Processamento de Imagens

35M34 – Sala 3D5Bruno Motta de CarvalhoDIMAp – Sala 15 – Ramal 227

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Logística do Curso

2 ou 3 avaliações Projetos práticos  Grupos de no máximo duas pessoas 

(somente para os projetos!!) Implementações podem ser feitas na 

linguagem de sua preferência Referência principal: Digital Image 

Processing. 2nd Ed. R. C. Gonzalez & R. E. Woods. Pentice­Hall, 2002.

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Programa do Curso

Introdução Formação e representação de imagens Filtragem de imagens Restauração de imagens Processamento de imagens coloridas Wavelets Compressão de imagens Segmentação de imagens

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Programa do Curso

Registro de imagens Representação e descrição Reconhecimento de padrões em imagens

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Cronograma Inicial

Data Assunto Data Assunto01/08/06 Introdução 10/10/06 XIX SIBGRAPI03/08/06 Aquisição e Representação de Imagens 12/10/06 Dia da padroeira do Brasil08/08/06 Aquisição e Representação de Imagens 17/10/06 Segmentação de Imagens10/08/06 Filtragem de Imagens no domínio Espacial 19/10/06 Segmentação de Imagens15/08/06 Filtragem de Imagens no domínio Espacial 24/10/06 Prova17/08/06 Filtragem de Imagens no Domínio da Frequência 26/10/06 DGCI0622/08/06 Filtragem de Imagens no Domínio da Frequência 31/10/06 Registro de Imagens24/08/06 Restauração de Imagens 02/11/06 Registro de Imagens29/08/06 Restauração de Imagens 07/11/06 Representação e Descrição31/08/06 Restauração de Imagens 09/11/06 Representação e Descrição05/09/06 Prova 14/11/06 Reconhecimento de Padrões07/09/06 Independência do Brasil 16/11/06 Reconhecimento de Padrões12/09/06 Processamento de Imagens Coloridas 21/11/06 Reconhecimento de Padrões14/09/06 Processamento de Imagens Coloridas 23/11/06 Dia da padroeira de Natal19/09/06 Wavelets 28/11/06 Apresentação de Trabalhos21/09/06 Wavelets 30/11/06 Apresentação de Trabalhos26/09/06 Wavelets 05/12/06 Apresentação de Trabalhos28/09/06 Segmentação de Imagens 07/12/06 Prova final03/10/06 XI CIENTEC 12/12/0605/10/06 XI CIENTEC 14/12/06

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Introdução

Uma imagem pode ser definida por uma função bi­dimensional f(x,y) onde x e y são coordenadas espaciais e a amplitude de f em qualquer par de coordenadas (x,y) é chamada de intensidade ou nível de cinza da imagem naquele ponto

Quando os valores que x, y e a amplitude de f podem assumir são finitos, nós chamamos a imagem de imagem digital

A área de Processamento Digital de Imagens se refere ao processamento de imagens digitais utilizando computadores digitais

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Introdução

Cada elemento de uma imagem digital é chamado de pixel (abreviação de picture element), e tem uma localização e um ou mais valores associados a ele

Processamento das imagens não está limitado ao espectro visível de ondas como o nosso sistema visual

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Relacionamento com outras áreas afins

DescriçõesImagens

        VisãoComputacional

Computação    Gráfica

Processamento   de Imagens

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Relacionamento com Outras Áreas Afins Entretanto a classificação do slide anterior não é 

globalmente aceita, e de acordo com ela, uma operação sobre uma imagem que produza um ou mais números não é considerada como sendo da área de Processamento de Imagens e sim como de Visão Computacional ou ainda de análise de Imagens

Alguns autores classificam operações como sendo de baixo, médio ou alto níveis, sendo que há interseções de tarefas com Visão Computacional e com Análise de Imagens e Inteligência Artificial nos níveis médio e alto

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História  Primeiras aplicações:

Indústria jornalística: transmissões de imagens via cabo submarino entre Londres e Nova Iorque (1920)

Sistema de Bartlane usava 5 níveis, sendo expandido para 15 níveis em 1929

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História Segundo nossa definição 

isso não era PDI Primeiros computadores 

poderosos o suficiente para fazer PDI surgiram nos anos 60

JPL trabalhou na restauração de imagens da lua transmitidas pela Ranger 7

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História

No final dos anos 60 e início dos anos 70 PDI começou a ser utilizado em imagens médicas, astronômicas, etc.

Invenção dos CAT­Scanners (Hounsfield, 1972)

Análise de dados adquiridos via telescópios A partir daí a diversificação de aplicações é 

enorme, como em segurança, entretenimento, metereologia, biologia, geografia, geologia, engenharias, etc.

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Áreas de Aplicação

Para exemplificar a faixa de atuação de técnicas para PDI, vamos caracterizá­las usando o espectro de energia eletromagnético, que abriga as principais fontes de energias usadas na aquisição de imagens

Energia eletromagnéctica pode ser representada por ondas sinusoidais com comprimentos diferentes ou como um grupo de partículas sem massa, viajando em um padrão de onda a velocidade da luz (Einstein)

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Raios Gama Em PET (Positron Emission 

Tomography), isótopos radiativos são injetados, e ao decairem, emitem pósitrons que se aniquilam ao encontrar com elétrons e emitem dois raios Gama em direções opostas que são detectados por detectores de raios Gama

Nas imagens inferiores a radiação Gama emitida por um estrela e um reator são mostradas

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Raios Gama No SPECT (Single Photon 

Emission computed Tomography) uma pequena quantidade de uma droga radioativa é injetada e um scanner é usado para reconstruir imagens do corpo onde o material radioativo é absorvido por células

SPECT pode informar sobre fluxo de sangue para tecidos e reações químicas (metabolismo) no corpo

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Raios­X Fonte de raios­X emite um feixe de 

fótons que são atenuados devido a absorção por materiais, scattered (espalhados) ou atingem um detector ou filme

O conjunto fonte de raios­X /detectores é movido para que se obtenha projeções suficientes para que o objeto seja reconstruído

A exposição deve ser minimizada por questões médicas, mas exmaes de baixa dosagem exibem SNR (Signal­to­Noise Ratio)baixos

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Raios­X Descobertos em 1895 por 

Roentgen No início da década de 70, 

Hounsfield inventou o CT scan, criando a área da tomografia computadorizada (Nobel de Medicina de 1979)

Scanner levava em torno de 20 minutos para escanear a cabeça de um paciente

Scanners atuais levam alguns segundos para escanear o corpo todo de um paciente

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Raios Ultravioleta Incluem inspeção industial, 

imageamento biológico, microscopia e observações astronômicas

A luz ultravioleta não é visível, mas quando um fóton de radiação ultravioleta colide com um elétron de um átomo de material fluorescente, o elétron excitado emite luz na região visível do espectro

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Luz Visível e Infravermelha

Geralmente aplicações em infra­vermelha são usadas junto com imagens do espectro visível

Aplicações comuns são em microscopia ótica, astronomia, indústria, segurança, forças armadas, etc.

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Luz Visível e Infravermelha

Sensoriamento remoto geralmente inclue várias bandas de luz visível e infra­vermelha

As bandas temáticas do LANDSAT da NASA definem faixas do espectro que são adequadas para capturar informações distintas, como vegetação, minerais, água, etc.

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Luz Visível e Infravermelha

A imagem ao lado foi capturada usando sensores nas bandas visível e infra­vermelha 

As figuras no próximo slide foram capturadas usando sensores na banda infra­vermelha [10.0, 13.4] m

Figuras posteriores mostram aplicações de processamento digital de imagens no espectro visível

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Luz Visível e Infravermelha

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Luz Visível e Infravermelha

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Microondas A aplicação mais usada 

na banda de microondas é o radar

Não são afetadas por condições de clima ou iluminação, pois algumas ondas de radar podem penetrar nuvens, e sob algumas condições, podem penetrar vegetação, gelo, etc.

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Banda de Rádio Principais aplicações são 

em Medicina e Astronomia MRI (ressonância 

magnética) usa um poderoso magneto e passa ondas de rádio pelo corpo a ser visualizado

Estas ondas interagem com as moléculas de água do corpo e pulsos de ondas de rádio são emitidos de acordo com a densidade de água em cada tecido

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Outras Modalidades Som é usado em 

aplicações geológicas (centenas de Hertz) enquanto que ultrasom usa altas freqüência (de 1 a 5 Mhz)

A imagem é formada calculando­se a distância percorrida por ondas de som refletidas de volta ao sistema emissor

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Outras Modalidades

Microscópio de transmissão de eletróns (TEM) Microscópio de escaneamento de eletróns (SEM) Fractais Imagens de modelos criados artificialmente

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Processamento Digital de Sinais Existem várias definições de quais tarefas 

Processamento de Imagens engloba, logo existem várias maneiras de classificar as etapas fundamentais em PI

A figura do próximo slide mostra uma destas classificações, separando as fases em dois grupos, de acordo com a natureza de seus resultados

Dependendo da aplicação, várias ou apenas uma das etapas da figura a seguir podem estar presentes em um sistema real

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Processamento Digital de Sinais

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Sistemas de Processamento de Imagens

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Sistemas de Processamento de Imagens

Sensores e digitalizadores devem estar presentes em um sistema completo, e podem ser acompanhados de hardware especializado para operações com imagens

O computador é um sistema de propósito geral e pode ser desde um microcomputador a um supercomputador

O software é o conjunto de programas do sistema de PI O armazenamento em massa é necessário devido ao alto 

requisito de espaço de armazenamento Displays são os monitores necessários para visualizar as 

imagens Hardcopy são as impressoras, CDs, filmes e outros materiais 

usados para gravar de modo “permanente” as informações de imagens