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Processamento de Imagens Digitais
Antonio Cesar Germano Martins
2º semestre de 2018
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Apresentações
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Nascido em Sorocaba.
Graduado em Bacharelado em Física pela UNICAMP em 1989, tendo participado de pesquisas eminstrumentação para supercondutividade, plasma e raios cósmicos.
Mestrado em Física na área de instrumentação nuclear pela USP em 1993.
Doutor em Engenharia Elétrica na área de Sistemas Eletrônicos pela Universidade de São Paulo (1997) comdefesa de tese na área de processamento de imagens e sonificação.
Professor Visitante na Universidade de Calgary em 1996, 2001 e 2005.
Professor visitante na Universidade de Ryerson em Toronto em janeiro de 2005.
Professor visitante na Universidade de Sevilha em dezembro de 2015
Cadastrado como docente de disciplina e orientador no Programa de Ciências Ambientais.
Coordenador Executivo do Campus entre março de 2009 e março de 2013.
Coordenador do projeto de extensão Impetus desde 2007.
Fundador e líder de 2004 a 2007do Laboratório de Automação e Processamento de Imagens (LAPI), atualGrupo de Automação e Sistemas Integráveis (GASI).
Líder atual do GASI de 2014 a 2017.
Experiência nas áreas de instrumentação em Física e Engenharia da Computação, atuando emprocessamento de imagens digitais, uso de tomografia computadorizada na caracterização de materiais,utilização de redes neurais para a classificação de padrões, modelagem matemática aplicada à análiseambiental. Mais recentemente em estudos de matrizes energéticas.
Coordenador do Curso de Engenharia de Computação da Faculdade de Engenharia de Sorocaba(FACENS) entre março de 1998 e março de 2004.
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Apresentações (nome, formação, orientador)
e
interesses na disciplina
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ConteúdoFundamentos de Imagens digitais: aquisição; amostragem e quantização;
representação de cor; vizinhança e conectividade; histograma; contraste.
Processamento no Domínio Espacial: transformações geométricas;convolução; blurring; sharpening; tratamento de ruídos; realce; gradiente;filtros.
Processamento no Domínio da Freqüência: a transformada de Fourier; filtros.
Segmentação: detecção de descontinuidades; limiares; crescimento de região.
Morfologia: dilatação; erosão.
Classificação de imagens: pixel a pixel, por região.
Aplicações: Estudos de casos.
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Aulas teóricas e de laboratório (Matlab).
Critérios de Avaliação:Provas escritasExercícios práticosSemináriosDesenvolvimento de projeto
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Datas importantes:
� 17/04 - Primeira avaliação
� 15/05 - Apresentação de seminário sobre artigo
� 22/05 - Documento e apresentação da Proposta de Projeto
� 12 e 19/06 - Apresentação dos resultados do Projeto
� 26/06 - Segunda avaliação
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Bibliografia
� GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Digital ImageProcessing. 3. ed. New York: Prentice Hall, 2008.
� GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E.; EDDINS, S.L.Digital Image Processing Using Matlab. 2. ed.Gatesmark Publishing, 2009.
� CRANE, R. A Simplified approach to imageprocessing. Upper Sadle River: Prentice Hall, 1997.
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Formação de uma imagem
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Tudo começa com as ondas eletromagnéticas
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Ondas Eletromagnéticas
Comprimento de onda
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Por que um objeto é visível?
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http://www.luminous-landscape.com/tutorials/color_a nd_vision.shtml
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Uma imagem não precisa ser formada apenas porondas eletromagnéticas na faixa do visível.
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Na verdade, uma imagem pode até nem serformada por radiação eletromagnética
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Definição de uma Imagem Digital
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Uma imagem digital é uma representação de uma cena por meio de umconjunto de elementos discretos e de tamanhos finitos, chamados depixels, colocados em um arranjo bidimensional. A cada pixel é associadoum valor, no caso de imagens de tons de cinza, ou um conjunto de trêsvalores para se representar uma cor.
12 12 45 12
10 12 10 12
15 12 20 10
15 12 21 10
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valor de cor
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0 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 00 255 0 255 0 0 0
0 - preto255 - branco256 - tons de cinza
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0 - preto255 - branco256 - tons de cinza
0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 54 54 54 0 00 0 54 54 54 0 00 0 54 54 54 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0
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E imagens coloridas?
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Processamento de Imagens
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
Base de Conhecimento
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
Uso de dispositivos específicospara a aquisição direta daimagem ou a digitalização deuma imagem analógica.
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
Prepara a imagem para oprocessamento, eliminando,por exemplo, ruídos, ouselecionando regiões deinteresse.
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Filtros Digitais
Sinal de Entrada Filtro Sinal de Saída
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Utilização de Máscaras
0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 54 54 54 0 00 0 54 54 54 0 00 0 54 54 54 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0
a x b x c xd x e x f xg x h x i x
a x b x c xd x e x f xg x h x i x
a x b x c xd x e x f xg x h x i x
a b cd e fg h i
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1 1 1
0 0 0
-1 -1 -1
1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1
(a) Máscara que salienta bordas na direção horizontal. (b) Máscara que salienta bordas na direção vertical.
(a) (b)
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(a) Radiografia de um pulmão. (b) Resultado da aplicação damáscara mostrada na figura 5.6 (a). (c) Resultado da aplicação damáscara mostrada na figura 5.6 (b).
(a)
(b) (c)
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
Visa a separação dos pixelspertencentes a cada objeto.
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(a) Imagem de ressonância magnética nuclear de umcérebro com8bits de representação dos tons de cinza. (b) Imagemsegmentada peloprocesso de crescimento de região, tomando-se umpixel semente naregião de interesse e limiar de 50 nos tons de cinza.
(a) (b)
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Aquisição da imagem
Pré-processamento
Segmentação
Reconhecimento dos objetos e regiões
Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.
Busca classificar os objetos deuma imagem.
Letra C
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Reconhecimento
O correto reconhecimento de um objeto é umprocesso bastante complexo e geralmente estáligado à comparação das informações obtidaspela segmentação com aquelas acumuladas emexperiências anteriores.
O processo de análise de padrões pode utilizartécnicas de Inteligência Artificial (I.A.), taiscomo: redes neurais artificiais, lógica fuzzy,algoritmos genéticos e sistemas especialistas.
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Algumas Dificuldades na Análise de Imagens
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Definição de Formas
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Interpretação
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Análise dimensional e perspectiva
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Percepção
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Características da imagem
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Aplicações com o uso de imagens
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Trabalho em grupo
Sugira uma aplicação
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Uma das primeiras aplicações
1921
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Identificação de pessoas
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Visão Computacional
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Medicina
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Identificação de pragas(agricultura de precisão)
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Análise de desmatamento
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Sensoriamento Remoto
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Inspeção
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Análise de solo
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Controle de Qualidade
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Na semana que vêm (06/03) não haverá aula