processamento de imagens digitais mercedes g. márquez mercedes g. márquez universidade estadual de...
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Processamento de Processamento de Imagens DigitaisImagens Digitais
Mercedes G. Márquez Mercedes G. Márquez
Universidade Estadual de Universidade Estadual de Mato Grosso do SulMato Grosso do Sul
TópicosTópicos
1.1. Imagem digitalImagem digital
2.2. Processamento de imagens Processamento de imagens digitais: digitais:
- Conceito e aplicaçõesConceito e aplicações
- Áreas correlatasÁreas correlatas
3.3. Etapas do processamento de Etapas do processamento de imagensimagens
4.4. Pré-processamento: Técnicas de Pré-processamento: Técnicas de RealceRealce
5.5. ExemplosExemplos
Imagem digitalImagem digital
Matriz cujos índices de linhas e de colunas Matriz cujos índices de linhas e de colunas identificam um ponto na imagem, e o identificam um ponto na imagem, e o correspondente valor do elemento da correspondente valor do elemento da matriz identifica o nível de cinza naquele matriz identifica o nível de cinza naquele ponto. ponto.
xx
yy f(x,y)f(x,y)
Imagem digitalImagem digital
Os elementos dessa matriz digital são Os elementos dessa matriz digital são chamados de “pixels" (abreviação de chamados de “pixels" (abreviação de "picture elements"). "picture elements").
(x,y) (x,y) f(x,y) f(x,y)
PixelPixelNível de cinzaNível de cinza
250250
245245 f(245,250)=0f(245,250)=0
Imagem digitalImagem digital
• Resolução espacial (depende da resolução do sensor)Resolução espacial (depende da resolução do sensor)
128 x 128 pixels128 x 128 pixels 64 x 64 pixels64 x 64 pixels
Imagem digitalImagem digitalImagem de 31 x 41 pixels ampliada 12 vezesImagem de 31 x 41 pixels ampliada 12 vezes
Imagem digitalImagem digitalImagem de 1944 x 2592 pixels (5 Megapixels)Imagem de 1944 x 2592 pixels (5 Megapixels)
Imagem digitalImagem digital
• Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)
256 niveis de cinza256 niveis de cinza 8 niveis de cinza8 niveis de cinza
Imagem digitalImagem digital
• Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)
0 0 Preto .... 255 Preto .... 255 Branco Branco
Imagem digitalImagem digital• Imagens Coloridas ( 3 Imagens Coloridas ( 3
Canais ) Canais )
1o Canal 1o Canal R (Red) R (Red) Vermelho Vermelho
2o Canal 2o Canal G (Green) G (Green) Verde Verde
3o Canal 3o Canal B (Blue) Azul B (Blue) Azul
Imagem digitalImagem digital
f(10:15,10:15)f(10:15,10:15)
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0
Imagem digitalImagem digital
255 235 255 217 210 255255 235 255 217 210 255
252 254 245 240 220 253252 254 245 240 220 253
252 219 212 255 255 246252 219 212 255 255 246
234 219 241 241 251 255234 219 241 241 251 255
241 255 247 255 251 249241 255 247 255 251 249
252 255 253 253 251 167252 255 253 253 251 167
f(120:125,290:295)f(120:125,290:295)
f(175:180,115)f(175:180,115)254254
255255
255255
255255
255255
255255
TópicosTópicos
1.1. Imagem digitalImagem digital
2.2. Processamento de imagens Processamento de imagens digitais: digitais:
- Conceito e aplicaçõesConceito e aplicações
- Áreas correlatasÁreas correlatas
3.3. Etapas do processamento de Etapas do processamento de imagensimagens
4.4. Pré-processamento: Técnicas de Pré-processamento: Técnicas de RealceRealce
5.5. ExemplosExemplos
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
Usa operadores matemáticos para alterar os valores dos pixels de uma imagem com dois propósitosUsa operadores matemáticos para alterar os valores dos pixels de uma imagem com dois propósitos ::
(1)(1) melhoria da qualidade da melhoria da qualidade da imagem.imagem.
- Redução de ruído- Redução de ruído
Exemplos: Exemplos:
- Melhora de contraste- Melhora de contraste
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
(1)(1) melhoria da qualidade da melhoria da qualidade da imagem.imagem.
Exemplos: Exemplos:
-Restauração de -Restauração de imagensimagens
Imagem Imagem borradaborrada
Imagem Imagem restauradarestaurada
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
(1)(1)melhoria da qualidade da imagem – melhoria da qualidade da imagem – Algumas aplicaçõesAlgumas aplicações
- Imagens biomédicas : melhorar o Imagens biomédicas : melhorar o contraste para facilitar a interpretação contraste para facilitar a interpretação de raios x e outras imagens de raios x e outras imagens biomédicas. biomédicas.
- processar imagens degradadas de processar imagens degradadas de objetos irrecuperáveis ou resultados objetos irrecuperáveis ou resultados experimentais muito caros para serem experimentais muito caros para serem repetidos repetidos
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
(2) (2) extração de informação para extração de informação para percepção automática de máquinas. percepção automática de máquinas.
- reconhecimento de padrões- reconhecimento de padrões
- reconhecimento de - reconhecimento de caracterescaracteres
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
(2) (2) extração de informação para extração de informação para percepção automática de máquinas – percepção automática de máquinas – AplicaçõesAplicações
- - Reconhecimento de Formas e Padrões, Reconhecimento de Formas e Padrões, - Robótica (sensores visuais em robôs)- Robótica (sensores visuais em robôs) - Imagens biomédicas (contagem - Imagens biomédicas (contagem
automáticas de células), etc.automáticas de células), etc.
Melhoria da Melhoria da imagemimagem
(Pré-(Pré-processamento)processamento)
Extração de Extração de informaçãoinformação
(Análise de (Análise de imagens)imagens)
Processamento de ImagensProcessamento de Imagens
Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais
TópicosTópicos
1.1. Imagem digitalImagem digital
2.2. Processamento de imagens Processamento de imagens digitais: digitais:
- Conceito e aplicaçõesConceito e aplicações
- Áreas correlatasÁreas correlatas
3.3. Etapas do processamento de Etapas do processamento de imagensimagens
4.4. Pré-processamento: Técnicas de Pré-processamento: Técnicas de RealceRealce
5.5. ExemplosExemplos
Áreas correlatas do Áreas correlatas do processamento de processamento de imagens digitaisimagens digitais
IMAGENSIMAGENS
DADOSDADOS
AnáliseAnálisede imagensde imagens
ComputaçãComputaçãoo
GráficaGráfica
Pré-Pré-ProcessamentoProcessamento
Melhoria da Melhoria da imagemimagem
Extração Extração de de
informaçãinformaçãoo
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
AquisiçãoAquisição
SegmentaçãSegmentaçãoo
Pré-Pré-processamentprocessament
oo
RepresentaRepresentação e ção e descriçãodescrição
ReconhecimenReconhecimento to e e
interpretaçãointerpretação
Análise de Análise de imagensimagens
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Etapas :Etapas :
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
AquisiçãAquisiçãoo- Aquisição de imagens por “scanner” .
- Aquisição de imagens por máquinas fotográficas digitais.
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
Pré-processamentoPré-processamento- Objetivo é melhorar a imagem para aumentar as chances de sucesso dos processos seguintes. - No exemplo, o pré-processamento realçaria contrastes, removeria ruído e isolaria regiões cuja textura indicasse a probabilidade de informação alfanumérica.
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
Pré-processamentoPré-processamento
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
SegmentaçãoSegmentação-divide uma imagem de entrada em partes ou objetos constituintes. -A segmentação automática é considerada uma das tarefas mais difíceis no processamento de imagens digitais. -A saída é constituída tipicamente por dados em forma de pixels (fronteira e interior de uma região).
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
Representação e DescriçãoRepresentação e Descrição- Descrição, também chamado seleção de características, procura extrair características que resultem em alguma informação quantitativa de interesse que sirvam para discriminação entre classes de objetos. - Descritores como buracos e concavidades são características poderosas que auxiliam na diferenciação entre uma parte do alfabeto e outra.
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
Reconhecimento e Reconhecimento e interpretaçãointerpretação-Reconhecimento é o processo que atribui um rótulo a um
objeto, baseado na informação fornecida pelo seu descritor. A interpretação envolve a atribuição de significado a um conjunto de objetos reconhecidos.
Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais
Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro
Reconhecimento e Reconhecimento e interpretaçãointerpretação
Pré-processamento : Técnicas Pré-processamento : Técnicas de realcede realce
• As técnicas de realce dividem-se As técnicas de realce dividem-se em duas categorias, sendo elas:em duas categorias, sendo elas:– Domínio espacialDomínio espacial: onde a imagem tem : onde a imagem tem
seus pixels alterados de forma direta, seus pixels alterados de forma direta, podendo ser por processamento ponto-podendo ser por processamento ponto-a-ponto ou por filtros;a-ponto ou por filtros;
– Domínio de freqüênciaDomínio de freqüência: onde as : onde as alterações são feitas utilizando a alterações são feitas utilizando a Transformada de Fourier e filtros. Transformada de Fourier e filtros.
Realce no Domínio Realce no Domínio EspacialEspacial
Realce no Domínio Realce no Domínio EspacialEspacial
• Os métodos de domínio espacial Os métodos de domínio espacial geralmente são expressos na formageralmente são expressos na forma
gg((xx,,yy) = ) = TT[[ff((xx,,yy)])]• Sendo:Sendo:
– f(f(xx,,yy) é uma ou mais imagens de ) é uma ou mais imagens de entrada;entrada;
– gg((xx,,yy) sua corresponde processada;) sua corresponde processada;
– TT é um operador que atua sobre alguma é um operador que atua sobre alguma vizinhança de um ponto (vizinhança de um ponto (xx,,yy) de ) de ff. .
Realce por Realce por Processamento Ponto-Processamento Ponto-
a-Pontoa-Ponto
Realce por Processamento Realce por Processamento Ponto-a-PontoPonto-a-Ponto
• Modifica o nível de cinza de um pixel Modifica o nível de cinza de um pixel independentemente da natureza de independentemente da natureza de seus vizinhos. seus vizinhos.
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
• Forma da função de transformação para alargamento do contraste
L = Número de níveis de cinza
L - 1
L - 1
r
s
(r1, s1)
(r2, s2)
T(r)
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
• utiliza a equação da reta para mapear o intervalo da escala dinâmica da imagem de entrada no intervalo [0, 255]– P1 = (r1,s1) e P2 = (r2,s2) – P1 = (menor, 0)– P2 = (maior, 255)
• o valor r corresponde ao valor do pixel da imagem de entrada e o valor s será o equivalente na imagem de saída
• Usando a equação da reta y - y1 = ((y2 - y1 )/(x2 - x1))(x - x1), temos ques = ((s2 - s1 )/(r2 - r1))(r - r1)
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
(a)
(b)
(a) Imagem original e (b) resultado de alargamento de contraste.
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
(a)
(b)
(a) Imagem original e (b) resultado de alargamento de contraste.
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
(a)
(b)
(a) Imagem original e (b) resultado de alargamento de contraste.
Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste
(a)
(b)
(a) Imagem original e (b) resultado de alargamento de contraste.
Compressão da Escala Compressão da Escala DinâmicaDinâmica
• Função de transformação logarítmicaL - 1
r
sT(r)
R
R = Número de níveis de cinza da imagem de entrada;
L = Número de níveis de cinza da imagem processada.
s=c log(1+|r|)
Compressão da Escala Compressão da Escala DinâmicaDinâmica
(a)
(b)
(a) Imagem com ampla escala dinâmica e (b) resultado após compressão.
Compressão da Escala Compressão da Escala DinâmicaDinâmica
(a)
(b)
(a) Imagem com ampla escala dinâmica e (b) resultado após compressão.
Histograma de Imagem Histograma de Imagem DigitalDigital
• Representação gráfica que relaciona Representação gráfica que relaciona cada nível de cinza com sua cada nível de cinza com sua freqüência de aparecimento na freqüência de aparecimento na imagem digital.imagem digital.
Histograma de Imagem Histograma de Imagem DigitalDigital
(a)
(b)
(a) Imagem e (b) seu histograma.
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
• Método utilizado para obter um Método utilizado para obter um histograma mais uniforme.histograma mais uniforme.
• Possibilita o aumento da escala Possibilita o aumento da escala dinâmica da imagem.dinâmica da imagem.
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
• Consiste em uma transformação não-linear que considera a Consiste em uma transformação não-linear que considera a distribuição acumulativa da imagem original, para gerar uma distribuição acumulativa da imagem original, para gerar uma imagem resultante, cujo histograma será aproximadamente imagem resultante, cujo histograma será aproximadamente uniforme. uniforme.
• Segue-se o princípio que o contraste de uma imagem seria Segue-se o princípio que o contraste de uma imagem seria otimizado se todos os 256 possíveis níveis de intensidade otimizado se todos os 256 possíveis níveis de intensidade fossem igualmente utilizados, ou seja, todas as barras fossem igualmente utilizados, ou seja, todas as barras verticais que compõem o histograma fossem da mesma altura. verticais que compõem o histograma fossem da mesma altura.
• Uma aproximação é conseguida ao se espalhar os picos do Uma aproximação é conseguida ao se espalhar os picos do histograma da imagem, deixando intocadas as partes mais histograma da imagem, deixando intocadas as partes mais "chatas" do mesmo."chatas" do mesmo.
• Consegue-se:Consegue-se:– Reduzir o contraste em áreas muito claras ou muito Reduzir o contraste em áreas muito claras ou muito
escuras, numa imagem. escuras, numa imagem. – Expandir os níveis de cinza ao longo de todo intervalo. Expandir os níveis de cinza ao longo de todo intervalo.
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.
(a) (b)
(c) (d)
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.
(a) (b)
(c) (d)
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.
(a) (b)
(c) (d)
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.
(a) (b)
(c) (d)
Equalização do Equalização do HistogramaHistograma
(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.
(a) (b)
(c) (d)
Trabalho:Trabalho:
Investigue e interprete a Investigue e interprete a fórmula da equalização de fórmula da equalização de histogramahistograma
Realce por Filtragem Realce por Filtragem EspacialEspacial
Realce por Filtragem Realce por Filtragem EspacialEspacial
• Utiliza máscaras denominadas Utiliza máscaras denominadas filtros filtros espaciaisespaciais
• Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3
• Sendo:Sendo:– ww11, , ww22, ..., , ..., ww99 coeficientes da máscara; coeficientes da máscara;
– zz11, , zz22, ..., , ..., zz9 9 níveis de cinza dos pixels da níveis de cinza dos pixels da
imagem sob a máscara;imagem sob a máscara;
– resposta resposta RR para cada pixel da imagen para cada pixel da imagen igual aigual a ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz9.9.
ww
11
ww
22
ww
33
ww
44
ww
55
ww
66
ww
77
ww
88
ww
99
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-baixasbaixas
• Filtro de suavização – Filtro da Filtro de suavização – Filtro da média;média;
• Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3
• Sendo:Sendo:– RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9
– RR = ( = (zz11 + + zz22 + ... + + ... + zz99)/9)/9
11 11 11
11 11 11
11 11 11
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-baixasbaixas
(a)
(b) (c)
(d)
(e)(a) Imagem original; (b)-(e) resultado de filtragem espacial passa-baixas com máscara de tamanho nxn, n = 5, 9, 15, 25.
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-baixasbaixas
(a)
(b) (c)
(d)
(e)(a) Imagem original; (b)-(e) resultado de filtragem espacial passa-baixas com máscara de tamanho nxn, n = 5, 9, 15, 25.
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-baixasbaixas
• Filtro da medianaFiltro da mediana
• Redução de ruído sem borramento Redução de ruído sem borramento da imagem.da imagem.
• Substituição do pixel pela mediana Substituição do pixel pela mediana dos pixels dedos pixels de
uma janela uma janela m x mm x m de vizinhos. de vizinhos.
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-AltasAltas
•Filtro de aguçamento;Filtro de aguçamento;
•Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3
•Sendo:Sendo:–RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9
-1-1 -1-1 -1-1
-1-1 88 -1-1
-1-1 -1-1 -1-1
•Quando a mascara está sobre uma área Quando a mascara está sobre uma área de valores cinza constantes ou de valores cinza constantes ou ligeiramente diferentes, a saída é zero ou ligeiramente diferentes, a saída é zero ou muito pequena.muito pequena.
Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-AltasAltas
(a)
(b)
(a) Imagem de uma retina humana (b) resultado após filtragem passa-altas.
Filtragem Espacial Alto-Filtragem Espacial Alto-reforçoreforço
• Filtro de aguçamento;Filtro de aguçamento;
• Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3
• Sendo:Sendo:– w = 9A – 1, A>= 1;w = 9A – 1, A>= 1;
– RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9
-1-1 -1-1 -1-1
-1-1 ww -1-1
-1-1 -1-1 -1-1
Filtragem Espacial Alto-Filtragem Espacial Alto-reforçoreforço
(a) imagem original; (b)-(d) resultados da filtragem “alto reforço”, com A =1.1, 1.15 e 1.2,
respectivamente.
(a) (b)
(c) (d)