meea,15 de outubro de 2001 técnicas de visualização, aquisição e processamento de imagem

MEEA,15 de Outubro de 2001

Técnicas de visualização, aquisição e processamento de imagem

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A imagem digital

• Imagem: função f(x,y) que representa uma intensidade de luz no espaço bidimensional.

• Imagem digital: a imagem é discretizada no espaço originando uma matriz de pontos – PIXELS.

Pixel

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Quantização

• Escala de cinzentos: a função f é discretizada em termos de intensidade de luz.

• O valor máximo corresponde ao branco e o valor mínimo ao preto.

• A cada pixel corresponde uma intensidade de luz na escala de cinzentos Quantização

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Aquisição de imagem

• As imagens têm que ser obtidas sob a forma de sinais eléctricos:

Câmaras de vídeo CCD

Vidicons

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CCD• Malha de elementos fotosensíveis que acumulam cargas eléctricas geradas pela incidência

dos fotões.

Pequena distorção geométrica

Estabilidade térmica

Eficiência quântica

Vantagens:

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Vidicons

• Tubo analisador do tipo fotocondutor.

• Faz uso de uma resistência eléctrica variável com a intensidade de luz para transformar o sinal óptico num sinal eléctrico.

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Aplicação

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Intensificadores: Como funcionam?

• No intensificador, o fotocátodo é excitado pela luz existente e converte esta energia em electrões.

• Estes são acelerados num campo eletroestático e atingem o ecrâ de fósforo.

• Esta aceleração do electrão proporciona um aumento da qualidade da imagem.

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Geometria da imagem: tranformações

• Estabelecem-se transformações matriciais para definir a reconstrução do espaço 3-D numa imagem 2-D.

• Definem-se coordenadas no espaço 3-D(x,y,z): ‘world coordinates’ e coordenadas no plano 2-D (x*,y*,z*).

• O conhecimento do efeito da tranformação dos pontos 3-D é essencial no posterior processamento da imagem.

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Transformações de Fourier - FFT

• Muitas das operações sobre as imagens são realizadas no espaço de Fourier.

• O FFT é um algoritmo que permite minimizar o número de operações necessárias na decomposição do sinal em funções sinusoidais.

• No espaço de Fourier, é possível reconhecer a gama de números de onda da imagem.

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Frequência de amostragem

• Número de onda: frequência espacial K• Frequência de amostragem (nº de pixels/x) KP

• Se KP < 2,7.K (teorema de Nyquist) obtém-se uma imagem:

• O número de pixels utilizado é insuficiente para garantir uma amostragem que reproduza a gama de números de onda espaciais.

DESFOCADA

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Processamento de imagem

• No tratamento de imagem, podem-se definir dois pontos fundamentais:

Melhorar: Contraste, detecção de arestas,...Restaurar/Reconstruir: Filtros,...

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Histogramas

• A olho nu não é possivel estimar a homogeneidade de uma área iluminada.

• Um histograma mostra uma escala de distribuição de cinzentos de uma imagem, mas não a variação espacial.

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Contraste

• O contraste não é mais do que a diferença de radiação entre um objecto e o fundo(‘background’).

• Para melhorar o contraste de uma imagem recorre-se a histogramas.

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Melhorar o contraste

• Devido á má iluminação, pode acontecer que a imagem fique escura e com um baixo contraste.

O histograma mostra que existe uma grande concentração de valores de cinzento num pequeno espaço de valores possíveis.

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Melhorar o contraste

• Para se melhorar consideravelmente a imagem é necessário que se projecte esta grande concentração de valores de cinzento para todo o campo de contraste possível.

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Detecção de arestas

• A deteção de arestas requer uma operação de filtragem que realça a variação de cinzentos.

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Detecção de arestas

• Para este processo utilizam-se operadores derivativos:

Vector gradienteMagnitude do gradiente

• A aresta está localizada onde a magnitude do gradiente é máxima

• A sua direcção é normal à direcção do vector gradiente.

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Filtros: Operações com ‘pixels’

• Operações com média permitem eliminar ruído de alta frequência mas podem desfocar fronteiras.

• Operações com a mediana.

Imagem distorcida pelo ruído corrigida por um filtro mediana

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Filtros

• Filtro passa-baixo Aplica-se uma transformação no espaço de Fourier que permite anular as altas frequências.

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A cara de Marte

Eliminação do ruído e melhoramento do contraste.

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• Apresentação no âmbito da disciplina de Métodos Experimentais em Energia e Ambiente efectuada pelos alunos:

David SantosFilipe Maçarico

• Bibliografia:Digital image processing – Rafael C.Gonzalez \ Paul

Wintz,second editionPractical Handbook on image processing for scientific

applications – Bernd Jahne,Crc PressDigital image processing – Bernd Jahne, SpringerPesquisa na internet