Parte 1 Questões Teóricas
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- Herman Andrade Neves
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1 Universidade de Brasília (UnB) Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (ENE) Disciplina: Processamento de Imagens Profa.: Mylène C.Q. de Farias Semestre: LISTA 04 Entrega: 04/11/2014 Parte 1 Questões Teóricas Problema 1.1: (a) Quantos tons de cinza existem no sistema de cor RGB na qual cada imagem RGB possui 8-bit? (b) Numa imagem RGB, os componentes R, G, e B da imagem tem perfil horizontal de intensidade demostrado no diagrama da Figura 1. Que color nos veriamos no meio da coluna desta imagem? Figura 1: Perfil horizontal das componentes R, G e B. Problema 1.2: Desenhe a superficie no espaço RGB para os pontos que satisfazem a equação: D(z, a) = [(z a) T C 1 (z a)] 1/2 = D 0 onde D0 é uma constante específica tendo valor diferente de zero. Assuma que a = 0 e que C = Problema 1.3: Considere a imagem na Figura 2. Todas as cores têm valor máximo de saturação e intensidade. 1
2 Figura 2: Barras Coloridas (a) Desenhe as componentes RGB da Figura 2 como elas apareceriam em um monitor monocromático. (b) Desenhe as componentes HSI da Figura 2 como elas apareceriam em um monitor monocromático. Problema 1.4: Considere a imagem colorida de tamanho da Figura 3, onde os quadrados correspondem às cores azul, vermelho e verde puras. (a) Suponha que convertamos a imagem de RGB para HSI. Em seguida, passamos um filtro da média aritmética de tamanho na componente H da imagem e convertemos a imagem de volta para o RGB. Como a imagem resultante se parece? (b) Repita o procedimento em (a) para a componente S. Como a imagem resultante se parece? Figura 3: Componentes (a) H, (b) S e (c) I da imagem da Figura 6.16 do livro texto. Problema 1.4: (a) Calcule a entropia da fonte cujas probabilidades dos símbolos estão definidas na Tabela 8.1 do livro texto. (b) Construa o código de Huffman para os símbolos da fonte e explique as diferenças entre este código e o código 2 da tabela. (c) Construa o melhor código binário de deslocamento e tamanho 2 bits. (d) Divida os símbolos em dois blocos de quatro e construa o melhor código de Huffman deslocado. 2
3 (e) Calcule os comprimentos de palavras médios para cada código e compare com a entropia calculada em (a). Problema 1.5 Decodifique a mensagem 0,23355 codificada utilizando o código aritmético, cujos os símbolos têm as probabilidades apresentadas na figura abaixo. Problema 1.6 (a) Explique (em detalhes) o funcionamento do JPEG, desenhando o seu diagrama de blocos; (b) Explique (em detalhes) o funcionamento do MPEG, desenhando o seu diagrama de blocos. 3
4 Parte 2 Questões Práticas Problema 2.1: (a) Escreva um programa que converta uma imagem colorida em RGB para RGB de cores seguras. (b) Baixe a imagem abaixo, que está disponível na página do curso, e converta esta imagem para o formato RGB de cores seguras. Problema 2.2: (a) Implemente um sistema semelhante ao apresentado na Figura Neste sistema você pode especificar dois intervalos de valores de níveis de cinza para a imagem de entrada. Seu programa deverá gerar uma imagem RGB cujos pixels têm uma cor especificada correspondendo a um intervalo de níveis de cinza na imagem de entrada. O restante dos pixels na imagem RGB tem o mesmo valor de nível de cinza da imagem original. Você pode limitar as cores de entrada ao conjunto de cores apresentado na Figura 6.4(a) do livro texto. (b) Baixe a imagem abaixo da página do curso (Figura 1.10 (4) do livro texto). Utilizando o programa desenvolvido em (a), processe a imagem de forma que o rio aparece amarelo e o restante da imagem conserve os tons de cinza originais. É aceitável ter alguns pontos isolados na imagem com cor amarela, mas este número deve ser baixo. Problema 2.3: 4
5 a) Escolha uma imagem à sua escolha do conjunto disponibilizado (formato tif e tons de cinza) na homepage do curso. b) Leia e visualize a imagem. c) Calcule a imagem diferenças, subtraindo a imagem original I da sua predição DPCM-2D: e I [m, n] = I[m, n] 0.5 (I[m, n 1] + I[m 1, n]). Calcule e visualize a imagem diferenças para I. d) Aplique a transformada DCT-2D em a cada um dos blocos 8 8 da imagem (em Matlab use a função blkproc). Normalize o resultado, dividindo todos os elementos da matriz resultante por 8. Visualize o seu resultado. d) O parâmetro qualidade da compressão varia de 1 a 100. O seu valor controla a escala de quantização na compressão: { 50 qualidade, qualidade < 50 escala q = 2 qualidade , c.c. A tabela de quantização padrão é: Q = A matriz de quantização para o nível de qualidade desejado pode ser obtida utilizando a seguinte funçáo: QuantT = max(ones(size(q)), round(escala_quant * Q)); e) Escolha um nível de qualidade igual a 50. Divida os elemento de cada um dos blocos 8x8 de coeficientes DCT normalizados pelo elemento correspondente da matriz de quantização, arredondando o resultado para o próximo inteiro. Observe que QuantT tem 8 linhas e 8 colunas, assim como os blocos de coeficientes DCT. Você acabou de executar um JPEG simplificado. f) Calcule a entropia da imagem original e da imagem obtida no passo anterior. Qual o resultado? O que você pode concluir deste resultado? g) Para recuperar a imagem, multiplique cada elemento dos blocos obtidos no item anterior pelo mesmo elemento QuantT. Em seguida, calcule a IDCT dos blocos 8x8 resultantes e multiplique o seu resultado por 1/8, obtendo a imagem resultante. Visualize a imagem resultante. Que tipo de distorções é possível visualizar? h) Calcule o erro médio qudrático da imagem resultante (Ir) e a original (I):. [l,c]=size(i); MSE=sum(I-Ir)/l*c;. i) Repita os itens acima para qualidade 100 e 80. Compare os resultados de MSE para ambos os casos. 5
6 j) Faça o mesmo teste para 3 outras imagens de conteúdo bem diferente. Os resultados de MSE ainda são consistentes? É possível comparar os resultados de MSE entre as imagens? k) Baixe a métrica SSIM da página abaixo e repita o teste acima. Comente os resultados. z70wang/research/ssim/ 6
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