trabalho 2 - seminário sobre imagens

Mestrado Acadêmico em Computação AplicadaSEMINÁRIO SOBRE IMAGEM

Prof. PhD Marcelo da Silva HounsellDisciplina: Fundamentos de Computação Gráfica

Aluno: Eng. Juliano Tiago Rinaldi

Agenda• Sistema Visual Humano

• Imagem• Pixels• Resolução

• Cores• Sistema de cores Aditivas• Sistema de cores Subtrativas• Modelo RGB• Modelo CMYK• Modelo HSV• Modelo HSI

2

Sistema Visual Humano• Estrutura do Olho

MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de Janeiro: Brasport, 1999 – Pág. 63

Sistema Visual Humano - Percepção Visual

• Identificação de ambiente, cenas, imagens• Retina

• Receptores de luz - Células fotossensíveis• Cones (Fóvea) - Nítida e rica em detalhes

• Vermelho• Verde• Azul

• Bastonetes - Visão noturna• Visão geral da imagem • Não distinguem cores• Sensíveis a baixo iluminação

4

Sistema Visual Humano

http://www.afh.bio.br/sentidos/sentidos1.asp acessado em 06/04/2014 5

Imagem

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 – Pág. 18 6

Imagem - Pixels• Cada imagem possui sua função geradora pela coordenadas de

pontos coloridos.

• Matriz de Cores• Pontos da Matriz de cores (Pixels)

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002 – Pág. 20 7

Imagem - Pixels• Representação de uma imagem em Pixels

AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 15

8

Imagem - Resolução• Ao ser digitalizada a imagem assume um tamanho adimensional,

em pixels. Mas, pode-se conhecer uma medida de qualidade da amostragem, conhecendo-se a razão entre o número de pixels obtido e o tamanho da imagem real no filme ou equivalente.

• Resolução pode ser medida:• DPI (pontos por polegada)• DPC (pontos por centímetro)• Outras unidades

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002

9

Imagem - Resolução

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 22

10

Imagem - Cor• A Cor está diretamente relacionada a Luz

• Luz se propaga por ondas (comprimento de onda)

• Luz é uma radiação eletromagnética

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 30 11

Imagem - Cor• O termo Cor apresentado está relacionado a sensação humana de

identificar diferentes espectros de luzes.

SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002. Pág. 31

12

Sistema de cores Aditivas• Usado em Monitores e Televisões

• Mistura de vários comprimentos de ondas• Gera a sensação de cores ao atinge e sensibiliza o olho

• Tem base nas cores primárias (RGB)

• Preto é gerado pela ausência de cores (ausência de luz)

• Branco é a mistura de todas as cores

13

Sistema de cores Aditivas

AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003. Pag. 191.

14

Sistema de cores Subtrativas• Usado em Impressoras e pinturas

• Um pintura não gera luz

• Tem base nas cores primárias magenta, amarelo e ciano

• Efeito de subtrair, absorver alguma cor da luz branca. A parte que não é absorvida é refletida e captada pelo olho humano.

• Branco é ausência de cores

• Preto é a presença de todas as cores

15

Sistema de cores Subtrativas


16

Modelo RGB


• Cores Aditivas

• Pontos coloridos sobre a mistura de Vermelho, Verde e Azul

• Preto – Ausência

• Branco – Todas cores

• Não representa todas as cores da natureza

17

Modelo CMYK• Modelo Subtrativo

• Modelo complementar do RGB

• Cores complementares: Ciano(C), Magenta(M), Amarelo(Y), Preto(K)

• Destinado a produtos não emissores de luz (Impressoras)

• Simulam cores equivalentes produzidas por dispositivos emissores de luz

http://pt.wikipedia.org/wiki/CMYK acessado em 06/04/2014

18

Modelo HSV• Hue (Tonalidade), Saturation

(Saturação), Value (Luminância)

• Desenvolvida em 1978 por Alvey Ray Smith

• Maneira como o artista descreve as misturas de cores

• Sistema de coordenadas cilíndrica• Eixo V – Tons de cinza• V = 0 e S = 0 (Preto)• V = 1 e S = 0 (Branco)• Tonalidade em graus


19

Modelo HSI• Hue (Tonalidade), Saturation (Saturação),

Intensity (Intensidade)

• Separa a componente intensidade da informação de cor e saturação

• Ideal para o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagens baseados na descrição de cores

• Descreve em termos práticos para o nosso sistema perceptivo visual

• Cor de um automóvel• 20% de vermelho + 35% de verde + 45% azul

http://www.pessoal.utfpr.edu.br/janeczko/index_files/pdi/aula11_PDI_imagem_colorida.pdf acessado em 06/04/2014. Pág. 35.

20

Vantagens e Desvantagens HSV/HSI

• Vantagens• Simplicidade e facilidade de implementação.• Popularidade entre os programadores de computação gráfica.

• Desvantagem• A cor produzida pode variar de um dispositivo para outro.

http://www.univasf.edu.br/~jorge.cavalcanti/comput_graf06_Cores.pdf acesso em 06/04/2014 21

Conversão para Tons de Cinza• Necessidade de obter o RGB da imagem

• Independe da escala de cores, deve-se:• Adicionar 30% do Vermelho• Adicionar 59% do Vermelho• Adicionar 11% do Azul

• Porcentagem de cores relacionadas a sensibilidade do olho humano.

22

http://pt.wikipedia.org/wiki/N%C3%ADvel_de_cinza acesso em 07/04/2014

Referências• MARQUES FILHO, Ogê; VIEIRA NETO, Hugo. Processamento Digital de Imagens, Rio de

Janeiro: Brasport, 1999. ISBN 8574520098.

• http://www.afh.bio.br/sentidos/sentidos1.asp acessado em 06/04/2014.

• SCURI ESCAÑO, Antônio. Fundamentos da Imagem Digital, Tecgraf/PUC-Rio, Setembro 2002.

• AZEVEDO, Eduardo. Computação Gráfica Teoria e Prática, Editora Campus, 2003.

• http://pt.wikipedia.org/wiki/CMYK acessado em 06/04/2014.

• http://www.pessoal.utfpr.edu.br/janeczko/index_files/pdi/aula11_PDI_imagem_colorida.pdf acessado em 06/04/2014

• http://www.univasf.edu.br/~jorge.cavalcanti/comput_graf06_Cores.pdf acesso em 06/04/2014.

• http://pt.wikipedia.org/wiki/N%C3%ADvel_de_cinza acesso em 07/04/2014

23

trabalho 2 - seminário sobre imagens

Software