T.E.C.S.: Agricultura de Precisão - CPGA-CS Prof. Carlos Alberto Alves Varella – varella@ufrrj.br...

T.E.C.S.: Agricultura de Precisão - CPGA-CS

Prof. Carlos Alberto Alves Varella – varella@ufrrj.br

Prof. Marcos Bacis Ceddia – ceddia@ufrrj.br

Novembro/2005

Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro

Imagens Digitaisna Agricultura de Precisão

Aplicação de Imagens

• Visão Artificial :utilização de imagens digitais para fins de automação de processos

• Sensoriamento Remoto: fotointerpretação - identificação automática da variabilidade

Visão ArtificialAquisição Processamento Análise Atuadores

• Resolução Espacial = 0,1 mm.pixel-1

•Tamanho da Imagem = 1039L x 1392C

• Embrapa Milho e Sorgo

• Estimativa do Estresse de N em Milho

Aquisição: Câmera

0,5 m

Processamento – Análise: Software e Hardware

Atuadores: Máquinas e

Equipamentos

Sensoriamento Remoto

Imagens de satélites Imagens Aéreas

Aquisição Processamento Análise

Modelo Simples de Imagem

i(x,y)

r(x,y)

f(x,y)= r.i

b=brilho = níveis de cinza no mundo digitalr= reflectância: f(objeto)i=iluminação: f(fonte de luz)

Função bivariada de intensidade luminosa = f(x,y)

real mundo brilho0brilho)y,x(f

Restrições do Modelo de Imagem

)y,x(i0

1)y,x(r0)y,x(i)y,x(r)y,x(f

Reflectância, r (adm) Iluminação, i (lux e fonte)

0,93 neve 900 dia ensolarado

0,80 parede branca 100 dia nublado

0,85 aço inoxidável 10 iluminação escritório

0,01 veludo preto 0,001 noite de lua cheia

Amostragem e Quantização da Imagem

• Amostragem: é a digitalização das coordenadas (x,y) = tamanho da imagem digital (LxC);

• Quantização: é a digitalização da amplitude escalonada em níveis de cinza.

Imagem = função contínuaf (x,y) = tons de cinza (Lmin, Lmax)

Imagem Digital = função discreta e escada

Função Contínua

Função Discreta

Função Escada

Amostragem

Quantização

Imagem Digital

Imagem Real

CCD-Câmera

Imagem Digital

Amostragem Quantização

Imagem Digital

Resolução Espacial

Resolução do Brilho

Grid discreto(L linhas x C colunas)

Voltagem

Nív

el de C

inza

Branco

x = L

y = C

Imagem monocromática digital

C

L

)1C,1L(f)1,1L(f)0,1L(f

)1C,1(f)1,1(f)0,1(f

1C,0(f)1,0(f)0,0(f

)y,x(f

• A função f(x,y) é representada pela matriz L x C• Matriz (L x C) é o que denominamos de Imagem Digital.• Cada elemento da matriz denominamos ‘um elemento

de imagem, pixel ou pel’.• Cada elemento da matriz é representado por uma

quantidade discreta ‘níveis de cinza’.

Quantização: amplitude escalonada em níveis de cinza.

Tipos de imagens

• Binária: preto e branco• Monocromática: tons de cinza• Colorida: falso rgb - câmeras comerciais• RGB: rgb verdadeiro-true color• Color-NIR: falsa cor infravermelho-color

infrared

Binária – 1 bit

Eleandro / Prof. Daniel

Fazendinha - UFRRJ -RJ

Estimativa de Cobertura do Solo

Preto e Branco: normalmente é o resultado do processamento

Número de Bits para cada Pixel da Imagem

Nlogb 2

b = número de bits para cada pixel = bits pixel;

log2 = logaritmo na base 2;

N = número de níveis de cinza.

Exemplo: para uma imagem preto e branco precisamos de dois níveis de cinza. Então N=2, e bits pixel é:

2logb 2

1b

Monocromática – 8 bits

• Fazendinha – UFRRJ

Número de níveis de cinza da imagem

b2N

N = número de níveis de cinza.

b = número de bits para cada pixel = bits pixel;

Exemplo: para uma imagem monocromática de 8 bits. Temos b=8, e níveis de cinza é:

82N

256N

Colorida – 8 bits

Câmera Digital SONY

RGB – 24 bits (True color)

Red Green

Blue

Câmera DUNCANTECH

Configuração

RGB

Falsa cor (Color Infrared) – 24 bits

NIR Red Green

Câmera DUNCANTECH

Configuração NRG

Bits necessários para armazenar a imagem

bCLB

B = bits necessários para armazenar a imagem = Bits arq ;

L = número de linhas da imagem;

C = Número de colunas da imagem;

b = número de bits para cada pixel = bits pixel;

Exemplo: para uma imagem RGB (true color) de 652L x 1024C. Temos L=652; C=1024; n=24, e Bits arq é:

552.023.160241024652B

Gb002,02Mb kBytes 944,002.2bytes 2.002.944B

• Considerando o Byte de 8 bits (mais usual), e sem o uso de nenhum algoritmo de compressão (JPG é mais usual), temos:

Bytes 2.002.944 Bits 2160.023.55B

Livro: GONZALEZ & WOODS (2000)

Prática 1Formatos de Imagens Digitais

Resolução da Imagem - Resolução EspacialNúmero de Níveis de Cinza

1) Utilize o programa “Corel Photo-Paint” para abrir a imagem a imagem “Figura1.jpeg”. Obtenha as seguintes informações:

a) Resolução da imagemb) Resolução espacialc) Tamanho original da cena=

2) Salve a imagem no formato BMP com 300 dpi usando o programa “Corel Photo-Paint”. Feche o “Corel Photo-Paint”.

Abra as imagens Figura1.bmp (100dpi e 300dpi) no programa “Microsof-Paint”. Salve-as no formato BMP monocromático. Preencha a tabela abaixo:

Figura 1 Formato Linhas Colunasb

(bits pixel)N

(Cinza)B

(Bits arq)B

(Bytes rq)

100 dpi BMP Corel

100 dpi BMP Paint

300 dpi BMP Corel

300 dpi BMP Paint

3) Tente responder as seguintes questões:a) Qual o tamanho real da imagem?b) O porque da diferença entre os tamanhos dos arquivos BMP Corel e Paint?c) Qual dos formatos escolheria para armazenar essa imagem (BMP Corel ou Paint)? Porque?

Tabela 1. Formato, Tamanho da imagem (LxC), Bits Pixel, Níveis de Cinza, Tamanho do Arquivo