a i-1,j-1 a i-1,j a i-1,j+1 a i,j-1 a i,j a i,j+1 a i+1,j-1 a i+1,j a i+1,j+1

30 O algoritmo deve: realizar a comparação entre o pixel base e os seus vizinhos de acordo com algum critério de agregação; incorporar ou não estes vizinhos a região e prosseguir para um próximo pixel para repetir o processo; definir uma ordem de comparação com os vizinhos e como será escolhido o próximo pixel base. Nota-se que em cada passo do processo, até quatro podem ser os novos pixeis candidatos a pixel base na próxima interação. Ao se escolher um, deve-se manter os demais em espera e retornar a eles em algum momento

31 Duas maneiras de se implementar o processo de crescimento de região descrito são: com o uso de funções recursivas com pilhas.

32 Algoritmo com funções recursivas.

33 O algoritmo usando a abordagem de funções recursivas tem os seguintes passos: 1. defini-se uma função CresceRegião que recebe um pixel como sendo o pixel base;

34 2. a função verifica se o pixel base a(i,j) já foi comparado com o pixel a(i,j+1) 2.1 se a(i,j+1) não tenha sido comparado, utiliza-se um critério de agregação para se verificar se o pixel ai,j+1 pertence ou não a região se o pixel a(i,j+1) pertencer a região, chama-se recursivamente CresceRegião, passando-se a(i,j+1) como parâmetro;

35 2.2 se a(i,j+1) já tenha sido comparado, verifica-se se a(i-1,j) já foi comparado; se a(i-1,j) ainda não foi comparado, utiliza-se um critério de agregação para se verificar se o pixel a(i-1,j) pertence ou não a região se o pixel a(i-1,j) pertencer a região, chama-se recursivamente CresceRegião passando-se a(i-1,j) como parâmetro;

36 2.2.2 se a(i-1,j) já tenha sido comparado, verifica-se se a(i,j-1) já foi comparado, se a(i,j-1) ainda não foi comparado, utiliza-se um critério de agregação para se verificar se o pixel a(i,j-1) pertence ou não a região se o pixel a(i,j-1) pertencer a região, chama-se recursivamente CresceRegião passandose a(i,j-1) como parâmetro;

37 se a(i,j-1) já tenha sido comparado, verificase se a(i+1,j) já foi comparado, se a(i+1,j) ainda não foi comparado, utiliza-se um critério de agregação para se verificar se o pixel a(i+1,j) pertence ou não a região se o pixel a(i+1,j) pertencer a região, chama-se recursivamente CresceRegião passando-se a(i+1,j) como parâmetro; caso contrário, chama-se recursivamente CresceRegião passando-se o pixel anterior que pertence a região como parâmetro;

38 O processo termina se voltar-se ao pixel semente e todos os seus vizinhos tenham sido testados. Para se evitar que o algoritmo entre em um laço infinito em que um pixel testa outro e vice-versa, deve-se manter um rótulo em cada pixel que indique qual o caminho seguido no processo de comparação.

39 Algoritmo com pilha

40 Nesta abordagem, cria-se uma pilha e verifica-se, com o uso de um critério de agregação, se os primeiros quatro vizinhos do elemento que estava no topo da pilha pertencem a região de interesse. Quando o vizinho satisfaz o critério, coloca-o na pilha. O primeiro elemento a ser colocado na pilha é o pixel semente. Repete-se o processo até que a pilha esteja fazia. Na implementação deve-se manter um rótulo para se verificar se o pixel já foi avaliado.

41 Exemplos

42 Imagem sintética de 200 x 200 pixeis, com quatro regiões de tons de cinza diferentes: fundo é três círculos com valor 255, um dos círculos com valor 171, duas regiões não adjacentes com valor 120 e a região mais escura com valor 0.

43 Resultado do processo de crescimento de região com o método da função recursiva e com o método da pilha, pixel semente na posição (120, 120) e limiar de 10.

44 Resultado do processo de crescimento de região com o método da função recursiva e com o método da pilha, pixel semente na posição (120, 120) e limiar de 130.

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46 Segmentação dos pixeis pertencentes ao lago da represa de Itupararanga utilizando- se o método da pilha, com diferença máxima entre os tons de cinza de 10.

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48 Estudo temporal da área superficial de reservatórios de água.

49 25/10/ /05/2003

50 25/10/ /05/2003

51 Determinação de contornos urbanos.

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54 Coleta de imagens no Rio Sorocaba Para a semana que vêm (15/05): Formar grupos de até três pessoas Selecionar pelo menos duas imagens adquiridas e enviar para amartins@sorocaba.unesp.br até 14/05 com os nomes dos integrantes do grupo Apresentar como o processamento de imagens poderia ser utilizado para a extração de informações da imagem

55 Apresentação de artigo A apresentação será feita por meio da gravação de um vídeo de no máximo 10 minutos que deverá conter: Informações do artigo (nome, revista e autores) Descrição do problema Técnica(s) utilizada(s) Resultados Data de entrega: 29/05/2018

56 Documento e apresentação da Proposta de Projeto A proposta de Projeto deverá ter: Título Motivação Objetivos Exemplo de imagem a ser utilizada Métodos Enviar o documento do projeto em pdf e vídeo de no máximo 5 minutos apresentando a proposta para amartins@sorocaba.unesp.br até 05/06.