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Processamento Digital de Imagens
Carlos Alexandre Mello Pós-Graduação em Ciência da Computação
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Processamento de Imagens
Objetivos
Melhoria da informação visual para
interpretação humana/máquina
Armazenamento/Transmissão
Efeitos Digitais
2
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Processamento Digital de Imagens Melhoria 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...
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Processamento Digital de Imagens Melhoria 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....
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Processamento de Imagens Digitalização: Amostragem e Quantização
Amostragem
5
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Processamento de Imagens Digitalização: Amostragem e Quantização
Quantização
6
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Processamento de Imagens Digitalização: 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
7
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Processamento de Imagens Digitalização: Amostragem e Quantização
Outros processos
Aliasing (dá mais naturalidade à cena)
Processo de filtragem
8
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Processamento de Imagens Digitalização: Amostragem e Quantização
Outros processos
Aliasing (dá mais naturalidade à cena)
Processo de filtragem
Em zoom....
9
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Processamento de Imagens Imagem Digital
O Pixel
Coordenada
Valor (Cor)
10
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Processamento de Imagens Imagem Digital
A Resolução da Imagem é medida em dpi -
dots per inch (pixels por polegada)
Balanceamento da equação:
Qualidade da Imagem
X
Tempo de Processamento
X
Espaço de Armazenamento
11
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Resolução da Imagem
Mudança na dimensão da imagem (resize)
é diferente de re-sampling
Correta definição de resolução é
fundamental e dependente da aplicação
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Processamento de Imagens Imagem Digital
Gamute
Armazenados
em 24 bits Resolução de
Cor
14
No. de
Componentes
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Processamento de Imagens Fundamentos 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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Processamento de Imagens Processo de Formação das Cores
Aditivo
Subtrativo
Pigmentação
Cores aditivas Cores subtrativas
16
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Processamento de Imagens Sistemas de Cores
RGB
CMYK
HSV
HSL
IYQ
CieLab
Munsell
....
17
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Cada tom (R, G e B) é armazenado em 1B
Resolução 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 de
Cores
Processamento de Imagens Sistemas Computacional de Cores
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Tons de cinza
Níveis de cinza
Níveis de brilho
Processamento de Imagens Sistemas Computacional de Cores
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Diferentes formas de conversão
Processamento de Imagens Sistemas Computacional de Cores
20
Original Média Pesos
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Fenômenos relacionados à percepção das cores
A cor dos quadrados parece diferente para diferentes
cores do fundo
Processamento de Imagens Sistemas Computacional de Cores
21
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Deficiência cromática
Processamento de Imagens Sistemas Computacional de Cores
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Histograma
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Histograma
O Histograma de uma imagem provê uma descrição global da aparência da imagem em termos de distribuição de cores
>> I = imread('lena.jpg') >> imshow(I)
>> figure, imhist(I,256)
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Histograma - Contraste
Contraste: nível de separação entre as cores
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Técnicas de modificação de histograma
São técnicas utilizadas para processar a
imagem através da modificação do histograma
Exemplos
Negativo (I = 255 – I)
Binarização (if cor > th, then cor = 1 else cor = 0)
Brilho (I = I + lum; lum > 0 ou lum < 0)
Expansão (I = contr.*I, contr > 1)
Compressão (I = contr.*I, 0 < contr < 1)
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Técnicas de modificação de histograma
Mudança de brilho
Lum = -50 Lum = +50
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Técnicas de modificação de histograma
Aumenta o contraste
contr = 1.5;
Im = Im*contr;
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Técnicas de modificação de histograma
Diminui o contraste
contr = 0.5;
Im = Im*contr;
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Binarização (ou Limiarização)
Se cor(i) <= 127
Então cor(i) = Preto (0)
Senão cor(i) = Branco (255)
Valor de Corte = 127
(threshold, limiar)
Branco Preto
35
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Processamento de Imagens Recorte de Cor
4331 cores
256 cores
16 cores
2 cores 36
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Dithering
Dithering (ou pontilhamento)
utilizando duas cores cria-se a ilusão de que
há uma terceira cor presente
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Dithering
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Dithering
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Dithering
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Processamento de Imagens Recorte de Cor – Dithering
41
Detalhe na
imagem…
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Filtragem Espacial
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Convolução Discreta - Sinais
Consideremos a convolução de sinais
Processo:
Convolução Discreta de Sinais
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Convolução Discreta - Imagens
O produto de convolução f*h no pixel de coordenadas (m, n) é obtido colocando o centro da máscara acima do pixel (m,n), multiplicando os elementos correspondentes na máscara e na imagem e somando os resultados
Filtragem Espacial:
Uso de máscaras
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Convolução Discreta - Imagens
Seja a máscara 3x3
e sejam z1, z2, ..., z9 a cor dos pixels sob
a máscara
O novo tom do pixel central será dado por
R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9
w1 w2 w3
w4 w5 w6
w7 w8 w9
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Convolução Discreta - Imagens
Aspectos Computacionais
Cor não realizável
Extensão do Domínio da Imagem:
Extensão Constante (Nula ou Não extensão da cor)
Extensão Periódica
Extensão por Reflexão
Eficiência Computacional
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Carlos Alexandre Mello – [email protected] 48
Convolução Discreta - Imagens
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.
48
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Processamento de Imagens Filtragem Digital – Filtros Lineares - Exemplos
Filtros Passa-Baixa
Filtros Passa-Alta
Filtros Passa-Faixa
Imagem original
49
Filtro Box:
Filtro Laplaciano:
Filtro de Sobel:
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Processamento de Imagens Exemplo
Filtros de Bartlett ou Filtro Triangular
50
h(x) = 1 - |x|, se |x| 1
0 , se |x| 1
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Processamento de Imagens Exemplo
Filtros de Bartlett ou Filtro Triangular
Resultado da convolução de dois filtros Box
51
* =
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Processamento de Imagens Exemplo
Filtros de Bartlett ou Filtro Triangular
52
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Filtragem na Frequência
Carlos Alexandre Mello Pós-Graduação em Ciência da Computação
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Filtragem no Domínio da Frequência
Transformada de Fourier Seja f(x) uma função contínua, a transf. de
Fourier de f(x) é dada por
F() = f(t)e-jtdt
Transformada Inversa
f(t) = (1/2) F()ejt d
Também chamada de
Função de Densidade
Espectral
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Discrete Fourier Transform
Equação de Análise:
Equação de Síntese:
Implementadas na forma de FFT
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Filtragem no Domínio da Frequência
57
Imagem Representação
na Frequência
Filtragem
Representação
na Frequência Imagem
TF
TF-1
* Filtro
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Filtragem no Domínio da Frequência
Espectro de Fourier (Magnitude):
Fase:
Espectro de Potência:
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Filtragem no Domínio da Frequência
function img_fourier (nome, ext)
nome_in = [nome '.' ext];
im = imread(nome_in);
figure, imshow (im);
F = fft2(im);
figure;
F2 = fftshift(F);
imshow(log(abs(F2)), []); % Magnitude
colormap (jet);
figure, imshow(angle(F2), []); % Fase
colormap (jet);
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Filtragem no Domínio da Frequência
Reconstrução
F = fft2(im);
F2 = fftshift(F);
Mag_F = abs(F);
Phase_F = angle(F);
fftI = Mag_F.*exp(i*Phase_F);
I = ifft2(fftI);
figure; imshow(I, []);
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa Gaussiano
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa Gaussiano: = 0,1
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa Gaussiano: = 0,7
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa Gaussiano
Filtro Passa-Alta Gaussiano
D(u,v) é a distância do ponto (u,v) até a
origem do plano de frequência:
D(u,v) = (u2 + v2)1/2
é o desvio padrão
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa Gaussiano
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa de Butterworth de ordem
n
D(u,v) é a distância do ponto (u,v) até a
origem do plano de frequência:
D(u,v) = (u2 + v2)1/2
D0 é a distância da origem até a
frequência de corte
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa de Butterworth de ordem
n
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa de Butterworth de ordem
n
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa de Butterworth de ordem n
Frequência de corte = 20, filtro de ordem 4
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Baixa de Butterworth de ordem n
Frequência de corte = 120, filtro de ordem 4
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Alta de Butterworth de ordem n
D(u,v) é a distância do ponto (u,v) até a
origem do plano de frequência:
D(u,v) = (u2 + v2)1/2
D0 é a distância da origem até a
frequência de corte
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Alta de Butterworth de ordem n
Frequência de corte = 130, filtro de ordem 4
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Alta de Butterworth de ordem n
Frequência de corte = 10, filtro de ordem 4
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Faixa de Butterworth de ordem n
Frequência de passagem = 30 e 120, filtro de ordem 4
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Filtragem no Domínio da Frequência
Filtro Passa-Faixa de Butterworth de ordem n
function filtered_image = butterworthbpf(I,d0,d1,n)
% I = The input grey scale image
% d0 = Lower cut off frequency
% d1 = Higher cut off frequency
% n = order of the filter
.....
dist = ((i-(nx+1))^2 + (j-(ny+1))^2)^.5;
% Create Butterworth filter
filter1(i,j)= 1/(1 + (dist/d1)^(2*n));
filter2(i,j) = 1/(1 + (dist/d0)^(2*n));
filter3(i,j) = 1.0 – filter2(i,j);
filter3(i,j) = filter1(i,j).*filter3(i,j);
filter4(i,j) = 1/(1 + (d0/dist)^(2*n));
....
FPBs
FPF
Fonte: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30946-butterworth-bandpass-filter-for-image-processing
D(u,v)
FPA
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Morfologia Matemática
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Morfologia Matemática
Dilatação
Se qualquer pixel na vizinhança do pixel de entrada estiver ativo, o pixel de saída fica ativo; caso contrário, o pixel fica inativo
Erosão
Se todos os pixels na vizinhança do pixel de entrada estiver ativo, o pixel de saída fica ativo; caso contrário, o pixel fica inativo
A vizinhança pode ter qualquer forma ou tamanho
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Morfologia Matemática
Abertura e Fechamento
Abertura = dilataçãoSE(erosãoSE(IM))
Fechamento = erosãoSE(dilataçãoSE(IM))
Onde SE = Elemento Estruturante (Structuring Element)
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Morfologia Matemática
Exemplo de Abertura
Imagem original
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Morfologia Matemática
Exemplo de Abertura:
Elemento estruturante: uma matriz 11x11
na forma de um círculo
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Morfologia Matemática
Exemplo de Fechamento:
Elemento Estrutural: Matriz identidade 5x5 (diagonal)
Observe o ‘fechamento’
dessa região....
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Morfologia Matemática
Exemplo de Fechamento: Granulometria
Elemento estruturante: uma matriz 30x30
na forma de um círculo
Imagem original
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Morfologia Matemática
Abertura:
Suavização de contornos
Remoção de ramificações
Aumenta as áreas de preto (expande)
Fechamento:
Preenchimento de falhas em contornos
Diminui as áreas de preto (contrai)
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Morfologia Matemática
Gradiente Morfológico (Extração de
Fronteiras)
(A) = A – (AB)
Ou seja, a diferença de conjuntos entre A e sua
erosão pelo elemento B
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Morfologia Matemática
Outras operações
Watershed
Esqueletização
Afinamento
Hit-and-Miss
Operações aplicadas a imagens em tons de
cinza
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Processamento Digital de Imagens
Referências Complementares:
R.Gonzalez, R.Woods, Digital Image Processing,
Prentice-Hall, 2007
J.Gomes, L.Velho, Computação Gráfica:
Imagem, Sociedade Brasileira de Matemática,
1995
H.Pedrini, Análise de Imagens Digitais,
Ed.Thomson, 2007
J.C.Russ, The Image Processing Handbook,
CRC Press, 2007
88