7. Color Image Processing

Transcrição

1 Transformação de níveis de cinza para cor a idéia por trás desta técnica é executar 3 transformações independentes sobre níveis de cinza dos pixels de uma imagem de entrada. Cada cor é transformada independentemente e dedois alimentam um sistema que as combina formando uma cor (ex: monitor de tv colorido). As funções de transformação neste caso são não lineares, o que torna o método mais flexível que o anterior.

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4 Transformação de imagem colorida em imagem colorida O uso de uma função de transformação pode ser aplicada a todos os componentes RGB, CMYK ou a componentes individuais

5 Transformação de cor - Modificando todas as componentes de uma imagem usando uma mesma função de transformação nos três modelos (RGB, HSI, CMYK)

6 Mapeamento inverso ou negativo úil útil para realçar detalhes que estão contidos em regiões escuras da imagem, em particular quando estas regiões dominam a imagem em tamanho. A imagem abaixo mostra os complementos das matizes

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8 Exemplos do uso de funções de transformação em imagens coloridas. Note que cada componente da imagem é mapeada pela função de transformação.

9 Balanceamento de cor ou correção de cor permite mapear componentes de cor da imagem independentemente. É um processamento importante no realce de fotos. O desbalanceamento de cor ocorre quando uma imagem é adquirida e sensibilidades diferentes nos três canais de cor produzem uma transformação linear diferente nas três componentes da imagem durante a digitalização. O resultado é uma imagem com suas cores primárias sem balanceamento. Embora o desbalanceamento de cor possa ser medido objetivamente, a percepção visual pode ser utilizada em cores conhecidas (em regiões brancas onde as componentes RGB ou CMYK deveriam ser iguais) i

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11 Equalização de histogramas é um processamento que mapeia imagem em níveis de cinza produzindo um imagem cujo histograma apresenta intensidades uniformes (em teoria). Como as imagens coloridas têm vários componentes,, a técnica em níveis de cinza deve ser modificada para trabalhar com cada componente e seu histograma associado. O processamento independente d de cada cor resultará numa imagem com as cores modificadas. A técnica mais lógica é modificar a intensidade da cor sem alterar a sua matiz. Para tanto a imagem é representada no espaço de cor HSI, a equalização ação realizadaada sobre a intensidade I, e o resultado convertido para RGB.

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13 b) Filtragem espacial de imagens Suavização de imagens coloridas o processo é formulado da mesma maneira que para imagens em níveis de cinza, exceto que agora nós trabalhamos com vetores de valores e não mais com níveis de cinza. Cd Cada componente dovetor é processada individualmente: id onde K é o número de pixels definido pela vizinhança c _ 1 ( x, y) c( s, t) k k ( s, t ) S xy

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17 Realce de imagens coloridas o processamento é o mesmo que para imagens monocromáticas. Usando o Laplaciano temos: 2 [ c( x, y)] 2 R( x, y) 2 G( x, y) 2 B( x, y) O Laplaciano de umaimagem colorida é aplicado a cada componente separadamente

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