VISÃO COMPUTACIONAL. Marcelo Henrique dos Santos

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1 VISÃO COMPUTACIONAL Marcelo Henrique dos Santos São Paulo SP, Agosto/2013 INTRODUÇÃO Processamento de imagens é um processo onde a entrada do sistema é uma imagem e a saída é um conjunto de valores numéricos, que podem ou não compor uma outra imagem. Visão computacional procura emular a visão humana, portanto também possui como entrada uma imagem, porém, a saída é uma interpretação da imagem como um todo, ou parcialmente. 1

2 PROCESSAMENTO DE IMAGENS Os processos de visão computacional, muitas vezes, necessitam de uma etapa de pré-processamento envolvendo o processamento de imagens. PROCESSAMENTO DE IMAGENS As imagens de onde queremos extrair alguma informação em alguns casos precisam ser convertidas para um determinado formato ou tamanho e precisam ainda ser filtradas para remover ruídos provenientes do processo de aquisição da imagem. 2

3 PROCESSAMENTO DE IMAGENS Os ruídos podem aparecer de diversas fontes, como por exemplo, o tipo de sensor utilizado, a iluminação do ambiente, as condições climáticas no momento da aquisição da imagem, a posição relativa entre o objeto de interesse e a câmera. PROCESSAMENTO DE IMAGENS Note que ruído não é apenas interferência no sinal de captura da imagem, mas também interferências que possam atrapalhar a interpretação ou o reconhecimento de objetos na imagem. 3

4 HISTOGRAMA O histograma é uma das formas mais comuns de se representar a distribuição dos tons de cinza (também chamados de digital numbers ou DNs) de uma imagem, e possivelmente a mais útil em processamento digital de imagens. HISTOGRAMA Ele fornece a informação sobre quantos pixels na imagem possuem cada valor possível de DN (que, no caso das imagens de 8 bits, variam de 0 a 255) ou, de forma equivalente, qual a proporção da imagem que corresponde a cada valor de DN. 4

5 HISTOGRAMA Ao se observar o histograma de uma imagem, tem-se uma noção instantânea sobre as características da mesma. HISTOGRAMA 5

6 HISTOGRAMA O histograma nessa imagem tem o pico no lado esquerdo e quase nada no lado direito. Isso significa que a foto tem muitos pontos escuros. HISTOGRAMA 6

7 HISTOGRAMA Na segunda imagem, o histograma tem o pico no lado direito. Isso significa que a foto tem enormes quantidades de pontos claros e poucos pontos escuros. HISTOGRAMA 7

8 FILTRO MEDIANA O filtro de mediana é normalmente usado para reduzir o ruído em uma imagem. Uma de suas vantagens é manter os principais detalhes da imagem. FILTRO MEDIANA A desvantagem é que o seu algoritmo é complexo, visto que utiliza ordenamento de valores para obter o resultado. 8

9 FILTRO MEDIANA O funcionamento do filtro de mediana é basicamente a verificação dos valores dos pixels vizinhos em comparação com o pixel a ser calculado. FILTRO MEDIANA Essa verificação consiste em ordenar os valores vizinhos de forma crescente e então escolher a mediana dessa ordenação como o novo valor do pixel considerado. 9

10 FILTRO MEDIANA FILTRO MEDIANA 10

11 FILTRO MEDIANA A matriz de entrada está na variável input e a matriz de saída na variável output. O percorrimento da matriz de entrada está descrito nas linhas 1 à 4 do algoritmo. FILTRO MEDIANA 11

12 FILTRO MEDIANA Os laços internos, nas linhas 6 à 12, percorrem a vizinhança para cada posição na imagem de entrada e geram um vetor ordenado com os valores dessa vizinhança. A linha 13 tem a instrução que coloca na imagem de saída o valor da mediana do percorrimento da vizinhança. FILTRO MEDIANA 12

13 RECONHECIMENTO DE OBJETOS O reconhecimento de objetos ou padrões em uma imagem é um dos principais objetivos de um processo de visão computacional. Existem diversas técnicas para fazer reconhecimento de padrões, geralmente agrupadas como: Estruturais Baseados em teoria da decisão RECONHECIMENTO DE OBJETOS 13

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15 RECONHECIMENTO DE OBJETOS Reconhecimento de objetos baseado em teoria da decisão: Classificador de distância mínima. Correlação Classificadores Estatísticos Redes Neurais Reconhecimento de objetos baseado em estruturas: Baseado em Forma. RECONHECIMENTO DE OBJETOS Rastreamento de Objetos é uma operação utilizada para, uma vez identificado um objeto, acompanhá-lo em uma seqüência de imagens. Existem diversas aplicações para o rastreamento: Comportamentos Verificação de visada Segurança 15

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