(b) Domínio espacial Reescalamento dos níveis de cinza Integração Diferenciação



Documentos relacionados
Processamento de histogramas

Filtragem. pixel. perfil de linha. Coluna de pixels. Imagem. Linha. Primeiro pixel na linha

Restauração de Imagens. Tsang Ing Ren George Darmiton da Cunha Cavalcanti UFPE - Universidade Federal de Pernambuco CIn - Centro de Informática

Operações Pontuais. Guillermo Cámara-Chávez

Operações Algébricas e Lógicas. Guillermo Cámara-Chávez

Processamento de Imagem. Prof. Herondino

Universidade Federal de Alagoas Instituto de Matemática. Imagem. Prof. Thales Vieira

Tratamento da Imagem Transformações (cont.)

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS

Universidade Federal do Rio de Janeiro - IM/DCC & NCE

A limiarização é uma das abordagens mais importantes de segmentação de imagens. A limiarização é um caso específico de segmentação.

UFGD FCA PROF. OMAR DANIEL BLOCO 4 PROCESSAMENTO DE IMAGENS

2.1.2 Definição Matemática de Imagem

RUÍDOS EM IMAGENS FILTRAGEM DE RUÍDOS. o Flutuações aleatórias ou imprecisões em dados de entrada, precisão numérica, arredondamentos etc...

FILTRAGEM ESPACIAL. Filtros Digitais no domínio do espaço

Filtragem Espacial. (Processamento Digital de Imagens) 1 / 41

Figura 01: Aplicações do Filtro Espacial Passa-Baixa.

29/08/2011. Radiologia Digital. Princípios Físicos da Imagem Digital 1. Mapeamento não-linear. Unidade de Aprendizagem Radiológica

Capítulo 5 Filtragem de Imagens

Processamento de Imagens COS756 / COC603

UFGD FCA PROF. OMAR DANIEL BLOCO 6 CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS

Classificação de Imagens

CARREIRAS EM COMPUTAÇÃO GRÁFICA

FILTRAGEM NO DOMÍNIO DAS FREQUÊNCIAS (TRANSFORMADA DE FOURIER) Daniel C. Zanotta 04/06/2015

Aula 4 - Processamento de Imagem

Aula 5 - Classificação

Codificação/Compressão de Vídeo. Tópico: Vídeo (Codificação + Compressão)

Segmentação de Imagens

4 CARACTERÍSTICA DE DESEMPENHO DE RECEPÇÃO

Processamento de Imagens Digitais

SEGEMENTAÇÃO DE IMAGENS. Nielsen Castelo Damasceno

Trabalho 2 Fundamentos de computação Gráfica

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS EM PLACAS AUTOMOTIVAS

Características das Imagens de SAR

Aplicação de Técnicas de Processamento e Análise de Imagem na Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas

Processamento digital de imagens. introdução

Processamento Digital de Imagens

Gerenciamento Total da Informação

Sensoriamento Remoto

COMPUTAÇÃO GRÁFICA. Rasterização e Preenchimento de Regiões. MARCO ANTONIO GARCIA DE CARVALHO Fevereiro de Computação Gráfica

Software de análises metalográficas MATERIAL PLUS

Termovisor FLIR E6. Foco Fixo Microbolômetro não refrigerado Tela LCD colorido 3.0 pol Frequência da Imagem

Ferramenta para detecção de fadiga em motoristas baseada no monitoramento dos olhos

Thales Trigo. Formatos de arquivos digitais

APLICAÇÕES PRÁTICAS DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS EM SENSORIAMENTO REMOTO

Protótipo tipo de um Ambiente para Processamento de Imagens Raster 2D

REPRESENTAÇÃO DA IMAGEM DIGITAL

AULA 5 Manipulando Dados Matriciais: Grades e Imagens. 5.1 Importando Grades e Imagens Interface Simplificada

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS

Aula 1 Professor Waterloo Pereira Filho Docentes orientados: Daniela Barbieri Felipe Correa

Universidade Federal de Ouro Preto Escola de Minas Departamento de Engenharia de Controle e Automação. Ronilson Rocha

UNIVERSIDADE LUSÍADA DE LISBOA. Programa da Unidade Curricular ANÁLISE E TRATAMENTO DE DADOS Ano Lectivo 2015/2016

Aula 6 - Segmentação de Imagens Parte 2. Prof. Adilson Gonzaga

Implementando plugins para o ImageJ

1 Problemas de transmissão

)LJXUD8PGRVSDUHV'SDUDFRQYROXomRTXHWHPRPHVPRHIHLWRGR NHUQHOGD)LJXUD

O tornado de projeto é admitido, para fins quantitativos, com as seguintes características [15]:

Introdução Visão Geral Processos de gerenciamento de qualidade. Entradas Ferramentas e Técnicas Saídas

IntMu.Lab3. Nome: Nº Data: Importe as imagens disponibilizadas em

Transformada de Hough. Cleber Pivetta Gustavo Mantovani Felipe Zottis

Atividade: matrizes e imagens digitais

Fundamentos de Imagens Digitais. Aquisição e Digitalização de Imagens. Aquisição e Digitalização de Imagens. Aquisição e Digitalização de Imagens

ATENÇÃO: * Arquivos com tamanho superior a 500 KB NÃO SERÃO ACEITOS * SOMENTE serão aceitos documentos do formato: PDF

Reconhecimento de marcas de carros utilizando Inteligência Artificial. André Bonna Claudio Marcelo Basckeira Felipe Villela Lourenço Richard Keller

Visão humana. Guillermo Cámara-Chávez

Capítulo II Imagem Digital

Cálculo de volume de objetos utilizando câmeras RGB-D

Organização e Arquitetura de Computadores I

Workshop Processing: Visualização de Dados e Interatividade

Introdução ao processamento de imagens e OCTAVE. Julio C. S. Jacques Junior juliojj@gmail.com

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS (SERP11) OPERAÇÕES ARITMÉTICAS. Daniel C. Zanotta

Simulação Gráfica. Morfologia Matemática. Julio C. S. Jacques Junior

29/08/2011. Radiologia Digital. Princípios Físicos da Imagem Digital. Unidade de Aprendizagem Radiológica. Professor Paulo Christakis

TOPOLOGIA DA IMAGEM DIGITAL

Processamento de Imagens.

2 - Modelos em Controlo por Computador

Conversores D/A e A/D

Introdução do Processamento de Imagens. Julio C. S. Jacques Junior

Ministério da Educação UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Câmpus Medianeira PLANO DE ENSINO CURSO ENGENHARIA DE AMBIENTAL MATRIZ 519

Detecção de mudanças em imagens oriundas de sensoriamento remoto, usando conjuntos fuzzy.

PROF. DR. JACQUES FACON

Universidade Federal de Goiás Instituto de Informática Processamento Digital de Imagens

Video Lecture RF. Laps

Compressão com perdas

Scale-Invariant Feature Transform

Realce de imagens parte 1: operações pontuais SCC0251 Processamento de Imagens

AULA 5 Manipulando Dados Matriciais: Grades e Imagens. 5.1 Importando Grades e Imagens Interface Simplificada

4 Avaliação Experimental

Projeto de Máquinas de Estado

Aula de Hoje. Sistemas e Sinais Sinais e Sistemas. Sinal em Tempo Contínuo. Sinal Acústico

CFTV DE BRINQUEDO X PROFISSIONAL O QUE DEVEMOS PERGUNTAR???

Verificação de Qualidade de Imagens de Fundo de Olho a Partir de Descritores Baseados em Histogramas. Marina Silva Fouto - Reconhecimento de Padrões

Considerações Finais. Capítulo Principais conclusões

Profa. Dra. Soraia Raupp Musse Thanks to Prof. Dr. Cláudio Rosito Jung

QGIS GDAL Transformação Radiométrica para Imagens Landsat-8: Conversão de 16 Bit para 8 Bit

Introdução à Transmissão Digital. Funções básicas de processamento de sinal num sistema de comunicações digitais.

Informática Aplicada a Radiologia

Análise Exploratória de Dados

IMAGENS DE SATÉLITE PROF. MAURO NORMANDO M. BARROS FILHO

Transcrição:

TÉCNICAS DE REALCE (IMAGE ENHANCEMENT) Objetivo São projetadas para manipular a imagem com base em características psico-físicas do SVH, podendo até distorcer a imagem através do processo de retirar informações não relevantes ou do processo de realçar certas características de interesse. Expansão de contraste Uniformização dos níveis de cinza Remoção de ruído suavização Realce de bordas ou contornos de objetos Supressão de informação não desejada Pseudo-coloração Classificação: (a) Domínio da freqüência Filtragem transformadas (b) Domínio espacial Reescalamento dos níveis de cinza Integração Diferenciação NPDI - DCC - UFMG 1

1. TRANSFORMAÇÕES DA ESCALA DE CINZA 1.1. Expansão de contraste linear Esta técnica é particularmente adequada para imagens com histogramas de forma gaussiana ou quase-gaussiana. NPDI - DCC - UFMG 2

Script: (i) Transforme cada pixel com intensidade igual ou menor que z a em z 1 ; (ii) Transforme cada pixel com intensidade igual ou maior que z b em z n ; (iii) Transforme todos os pixels com intensidades entre z a e z b de acordo com uma transformação linear entre z a e z b. NPDI - DCC - UFMG 3

Para uma escala de cinza com 256 níveis : z 1 = 0 e z n = 255. Então, Esta técnica é particularmente adequada para imagens com histogramas de forma gaussiana ou quase-gaussiana. Para imagens com histogramas bimodais, fazer expansão linear por partes. NPDI - DCC - UFMG 4

Imagem do solo de Marte Mariner 9 NPDI - DCC - UFMG 5

Solo de Marte Mariner 9 Realce de contraste linear NPDI - DCC - UFMG 6

Exemplos : (a) Compressão e expansão NPDI - DCC - UFMG 7

Exemplo de expansão de contraste linear: NPDI - DCC - UFMG 8

Exemplo de expansão de contraste linear: NPDI - DCC - UFMG 9

(b) Dente de serra (4 ciclos) NPDI - DCC - UFMG 10

Implementação em software de uma tabela de mapeamento Exemplo: Imagem 64 X 64 = 4096 pixels Escala de cinza : 256 NC s Transformação : Procedimento direto: Para cada pixel da imagem leia pixel se pixel <= 85 então pixel = pixel / 2 goto 10 se 85 < pixel < 170 então pixel = 2 * pixel 127 goto 10 senão pixel = pixel / 2 + 127 10 : escreva pixel NPDI - DCC - UFMG 11

Procedimento usando tabela de mapeamento Para cada NC da escala se NC <= 85 então NC = NC / 2 goto 10 se 88 < NC < 170 então NC = 2 * NC 127 goto 10 senão NC = NC / 2 + 127 10: continue para cada pixel da imagem leia pixel faça pointer = pixel pixel = NC(pointer) escreva pixel NPDI - DCC - UFMG 12

1.2. Operações aritméticas com a escala de cinza z' = T(z) = a z + b (a) Operação identidade (b) Expansão de contraste NPDI - DCC - UFMG 13

Exemplo de expansão de contraste: NPDI - DCC - UFMG 14

(c) Compressão de contraste (d) Operação de escala NPDI - DCC - UFMG 15

(e) Imagem negativa NPDI - DCC - UFMG 16

1.3. Fatiamento ou aplicação de limiar (a) 2 níveis NPDI - DCC - UFMG 17

(b) Limiar com background (c) Fatiamento por plano NPDI - DCC - UFMG 18

(d) Fatiamento por plano com background NPDI - DCC - UFMG 19

Exemplo de fatiamento por plano: NPDI - DCC - UFMG 20

Exemplo de fatiamento por plano: Mosaico de imagens SAR (radar) de um campo de gelo Estudo de rachaduras entre os blocos de gelo Comportamento (função do tempo) direção NPDI - DCC - UFMG 21

Exemplo de fatiamento por plano: Mosaico de imagens SAR de um campo de gelo Gelo saturado em branco NPDI - DCC - UFMG 22

(f) Bit-clipping (2 MSB) (contorno) NPDI - DCC - UFMG 23

Exemplo de bit-clipping: Imagem de calibragem Câmera Vidicon Escala cinza : 9 bits = 512 NC s 4 MSB s Clipped NPDI - DCC - UFMG 24

Exemplo de bit-clipping: Imagem de calibragem Câmera Vidicon Escala de cinza : 9 bits = 512 NC s 6 MSB s Clipped NPDI - DCC - UFMG 25

(g) Level-clipping (iso-contorno) NPDI - DCC - UFMG 26

(h) Bit-slicing (fatiamento por bit) NPDI - DCC - UFMG 27

Exemplo de fatiamento por bit - Análise interativa: Escala de cinza: 6 bits = 64 NC s NPDI - DCC - UFMG 28

Exemplo de fatiamento por bit - Análise interativa: Escala de cinza: 8 bits = 256 NC s NPDI - DCC - UFMG 29

Exemplo de transformação da escala de cinza compressão dinâmica da escala por função logarítmica: NPDI - DCC - UFMG 30

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari original NPDI - DCC - UFMG 31

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari negativo NPDI - DCC - UFMG 32

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari limiar em 63 NPDI - DCC - UFMG 33

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari fatiamento Faixa : 63 a 95 fi 255 NPDI - DCC - UFMG 34

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari fatiamento com background Faixa : 63 a 95 fi 255 NPDI - DCC - UFMG 35

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari dente de serra 4 ciclos NPDI - DCC - UFMG 36

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari operação escala NPDI - DCC - UFMG 37

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari op. Escala NPDI - DCC - UFMG 38

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari op. escala NPDI - DCC - UFMG 39

1.4. Equalização de histograma Objetivos : normalização e/ou aumento de contraste. (a) Comparação de 2 imagens I 1 e I 2 com a finalidade de detectar diferenças entre elas. (Condições de iluminação diferentes). (b) Medição de certas propriedades de uma imagem I com a finalidade de descrição ou classificação. Propriedades que dependem dos níveis de cinza presentes em I têm seus valores sensíveis às condições de luz. (c) Esta operação de equalização ou achatamento do histograma não apenas introduz normalização como também realça a imagem. (Expansão e compressão). NPDI - DCC - UFMG 40

NPDI - DCC - UFMG 41

Fundamentos : Histograma função de distribuição de probabilidade (DF) Histograma normalizado função densidade de probabilidade (PDF) Integração do HN função cumulativa de distribuição (CDF) Prova-se que a aplicação de uma função de transformação do tipo CDF aos níveis de cinza de uma imagem gera uma nova imagem cujos NC s apresentam uma densidade uniforme. Em termos de realce, isto implica em aumento da faixa dinâmica dos pixels. NPDI - DCC - UFMG 42

onde: z níveis de cinza originais z níveis de cinza transformados p(z) PDF dos NC s originais p(z ) PDF dos NC s transformados NPDI - DCC - UFMG 43

Forma discreta : p(z k ) = n k / N, 0 z k 1 ; k = 0, 1,..., L - 1 onde : L número de níveis de cinza (NC) p(z k ) probabilidade do k-ésimo NC n j número de vezes este NC aparece em I N número total de pixels em I NPDI - DCC - UFMG 44

NPDI - DCC - UFMG 45

NPDI - DCC - UFMG 46

Outra maneira de calcular a transformação histogrâmica: z 0 1 2 3 4 5 6 7 p(z) 1 7 21 35 30 18 12 4 z \ z 0 1 2 3 4 5 6 7 p(z) 0 1 1 1 7 7 2 8 13 21 3 3 16 16 35 4 16 14 30 5 2 16 18 6 12 12 7 4 4 p(z ) 16 16 16 16 16 16 16 16 NPDI - DCC - UFMG 47

Exemplo da transformação histogrâmica: \ (a) Imagem original (b) Histograma original (c) Histograma equalizado (d) Imagem realçada NPDI - DCC - UFMG 48

Exemplo da transformação histogrâmica: (a) Imagem original (b) Histograma original (c) Histograma equalizado (d) Imagem realçada NPDI - DCC - UFMG 49

Exemplo de transformação histogrâmica localizada (vizinhança 7x7 em cada pixel): NPDI - DCC - UFMG 50

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari eq. Histogrâmica NPDI - DCC - UFMG 51

Exemplos de transformação da escala de cinza: Ferrari eq. Histogrâmica NPDI - DCC - UFMG 52

Exemplo de realce de contraste: Imagem Landsat Fronteira Chile/Bolívia Aplicação de transformação em rampa CDF NPDI - DCC - UFMG 53

Exemplo de realce de contraste: Imagem Landsat Fronteira Chile/Bolívia Aplicação de transformação em Gaussiana NPDI - DCC - UFMG 54