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T.E.C.S.: Agricultura de Precisão - CPGA-CS
Prof. Carlos Alberto Alves Varella – [email protected]
Prof. Marcos Bacis Ceddia – [email protected]
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