UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE INFORMÁTICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO CÉSAR GARCIA DAUDT VINICIUS DA COSTA DE AZEVEDO Remoção de ruído devido a baixa luminosidade utilizando imagens infravermelho I - Porto Alegre, Julho, 15 de 2011
2 1 INTRODUÇÃO Ruído em imagens é caracterizado por ser uma variação aleatória do brilho ou informação de cor no resultado produzido pelos sistemas de aquisição de imagem. No caso de fotografia digital, temos uma relação direta de tal fenômeno com os tipos de sensores e circuitos usados. Condições do ambiente (e.g. intensidade da iluminção) também são determinantes para a presença de ruído. Para cenas de baixa luminosidade, por exemplo, a necessidade de usarmos um alto valor de ISO e de tempo de exposição para corrigir a falta de luz do ambiente implica em uma maior quantidade de ruído observada no sensor.
3 2 TÉCNICAS DE REMOÇÃO DE RUÍDO Algoritmos para remoção de ruído podem ser implementados tanto nos dispositivos de aquisição de imagens quanto em computadores. Ainda que as abordagens existentes sejam diversas, o intuito destes algoritmos é, basicamente, determinar se os valores observados em cada um dos pixels são ruído ou conteúdo visual real da imagem. Ainda que seja impossível fazer de forma perfeita tal distinção, a idéia é suavizar ao máximo o ruído existente, levando em conta que o máximo de informação real da imagem deve ser preservado. 2.1 Suavização de imagens preservendo arestas Uma maneira de reduzir o ruído de imagens é tentar suavizá-las preservando a informação das arestas. A idéia é que, ao borrar a imagem, a informação de ruído será atenuada pela informação válida presente na imagem. Já o fato de se tentar preservar arestas deve proporcionar a preservação de detalhes que poderiam ser atenuados pelo borramento. Figura 2.1: Imagem com ruído 2.2 Utilização NIR Uma maneira de não perdermos os detalhes ausentes em 2.1 é tirarmos mais de uma foto de uma mesma cena. Isto pode ser obtido combinando à uma imagem infra-vermelha da mesma cena. De fato, a imagem em infra-vermelho não conterá ruído se utilizarmos um flash infra-vermelho e poderemos usá-la posteriormente para extrair os detalhes necessários para a reconstrução da imagem sem ruído.
4 Figura 2.2: Redução de ruído utilizando técnica Edge-aware Figura 2.3: Redução de ruído utilizando par RGB e Infra-Vermelho
5 3 DISPOSITIVOS UTILIZADOS NA OBTENÇÃO DE PA- RES DE IMAGENS 3.1 Kinect Através do sensor de captura de movimentos Microsoft Kinect, é possível se obter imagens coloridas e infra-vermelho com um único dispositivo. A grande limitação utilizando o Kinect foi que as cameras estavam em locais diferentes, proporcionando perspectivas distintas de uma mesma cena, inviabilizando o processo de remoção de ruído. Nas figuras abaixo, demonstramos as diferentes perspectivas no processo de captura da cena utilizando o Kinect. 3.2 Bratrak O Bratrak é um sistema de captura de movimentos que também é baseado em captura de imagens infra-vermelho. Utilizando a camera Bratrak e uma camera comum, montamos uma cena na qual a técnica de remoção de ruído seria aplicada. O problema, nesse caso, foi que as duas cameras (infra-vermelho e comum) tinham configurações de campo de visão diferentes. Essas configurações distintas geravam imagens com diferentes níveis de distorção na obtenção das duas imagens, o que também inviabilizou o processo de remoção de ruído.
6 Figura 3.1: Imagem colorida obtida com Kinect. Figura 3.2: Imagem infravermelho obtida com Kinect.
7 Figura 3.3: Imagem colorida obtida com o Bratrak. Figura 3.4: Imagem infravermelho obtida com o Bratrak.
8 4 RESULTADOS Os resultados obtidos através das diferentes técnicas são apresentados abaixo. Figura 4.1: Imagem com ruído Figura 4.2: Imagem infravermelha
9 Figura 4.3: Redução de ruído utilizando suavização preservando bordas Figura 4.4: Redução de ruído utilizando imagens infravermelhas Figura 4.5: Redução de ruído utilizando imagens infravermelhas: Correção da sombra
10 Figura 4.6: Redução de ruído utilizando o Photoshop Figura 4.7: Imagem sem ruído Figura 4.8: Imagem infravermelha
11 Figura 4.9: Imagem com ruído artificial Figura 4.10: Redução de ruído utilizando suavização preservando bordas Figura 4.11: Redução de ruído utilizando imagens infravermelhas
12 Figura 4.12: Redução de ruído utilizando o Photoshop