Processamento Digital de Imagens Aula 04

Transcrição

1 exatasfepi.com.br Processamento Digital de Imagens Aula 04 André Luís Duarte A sabedoria oferece proteção, como o faz o dinheiro, mas a vantagem do conhecimento é esta: a sabedoria preserva a vida de quem a possui. Eclesiastes 7:2

2 Processamento Digital de Imagens Filtragem de imagens Filtragem passa-baixa 2

3 Filtragem de imagem Operação feita sobre os valores dos pixels da imagem Filtragem no domínio espacial Usa a operação de convolução para aplicar os filtros 3

4 Operação de convolução É um conjunto de somas de produtos entre valores Por exemplo, convolução unidimensional entre dois vetores A e B O vetor B é espelhado Após cada soma de produtos é deslocado espacialmente de uma posição 4

5 Exemplo de Convolução Dados os vetores: A = {0,,2,3,2,,0} B = {,3,-} 5

6 Exemplo de Convolução 6

7 Exemplo de Convolução 7

8 Exemplo de Convolução 8

9 Exemplo de Convolução 9

10 Exemplo de Convolução 0

11 Exemplo de Convolução

12 Exemplo de Convolução 2

13 Convolução Podemos estender o raciocínio para matrizes Lembrando que a máscara deve ser espelhada 3

14 Exemplo2 de Convolução 4

15 Exemplo2 de Convolução 5

16 Exemplo2 de Convolução 6

17 Convolução Para calcular os valores dos pixels próximos a borda podemos adotar 3 estratégias Preencher com zeros o contorno da imagem Preencher o contorno da imagem com os mesmos valores da(s) primeira(s) e última(s) linha(s) Prevenir a eventual introdução de erros nas regiões da borda considerando apenas valores para os quais a máscara de convolução ficou inteiramente contida na imagem 7

18 Detecção de Pontos Isolados Destaca pixels brilhantes circundados por pixels mais escuros Corresponde ao filtro passa-altas 8 8

19 Filtro passa baixa São filtros que suavizam os contornos das imagens São usados para borramento e redução de ruído O filtro tem que possuir todos os coeficiente positivos 9

20 Filtro passa baixa

21 Filtro da mediana Uma das principais limitações do filtro da média em situações onde o objetivo é remoção de ruídos em imagens está na sua incapacidade de preservar bordas e detalhes finos da imagem 2

22 Filtro da mediana Uma técnica alternativa é o filtro da mediana Nesta técnica, o nível de cinza do pixel central da janela é substituído pela mediana dos pixels situados em sua vizinhança Apresenta desempenho particularmente bom em situações nas quais a imagem é contaminada por ruído impulsivo (sal-e-pimenta) Para situações em que o ruído é do tipo gaussiano seu desempenho é apenas satisfatório, comparável ao do filtro pela média 22

23 Filtro da mediana

24 Filtro da mediana

25 Filtro da mediana

26 Filtro da mediana

27 Filtro da mediana

28 Filtro da mediana Mediana

29 Filtro passa alta Enfatiza detalhes finos ou realça imagens que tenham sido borradas Valores negativos podem aparecer obrigando um clipping ou uma normalização 29

30 Filtro passa alta A máscara é a mesma usada para detecção de pontos isolados Depois de aplicada usa-se a normalização na imagem resultante

31 Filtro detector de borda Uma borda é caracterizada por mudanças abruptas de descontinuidade na imagem Os níveis de cinza predominantes são consideravelmente diferentes Os detectores de borda se baseiam na ideia de derivadas que mede a taxa de variação de uma função Obs.: variação é maior em áreas de borda do que em áreas constantes 3

32 Filtro detector de borda Como as imagens são bidimensionais, usamos derivadas parciais nas direções vertical y e horizontal x que são representadas por um vetor gradiente O gradiente é calculado pela seguinte fórmula: GR = Gx 2 + Gy 2 32

33 Filtro detector de borda As máscaras mais usadas são: Sobel Prewitt Roberts Frei-Chen 33

34 Irwin Sobel Nasceu em 940 na cidade de Nova Iorque Se formou no MIT em 96 e fez seu doutorado pesquisa no Stanford Artificial Intelligence Projeto ( SAIL ) com modelos de câmera e máquinas percepção Passou a maior parte de sua carreira na HP Labs. 34

35 Sobel Vertical e horizontal

36 Sobel 2 Vertical e horizontal

37 Prewitt Vertical e horizontal

38 Prewitt 2 Vertical e horizontal

39 Lawrence G. Roberts Nascido em 937 em Connecticut é um cientista americano que recebeu o Prêmio Draper em 200 e o Prêmio Príncipe de Astúrias em 2002 "para o desenvolvimento da Internet " Como um gerente de programa e diretor do escritório da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada, Roberts e sua equipe criaram a ARPANET que foi a predecessora da Internet moderna 39

40 Roberts Vertical e horizontal

41 FreiChen Vertical e horizontal