Televisão Digital. Trabalho prático nº1. Filtragem espacial de imagem fixa e manipulação de histogramas. 2 de Novembro de 2006

Transcrição

1 Televisão Digital Trabalho prático nº1 Filtragem espacial de imagem fixa e manipulação de histogramas 2 de Novembro de 2006 José Carlos Costa Pinto Ribeiro Rui Miguel Barbosa da Costa Gonçalves

2 Introdução Este trabalho consiste na realização de filtragem espacial e manipulação de histogramas de um conjunto vasto e variado de imagens fixas, tendo em vista o melhoramento da qualidade visual das imagens, assim como permitir a aprendizagem do processo de manipulação de histogramas e filtragem. Objectivos O objectivo do trabalho foi desenvolver uma aplicação gráfica no Matlab que permitisse a filtragem e manipulação de histogramas utilizando imagens a côr e a preto e branco, apresentando a imagem original, a imagem filtrada e respectivos histogramas. Deve ser possível o ajuste do contraste e manipulação das cores da imagem, a introdução de parâmetros, possibilitando a interacção com o utilizador. Deve também ser feita uma análise ao tipo de informação contida nas diversas componentes dos diferentes espaços de cor e o teste com várias imagens. Espaços de cor Neste trabalho foram feitos testes com imagens em dois espaços de cor : RGB O espaço de cor RGB é um modelo aditivo em que o Vermelho, o Verde e o Azul são combinados de várias formas para reproduzirem outras cores YCbCr é um espaço de cor utilizado em sistemas vídeo. A componente Y corresponde à luminosidade, sendo essencialmente uma cópia a preto e branco da imagem. As componente Cb e Cr contêm informação sobre as componentes azul e vermelha respectivamente. A conversão entre os espaços de cor é feita através de uma operação linear entre as diversas componentes. Filtros/Histogramas O histograma de uma imagem é um gráfico que mostra a distribuição das ocorrências de brilho de uma determinada componente numa imagem. O filtro espacial é uma pequena janela que utiliza a operação de convolução com a imagem original para produzir a imagem filtrada. Neste trabalho utilizamos filtros FIR que são vectores e filtros matriciais. A operação de convolução é simplesmente atribuir a um pixel, um novo valor resultante da combinação linear dos pixeis adjacentes. Funcionalidades da aplicação A nossa aplicação foi dividida em dois módulos. De seguida serão indicadas as funcionalidades de cada um. Página 2

3 Módulo de manipulação de histogramas Permite a importação de imagens.jpg,.bmp e.tif e escolha do espaço de cores a manipular (RGB ou YCbCr). Permite a visualização das imagens original e manipulada, assim como os histogramas das diversas componentes. Permite o ajuste da luminosidade,contraste e gamma. A luminosidade é aumentada/diminuída movimentando o histograma da componente Y ou das componentes R+G+B para a direita/esquerda. O contraste é aumentado/diminuído expandindo/comprimindo o histograma da componente Y ou das componentes RGB. γ O gamma é ajustado através da operação exponencial y = x, onde gamma é um nº real positivo e é usado para fazer a correcção dos componentes mais escuros, tornando a imagem mais (ou menos) sensível aos escuros. Edição da curva dos histogramas segundo todas as componentes individualmente R, G, B, Y, Cb, Cr e aplicação de curvas de uma componente a outra. Esta funcionalidade permite ao utilizador total interacção e manipulação livre de qualquer histograma. Permite a anulação de componentes para verificar e analisar a informação visual contida em cada componente. Equalização automática ou selectiva dos histogramas RGB/Y. A equalização automática permite espalhar um histograma que esteja concentrado numa determinada área, permitindo uma visualização com um melhor contraste. A equalização selectiva permite escolher áreas de um histograma e mapeá-las noutra área do histograma. Permite gravar a imagem editada. Página 3

4 Módulo de filtragem espacial Permite a importação de imagens.jpg,.bmp e.tif e escolha do espaço de cores a manipular (RGB ou YCbCr). Permite a vizualização das imagens original e manipulada, assim como os histogramas das diversas componentes Permite a escolha de entre filtros espaciais e configuração de parâmetros tais como dimensão do filtro, frequência de corte, assim como todos os outros parâmetros disponibilizados pelos filtros. Permite gravar a imagem filtrada. Experiências de manipulação de histogramas Nesta parte serão apresentadas e comentadas experiências realizadas com alguns dos filtros e funcionalidades disponibilizadas pela nossa aplicação. Equalização automática Foi utilizada a função histeq() que espalha um histograma concentrado numa dada área, pela gama toda. Neste caso a imagem utilizada foi em escala de cinza e podemos constatar que os histogramas R, G e B são iguais e que no espaço de cor YCbCr apenas o histograma da luminosidade contém informação estando os histogramas da cor anulados. Verifica-se que a imagem passou ter um contraste maior, tornando-se os detalhes mais perceptíveis. Página 4

5 Análise de informação contida nas componentes Neste caso foram isolados os vários componentes de uma imagem a cores. Em cima podemos ver a imagem original e as componentes de cor R, G e B e em baixo os histogramas e as componentes Y, Cb e Cr. Podemos verificar que visualmente as 3 componentes RGB têm distribuída quase igualmente entre si a informação da imagem, embora o peso de cada componente possa variar, enquanto que no espaço de cores YCbCr a componente da luminosidade dá a sensação de conter a parte mais importante da informação da imagem, enquanto as componentes de croma Cb e Cr dão a sensação de não serem tão importantes como a luminosidade para a construção da imagem. Esta é a razão pela qual os codificadores de compressão de imagem fazem codificação da cor com menos resolução (decimação). Os detalhes de luminosidade são muito mais visíveis do que os detalhes de Cb e Cr. Página 5

6 Melhoramento da imagem Neste caso procedemos à manipulação isolada das componentes RGB através da modificação da curva de transformação, tendo mantido a componente R, saturando ligeiramente os claros e escuros da componente G e saturando fortemente os claros e escuros da componente B. A imagem editada possui uma maior vivacidade, principalmente nos verdes. Página 6

7 Melhoramento de contraste Neste caso foi optimizado uma imagem de um código de barras de leitura imperceptível. A técnica usada foi no espaço YCbCr anular as componentes de cor e quase binarizar a componente de luminosidade de modo a quase tornar o histograma da luminosidade num histograma de preto e branco. Experiências de filtragem espacial Filtro de mediana Com o Matlab foi introduzido ruído do tipo salt & pepper na componente Y da imagem sendo esta posteriormente filtrada com o filtro de mediana de tamanho 3 X 3. Verificou-se um substancial melhoramento da imagem, com a remoção total do ruído. Página 7

8 Filtro log Neste caso foi feita a filtragem com o filtro log (laplaciano sobre gaussiano) de dimensão 6x6 e sigma = 0.4. Este filtro funciona quase como um detector contornos, apresentando na imagem filtrada a claro os contornos (transições). No histograma podemos verificar que o histograma encostou à esquerda e à direita ficando a imagem quase a preto e branco. Filtro unsharp Este filtro foi usado sobre uma imagem ligeiramente desfocada, tendo melhorado a nitidez da imagem, que por sua vez, devido a ser uma imagem de tamanho pequeno e do tipo JPG, evidencia os blocos 8x8 usados na codificação da mesma. Página 8

9 Conclusão Foram feitas muitas experiências com diversos tipos de imagens (preto e branco, cor, escuras, claras, com poucas e muitas transições, cores esbatidas e garridas, com ruído, etc). A manipulação de histogramas revelou-se útil principalmente para o ajuste de luminosidade e contraste, sendo também útil para melhoramento de cor. A equalização automática ajuda em muito à melhor percepção da imagem visto que distribui uma área concentrada por toda a gama do histograma. A manipulação livre das curvas de transformação permitem também fazer todo o tipo de experiências desde a anulação até à manipulação experimental dos componentes nos espaços de cor RGB e YCbCr. A apresentação dos histogramas na aplicação permite-nos vizualizar o comportamento dos histogramas conforme as diversas experiências. Quanto aos filtros destacamos o filtro de mediana em primeiro lugar, óptimo para anular ruído de altas frequências, o filtro de média e passa-baixo que atenuam essas mesmas altas frequências, o filtro unsharp que permite melhorar imagens desfocadas, os filtros log, prewitt e sobel permitem ver os contornos das imagens. Os filtros passa-alto, passa banda, laplaciano, log, prewitt e sobel não são adequados para filtragem no espaço de cor YCbCr pois dão origem a que a imagem fique esverdiada, perdendo quase totalmente as componentes vermelha e azul, sendo este facto verificado pela observação dos histogramas após passagem para o espaço de cor RGB. Com isto pensamos ter atingido todos os objectivos propostos para a realização deste trabalho. Página 9