Monografia Vanessa

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  • iv

    DEDICATRIA

    minha famlia pela oportunidade de chegar

    at aqui com todo apoio e torcida.

    Aos amigos, pela presena constante durante

    toda a jornada que termina nesse momento.

  • v

    AGRADECIMENTOS

    Inicialmente, agradeo ao Centro Universitrio de Braslia e ao coordenador do curso

    Abizer Fernandes pela disponibilidade e ateno.

    Ao professor Francisco Javier pela confiana e pelo interesse, transmitindo segurana

    em uma orientao sempre eficiente.

    Aos professores Lus Cludio, Jos Julim e Thiago Toribio pela boa vontade e pelo

    auxlio sempre que solicitados, durante todo o perodo de curso.

    Ao Dr. Pedro Renato de Paula Brando Neurologia/USP-Ribeiro Preto, pela

    solicitude e pela cortesia dos dados usados neste trabalho.

    A toda minha famlia pelo apoio incondicional, em especial aos meus pais Jeanne e

    Leo com torcida e presena constante; e minha irm Lilian com preocupao, ajuda e

    companheirismo.

    A meus amigos recentes e de longa data pelo carinho, compreenso nas horas de

    ausncia e incentivo em todos os momentos.

    A meus amigos de faculdade pela companhia diria e pelo excelente trabalho em

    equipe realizado durante os ltimos anos.

    A meus amigos de trabalho que tornaram meu incio de carreira o mais agradvel e

    saudoso possvel e que, de alguma forma, deram sua contribuio.

    Damares Monte pela inicial sugesto do tema, que despertou o interesse e o

    compromisso no desenvolvimento deste trabalho.

    A todos que contriburam, direta ou indiretamente, para a concluso desta jornada,

    tanto em momentos de dificuldade e concentrao quanto em momentos de lazer.

    Muito Obrigada.

  • vi

    EPGRAFE

    Nenhum trabalho de qualidade pode ser feito sem concentrao e auto

    sacrifcio, esforo e dvida.

    Max Beerbohm

    .

  • vii

    RESUMO

    Processamento de imagens uma vasta rea em foco de muitos pesquisadores h

    algumas dcadas. Uma das aplicaes significativas se d no imageamento mdico e, entre

    todos os tipos de processamento de imagens mdicas digitais, as tarefas mais comuns e muitas

    vezes necessrias so a filtragem de rudos e a compresso de imagens. Rudos so comuns

    em imagens mdicas digitais, devido possvel corrupo durante a transmisso ou mesmo a

    aquisio destas. Apesar do aspecto em geral indesejvel, o fator mais importante que o

    rudo pode cobrir e reduzir a visibilidade de determinadas caractersticas importantes da

    imagem. O objetivo da restaurao trazer a imagem original de volta, tanto quanto possvel,

    a partir de seu estado de degradao. A Tomografia Computadorizada (CT) ou a Ressonncia

    Magntica (MR), presentes no imageamento mdico, produzem imagens internas do corpo

    humano no formato digital. Uma vez que estas tcnicas geram imagens que requerem grande

    espao em disco, a compresso necessria para fins de armazenamento e transmisso.

    Muitos mtodos atuais oferecem uma taxa de compresso alta, mas com considervel perda

    de qualidade, o que no interessante no caso de imagens de diagnsticos. Vrios fatores so

    relevantes para a reduo da quantidade de bits de informao, a fim de manter uma qualidade

    de imagem aceitvel. Este projeto visa descrever e analisar a codificao sem perdas, com uso

    dos cdigos de Huffman e cdigos por Comprimento Corrido, alm da comparao entre

    vrios tipos de filtragem para a restaurao da imagem degradada, relacionando-as com a

    qualidade da imagem aps os processos de decodificao ou restaurao.

    Palavras Chave: Degradao de imagem, compresso sem perdas, filtro de Wiener, rudo

    gaussiano, rudo sal e pimenta, borro de movimento, filtros espaciais, filtro inverso,

    codificao de Huffman, codificao por comprimento corrido, qualidade da imagem, CT,

    MRI

  • viii

    ABSTRACT

    Image processing is a vast area that has been on focus of many researchers for several

    decades. One of the most significant implementation is in medical imaging and, among all

    types of digital medical image processing, the most popular and often necessary tasks are the

    noise filtering and the image compression. Noises normaly exists in medical digital images,

    due to possible corruption during their acquisition or even their transmition. Although noise

    gives an image a generally undesirable appearance, the most significant factor is that noise

    can cover and reduce the visibility of certain features within the image. The purpose of image

    restoration is to bring back as much as possible the original image from its degraded state.

    Computed Tomography (CT) or Magnetic Resonance (MR) exams, featured in medical

    imaging, produce human body pictures in digital form. Since these imaging techniques

    generate huge amounts of data, compression is required for storage and transmission. Many

    current schemes provide a high compression rate, but with considerable loss of quality, which

    is not interesting in case of diagnostic images. Several factors are relevant to reducing the

    amount of information bits, in order to maintain an acceptable image quality. This project

    aims to describe and analyze the lossless image coding by Huffman and Run Length codes, in

    addition to the comparison of various types of filtering for restoration of degraded image,

    relating them to image quality after decoding or restoration processes.

    Key words: Image degradation, lossless compression, Wiener filter, gaussian noise, salt and

    pepper noise, motion blur, spacial filters, inverse filter, Huffman encoding, run length

    encoding, image quality, CT, MRI

  • ix

    SUMRIO

    LISTA DE FIGURAS .....................................................................................................xi

    LISTA DE SMBOLOS E ABREVIATURAS .......................................................... xiii

    LISTA DE TABELAS ..................................................................................................xiv

    CAPTULO 1 - INTRODUO .................................................................................. 15

    1.1 Motivao e Apresentao do problema ............................................................ 15

    1.2 Objetivos do Trabalho ........................................................................................ 17

    1.3 Escopo do Trabalho ............................................................................................ 18

    1.4 Estrutura da Monografia ..................................................................................... 18

    CAPTULO 2 CONCEITOS BSICOS .................................................................. 20

    2.1 Histrico do Processamento de Imagens e Imagens Mdicas Digitais .............. 20

    2.2 Fundamentos da Imagem Digital Monocromtica ............................................. 21

    2.2.1 Topologia da imagem .................................................................................. 23

    2.2.2 Histograma .................................................................................................. 24

    2.3 Armazenamento e Transmisso .......................................................................... 25

    CAPTULO 3 RESTAURAO DE IMAGENS DIGITAIS ................................ 27

    3.1 Modelos e Tipos de Degradao ........................................................................ 28

    3.1.1 Rudo gaussiano ........................................................................................... 28

    3.1.2 Rudo impulsivo .......................................................................................... 29

    3.1.3 Borro de movimento .................................................................................. 30

    3.2 Tcnicas de Restaurao de Imagens Degradadas ............................................. 31

    3.2.1 Restaurao apenas com rudo (filtros espaciais) ........................................ 32

    3.2.2 Restaurao com funo de degradao (filtro inverso e filtro de Wiener) 35

    3.3 Medidas de Qualidade e Critrios de Fidelidade de Imagens ............................ 37

    3.3.1 Erro quadrtico mdio ................................................................................. 38

    3.3.2 Relao sinal-rudo ...................................................................................... 38

    3.3.3 Relao sinal-rudo de pico ......................................................................... 39

    3.3.4 ndice universal de qualidade da imagem.................................................... 39

    CAPTULO 4 COMPRESSO DE IMAGENS DIGITAIS ................................... 41

    4.1 Fundamentos da Compresso de Imagens .......................................................... 41

    4.2 Modelo Genrico de Compresso de Imagens ................................................... 43

    4.3 Classificao para Compresso de Imagens ....................................................... 44

    4.4 Taxas de Compresso ......................................................................................... 46

    4.5 Compresso sem Perdas ou Compactao da Imagem ....................................... 47

  • x

    4.5.1 Teoria da informao ................................................................................... 48

    4.6 Codificao e Compactao de Imagens ............................................................ 51

    4.6.1 Cdigo de Huffman .................................................................................