PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Augusto Matheus Pinheiro Damasceno augustomatheuss@dca.ufrn.br Emerson Daniel de Souza Siqueira emerson_daniel_dss@outlook.com João Ricardo Tavares Gadelha joaoricardotg@gmail.com Departamento de Engenharia de Computação e Automação Universidade Federal do Rio Grande do Norte 1 / 44
IMAGEM Função f (x, y), onde x e y são coordenadas no plano. A amplitude de f (x, y) é chamada tom de cinza ou intensidade. 2 / 44
IMAGEM DIGITAL Se x, y, e as amplitudes de f são finitos em quantidades discretas. Unidade: pixel. bad blood. por Senju-HiMe 3 / 44
FUNCIONAMENTO DO OLHO HUMANO Gross Anatomy of the Eye por Helga Kolb 4 / 44
ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO Josef Pohlgeers / visible light spectrum by Gringer. 5 / 44
ESPECTRO ELETROMAGNÉTICO Wavelength, Frequency, and Energy. NASA. 6 / 44
SENSORES Fonte de energia. - Luz. - Infravermelho. - Ultrassom. - Raios X. - Gamma. - Som. Filtragem Transdutor Sinal Analógico Conversão Analógico Digital 7 / 44
AQUISIÇÃO DE DADOS Único Sensor Fita de Sensores Matriz de Sensores 35 mm Full-Frame CMOS Sensor. Canon. 8 / 44
AMOSTRAGEM E QUANTIZAÇÃO Resolução Tamanho da Imagem: Linhas X Colunas X Bits por Pixel Quantized versions of an analog signal. Richard Radk. 9 / 44
AMOSTRAGEM E QUANTIZAÇÃO Subsampling - Shrinking (a) Replicação - Zoom (c) (a) 0.5x (b) 1x (c) 2x 10 / 44
RELAÇÕES ENTRE PIXELS Vizinhos de um pixel (x, y) na horizonral e vertical: N 4 (p) - (x + 1, y) - (x 1, y) - (x, y + 1) - (x, y 1) Vizinhos de um pixel (x, y) nas diagonais: N D (p) - (x + 1, y + 1) - (x + 1, y 1) - (x 1, y + 1) - (x 1, y 1) Vizinhos de um pixel (x, y), N 4 (p) e N D (p): N 8 (p) Conexão, Caminho Adjacentes - 4-8 - m Região Borda 11 / 44
RELAÇÕES ENTRE PIXELS Distância Euclidiana ente pixels (x, y) e (s, t) D e = [(x s) 2 + (y t) 2 ] 1 2 Ditância D 4 (city-block) centrada em um losango com centro (x, y) e raio r Sendo D 4 = x s + y t (s, t) em que D 4 <= r Ditância D 8 (chessboard distance) centrada em um quadrado com centro (x, y) e raio r Sendo D 8 = max( x s + y t ) (s, t) em que D 8 <= r 12 / 44
INFORMAÇÃO EM UMA IMAGEM Cor(RGB,CMY,CMYK,HSI,YCrCb) e transparência Arquivo de imagem, exemplo do Portable Network Graphics (PNG) - Primeiros 8 bytes: (decimal) 137 80 78 71 13 10 26 10 (hexadecimal) 89 50 4e 47 0d 0a 1a 0a (ASCII C \211 P N G \r \n \032 \n - Série de chunks começando com IHDR chunk e terminando com IEND chunk - Partes de um chunk: Tamanho (apenas a parte de dados): 4-byte unsigned integer Tipo do chunk: 4-byte unsigned integer Chunk Data: de acordo com o tipo CRC: 4-byte CRC (Cyclic Redundancy Check), campos anteriores menos o de tamanho 13 / 44
APLICAÇÃO DE PDI Reconhecimento de dígitos escritos à mão. 9298 segmentos numéricos digitalizados de códigos postais escritos à mão no fluxo do sistema de correios da agência de Buffalo, NY. 1% de taxa de erro. (d) (e) 14 / 44
Aprimoramento de imagens Manipulação de histograma Filtragem Espacial Filtragem Homomórfica 15 / 44
Manipulação de histograma 16 / 44
Manipulação de histograma 17 / 44
Manipulação de histograma 18 / 44
Manipulação de histograma G(x, y) = (f (x, y) O low).(n up N low ) O up O low + N low f (x, y) intensidade original do tom de cinza G(x, y) nova intensidade do tom de cinza O up O low distância original entre os valores máximo e mínimo N up O low nova distância entre os valores máximo e mínimo 19 / 44
Filtragem Espacial Detecção de bordas Suavização 20 / 44
Convolução Discreta 2D 21 / 44
Filtragem Espacial DETECÇÃO DE BORDAS 22 / 44
Filtragem Espacial DETECÇÃO DE BORDAS 23 / 44
Filtragem Espacial DETECÇÃO DE BORDAS 24 / 44
Filtragem Espacial DETECÇÃO DE BORDAS 25 / 44
Filtragem Espacial DETECÇÃO DE BORDAS 26 / 44
Filtragem Espacial SUAVIZAÇÃO 27 / 44
Filtragem Espacial SUAVIZAÇÃO 28 / 44
Filtragem Espacial SUAVIZAÇÃO 29 / 44
Filtragem Homomórfica Uma imagem pode ser representada através dos componentes de reflectância e luminância: Reflectância {}}{ I(x, y) = L(x, y) }{{}. R(x, y) Luminância A equação acima não pode ser trabalhada diretamente no domínio da freqüência uma vez que: F {I(x, y)} F {L(x, y)}.f {R(x, y)} 30 / 44
Filtragem Homomórfica I(x, y) = L(x, y) }{{} Luminância. Reflectância {}}{ R(x, y) Ln{I(x, y)} = Ln{R(x, y).l(x, y)} Ln{I(x, y)} = Ln{R(x, y)} + Ln{L(x, y)} 31 / 44
Filtragem Homomórfica 32 / 44
Filtragem Homomórfica 33 / 44
Filtragem Homomórfica 34 / 44
Filtragem Homomórfica 35 / 44
AQUISIÇÃO Etapa responsável pela captura da imagem, por meio de um dispositivo ou sensor; Câmeras de vídeo, tomógrafos médicos, satélites e scanners; Tipo de sensor, iluminação da cena, a resolução e o número de níveis de cinza ou cores. 36 / 44
AQUISIÇÃO 37 / 44
PRÉ-PROCESSAMENTO A imagem digital resultante pode apresentar imperfeições; A etapa de pré-processamento visa melhorar a qualidade da imagem. 38 / 44
PRÉ-PROCESSAMENTO 39 / 44
ÁREAS DE APLICAÇÃO Medicina; Microscopia; Biologia; Automação industrial; Sensoriamento remoto; Astronomia; Área militar; Segurança e vigilância; Computação forense... 40 / 44
VISÃO GERAL 41 / 44
Referências Gonzalez, C Rafael. Woods, Richard E. Digital Image Processing. 2 ed. Prentice-Hall, 2002. Fotografia bad blood. por Senju-HiMe <https://senju-hime.deviantart.com/art/bad-blood-471385667>. Acesso em: 3 jul. 2016. Gross Anatomy of the Eye by Helga Kolb <http://webvision.med.utah.edu/book/part-i-foundations/gross-anatomy-of-the-ey/>. Acesso em: 3 jul. 2016. Electromagnetic Spectrum <https://commons.wikimedia.org/wiki/file:electromagnetic_spectrum-de.svg>. Acesso em: 3 jul. 2016. 42 / 44
Referências Wavelength, Frequency, and Energy. <http://imagine.gsfc.nasa.gov/science/toolbox/spectrum_chart.html>. Acesso em: 4 jul. 2016. Technology Used in Digital SLR Cameras. <http://www.canon.com/technology/canon_tech/explanation/35mm.html>. Acesso em: 4 jul. 2016. Lecture Notes for ELE201 Introduction to Electrical Signals and Systems <https://www.princeton.edu/~cuff/ele201/kulkarni.html>. Acesso em: 4 jul. 2016. PNG (Portable Network Graphics) Specification - Version 1.0 <https://tools.ietf.org/html/rfc2083>. Acesso em: 4 jul. 2016. Y. Le Cun, B. Boser, J. S. Denker. D.IIenderson, R., E.IIlowar, W.IIubbard, L.D.Jackel. AT&T Bell Laboratories. Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network. 43 / 44
Referências Introdução ao Processamento de Imagens Médicas para Auxílio ao Diagnóstico Uma Visão Prática. <http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/jai/2006/003.pdf>. Acesso em: 4 jul. 2016. PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÉDICAS. <http://adessowiki.fee.unicamp.br/media/attachments/courseia369o1s2011/cap1/ia369o-cap1.pdf>. Acesso em: 4 jul. 2016. VISUALIZAÇÃO E PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS MÉDICAS. <http://repositorio.pucrs.br/dspace/bitstream/10923/3227/1/000383457-texto%2bcompleto-0.pdf>. Acesso em: 4 jul. 2016. PROCESSAMENTO DE IMAGENS. <http://www.inf.ufg.br/~fabrizzio/mestrado/pdi/aulas/aula2.pdf>. Acesso em: 4 jul. 2016. Processamento de Imagens: Métodos e Análises. <http://www.cbpf.br/cat/pdsi/pdf/processamentoimagens.pdf>. Acesso em: 4 jul. 2016. 44 / 44