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2Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de Imagens
Dados
Imagens
Processamento de dados
VisãoComputacional
ComputaçãoGráfica
Processamento de Imagem
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3Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de Imagens
ObjetivosMelhoria da informação visual para interpretação humana/máquinaArmazenamento/TransmissãoEfeitos Digitais
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4Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento Digital de ImagensMelhoria da Informação Visual
Exemplo:Observe a imagem a seguir... O que está escrito nela ?
O fato do olho humano não perceber a diferença entre tons próximos não quer dizer que eles não existam...
5Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento Digital de ImagensMelhoria da Informação Visual
Mesma imagem com aumento de brilho (143%) e contraste (79%)....
A mensagem já estava presente; apenas intensificamos as diferenças entre os tons....
6Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de Imagens
Início1920: imagens transmitidas entre Londres e Nova York para publicação em jornal
Imagem de 1921 - impressora telegráfica com tipos especiais 5 tons de cinza
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7Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensElementos Básicos de um Ambiente - Hardware
Digitalizador
Visualização
Scanner,Câmera, etc.
Monitor, TV,Impressora, etc.
Imagem
ImagemImagemDigital
•Aquisição•Armazenamento•Processamento
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8Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensElementos Básicos de um Ambiente - Software
MatLabSciLabFerramentas Comerciais
PhotoshopPaintShop Pro
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9Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações
Imagens MédicasProcessamento de Imagens de DocumentosReconhecimento de Impressões DigitaisReconhecimento de RetinaOCRImagens de SatélitesCompressão
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10Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensImagem Digital
Físico
Matemático
de Representação
de Implementação
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11Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensImagem Digital
Sinal Contínuo
Sinal Discreto
Sinal Codificado
Codificação
Reconstrução
Decodificação
Discretização
Sinal Contínuo’
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12Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensDigitalização: Amostragem e Quantização
Amostragem
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13Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensDigitalização: Amostragem e Quantização
Quantização
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14Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensDigitalização: Amostragem e Quantização
Em termos de imagem, a amostragem
cria a matriz referente à imagem (define
as dimensões da matriz) e a quantização
define resolução de cor da imagem
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15Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensImagem Digital
O PixelCoordenadaValor (Cor)
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16Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensImagem Digital
A Resolução da Imagem é medida em dpi -dots per inch (pixels por polegada)Balanceamento da equação:
Qualidade da ImagemX
Tempo de Processamento X
Espaço de Armazenamento
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17Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensImagem Digital
Exemplo:
Gamute
Armazenadosem 24 bits Resolução de
Cor
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No. deComponentes
18Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFundamentos de Cor
Cor é a nossa percepção de diferentes
comprimentos de onda luz
A luz é um fenômeno físico, mas a cor
depende da interação da luz com o sistema
visual, sendo, assim, um fenômeno
psicofísico
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19Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFundamentos de Cor
TeoriasIsaac Newton
Infinitas células fotossensíveisYoungHelmholtz
Modelo tricromáticoTrês tipos de células fotossensíveis às faixas de baixa, média e alta freqüências do espectro visível
Hering
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20Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFundamentos de Cor
Atualmente, a teoria da percepção de cor
faz uma combinação dos modelos de
Young-Helmholtz e Hering
Percebemos combinações das frequências
alta, média e baixa
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21Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFundamentos de Cor
A combinação das freqüências é feita no cérebro da seguinte forma:
L - MH - (L + M)L + M
ConsiderandoH = B, M = G, L = R
eR + G = YY (amarelo)
a combinação enviada ao cérebro é:R - GB - YYR + G = Luminância
L = Baixas frequênciasM = Médias frequênciasH = Altas frequências
Crominância
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22Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensSistema Visual Humano
O olho humano é um mecanismo complexo composto basicamente por uma lente e uma superfície fotossensível, a retina, dentro de uma câmera
Células fotossensíveis:•Bastonetes•Cones
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23Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensProcesso de Formação das Cores
AditivoSubtrativoPigmentação
Cores aditivas Cores subtrativas
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24Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensSistemas de Cores
RGBCMYKHSVHSLIYQCieLabMunsell....
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25Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Cada tom (R, G e B) é armazenado em 1BResolução de Cor:
2 cores (1 bit)16 cores (4 bits)256 cores (8 bits = 1 byte)16 milhões de cores (24 bits = 3 bytes)
Paleta deCores
Processamento de ImagensSistemas Computacional de Cores
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26Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensHistograma
O Histograma de uma imagem apresenta a distribuição de cores da imagem
>> I = imread('lena.jpg')>> imshow(I)>> figure, imhist(I,256)
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27Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensHistograma
O histograma apenas diz quê cores estão presentes na imagem e não onde elas estão localizadasAtravés do histograma, podemos observar características da imagem como o contraste:
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28Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensHistograma
OperaçõesEqualizaçãoStretchEspecificaçãoExpansãoCompressão
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29Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensRecorte de Cor – Binarização (ou Limiarização)
Se cor(i) <= 127Então cor(i) = Preto (0)Senão cor(i) = Branco (255)
Valor de Corte = 127(threshold, limiar)
BrancoPreto
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30Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensRecorte de Cor
4331 cores
256 cores
16 cores
2 cores30
31Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensRecorte de Cor – Dithering
Dithering (ou pontilhamento)utilizando duas cores cria-se a ilusão de que há uma terceira cor presente
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35Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensRecorte de Cor – Dithering
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Detalhe naimagem…
36Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital
Mudança nas características das imagensMelhoria nas Imagens
Efeitos digitais
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37Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital
Classificação dos filtros
Topológicos ou de Amplitude
Lineares ou Não-Lineares
Estatísticos ou Determinísticos
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38Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital
Filtragem:Uso de máscaras
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Filtragem conseguida através do processo de convolução digital
39Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital
Aspectos ComputacionaisCor não realizávelExtensão do Domínio da Imagem:
Extensão Constante (Nula ou Não extensão da cor)Extensão PeriódicaExtensão por Reflexão
Eficiência Computacional
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40Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital – Filtros Lineares
Filtros Passa-Baixa
Filtros Passa-Alta
Filtros Passa-Faixa
•Componentes de alta freqüência caracterizam bordas ou outros detalhes finos de uma imagem;•O efeito resultante de um LPF é o embaçamento da imagem.
•Redução de características que variam lentamente em uma imagem como o contraste e a intensidade média;•Efeito de intensificação das bordas e de detalhes finos na imagem.
•Permitem passar faixas específicas de uma imagem;•Removem regiões selecionadas.
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41Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital – Filtros Lineares - Exemplos
Filtros Passa-Baixa
Filtros Passa-Alta
Filtros Passa-FaixaImagem original
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Filtro Box:
Filtro Laplaciano:
Filtro de Sobel:
42Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensFiltragem Digital – Filtros Lineares - Exemplos
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Exemplo no MatLab
Imagem Original Imagem Filtrada
43Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Compressão de Imagens
“Uma imagem vale mais do que mil palavras.... ”
Vale mesmo! Uma imagem com 1.000 pixelspode ocupar até 3 KB, enquanto um arquivo txt com 1.000 palavras ocupa 1KB...e 1.000 pixels pode não conter nem uma letra...
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44Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Compressão de Imagens
Compressão de Dados
Teoria dos Códigos
Teoria da Informação
Algoritmos de Compressão
Estáticos ou Dinâmicos
Com Perda ou Sem Perda
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45Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Compressão de Imagens
AlgoritmosRun-Length
Código de Huffman
Lempel-Ziv-Welch
Wavelets
Quantização Vetorial
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46Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Compressão de Imagens
JPEG2000
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47Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Reconhecimento de Placas de Carros
Detector deLinhas Verticais
Localização da Placa(segmentação)
Volta àImagem original
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48Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento de ImagensAplicações: Reconhecimento de Placas de Carros
Segmentação da imagempara isolamento dos caracteres
4 C Y E 2 Z 5
Reconhecimento decaracteres
Possível erro – necessidade do uso de elementos semânticos no processo (Ex: a placa termina com 3 números)
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49Carlos Alexandre Mello – [email protected] 49
Processamento de ImagensAplicações: Processamento de Imagens de Documentos
Limiarização Pré-Processamento
Segmentação deDocumento
Segmentação deTexto
Extração deCaracterísticas
Classificação
Correção derotação, reduçãode ruído, ....
50Carlos Alexandre Mello – [email protected]
Processamento Digital de Imagens
Referências Complementares:R.Gonzalez, R.Woods, Digital ImageProcessing, Prentice-Hall, 2007J.Gomes, L.Velho, Computação Gráfica: Imagem, Sociedade Brasileira de Matemática, 1995 H.Pedrini, Análise de Imagens Digitais, Ed.Thomson, 2007
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