Segmentação de Imagem

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Sonia Festas Bardini
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1 em pr bjectiv dividir a imagem em regiões u bjects segund um critéri Frequentemente resultad nã é uma imagem mas um cnjunt de regiões/bjects A precisã da fase de segmentaçã determina sucess u falha ds prcediment de análise de imagem pr cmputadr A segmentaçã pde seguir duas estratégias genéricas: - Descntinuidade A partiçã da imagem é efectuada cm base nas alterações bruscas de intensidade e. detecçã de cntrns - Similaridade A partiçã é efectuada cm base na similaridade entre piels seguind um determinad critéri e. binarizaçã cresciment de regiões divisã e junçã de regiões Detecçã de descntinuidades Detecçã de linhas Os filtrs de cnvluçã passa-alt pssuem um respsta mais frte nas znas de descntinuidade Filtrs para detecçã de linhas clunas e diagnais: Resultad d filtr -45 Visã pr Cmputadr 63 Jã Luís Sbral 2002

detecçã de cntrns - Similaridade A partiçã é efectuada cm base na similaridade entre piels seguind um determinad critéri e.

2 Detecçã de descntinuidades cnt. Detecçã de cntrns Geralmente efectuada através d cálcul da 1ª u 2ª derivadas da imagem Abrdagem mais utilizada para detecçã de descntinuidades A eistência de imperfeições n prcess de aquisiçã de imagem faz cm que s cntrns sejam rampas : A magnitude da primeira derivada e as passagens pr zer da segunda derivada pdem ser utilizadas para detectar s cntrns: Visã pr Cmputadr 64 Jã Luís Sbral 2002

utilizada para detecçã de descntinuidades A eistência de imperfeições n prcess de aquisiçã de imagem faz

3 Detecçã de descntinuidades cnt. Detecçã de cntrns cnt Prblema: s filtrs passa-alt i.é. primeira e segunda derivadas sã muit sensíveis a ruíd s/ ruíd σ=0 imagem riginal 1ª derivada 2ª derivada c/ ruíd Gaussian σ=0.1 c/ ruíd σ=1.0 c/ ruíd σ=10 Sluçã: utilizar um filtr passa-bai antes de efectuar a detecçã de cntrns Visã pr Cmputadr 65 Jã Luís Sbral 2002

derivada 2ª derivada c/ ruíd Gaussian σ=0.1 c/ ruíd σ=1.

4 Detecçã de descntinuidades cnt. Junçã de cntrns e detecçã de frnteiras A detecçã de cntrns tende a intrduzir cntrns que nã estã ligads entre si. É necessári um pós-prcessament para ligar s váris fragments - Prcessament lcal a magnitude d gradiente indica a intensidade d cntrn; a direcçã d vectr gradiente é perpendicular à direcçã d cntrn. Um piel pde ser adicinad a um cntrn se: A diferença entre a magnitude d gradiente nesse piel e a de um vizinh pertencente a cntrn é menr que um valr definid E: f f E 0 0 A diferença entre a direcçã d gradiente nesse piel e a de um vizinh pertencente a cntrn é menr que um valr definid A: α α A 0 0 Visã pr Cmputadr 66 Jã Luís Sbral 2002

5 Detecçã de descntinuidades cnt. Junçã de cntrns e detecçã de frnteiras cnt - Prcessament glbal via transfrmada de Hugh A imagem é prcessada para verificar se eistem cntrns cm uma frma pré-definida rectas círculs etc. Detecçã de rectas das as rectas que passam pr um pnt pssuem a seguinte frma b = a + i i i i Cnstruind uma matriz que representa tdas as rectas pssíveis e incrementand tds s elements crrespndentes às rectas que passam pr cada pnt é pssível saber as rectas que eistem na imagem valres elevads da matriz Visã pr Cmputadr 67 Jã Luís Sbral 2002

cntrns cm uma frma pré-definida rectas círculs etc.

6 Detecçã de descntinuidades cnt. Junçã de cntrns e detecçã de frnteiras cnt - Prcessament glbal via transfrmada de Hugh cnt O prblema da equaçã da recta tradicinal é que nã cnsegue lidar cm rectas verticais declive é infinit. Cm alternativa é utilizad um mdel representa a distância da recta à rigem e ângul da perpendicular à recta csθ + sinθ = ρ : A transfrmada de Hugh pde ser generalizada para utrs tips de frmas gemétricas Visã pr Cmputadr 68 Jã Luís Sbral 2002

recta tradicinal é que nã cnsegue lidar cm rectas verticais declive é infinit.

7 Visã pr Cmputadr 69 Jã Luís Sbral 2002 Segmentaçã de Imagem Binarizaçã Separa s bjects d fund da imagem através da análise d histgrama Glbal simples É atribuída uma cr a fund da imagem e uma cr diferente a bject < = f se f se g 1 0 Glbal múltipla É atribuída uma cr a fund da imagem e uma cr diferente cada bject da imagem < < < = f se f se f se g

imagem e uma cr diferente a bject < = f se f se g 1 0 Glbal múltipla É atribuída uma cr a

8 Binarizaçã Prblema: A binarizaçã glbal cm base n histgrama pde ter prblemas cm variações lcais de tm riginadas pr smbras u devid à iluminaçã Sluçã 1: Binarizaçã adapativa - utilizar infrmaçã lcal histgrama calculad num vizinhança d pnt Eempl: t i j = kσ i j + v i j Sluçã 2: Segmentaçã baseada em regiões Visã pr Cmputadr 70 Jã Luís Sbral 2002

adapativa - utilizar infrmaçã lcal histgrama calculad num vizinhança d pnt Eempl: t i

9 Baseada em Regiões ip de segmentaçã mais utilizad quand eistem várias regiões nas imagens Aument de regiões prcess é iniciad cm um cnjunt de piels semente as quais vã send adicinads mais piels que bedecem a um critéri estabelecid O critéri de aument da regiã é especific de cada prblema pdend ser basead n tm u cr ds piels e cnsiderar a história da regiã É necessári estabelecer um critéri de paragem Os resultads pdem depender das sementes iniciais! Divisã e junçã de regiões A imagem é recursivamente dividida em regiões até estas verificarem uma determinada cndiçã. Psterirmente as sub-regiões adjacentes que verifiquem uma cndiçã sã reunidas numa só Utilizaçã de mviment na segmentaçã Os bjects em mviment numa sequência de imagens pder ser detectads calculand a diferença entre duas imagens Para minimizar impact d ruíd pdem ser utilizadas as diferenças acumuladas entre várias imagens A imagem de referência pde ser btida quand bject se deslcu cmpletamente da sua psiçã inicial Visã pr Cmputadr 71 Jã Luís Sbral 2002

paragem Os resultads pdem depender das sementes iniciais! Divisã e junçã de regiões A imagem é recursivamente dividida em regiões até estas verificarem uma determinada cndiçã.

10 Operadres Mrflógics Melhram a frma das regiões/bjects btids n prcess de segmentaçã Principais peradres Ersã - s piels mais eterires da regiã sã remvids Dilataçã - é acrescentada mais uma camada de piels à regiã Opening ersã segunda de uma dilataçã Clsing dilataçã seguida de uma ersã Aplicações Remçã de pequenas regiões Remçã de buracs em regiões Suavizaçã da frma ds cntrns Esqueletizaçã Incnvenientes Ersã - Divisã de uma regiã em duas - Eliminaçã de pequenas regiões ruíd? Dilataçã - Junçã de duas regiões numa só - Enchiment de pequenas cncavidades ruíd? Esqueletizaçã u transfrmaçã d ei médi ransfrma um bject num cnjunt de linhas que representam seu esquelet Utilizad para recnheciment de bjects uma vez que esquelet de uma regiã tende a variar mens d que a frma da regiã. Visã pr Cmputadr 72 Jã Luís Sbral 2002

Incnvenientes Ersã - Divisã de uma regiã em duas - Eliminaçã de pequenas regiões ruíd? Dilataçã - Junçã de duas regiões numa só - Enchiment de pequenas cncavidades ruíd?

11 Operadres Mrflógics Eempls Dilataçã Detecçã de cntrns - subtracçã da imagem após a ersã à imagem inicial Visã pr Cmputadr 73 Jã Luís Sbral 2002

12 Operadres Mrflógics Eempls Algritm de esqueletizaçã Cnsiste em remver s piels d bject que nã pertençam a linhas Numerar vizinhança 33 P P P P P P P P P Repetir 1ª Passagem - Remver P 1 se i 2 <= NP 1 <= 6 NP 1 - númer de vizinhs a '1' ii SP 1 = 1 SP 1 - nº de transições 0-1 na seq. P 2 P 3... P 9 iii P4 + P6 + P2P 8 = 1 2ª Passagem - Remver P 1 se Substituir iii pr iv P2 + P8 + P4P 6 = 1 Até nã remver mais piel Visã pr Cmputadr 74 Jã Luís Sbral 2002

númer de vizinhs a '1' ii SP 1 = 1 SP 1 - nº de transições 0-1 na seq. P 2 P 3.

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