Processamento de Imagens: fundamentos

Julio C. S. Jacques Juniorjuliojj@gmail.com

Fronteiras do Processamento de Imagens

Processamento de dados

Computao Grfica

Viso Computacional

Processamento de imagens

Dados / Informao

Imagens

Fronteiras do Processamento de Imagens

Baixo nvel:

Operaes primitivas (reduo de rudo, aumento de contraste, etc)

Imagem Imagem

Nvel intermedirio:

Segmentao, descrio e classificao de objetos.

Imagem Atributos (bordas, contornos, nvel de cinza)

Alto nvel:

Atribuir sentido um conjunto de objetos reconhecidos

Filtragem (pr-processamento) Segmentao Deteco e Monitoramento

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Abrange ampla escala de hardware, software e fundamentos tericos.

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Ex: leitura automtica de endereos em correspondncias

Problema: ler endereo em correspondncias

Resultado: sequncia de caracteres alfanumricos (nome da rua e nmero)

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

A natureza do sensor e da imagem que ele produz so determinadas pela aplicao

- satlite- ressonncia magntica- mquina fotogrfica

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Melhorar a imagem de forma a aumentar as chances para o sucesso dos processos seguintes.

- realce de contraste- diminuio de rudo- regies de interesse

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Particiona a imagem em partes constituintes ou objetos.

Ex.:

(a) grupo de pixels que pertencem ao fundo da imagem(b) grupo de pixels que pertencem aos caracteres alfanumricos em anlise

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Representao: normalmente est associada ao resultado da segmentao. Forma como desejamos representar os objetos que estamos analisando

- Contorno dos objetos (forma externa dos objetos: permetro, quinas, etc)- Regio dos objetos (propriedades internas dos objetos: textura, esqueleto, etc)

Em algumas aplicaes, essas representaes podem se complementar.

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Descrio: seleo de caractersticas ou atributos que iro resultar em alguma informao quantitativa de interesse, ou ser base para diferenciar uma classe de outras classes de objetos.

Ex.: buracos e concavidades so caractersticas relevantes em reconhecimento de caracteres.Ex.: rea de uma regio, permetro de um contorno, etc.Ex.: distncia mdia dos pontos da borda em relao

ao ponto do centro, etc.

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Processo que atribui um rtulo a um objeto identificado, com base em seus descritores

Ex.: isso a letra A

esses caracteres compem o nome da rua, e aqueles outros compem o nmero da casa

Passos Fundamentais

Segmentao Representao e descrio

Pr-processamento

Aquisio de imagens

Base de conhecimentoReconhecimento

e interpretaoDomnio do

problema Resultado

Conhecimento sobre o problema a ser resolvido. Deve guiar o funcionamento de cada etapa e permitir realimentao entre elas.

Ex.: Logradouro sem nmero (emitir alerta ou segmentar novamente)

Elementos de percepo visual

Receptores de luz situados na retina:

- Cones (6 a 7 milhes, posicionados na regio central da retina, fvea). Sensveis a cores e tambm a pequenos detalhes (porque cada um conectado sua prpria fibra nervosa). Viso de luz clara ou fotpica.

- Bastonetes (75 a 150 milhes, distribudos sobre a superfcie da retina). Compartilham fibras nervosas, reduzindo a quantidade de detalhes discernveis. Servem para dar uma viso geral do campo de viso, sensveis a baixos nveis de iluminao. Viso de luz escura ou escotpica.

Fvea: depresso circular (1,5mm de dimetro) na retina (sensor)

Estrutura do olho humano:

Iris: controla quantidade de luz que entra no olho.

Pupila: varia aproximadamente de 2mm a 8mm

Elementos de percepo visual

Encontre o seu ponto cego!

Distribuio de Cones e Bastonetes na retina:

Ausncia de receptores nessa rea resulta no assim chamado ponto cego

Elementos de percepo visual

Adaptao ao brilho

A escala de nveis de intensidade luminosa aos quais o sistema visual humano pode se adaptar enorme na ordem de 1010

Porm, o sistema no pode operar simultaneamente ao longo de tal escala.

Essa grande variao conseguida atravs de mudanas na sensibilidade global, fenmeno conhecido como adaptao ao brilho.

A escala total de nveis que podem ser simultaneamente discriminados bastante pequena, quando comparada escala total de adaptao.

Elementos de percepo visual

Discriminao a mudanas:

A habilidade do olho para discriminar mudanas em brilho em qualquer nvel de adaptao tambm de considervel interesse

Experimento: Considere uma rea uniformemente iluminada que seja

suficientemente grande para ocupar todo campo de viso, tal como um vidro opaco que iluminado por detrs por uma fonte de luz, cuja intensidade I pode ser variada.

A esse campo adicionado um incremento I, na forma de um flash de curta durao, que aparece como um crculo no centro do campo uniformemente iluminado.

Elementos de percepo visual

Adaptao ao brilho e discriminao:

Finalmente, quando I for suficientemente forte, a pessoa responder sempre sim, indicando uma mudana percebida.

Razo de Weber = I/I Valor pequeno pequena mudana percentual em intensidade

discriminvel (boa discriminao ao brilho altos nveis de iluminao do fundo desempenhada pela atividade dos cones)

Valor grande grande mudana percentual requisitada (baixos nveis de iluminao do fundo bastonetes)

Se I no for suficiente brilhante a pessoa diz no percebi.

Assim que I se torna forte, poder haver uma resposta sim

Elementos de percepo visual

O brilho percebido no uma funo simples de intensidade

O sistema visual tende a subestimar ou superestimar a intensidade prxima aos contornos entre regies

Padro banda de Mach (Ernest Mach, 1865)

Padro percebido: lista mais escura e outra lista mais clara

Elementos de percepo visual

O brilho percebido no uma funo simples de intensidade

Fenmeno chamado contraste simultneo: brilho percebido em uma regio no depende simplesmente de sua intensidade

Iluses de ptica

Iluses de ptica

Memria subjetiva

Imagem digital Modelo simples de imagem

Contnuo x Discreto

Processamento de imagens digitais

Funo bidimensional f(x,y)

x, y e valor de intensidade (nvel de cinza) finitos.

Nmero finito de elementos, cada um com sua localizao particular e valor:

picture elements,

image elements,

pels, ou pixel.

Processamento de imagens digitais

Escala de intensidade: [0, , 255]

Preto: valores baixos (0)

Cinza: valores intermedirios

Branco: valores altos (255)

0 255

Imagem ditigal Discretizao

Amostragem: coordenadas espaciais (resoluo)

Quantizao: nveis de cinza (brilho)

Amostragem Digitalizao das coordenadas espaciais

320 x 240 160 x120 80 x60

Amostragem

320 x 240320 x 240 160 x120 80 x60

Efeitos da reduo da resoluo espacial

Quantizao Digitalizao da amplitude (nveis de cinza)

256 128 64 32

16 8 4 2

Relacionamentos bsico entre pixels Vizinhana

Conectividade

Rotulao de componentes conexos

Operaes Lgico-aritmticas

Vizinhana Um pixel p nas coordenadas (x,y) possui 4 vizinhos

horizontais e verticais, N4(p):

(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)

Os quatro vizinhos diagonais possuem coordenadas ND(p):

(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)

A vizinhana-de-8 de p, N8(p) = N4(p) U ND(p)

Conectividade Estabelece uma relao de adjacncia entre pixels e seus

nveis de cinza devem satisfazer um certo critrio de similaridade.

Conectados N4(p) Conectados N

D(p) Conectados N

8(p)

Rotulao de componentes conexos

Se p e q forem pixels de um subconjunto S de uma imagem, ento p est conectado a q em S se existir um caminho de p a q consistindo inteiramente de pixels de S.

Rotulao de componentes conexos Exemplo de aplicao:

Remover objetos com rea maior que T

Imagem de entrada Resultado da segmentao

Rotulao dos componentes

conexos

Imagem processada

Rotulao de componentes conexos Exemplo de aplicao:

Anlise de forma

Imagem de entrada

Blob(processado)

Maior eixo (horizontal)

Extrao do contorno

Projees, vertical e horizontal

Operaes lgico-aritmticas Lgicas (aplicadas imagens binrias):

E: p E q OU: p OU q COMPLEMENTO: NO q

Operaes lgico-aritmticas Aritmticas:

Adio: p + q Subtrao: p q Multiplicao: p * q Diviso: p/q

Ex.: suavizao atravs de um filtro da mdia

Medidas de distncias Considere os pixels p, q e z, com coordenadas (x,y), (s,t) e

(v,w), respectivamente. D uma medida de distncia se:

Distncia Euclidiana entre p e q:

Distncia D4 (quarteiro) entre p e q:

Distncia D8 (xadrez) entre p e q:

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