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Processamento de Imagens Digitais

Antonio Cesar Germano Martins

2º semestre de 2018

Apresentações

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.

Apresentações (nome, formação, orientador)

e

interesses na disciplina

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.

Aulas teóricas e de laboratório (Matlab).

Critérios de Avaliação:Provas escritasExercícios práticosSemináriosDesenvolvimento de projeto

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

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.

amartins@sorocaba.unesp.br

Formação de uma imagem

Tudo começa com as ondas eletromagnéticas

Ondas Eletromagnéticas

Comprimento de onda

Por que um objeto é visível?

http://www.luminous-landscape.com/tutorials/color_a nd_vision.shtml

Uma imagem não precisa ser formada apenas porondas eletromagnéticas na faixa do visível.

Na verdade, uma imagem pode até nem serformada por radiação eletromagnética

Definição de uma Imagem Digital

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

valor de cor

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

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

E imagens coloridas?

Processamento de Imagens

Aquisição da imagem

Pré-processamento

Segmentação

Reconhecimento dos objetos e regiões

Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.

Base de Conhecimento

Aquisição da imagem

Pré-processamento

Segmentação

Reconhecimento dos objetos e regiões

Etapas típicas envolvidas no processamento de imagens.

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.

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.

Filtros Digitais

Sinal de Entrada Filtro Sinal de Saída

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

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)

(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)

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.

(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)

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

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.

Algumas Dificuldades na Análise de Imagens

Definição de Formas

Interpretação

Análise dimensional e perspectiva

Percepção

Características da imagem

Aplicações com o uso de imagens

Trabalho em grupo

Sugira uma aplicação

Uma das primeiras aplicações

1921

Identificação de pessoas

Visão Computacional

Medicina

Identificação de pragas(agricultura de precisão)

Análise de desmatamento

Sensoriamento Remoto

Inspeção

Análise de solo

Controle de Qualidade

Na semana que vêm (06/03) não haverá aula