Processamento de Imagens Digitais Mercedes G. Márquez Mercedes G. Márquez Universidade Estadual de...

Processamento de Processamento de Imagens DigitaisImagens Digitais

Mercedes G. Márquez Mercedes G. Márquez

Universidade Estadual de Universidade Estadual de Mato Grosso do SulMato Grosso do Sul

TópicosTópicos

1.1. Imagem digitalImagem digital

2.2. Processamento de imagens Processamento de imagens digitais: digitais:

- Conceito e aplicaçõesConceito e aplicações

- Áreas correlatasÁreas correlatas

3.3. Etapas do processamento de Etapas do processamento de imagensimagens

4.4. Pré-processamento: Técnicas de Pré-processamento: Técnicas de RealceRealce

5.5. ExemplosExemplos

Imagem digitalImagem digital

Matriz cujos índices de linhas e de colunas Matriz cujos índices de linhas e de colunas identificam um ponto na imagem, e o identificam um ponto na imagem, e o correspondente valor do elemento da correspondente valor do elemento da matriz identifica o nível de cinza naquele matriz identifica o nível de cinza naquele ponto. ponto.

xx

yy f(x,y)f(x,y)


Os elementos dessa matriz digital são Os elementos dessa matriz digital são chamados de “pixels" (abreviação de chamados de “pixels" (abreviação de "picture elements"). "picture elements").

(x,y) (x,y) f(x,y) f(x,y)

PixelPixelNível de cinzaNível de cinza

250250

245245 f(245,250)=0f(245,250)=0


• Resolução espacial (depende da resolução do sensor)Resolução espacial (depende da resolução do sensor)

128 x 128 pixels128 x 128 pixels 64 x 64 pixels64 x 64 pixels

Imagem digitalImagem digitalImagem de 31 x 41 pixels ampliada 12 vezesImagem de 31 x 41 pixels ampliada 12 vezes

Imagem digitalImagem digitalImagem de 1944 x 2592 pixels (5 Megapixels)Imagem de 1944 x 2592 pixels (5 Megapixels)


• Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)

256 niveis de cinza256 niveis de cinza 8 niveis de cinza8 niveis de cinza


• Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)Resolução radiométrica (geralmente 256 níveis)

0 0 Preto .... 255 Preto .... 255 Branco Branco

Imagem digitalImagem digital• Imagens Coloridas ( 3 Imagens Coloridas ( 3

Canais ) Canais )

1o Canal 1o Canal R (Red) R (Red) Vermelho Vermelho

2o Canal 2o Canal G (Green) G (Green) Verde Verde

3o Canal 3o Canal B (Blue) Azul B (Blue) Azul


f(10:15,10:15)f(10:15,10:15)

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0


255 235 255 217 210 255255 235 255 217 210 255

252 254 245 240 220 253252 254 245 240 220 253

252 219 212 255 255 246252 219 212 255 255 246

234 219 241 241 251 255234 219 241 241 251 255

241 255 247 255 251 249241 255 247 255 251 249

252 255 253 253 251 167252 255 253 253 251 167

f(120:125,290:295)f(120:125,290:295)

f(175:180,115)f(175:180,115)254254

255255

255255

255255

255255

255255

TópicosTópicos








Processamento de Processamento de imagens digitaisimagens digitais

Usa operadores matemáticos para alterar os valores dos pixels de uma imagem com dois propósitosUsa operadores matemáticos para alterar os valores dos pixels de uma imagem com dois propósitos ::

(1)(1) melhoria da qualidade da melhoria da qualidade da imagem.imagem.

- Redução de ruído- Redução de ruído

Exemplos: Exemplos:

- Melhora de contraste- Melhora de contraste


(1)(1) melhoria da qualidade da melhoria da qualidade da imagem.imagem.

Exemplos: Exemplos:

-Restauração de -Restauração de imagensimagens

Imagem Imagem borradaborrada

Imagem Imagem restauradarestaurada


(1)(1)melhoria da qualidade da imagem – melhoria da qualidade da imagem – Algumas aplicaçõesAlgumas aplicações

- Imagens biomédicas : melhorar o Imagens biomédicas : melhorar o contraste para facilitar a interpretação contraste para facilitar a interpretação de raios x e outras imagens de raios x e outras imagens biomédicas. biomédicas.

- processar imagens degradadas de processar imagens degradadas de objetos irrecuperáveis ou resultados objetos irrecuperáveis ou resultados experimentais muito caros para serem experimentais muito caros para serem repetidos repetidos


(2) (2) extração de informação para extração de informação para percepção automática de máquinas. percepção automática de máquinas.

- reconhecimento de padrões- reconhecimento de padrões

- reconhecimento de - reconhecimento de caracterescaracteres


(2) (2) extração de informação para extração de informação para percepção automática de máquinas – percepção automática de máquinas – AplicaçõesAplicações

- - Reconhecimento de Formas e Padrões, Reconhecimento de Formas e Padrões, - Robótica (sensores visuais em robôs)- Robótica (sensores visuais em robôs) - Imagens biomédicas (contagem - Imagens biomédicas (contagem

automáticas de células), etc.automáticas de células), etc.

Melhoria da Melhoria da imagemimagem

(Pré-(Pré-processamento)processamento)

Extração de Extração de informaçãoinformação

(Análise de (Análise de imagens)imagens)

Processamento de ImagensProcessamento de Imagens


TópicosTópicos








Áreas correlatas do Áreas correlatas do processamento de processamento de imagens digitaisimagens digitais

IMAGENSIMAGENS

DADOSDADOS

AnáliseAnálisede imagensde imagens

ComputaçãComputaçãoo

GráficaGráfica

Pré-Pré-ProcessamentoProcessamento

Melhoria da Melhoria da imagemimagem

Extração Extração de de

informaçãinformaçãoo

Etapas do processamento Etapas do processamento de imagens digitaisde imagens digitais

AquisiçãoAquisição

SegmentaçãSegmentaçãoo

Pré-Pré-processamentprocessament

oo

RepresentaRepresentação e ção e descriçãodescrição

ReconhecimenReconhecimento to e e

interpretaçãointerpretação

Análise de Análise de imagensimagens


Etapas :Etapas :

Problema : Leitura automática da placa Problema : Leitura automática da placa de um carrode um carro

AquisiçãAquisiçãoo- Aquisição de imagens por “scanner” .

- Aquisição de imagens por máquinas fotográficas digitais.



Pré-processamentoPré-processamento- Objetivo é melhorar a imagem para aumentar as chances de sucesso dos processos seguintes. - No exemplo, o pré-processamento realçaria contrastes, removeria ruído e isolaria regiões cuja textura indicasse a probabilidade de informação alfanumérica.



Pré-processamentoPré-processamento



SegmentaçãoSegmentação-divide uma imagem de entrada em partes ou objetos constituintes. -A segmentação automática é considerada uma das tarefas mais difíceis no processamento de imagens digitais. -A saída é constituída tipicamente por dados em forma de pixels (fronteira e interior de uma região).



Representação e DescriçãoRepresentação e Descrição- Descrição, também chamado seleção de características, procura extrair características que resultem em alguma informação quantitativa de interesse que sirvam para discriminação entre classes de objetos. - Descritores como buracos e concavidades são características poderosas que auxiliam na diferenciação entre uma parte do alfabeto e outra.



Reconhecimento e Reconhecimento e interpretaçãointerpretação-Reconhecimento é o processo que atribui um rótulo a um

objeto, baseado na informação fornecida pelo seu descritor. A interpretação envolve a atribuição de significado a um conjunto de objetos reconhecidos.



Reconhecimento e Reconhecimento e interpretaçãointerpretação

Pré-processamento : Técnicas Pré-processamento : Técnicas de realcede realce

• As técnicas de realce dividem-se As técnicas de realce dividem-se em duas categorias, sendo elas:em duas categorias, sendo elas:– Domínio espacialDomínio espacial: onde a imagem tem : onde a imagem tem

seus pixels alterados de forma direta, seus pixels alterados de forma direta, podendo ser por processamento ponto-podendo ser por processamento ponto-a-ponto ou por filtros;a-ponto ou por filtros;

– Domínio de freqüênciaDomínio de freqüência: onde as : onde as alterações são feitas utilizando a alterações são feitas utilizando a Transformada de Fourier e filtros. Transformada de Fourier e filtros.

Realce no Domínio Realce no Domínio EspacialEspacial

Realce no Domínio Realce no Domínio EspacialEspacial

• Os métodos de domínio espacial Os métodos de domínio espacial geralmente são expressos na formageralmente são expressos na forma

gg((xx,,yy) = ) = TT[[ff((xx,,yy)])]• Sendo:Sendo:

– f(f(xx,,yy) é uma ou mais imagens de ) é uma ou mais imagens de entrada;entrada;

– gg((xx,,yy) sua corresponde processada;) sua corresponde processada;

– TT é um operador que atua sobre alguma é um operador que atua sobre alguma vizinhança de um ponto (vizinhança de um ponto (xx,,yy) de ) de ff. .

Realce por Realce por Processamento Ponto-Processamento Ponto-

a-Pontoa-Ponto

Realce por Processamento Realce por Processamento Ponto-a-PontoPonto-a-Ponto

• Modifica o nível de cinza de um pixel Modifica o nível de cinza de um pixel independentemente da natureza de independentemente da natureza de seus vizinhos. seus vizinhos.

Alargamento do ContrasteAlargamento do Contraste

• Forma da função de transformação para alargamento do contraste

L = Número de níveis de cinza

L - 1

L - 1

r

s

(r1, s1)

(r2, s2)

T(r)


• utiliza a equação da reta para mapear o intervalo da escala dinâmica da imagem de entrada no intervalo [0, 255]– P1 = (r1,s1) e P2 = (r2,s2) – P1 = (menor, 0)– P2 = (maior, 255)

• o valor r corresponde ao valor do pixel da imagem de entrada e o valor s será o equivalente na imagem de saída

• Usando a equação da reta y - y1 = ((y2 - y1 )/(x2 - x1))(x - x1), temos ques = ((s2 - s1 )/(r2 - r1))(r - r1)


(a)

(b)

(a) Imagem original e (b) resultado de alargamento de contraste.

Compressão da Escala Compressão da Escala DinâmicaDinâmica

• Função de transformação logarítmicaL - 1

r

sT(r)

R

R = Número de níveis de cinza da imagem de entrada;

L = Número de níveis de cinza da imagem processada.

s=c log(1+|r|)

Compressão da Escala Compressão da Escala DinâmicaDinâmica

(a)

(b)

(a) Imagem com ampla escala dinâmica e (b) resultado após compressão.

Histograma de Imagem Histograma de Imagem DigitalDigital

• Representação gráfica que relaciona Representação gráfica que relaciona cada nível de cinza com sua cada nível de cinza com sua freqüência de aparecimento na freqüência de aparecimento na imagem digital.imagem digital.

Histograma de Imagem Histograma de Imagem DigitalDigital

(a)

(b)

(a) Imagem e (b) seu histograma.

Equalização do Equalização do HistogramaHistograma

• Método utilizado para obter um Método utilizado para obter um histograma mais uniforme.histograma mais uniforme.

• Possibilita o aumento da escala Possibilita o aumento da escala dinâmica da imagem.dinâmica da imagem.


• Consiste em uma transformação não-linear que considera a Consiste em uma transformação não-linear que considera a distribuição acumulativa da imagem original, para gerar uma distribuição acumulativa da imagem original, para gerar uma imagem resultante, cujo histograma será aproximadamente imagem resultante, cujo histograma será aproximadamente uniforme. uniforme.

• Segue-se o princípio que o contraste de uma imagem seria Segue-se o princípio que o contraste de uma imagem seria otimizado se todos os 256 possíveis níveis de intensidade otimizado se todos os 256 possíveis níveis de intensidade fossem igualmente utilizados, ou seja, todas as barras fossem igualmente utilizados, ou seja, todas as barras verticais que compõem o histograma fossem da mesma altura. verticais que compõem o histograma fossem da mesma altura.

• Uma aproximação é conseguida ao se espalhar os picos do Uma aproximação é conseguida ao se espalhar os picos do histograma da imagem, deixando intocadas as partes mais histograma da imagem, deixando intocadas as partes mais "chatas" do mesmo."chatas" do mesmo.

• Consegue-se:Consegue-se:– Reduzir o contraste em áreas muito claras ou muito Reduzir o contraste em áreas muito claras ou muito

escuras, numa imagem. escuras, numa imagem. – Expandir os níveis de cinza ao longo de todo intervalo. Expandir os níveis de cinza ao longo de todo intervalo.


(a)Imagem original (b) seu histograma; (c) imagem obtida pela equalização do histograma e (d) seu histograma.

(a) (b)

(c) (d)

Trabalho:Trabalho:

Investigue e interprete a Investigue e interprete a fórmula da equalização de fórmula da equalização de histogramahistograma

Realce por Filtragem Realce por Filtragem EspacialEspacial

Realce por Filtragem Realce por Filtragem EspacialEspacial

• Utiliza máscaras denominadas Utiliza máscaras denominadas filtros filtros espaciaisespaciais

• Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3

• Sendo:Sendo:– ww11, , ww22, ..., , ..., ww99 coeficientes da máscara; coeficientes da máscara;

– zz11, , zz22, ..., , ..., zz9 9 níveis de cinza dos pixels da níveis de cinza dos pixels da

imagem sob a máscara;imagem sob a máscara;

– resposta resposta RR para cada pixel da imagen para cada pixel da imagen igual aigual a ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz9.9.

ww

11

ww

22

ww

33

ww

44

ww

55

ww

66

ww

77

ww

88

ww

99

Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-baixasbaixas

• Filtro de suavização – Filtro da Filtro de suavização – Filtro da média;média;


• Sendo:Sendo:– RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9

– RR = ( = (zz11 + + zz22 + ... + + ... + zz99)/9)/9

11 11 11

11 11 11

11 11 11


(a)

(b) (c)

(d)

(e)(a) Imagem original; (b)-(e) resultado de filtragem espacial passa-baixas com máscara de tamanho nxn, n = 5, 9, 15, 25.


• Filtro da medianaFiltro da mediana

• Redução de ruído sem borramento Redução de ruído sem borramento da imagem.da imagem.

• Substituição do pixel pela mediana Substituição do pixel pela mediana dos pixels dedos pixels de

uma janela uma janela m x mm x m de vizinhos. de vizinhos.

Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-AltasAltas

•Filtro de aguçamento;Filtro de aguçamento;

•Exemplo de máscara 3x3Exemplo de máscara 3x3

•Sendo:Sendo:–RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9

-1-1 -1-1 -1-1

-1-1 88 -1-1

-1-1 -1-1 -1-1

•Quando a mascara está sobre uma área Quando a mascara está sobre uma área de valores cinza constantes ou de valores cinza constantes ou ligeiramente diferentes, a saída é zero ou ligeiramente diferentes, a saída é zero ou muito pequena.muito pequena.

Filtragem Espacial Passa-Filtragem Espacial Passa-AltasAltas

(a)

(b)

(a) Imagem de uma retina humana (b) resultado após filtragem passa-altas.

Filtragem Espacial Alto-Filtragem Espacial Alto-reforçoreforço

• Filtro de aguçamento;Filtro de aguçamento;


• Sendo:Sendo:– w = 9A – 1, A>= 1;w = 9A – 1, A>= 1;

– RR = ( = (ww11zz11 + + ww22zz22 + ... + + ... + ww99zz99)/9)/9

-1-1 -1-1 -1-1

-1-1 ww -1-1

-1-1 -1-1 -1-1

Filtragem Espacial Alto-Filtragem Espacial Alto-reforçoreforço

(a) imagem original; (b)-(d) resultados da filtragem “alto reforço”, com A =1.1, 1.15 e 1.2,

respectivamente.

(a) (b)

(c) (d)

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