TE073 PDS II Programa de Graduação em Engenharia Elétrica

Transcrição

1 TE073 PDS II Programa de Graduação em Engenharia Elétrica Prof. Alessandro Zimmer Processamento Digital de Imagens

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3 PDI: Segmentação Os algoritmos de segmentação para imagens monocromáticas são geralmente baseados em uma das seguintes propriedades básicas de valores de níveis de cinza: descontinuidade e similaridade.

4 PDI: Segmentação As descontinuidades são tratadas através de filtros aplicados sobre a imagem. Para tal podemos trabalhar tanto no domínio espacial, através do uso de máscaras, quanto no domínio da frequência, via operações de transformação da imagem.

5 PDI: Filtros Os filtros passa-baias atenuam ou eliminam os componentes de alta frequência enquanto deiam as frequências baias inalteradas (isto é, o filtro deia passar as baias frequências).

6 PDI: Filtros Os componentes de alta freqüência caracterizam bordas e outros detalhes finos de uma imagem, de forma que o efeito resultante da filtragem passabaias é o borramento da imagem.

7 PDI: Filtros Do mesmo modo, filtros passa-altas atenuam ou eliminam os componentes de baia frequência, acentuando as bordas e outros detalhes finos, melhorando o contraste.

8 PDI: Filtros Filtros passa-banda, deiam passar determinadas regiões de frequência, selecionadas entre as altas e baias frequências. São normalmente usados para restauração de imagens.

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11 PDI: Filtros Passa-Baia Suavização de imagens filtro de média (bo filter) filtro gaussiano 2 ), ( ), ( N j c i r I c r O N N i N N j ), ( d e y g 2 2 c c y y d N N i N N j j c i r I j i g c r O ), ( ), ( ), (

12 PDI: Filtros Passa-Baia Suavização de imagens filtro gaussiano

13 PDI: Filtros Passa-Baia Operadores de suavização os elementos da máscara são positivos e somam um, de modo a que a saída é igual à entrada em regiões de constante intensidade; A quantidade de suavização e remoção de ruído é proporcional à dimensão da máscara; Transições abruptas (step edges) são tanto mais espalhadas (blurred) quanto maior for a dimensão da máscara.

14 PDI: Filtros Passa-Baia

15 PDI: Filtros Passa-Baia

16 PDI: Detecção de Bordas Na detecção de bordas, analisamos as descontinuidades nos níveis de cinza. Uma borda é o limite entre duas regiões com propriedades relativamente distintas de níveis de cinza.

17 PDI: Detecção de Bordas As bordas na imagem caracterizam os contornos dos objetos e são bastante úteis para segmentação e identificação de objetos na cena.

18 PDI: Detecção de Bordas Operadores diferenciais de sinais 1D f '( i ) f ( ) i i f ( i1 ) i1

19 PDI: Detecção de Bordas Máscara 1D centrada

20 PDI: Detecção de Bordas Máscara 1D centrada

21 PDI: Detecção de Bordas Máscara 1D centrada

22 PDI: Detecção de Bordas Operadores diferenciais as coordenadas das máscaras tem sinais opostos para que se obtenha uma resposta máima quando eistem transições de intensidade (contraste); A soma dos valores é zero para que a resposta seja zero quando a região é constante;

23 PDI: Detecção de Bordas Operadores diferenciais As máscaras de primeira derivada produzem valores absolutos elevados em pontos de grande contraste; As máscaras de segunda derivada produzem cruzamentos por zero em pontos de grande contraste.

24 PDI: Detecção de Bordas Operadores diferenciais 2D Gradiente de uma Função: f f, f y f 2 2 f f y tan 1 ( f / f y )

25 PDI: Detecção de Bordas Gradiente de uma Função: ] 2 / 1) 1, ( 1) 1, ( 2 / 1) 1, ( 1) 1, ( 2 / ) 1, ( ) 1, ( [ 3 1 y I y I y I y I y I y I f f ] 2 / 1) 1, ( 1) 1, ( 2 / 1) 1, ( 1) 1, ( 2 / 1), ( 1), ( [ 3 1 y I y I y I y I y I y I f y f y

26 PDI: Detecção de Bordas Gradiente de uma Função Eemplo:

27 PDI: Detecção de Bordas

28 PDI: Detecção de Bordas

29 Original Canny ( = 1) Canny ( = 4) Original Canny ( = 1) Roberts

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31 PDI: Sobel Primeiro varre-se os piels do eio, detectando o gradiente horizontal das bordas. Depois varre-se o eio y detectando o gradiente vertical das bordas. Por último temos a soma dos módulos gradiente horizontal e vertical de sobel, detectando as bordas da imagem.

32 PDI: Sobel Imagem Final

33 PDI: Operações Tarefa (para 21/04/2015, em dupla): Incluir no programa já desenvolvido funções que: - Implementem os algoritmos de suavização de imagens por bo filter e por filtro gaussiano, com a dimensão do filtro fornecida pelo usuário. O programa deverá ler uma imagem, permitir a seleção da dimensão do filtro, aplicar as máscaras e mostrar o resultado na imagem, em tempo real.

34 PDI: Operações -Adicione o operador de gradiente apresentado. O programa deverá ler uma imagem monocromática e calcular a sua inclinação média.

35 PDI: Operações -Implementar os detectores de bordas de Sobel e Prewitt, aplicando-os em uma mesma imagem de entrada a fim de comparar os resultados obtidos. -Testar os algoritmos com a imagem a seguir.

36 PDI: Operações Imagem de teste: