Processamento De Imagem Digital - Aula 2

MO443A - Processamento de Imagens Digitais

Capıtulo 2

Carla Negri LintzmayerMaycon Sambinelli

13 de marco de 2012

Elementos da Percepcao Visual

A estrutura do olho humano

Formacao da Imagem no Olho

Adaptacao ao Brilho e Discriminacao

A Luz e o Espectro Eletromagnetico

Sensores e Aquisicao de Imagens

Aquisicao de Imagens Utilizando um Unico Sensor

Aquisicao de Imagens Utilizando Sensores Por Varredura DeLinha

Aquisicao de Imagens Utilizando Sensores Matriciais

Um Modelo Simples de Formacao de Imagem

Amostragem e Quantizacao de Imagens

Os Conceitos Basicos da Amostragem e da Quantizacao

Representacao de Imagens Digitais

Resolucao Espacial e de Intensidade

Interpolacao de Imagens

Carla e Maycon Capıtulo 2 2

















Por que estudar a visao humana?

Porque “a intuicao e a analise humana desempenham um papelcentral na escolha de uma tecnica em detrimento de outra, e aescolha, muitas vezes, se baseia em criterios visuais subjetivos.”



















Diametro medio ≈ 20mm;



Cristalino: Composto de camadas concentricas de celulasfibrosas; Pigmentacao ligeiramente amarelada; Absorveconsideravelmente luz infravermelha e ultravioleta.



Membranas:Cornea Tecido resistente e transparente;Esclera Prolongamento da Cornea; opaca;Coroide Contem rede de vasos sanguıneos: principal fonte de nutricao;

seu revestimento pigmentado reduz a quantidade de luzindesejada que entra no olho.



Membranas:Coroide se divide em:

Corpo ciliar Tecido composto pelo musculo ciliar eprocessos ciliares;

Iris Controla a quantidade de luz que entra noolho; a pupila varia de 2 a 8 mm de diametro



Membranas:

Retina Quando o olho esta adequadamente focalizado, a luz de umobjeto externo forma uma imagem na Retina. A visao depadroes e obtida pela distribuicao de duas classes de receptoresdiscretos de luz ao longo de sua superficie: Cones e Bastonetes



Membranas:Retina Receptores:

Cones 6 a 7 milhoes localizados principalmente naFovea e muito sensıveis a cor. A visao pelosCones e chamada de Visao Fotopica ou visaode luz clara.



Membranas:Retina Receptores:

Bastonetes 75 a 150 milhoes distribuıdos na superfıcieda Retina. Servem para dar uma imagemgeral do campo de visao. A visao pelosbastonetes e chamada de Visao Escotopicaou de luz escura.Carla e Maycon Capıtulo 2 12


Membranas:

Retina A ausencia de receptores na saıda do nervo otico resulta nochamado Ponto cego.





Com excecao do ponto cego a distribuicao de receptores eradialmente simetrica em torno da fovea.


















Camera vs Olho



15

100=

h

17⇒ h = 2, 55mm



















A escala de nıveis de intensidade luminosa aos quais o sistemavisual humano pode se adaptar e da ordem de 1010;

O brilho subjetivo (o brilho percebıvel) e uma funcaologarıtmica da intensidade de luz incidente no olho;

A escala total de nıveis distintos de intensidade que podem sersimultaneamente discriminados pelo olho e bastante pequenaquando comparada a escala total de adaptacao ao brilho;

A habilidade do olho para discriminar mudancas de intensidadeda luz em qualquer nıvel de adaptacao ao brilho (o nıvel atualde sensibilidade) tambem e interessante. (experimento)



Dois fenomenos demonstram que o brilho percebido nao e umasimples funcao da intensidade:

O primeiro se baseia no fato de o sistema visual tender asubestimar ou superestimar os contornos entre regioes dediferentes intensidades.



Dois fenomenos demonstram que o brilho percebido nao e umasimples funcao da intensidade:

O segundo esta relacionado ao fato de o brilho percebido deuma regiao nao depender simplesmente de sua intensidade(chamado de contraste simultaneo).







Outros exemplos de fenomenos da percepcao humana sao asilusoes de otica, nas quais o olho preenche lacunas de informacaoou percebe propriedades geometricas de objetos de maneiraequivocada.


























Espectro Eletromagnetico

1966 Isaac Newton descobriu que quando um feixe de luz solar passaatraves de um prisma de vidro, o feixe de luz emergente consiste em umespectro contınuo de cores, que varia do violeta ao vermelho, de formanao abrupta.


Percepcao de Cores

As cores percebidas em um objeto dependem da natureza daluz refletida pelo objeto;

A luz sem cor e chamada luz monocromatica (acromatica);

A intensidade da luz monocromatica e percebida comovariacoes de preto a tons de cinza ate chegar ao branco(escala de cinza);

O termo nıvel de cinza e utilizado para denotar a intensidademonocromatica;


Luz Cromatica

Alem da frequencia, tres medidas basicas sao utilizadas paradescrever a qualidade de uma fonte de luz cromatica:

Radiancia: Quantidade total de energia emitida, medida emWatts (W);

Luminancia: Quantidade de energia que um observadorpercebe, medida em lumens (lm);

Brilho: Descritor subjetivo da percepcao da luz.


Criando Imagens em Uma Banda do EspectroEletromagnetico

Em principio, se pudessemos desenvolver um sensor quedetecte energia irradiada por uma banda do EM, e possıvelcriar imagens de eventos nessa banda;

Mas o comprimento de onde de uma onda eletromagneticaque e necessario para “ver” um objeto deve ser do mesmotamanho ou menor que o objeto.


















Sensores de Aquisicao de Imagens

“Dependendo da natureza da fonte, a energia da iluminacao erefletida dos objetos ou transmitida atraves deles”


Principais Modalidades

Para transformar a energia de iluminacao em imagens digitais

A energia que entra e transformada em tensao pelacombinacao da energia eletrica de entrada e do material dosensor, sensıvel a um tipo especıfico de energia

A forma de onda da tensao de saıda e a resposta do(s)sensor(es), e uma quantidade digital e obtida de cada sensorpor meio da digitalizacao de sua resposta


















Principais Modalidades de Sensores

1 Aquisicao de imagens utilizando um unico sensor

Figura: Fotodiodo



Acessıvel mas lento



















2 Aquisicao de Imagens utilizando sensor por varredura de linha







Necessita de processamento computacional para formar asfatias e para juntar as fatias em um volume 3D



















3 Aquisicao de Imagens utilizando sensores matriciais





















Quando uma imagem e gerada a partir de um processo fısico,seus valores de intensidade sao proporcionais a energiairradiada por uma fonte real. Assim

0 < f(x, y) <∞

f(x, y) pode ser caracterizado por 2 componentes:1 A quantidade de iluminacao da fonte que incide na cena que

esta vista: Iluminacao → i(x, y)→ 0 < i(x, y) <∞2 A quantidade de iluminacao refletida pelos objetos na cena:

Refletancia → r(x, y)→ 0 < r(x, y) < 1

f(x, y) = i(x, y) · r(x, y)



A intensidade ou nıvel de cinza de uma imagemmonocromatica em quaisquer coordenadas (x0, y0) e expressopor

l = f(x0, y0)

Onde Lmin ≤ l ≤ Lmax, Lmin = imin · rmin eLmax = imax · rmax

[Lmin, Lmax] ou [0, L− 1] e chamado escala de cinza, ondel = 0 e preto e l = L− 1 e branco.



















Para criar uma imagem digital, precisamos converter os dadoscontınuos, que foram captados pelos sensores, para o formatodigital. Isso envolve dois processos:

Amostragem e a digitalizacao dos valores de coordenada;Quantizacao e a digitalizacao dos valores de amplitude.


















Amostragem e Quantizacao


Amostragem e Quantizacao

Na pratica, o metodo de amostragem e determinado pelo arranjodos sensores utilizados para gerar a imagem; a quantizacao esimilar para todos:

Por um unico sensor: combinado com movimentos mecanicos,a amostragem e feita selecionando-se o numero deincrementos mecanicos individuais;

Por sensor de varredura de linha: a amostragem e limitada nadirecao da imagem pelo numero de sensores da linha;

Por matriz de sensores: nao ha movimento e o numero desensores na matriz determina os limites da amostragem emambas as direcoes.



















Figura: Tres formas basicas de representar f(x, y).



Escrevemos a representacao quantitativa de uma imagemdigital por uma matriz numerica M ×N :

f(x, y) =

f(0, 0) f(0, 1) · · · f(0, N − 1)f(1, 0) f(1, 1) · · · f(1, N − 1)

......

. . ....

f(M − 1, 0) f(M − 1, 1) · · · f(M − 1, N − 1)

Vale tambem a notacao matricial:

A =

a0,0 a0,1 · · · a0,N−1

a1,0 a1,1 · · · a1,N−1...

.... . .

...aM−1,0 aM−1,1 · · · aM−1,N−1



A origem de uma imagem digital esta na parte superioresquerda, com o eixo x positivo se estendendo para baixo e oeixo y positivo se estendendo para a direita;

Essa representacao e uma convencao baseada no fato demuitos dispositivos de visualizacao de imagem varrerem aimagem a partir do canto superior esquerdo.



M,N ∈ Z;

M > 0 e N > 0;

L = 2k, k ∈ Z;

Numero de bits para armazenar uma imagem digitalizada:

b = M ×N × k



Saturacao e o valor mais alto alem do qual todos os nıveis de intensidadesao cortados;

Ruıdo mascara o menor nıvel real de intensidade detectavel;

Contraste e a diferenca entre os nıveis superior e inferior de intensidadepresentes em uma imagem.


















Resolucao Espacial

Resolucao Espacial e a medida do menor detalhe discernıvel emuma imagem. Pode ser expressa por pares de linhapor unidade de distancia ou pixels por unidade dedistancia, por exemplo.


Resolucao Espacial

Reducao de 1250 dpi para 300, 150 e 72 dpi.Carla e Maycon Capıtulo 2 65

Resolucao de Intensidade

Resolucao de Intensidade refere-se a menor variacao discernıvel denıvel de intensidade na imagem. Por exemplo, umaimagem cuja intensidade e quantizada em 256 nıveistem 8 bits de resolucao de intensidade.


Resolucao Espacial

Reducao de 256 nıveis de cinza (8 bits) para 128, 64, 32, 16, 8, 4 e2 nıveis (1 bit).



















A interpolacao e aplicada nessa secao no redimensionamentode imagem (reducao e ampliacao), que sao basicamentemetodos de reamostragem de imagens;

A interpolacao e o processo que utiliza dados conhecidos paraestimar valores de intensidade em pontos desconhecidos.



Interpolacao por vizinho mais proximo explicada no exemplo anterior;* produz artefatos indesejaveis como distorcao nas bordas retas

Interpolacao bilinear usa 4 vizinhos mais proximos:

v(x, y) = ax+ by + cxy + d

* proporciona resultados muito melhores que a anterior, com

pequeno aumento de custo computacional

Interpolacao bicubica usa 16 vizinhos mais proximos:

v(x, y) =

3∑i=0

3∑j=0

aijxiyj

* e melhor em preservar detalhes finos do que a bilinear

E possıvel utilizar mais vizinhos com tecnicas mais complexas, que podem gerar

resultados melhores, mas o custo computacional raramente se justifica para o

processamento digital de imagens de uso geral.Carla e Maycon Capıtulo 2 70

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