aula_1 visão computacional

Viso Computacional - Aula1

Prof. Adilson Gonzaga

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Algumas reas que fornecem subsdios Viso Computacional

Processamento de Imagens Reconhecimento de Padres Computao Grfica Inteligncia Artificial Viso Biolgica Psicologia (Percepo)Viso Computacional - Aula1 2

Sistemas de Viso Biolgica Em animais Superiores:


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O Olho Humano


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Retina:

Cones e Bastonetes:


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Distribuio de Cones e Bastonetes na Retina

Cones ==> 6 a 7 milhes (em cada olho) ==> sensvel a cores Bastonetes ==> 75 a 150 milhes (em cada olho) ==> sensvel a brilhoViso Computacional - Aula1 6

Sistemas de Viso Biolgica Em animais inferiores:

Sapo, aranha, coelho, esquilo......

Clulas Ganglionares na Retina realizam deteco de caractersticas de baixo-nvel.


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Olho de um Inseto.


8

A vida sexual da Aranha Saltadeira

O Sistema Visual de animais inferiores deve ter caractersticas suficientes para permitir a perpetuao da espcie. Os contornos dos objetos possuem informao suficiente para tal finalidade.Viso Computacional - Aula1 9

O que o olho do Sapo informa ao crebro do Sapo? A retina contm detectores de caractersticas sensveis a Padres na Imagem.

Isso induz ao desenvolvimento de Viso Artificial com algoritmos implementados em Hardware.


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Percepo Visual.O que esta Imagem?

Influncia do Conhecimento AnteriorViso Computacional - Aula1 11

Influncia do contexto

Informaes do Contorno

Que cidade esta?

Que desenho este?Viso Computacional - Aula1 12

Influncia do contexto

Nmero 13 ?

Letra B ?


13

Influncia do Conhecimento Anterior

WINViso Computacional - Aula1 14

Duplicidade de Interpretao.

A Sogra e a Esposa.


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Iluses pticas

Iluso de Kanizsa


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Iluses pticas


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Iluses pticas


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Iluses pticas


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Iluses pticas


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Iluses pticas


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VISO ARTIFICIAL


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Estrutura de um sistema de Viso Artificial


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VISO COMPUTACIONALViso Artificial, Viso de Mquina, Viso Robtica, Viso de Computador, etc....

a automatizao e a integrao de uma quantidade de processos e representaes usadas para a Percepo Visual.

O processo de Viso em geral, abrange: 1. Viso em baixo-nvel. (Pr-processamento da Imagem (early processing) 2. Viso em Nvel Intermedirio. (Extrao de Caractersticas) 3. Processamento em alto-nvel. (Uso de conhecimento Inteligncia Artificial e Processos Cognitivos)Viso Computacional - Aula1 24

Percepo Visual - a relao da entrada visual para os modelos existentes previamente. Existe um grande intervalo representacional entre a Imagem de entrada e os modelos que explicam, descrevem ou abstraem a informao da Imagem. A tarefa da Viso Computacional definir algoritmos e representaes que aproximem a Imagem do Modelo, ou seja, gerar um conjunto de representaes que conectem a entrada (Imagem) com a sada (descrio, deciso ou interpretao) de maneira no rgida. IMAGEMViso Computacional - Aula1

MODELO25

Tipos de representaes usadas em Viso Computacional: 1) Imagens generalizadas ou Icnicas. ==> Propriedades fsicas da cena: brilho, orientao de superfcies, etc...

2) Imagens Segmentadas.

ProcessamentoViso Computacional - Aula1 26

3) Representaes Geomtricas.

Utilizadas em geral pela rea de Computao Grfica.

Devem suportar simulao de efeitos de iluminao e de movimento. Capturam a idia importante do formato bi e tri-dimensional da cena.


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4) Modelos Relacionais.


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Exemplos de Aplicaes de Viso Computacional


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Fundamentos de Imagens DigitaisOcorre a formao de uma Imagem quando um Sensor de Imagem registra a radiao que interagiu com objetos fsicos.

Uma Imagem pode ser definida como uma funo de duas variveis: f(x,y) onde x e y so as coordenadas espaciais (planas) e a amplitude de f em qualquer par de coordenadas (x,y) a intensidade do nvel de cinza da Imagem.


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Amostragem Quantizao

Digitalizao dos valores das coordenadas Digitalizao os valores de amplitude

Uma imagem f(x,y) amostrada resultando em M linhas e N colunas. Esta imagem tem Tamanho M x N Os valores das coordenadas (x,y) so discretos: valores inteiros e positivos Os valores dos nveis de cinza f(x,y) so discretos: valores reais e positivosViso Computacional - Aula1 31

Conveno utilizada para os eixos x e y.

a) Conveno utilizada em Processamento de Imagens b) Conveno utilizada em Computao Grfica


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Imagem f(x,y) e conveno utilizada para os eixos x e y.


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a) Conveno utilizada em Processamento de Imagens

a)

b)

b) Conveno utilizada pelo Toolbox de Processamento de Imagens do MatLab


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Imagem DigitalImagem Digital uma funo m-vetorial f(x,y) de valores discretos, sendo (x,y) um par de coordenadas inteiras e, onde W inteiro. O ponto (x,y) conhecido como Pxel ( Picture element ) e o valor de f(x,y) o nvel de cinza (graylevel) do ponto (x,y). W o mximo valor da escala de cinza. Uma Imagem Digital uma funo contnua que representada por amostras medidas em intervalos regulares. A intensidade luminosa quantizada em nmeros diferentes de nveis de cinza.Viso Computacional - Aula1 35

Imagem DigitalPxel

Nvel de cinza do pxel Imagem Digital


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Uma Imagem Digital uma imagem contnua amostrada em um arranjo matricial M x N, sendo o valor de cada elemento da matriz o nvel de cinza do pxel correspondente no plano de imagem.

O intervalo de amostragem resulta na Resoluo Espacial da Imagem.Viso Computacional - Aula1 37

Resoluo Espacial a capacidade de se distinguir detalhes em uma Imagem Digital. Em Sensoriamento Remoto ==> o tamanho que cada pxel representa no mundo real. O LANDSAT tem resoluo espacial de 30 m a 120 m. Em Imagens Mdicas ==> o tamanho que cada pxel representa em milmetros. Um Tomgrafo tem resoluo de 1 mm. Em documentos digitalizados a resoluo definida em nmero de pontos em uma dimenso. Scanners de mesa tem resoluo de 600 dpi (dots per inch).


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Resoluo EspacialMenor Resoluo

Maior Resoluo

b) a) 27 pxels no dimetro da cratera. b) 55 pxels no dimetro da cratera Se a cratera tiver 550 Km de dimetro ==> em a) 20 Km/pxel em b) 10 Km/pxel possvel medir as caractersticas em b) com maior preciso.Viso Computacional - Aula1 39

a)

Efeitos da Resoluo espacial (M x N)


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Efeitos da Resoluo espacial (M x N)


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Resoluo da Escala de Cinza definida pelo nmero de Bits utilizado para codificar cada Pxel da Imagem. A escala de cinza o intervalo de variao: Se W = 256 ==> cada Pxel tem resoluo de 256 nveis de cinza, ou seja, 8 Bits/pxel. Uma Imagem com 2 nveis de cinza denominada de Imagem Binria e seus valores sero representados por (0 e 1). Quando a Imagem Binria deve ser mostrada em um display, o valor de cada pxel (0 e 1) deve assumir os valores (0 e W).Viso Computacional - Aula1 42

Resoluo da Escala de Cinza


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Resoluo da Escala de Cinza

A escolha dos nmeros M x N que definem a Resoluo Espacial e W que define a Resoluo em Escala de Cinza, est ligada ao processo de aquisio da Imagem Digital.Viso Computacional - Aula1 44

Tamanho das Imagens DigitaisRESOLUO ESPACIAL ( M X N)

32 X 32

64 X 64

128 X 128

256 X 256

512 X 512

RESOLUO DE NVEIS DE CINZA 2 4 8 16 32 64 128 256

Nmero de Bits necessrios 1 2 3 4 5 6 7 8 128 256 512 512 1024 1024 1024 1024

Quantidade de memria em Bytes512 1024 2048 2048 4096 4096 4096 4096 2048 4096 8192 8192 16384 16384 16384 16384 8192 16384 32768 32768 65536 65536 65536 65536 32768 65536 131072 131072 262144 262144 262144 262144


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Observaes:Por razes de economia usamos imagens com resoluo espacial menor do que a necessria para preservar a fidelidade da viso humana. Uma melhor resoluo espacial e de nvel de cinza, torna os algoritmos mais fceis de serem escritos.

Uma menor quantidade de dados torna o processamento mais eficiente


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Observaes:O efeito de contorneamento introduzido devido ao nmero reduzido de nveis de cinza, torna-se um problema para os algoritmos de Viso que no podem facilmente distinguir os falsos contornos. Contorneamento


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MosaicosAs amostras da funo de Imagem f(X) podem ser representadas por pontos que so clulas de tamanho finito e de um nvel de cinza constante, que particiona toda a Imagem. Pxel Retangular Pxel Hexagonal

Pxel TriangularViso Computacional - Aula1 48

Relaes Bsicas entre Pxels.Imagem ==> Pxel ==> f(x,y) p,q,r,......

Sub-conjunto de Pxels ==> S

Adjacncia entre Pxels: Um par de Pxels de uma Imagem que compartilham uma borda dito adjacente por borda ou 4-adjacente. Um par de Pxels de uma Imagem que compartilham um vrtice dito adjacente por vrtice ou 8-adjacente.Viso Computacional - Aula1 49

Vizinhana de um Pxel.Um Pxel p na coordenada (x,y) tem a seguinte vizinhana na vertical e na horizontal, chamada de N4(p) y (x-1,y) (x,y) x (x,y-1) (x,y+1) (x+1,y)

A Vizinhana de 4 de um Pxel p um sub-conjunto de Pxels que so 4-adjacentes a ele mais o Pxel em s. N4(p) = (x-1,y) (x,y-1) (x,y) (x,y+1) (x+1,y)Viso Computacional - Aula1 50

Vizinhana de um Pxel.A Vizinhana Diagonal de p formada pelos quatro Pxels que compartilham somente um vrtice com p. y (x-1,y+1) (x-1,y-1) x (x+1,y-1) (x+1,y+1)

ND(p) = (x-1,y-1) (x-1,y+1) (x+1,y-1) (x+1,y+1)


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Vizinhana de um Pxel.A Vizinhana de 8 (8-vizinhana) de um Pxel p um sub-conjunto de 8 Pxels que so adjacentes por vrtice (8-adjacentes) a ele, mais o Pxel em s. y

x

N8(p) = (x-1,y-1) (x-1,y) (x-1,y+1)(x,y-1) (x,y) (x,y+1) (x+1,y-1) (x+1,y) (x+1,y+1)Viso Computacional - Aula1 52

Conectividade.Conceito usado para estabelecer fronteiras de objetos e regies em uma Imagem. Dois Pxels so conectados se: 1. So adjacentes 2. Seus nveis de cinza satisfazem a um critrio especificado de similaridade

Exemplo: Imagem com 2 nveis de cinza (0 e 1). Dois pxels vizinhos de 4 so conectados se tiverem o mesmo valor.


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Conectividade.Seja V = { G1, G2, ........Gk } o conjunto de k valores de nveis de cinza usados para definir a conectividade. Define-se: a) Conectividade-4 : dois Pxels p e q com valores em V e

b) Conectividade-8 : dois Pxels p e q com valores em V e

c) Conectividade-m : conectividade mista. Dois Pxels p e q com valores em V e:Viso Computacional - Aula1 54

Exemplo:Seja V = {1,2} os valores que definem a conectividade. Conectividade-40 0 0 1 2 0 1 0 1

Conectividade-8 Pxel p Conectividade-m0 0 0 1 2 0 1 0 1 0 0 0 1 2 0 1 0 1

A conectividade-m elimina a dupla conexo ou o caminho duplo entre dois Pxels p e q.Viso Computacional - Aula1 55

Encadeamento Lgico.Uma seqncia de Pxels ( p1, p2, .......pn ) uma seqncia 4-conectada se pi 4-adjacente a pi+1. Uma seqncia 8-conectada se pi 8-adjacente a pi+1. Seja S um sub-conjunto no vazio de pixels de uma Imagem. S 4-conectado se: 1) Para quaisquer dois pxels a e b, existe uma seqncia de pxels 4-conectada (p1, p2, p3, .....pn) em S tal que p1 = a e pn = b 2) S contm somente um pxel. S 8-conectado se: 1) Quaisquer dois pxels em S so pontos de incio e fim para uma seqncia de pxels 8-conectada em S. 2) S um sub-conjunto de um s tipo de pxel.Viso Computacional - Aula1 56

Exemplo:Seqncias 4-conectadas para V = {1}

4 seqncias de conectividade-4 para V = {1}


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Exemplo:Seqncias 8-conectadas para V = {1}

2 seqncias de conectividade-8 para V = {1}


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Mtricas de Distncias.A distncia entre dois pxels em uma imagem uma medida fundamental para muitos algoritmos. Dados os pxels p de coordenadas (x1,y1) q de coordenadas (x2,y2) t de coordenadas (x3,y3)

A funo de distncia D, obedece s seguintes propriedades:


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Mtricas de Distncias.Para mosaicos retangulares com espaamento unitrio entre os pxels, as mtricas mais utilizadas para dois pxels p (x1,y1) e q (x2,y2) , so: Distncia Euclidiana:

De ( p, q ) = ( x1 x 2 ) + ( y1 y 2 )2

2

Distncia City-Block (Distncia D4):

Dcb ( p, q ) =| x1 x 2 | + | y1 y 2 |Distncia Chessboard (Distncia D8):

Dch ( p, q) = max{| x1 x 2 |, | y1 y 2 |}Viso Computacional - Aula1 60

Mtricas de Distncias.As distncias D4 e D8 consideram apenas as coordenadas dos pxels, independente da existncia de conectividade entre eles. A D4 medida pelo caminho de 4 mais curto e a D8 pelo caminho de 8 mais curto. Exemplo: Pxels cuja distncia City Block y2 2 1 0 1 2 2 1 2 2

x

2

1 2

Dcb ( p, q ) =| x1 x 2 | + | y1 y 2 |Viso Computacional - Aula1 61

Exemplo:Pxels cuja distncia Chessboard y2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 0 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2

Caminho de 8 mais curto.

x

Dch ( p, q) = max{| x1 x 2 |, | y1 y 2 |}


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Exemplo:Para a conectividade mista, a distncia entre dois pxels depende do valor dos pxels ao longo do caminho, ou seja, da seqncia conectada.0 0 1 1

q1

0 1

1

q

p

1

p

1

Distncia-m entre p e q = 21 0 1 1

Distncia-m entre p e q = 31 1 1 1

q p1

q

p

1

Distncia-m entre p e q = 3Viso Computacional - Aula1

Distncia-m entre p e q = 463

Exerccios:1) MATLAB - Realizar a Prtica 1

2) Colocar em um diagrama x,y as distncias entre os pxels p e q tal que para: a) Distncia Euclidiana b) Distncia City Block c) Distncia Chessboard Discutir os resultados.


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LIVROS : GONZALEZ, R. C. AND WOODS,R.E. "Digital image processing", Reading, Mass. : Addison-Wesley, 1992 GONZALEZ, R. C.; WOODS,R.E.; EDDINS,S.L. "Digital image processing Using MATLAB", Pearson-Prentice Hall, 2004.


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