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PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Princípios & Aplicações Paulo Roberto Girardello Franco, Ph.D. 1) Breve histórico 2) Terminologia 3) Áreas de aplicação 4) Representação de imagens 5) Visualização de imagens 6) Transformadas- DFT- aliasing - filtros 7) Operações lineares - PowerPoint PPT Presentation
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PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS
Princípios & Aplicações
Paulo Roberto Girardello Franco, Ph.D.
CONTEÚDOCONTEÚDO 1) Breve histórico 2) Terminologia 3) Áreas de aplicação 4) Representação de imagens 5) Visualização de imagens 6) Transformadas- DFT- aliasing - filtros 7) Operações lineares 8) Compactação de imagens 9) Aplicações
1) BREVE HISTÓRICO1) BREVE HISTÓRICO
1920 - Transmissão de fotos de jornais entre Londres e New York
Redução do período de transporte da foto através do Atlântico de mais de 1 semana para 3 apenas horas. Sistema Bartlane de transmissão de imagens via cabo.
1964 - Transmissão das fotos da Lua feitas pela Ranger 7 (Programa espacial e computadores digitais)
Melhoria das fotos pelo Jet Propulsion Lab em Pasadena na Califórnia.
2) TERMINOLOGIA EM PROCESSA-2) TERMINOLOGIA EM PROCESSA-MENTO DIGITAL DE IMAGENS - DIPMENTO DIGITAL DE IMAGENS - DIP
OBJETOS
IMAGENS
IMAGENSVISÍVEIS
GRAVURAS
DESENHOS
FOTOGRAFIAS
PINTURAS
IMAGENSÓPTICAS
FUNÇÕESMATEMÁTICAS
CONTÍNUAS
DISCRETAS
IMAGENSFÍSICAS NÃO VISÍVEIS
Gravura:
É a representação de um objeto feita por intermédio de uma pintura, desenho ou fotografia. Descrição, vívida, acurada de um objeto ou coisa de tal maneira que sugira a imagem mental ou dê uma idéia do objeto.
Processamento Digital de Imagem:
Começa com uma imagem e produz uma versão modificada da imagem. É utilizado para descrever tanto o processamento quanto a análise de imagens.
Computer Graphics:
Se refere ao processamento e ao display de imagens de coisas que existem conceitualmente ou como uma descrição matemática. A ênfase aqui é na geração de imagens função da iluminação, geometria e de uma câmera imaginaria
Computer vision:
Preocupa-se com o desenvolvimento de sistema que podem interpretar o conteúdo de cenas naturais. Em robótica são os olhos do computador.
Digitalização:
É o processo de converter uma imagem da sua forma original numa forma digital - conversão no sentido de não destruição dos originais. O processo reverso é a operação de mostrar a imagem digital (playback, cópia em papel, reconstrução da imagem, e gravação da imagem).
Escarpamento:
É o processo de selecionar o endereço de uma posição específica dentro do domínio da imagem (elemento da gravura - pixel)
Amostragem:
Significa a medição do nível de cinza de uma imagem em cada pixel. A amostragem é feita por dispositivos sensíveis a luz e que produzem uma voltagem proporcional a intensidade de luz que é refletida pela imagem
R(x,y)
I(x,y) F(x,y)
Quantização:
É a representação do valor lido do nível de cinza por um número inteiro. O sensor de imagens é normal-mente seguido por um conversor analógico-digital.
Resolução dos níveis de cinza:
É o número de níveis de cinza por unidade de medida da amplitude de uma imagem
Operações globais e pontuais:
Operações globais são aquelas que se aplicam sobre toda a imagem digitalizada. Operações pontuais são aquelas operações nos quais o valor dos pixels de saída dependem apenas do valor do pixel de entrada.
3) ÁREAS DE APLICAÇÃO3) ÁREAS DE APLICAÇÃO
Melhoria do aspecto da imagem para interpretação humana
Processamento de dados de uma cena para percepção autônoma de máquinas
Compactação de imagens
4) REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS4) REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS
Uma imagem digital é uma matriz de 2 dimensões onde seus elementos são chamados de pixels (picture x elements)
Y
Xcolunasintensidade
filas
Imagens com diferentes tipos dados
Pixels do tipo: bit float complexo
byte sem sinal dupla precisão
Armazenamento de Imagens Digitais em Computadores:
Um arquivo de uma imagem não possui apenas os valores dos pixels associados com as suas coordena-das mas também um header que provê informações adicionais como, por exemplo:
tamanhotipo de dado do pixelmodelo de cor
Dimensions: width=256, Height=256 Pixel type: unsigned byte Color Model: Greyscale
Imagem monocromática ou simplesmente Imagem monocromática ou simplesmente imagemimagem:
Se refere a uma função da intensidade da luz em duas dimensões f(x,y), onde x e y representam coordenadas espaciais e o valor de f em qualquer ponto de (x,y) é proporcional ao brilho (níveis de cinza da imagem naquele ponto) - digitalização
Uma matriz 512 x 512 com 128 níveis de cinza
é equivalente a uma imagem de TV branco e preto.
Imagem com tons de cinzaImagem com tons de cinza
5) VISUALIZAÇÃO DE IMAGENS5) VISUALIZAÇÃO DE IMAGENS
256 x 256 pixels Região de Interesse- ROI:
Aqui apenas estamos interessados numa pequena região ao redor do olho da gaivota
ROI 10 x 10 pixels
Zoom na ROI:
Valores na ROI
142 174 164 218 250 255 250 252 255 255 107 107 102 80 127 174 237 218 252 255 90 34 24 34 34 24 51 88 127 164 80 26 19 53 34 19 24 85 117 137 78 76 34 44 26 26 34 24 71 90 85 85 90 26 26 26 26 34 76 83 88 102 90 53 26 26 34 73 85 78 102 110 105 90 98 105 105 110 107 93 107 115 110 110 110 117 115 110 107 102 105 110 110 117 110 132 115 110 107 105
Elementos da percepção visual - Olho humano: Cones e bastonetes
Perfil de uma linha vertical centralPerfil de uma linha vertical central
0 100 200 255
50
100
150
200
237
Estatística de imagensEstatística de imagens
Parâmetros estatísticos de uma imagem:número de pixels: 65536pixel positivos: 65536 pixel negativos: 0 pixels zero:0valor mínimo: 0 valor máximo: 255valor médio: 87,19 desvio padrão: 65,77
0 50 100 150 200 250 300
5000
3000
Estatística de imagensEstatística de imagensImagem de uma espinha dorsal- pixels em ponto flutuantenúmero de pixel:58368 pixels positivos: 58368 valor mínimo: 1024 valor máximo: 1892valor médio: 1068,9 pixels negativos:0desvio padrão: 79,0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
30000
20000
10000
Histograma
6) TRANSFORMADAS6) TRANSFORMADAS
Domínio da Imagem Domínio das
transformadas
Processamento
Filtragem, melhoramento, codificação, restauração
Tipos de transformadasTipos de transformadas
Transformada Discreta de FourierTransformada Rápida de Fourier Transformada WalshTransformada HaddamardTransformada HaarTransformada HotellingTransformada Coseno DiscretaTransformada Wavelet
Transformada Discreta de Fourier em 2D:
f(x,y) F(u,y) F(u,v)
Transformada Discreta de Fourier
Imagem simples f(x,y Magnitude do Espectro de f(x,y))
real imaginaria
61 ( 2.385244779e-17, 0.1059114784) 62 ( 0.0078125, -0) 63 ( 1.880985883e-17, 0.3182459772) 64 ( 0.5078125, 0) 65 ( 1.301042607e-17, -0.3182459772) 66 ( 0.0078125, -0)
Transformada Discreta de Fourier
Perfil da Magnitude do Espectro
Perfil da fase do Espectro
Propriedades da DFT Rotação Soma
Espectro
Propriedades da DFT
Translação Mag.do Espectro
Fase
DFT de Imagens simples
Senoidal
Retangular
DFT: Amostragem e aliasing
1 /128 ciclos por amostra
16/128 ciclos por amostra
Sinal senoidal
DFT: Amostragem e aliasing
64 /128 ciclos por amostra
68/128 ciclos por amostra
Sinal senoidal
DFT: Amostragem e aliasing
DFT: Filtragem passa-baixoImagem a ser filtrada Imagem filtrada
Filtragem passa-baixo diâmetro 31 pixels
DFT: Filtragem passa-alto
Imagem a ser filtrada Imagem filtrada
Filtragem passa-alto diâmetro 31 pixels
DFT: Filtragem do tipo passa-banda
Imagem a ser filtrada Imagem filtrada
Filtragem passa-banda
DFT: Filtragem de ruído coerente
Imagem original Magnitude do Espectro da Imagem
DFT: Filtragem de ruído coerente
Máscara de filtragem Produto máscara e espectro
DFT: Filtragem de ruído coerente
Imagem filtrada Ruído coerente
7) OPERAÇÕES LINEARES7) OPERAÇÕES LINEARES
Melhoria de imagensMelhoria de imagens
Imagem original Imagem com ruído branco -shot noise10% de shot-noise
Imagem filtrada com Imagem filtrada com filtro filtro de valor mediano 3X3 de valor mediano 3X3 3 vezes 1 vez
Imagem filtrada com Imagem filtrada com filtro filtro de valor mediano 5X5 de valor médio 5X5 1 vez 1 vez
Ressaltar cantos de imagensRessaltar cantos de imagens
Imagem original da retina imagem após filtro PA
Operador Sobel na direção x Operador Sobel na direções x e y
Operador Isotrópico Operador Prewitt
Operador Roberts Operador Sobel
8) COMPACTAÇÃO DE IMAGENS8) COMPACTAÇÃO DE IMAGENSDefinição de padrõesDefinição de padrões
Sem perdas - lossless Com perdas Compactação de fotos - JPEG Compactação de filmes - MPEG
número de quadros por segundopredição de movimento
9) APLICAÇÕES9) APLICAÇÕES
TelecomunicaçõesTelefones celulares com imagensEducação - videoconferências
Agricultura Gerenciamento de colheitas em tempo real Medicina Tratamento de imagens em MRI’s Segurança Bancos de com impressões digitais, íris dos olhos, rosto Reconhecimento de assinaturas