Processamento de Imagens

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1 Processamento de Imagens Introdução Prof. Dr. Márcio Sarroglia Pinho Histogramas

2 Histogramas w Equalização alpha = 255 / numpixels for each pixel g(x,y) = cumulativefrequency[f(x,y)] * alpha end for Histogramas w Equalização de imagens Coloridas w Aplicase o processo para os 3 canais da imagem 2

3 Histogramas w Janelamento w Aplicado a imagens que tem mais tons de cinza que os suportados pela placa de video w Contraste w Largura da janela w Quanto mais largo, menos contraste w Brilho w valor mínimo da janela w Quanto mais alto mais clara será a imagem Histogramas 3

4 w Janelamento Histogramas 255 Img de baixo contraste 3 Img ESCURA de ALTO contraste 255 Img CLARA de MÉDIO contraste 255 Convolução w Matrizes de Convolução (kernels) Magnitude: 646 = 48 4

5 5 Filtro PassaAlta û ù ë é û ù ë é û ù ë é /6 /6 2 /6 /6 /6 5 9 Filtros PassaAlta(Sobel) w O operador de Sobel é usado no processamento de imagens em algoritmos de detecção de bordas w De forma simplificada, seu processamento fornece a direção do aumento de intensidade (claro para escuro) e a taxa de alteração nesta direção w Aplica dois kernels: um na horizontal e outro na vertical û ù ë é û ù ë é + + +

6 Filtros PassaAlta(Sobel) 6

7 Filtro PassaBaixa é/ 9 / 9 ë / 9 / 9 / 9 / 9 / 9ù / 9 / 9û é/6 2 /6 ë /6 2 /6 4 /6 2 /6 /6 ù 2 /6 /6 û é/2 /2 ë /2 /2 4 /2 /2 /2ù /2 /2û Filtro PassaBaixa w Gaussian blur (smoothing) w Usado para reduzir o ruído da imagem e níveis de detalhes w Efeito visual é um borrado suave que lembra a visualização da imagem através de uma tela translcida w Usado na etapa de préprocessamento em algoritmos de visão computacional para realçar estruturas da imagem em escalas diferentes 7

8 Filtro PassaBaixa w Gaussian blur (smoothing) w Elemento central [4, 4] possui o maior valor, diminuindo simetricamente conforme a distância do centro aumenta Remoção de Ruído w Salt and Pepper Salt and Pepper Média Mediana 8

9 Remoção de Ruído w Filtro da Mediana edgex := (window width / 2) rounded down edgey := (window height / 2) rounded down for x from edgex to image width edgex: for y from edgey to image height edgey: colorarray[window width][window height]; for fx from to window width: for fy from to window height: colorarray[fx][fy] := pixelvalue[x + fx edgex][y + fy edgey] Sort colorarray[][]; pixelvalue[x][y] := colorarray[window width / 2][window height / 2]; Remoção de Ruído w Exemplo Entrada Original : [ ] Entrada Modificada : [ ] Tomandose uma janela de 3 pixels y[] = Mediana[2 2 8] = 2 y[2] = Mediana[2 8 6] = Mediana[2 6 8] = 6 y[3] = Mediana[8 6 3] = Mediana[3 6 8] = 6 y[4] = Mediana[6 3 3] = Mediana[3 3 6] = 3 w Saída :[ ]. 9

10 Remoção de Ruído w Filtro da Mediana para imagens monocromáticas Cálculo/Preenchimento de Áreas Acc = ; Remoção de ruído int Area(x,y) Identificação de Objetos { if (Image(x,y) == ON) { Image(x,y) = OFF; Para Cada Vizinho (I,J) de (x,y) { Acc = + Area(I,J); } Versão Recursiva return Acc; }else return ;

11 Cálculo/Preenchimento de Áreas w Versão Recursiva w Versão Scanline Fonte: Wikipedia w Elemento Estruturante w Operador de Dilatação w Operador de Erosão w Abertura w Fechamento

12 w Elemento Estruturante w Possui um ponto de inserção ou Origem w A Origem será colocada sobre cada pixel pintado da imagem w Dilatação w Se o ponto de inserção do elemento estruturante estiver pintado, então grava o Elemento Estruturante na imagem w Usos w Aumentar conjuntos e eventualmente conectálos caso o tamanho do elemento estruturante for maior que o espaço entre eles w Diminuir e preencher cavidades 2

13 w Dilatação B= {(,),(,)} w Dilatação Elemento Estruturante: 3

14 w Erosão w Se algum ponto embaixo de um ponto pintado do elemento estruturante não estiver pintado, então apaga o ponto de inserção na imagem w Usos w Diminuir conjuntos, desconectálos e eventualmente eliminálos caso o tamanho do elemento estruturante for maior w Aumentar e abrir cavidades w Erosão A= {(,),(,2),(2,),(2,2)} B= {(,),(,)} 4

15 w Erosão Elemento Estruturante: w Fechamento Dilatação Erosão 5

16 w Abertura Erosão Dilatação 6