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PROC IMAG –
Processamento deImagens
Curso de ciência da computação
Nara [email protected]
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Conteúdo
• Histograma
• Técnicas de modificação de histograma
•Expansão
• Compressão
• Equalização
• Negativo
• Limiarização
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Histograma
• O Histograma de uma imagem provê umadescrição global da aparência da imagem emtermos de distribuição de intensidade (nível de
cinza)• Operação global que fornece a frequência de
ocorrência dos níveis de cinza ( f(x,y))
• Na escala horizontal representa-se a intensidade(valores entre 0 e 255)
• Na escala vertical representa-se a quantidade (ouporcentagem) de pixels referente a umadeterminada intensidade
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Histograma
• Exemplo: Simulação de imagem usando peças de legocomo pixels.
• O bloco mais escurorecebe o valor zero deintensidade
• Representa a ausência deluz
• O bloco mais claro tem ovalor mais alto deintensidade
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Histograma
• Esta imagem tem 4 tons de cinza (numerados de 0 a 3na segunda imagem), e é composta por 16 blocos delego (pixels).
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Histograma
• Esta imagem tem 4 tons de cinza (numerados de 0 a 3na segunda imagem), e é composta por 16 blocos delego (pixels).
Intensidade Frequência
absoluta
0 2
1 32 3
3 8
Total 16
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Histograma
• Assim, o histogramaserá uma representaçãográfica de quantas vezes
cada valor de pixelaparece
• Fazer isso com o legonem exige contas: é sófazer uma pilha de blocos
para cada cor(intensidade), em ordem,começando pelo zero.
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Histograma
• A partir da tabela...
Intensidade Frequência
absoluta
0 2
1 3
2 3
3 8
Total 160
1
2
3
4
5
6
7
89
0 1 2 3
F r
e q u ê n c i a
a b s o l u t a
Intensidade
Histograma
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• Histograma normalizado, nesse casoteremos a probabilidade de cada nível decinza:
n
nl p l r
onde:
l = 0, 1, ..., L-1, onde L é o número de níveis de cinza da
imagem digitalizada;n = número total de pixels na imagem;
pr (l ) = probabilidade do l -ésimo nível de cinza;
nl = número de pixels cujo nível de cinza corresponde a l .
Histograma
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Histograma
Intensidade Frequência
absoluta
Probabilidade
0 2 2/16 = 0,125
1 3 0,1875
2 3 0,1875
3 8 0,5
Total 16 10
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0 1 2 3
P r o b a b i l i d a d e
Intensidade
Histograma normalizado
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Histograma
No matlab, a função imhist pode calcular o histogramada imagem em níveis de cinza
>> imhist(I)>> I = imread(‘lena.bmp')
>> imshow(I);
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Histograma
• Uma imagem possui apenas um histogramasporém um histograma pode pertencer a mais deuma imagem
• Sua informação é invariante com as operações de
rotação e translação• A informação espacial da imagem é perdida
• Apenas contém a quantidade de pixels com umdeterminado valor
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Histograma
• O conceito de histograma também é aplicável aimagens coloridas
• A imagem é decomposta de alguma forma (por
exemplo, em seus componentes R, G e B) e para cadacomponente é calculado o histograma correspondente
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Histograma
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Histograma
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Histograma
• Através da visualização do histograma de umaimagem obtemos uma indicação de sua qualidadequanto ao nível de contraste e quanto ao seu brilho.
• O brilho está associado à sensação visual daintensidade luminosa de uma fonte
• Se a imagem é predominantemente clara ou escura
• Contraste está associado ao nível de separação
entre as cores
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Histograma
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Histograma x brilho
Brilho: sensação visual da intensidade luminosa de uma fonte
Imagem de brilho médio
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Histograma x brilho
Imagem com predominância de pixels claros
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Histograma x brilho
Imagem com predominância de pixels escuros
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Histograma x contraste
Contraste: nível de separação entre as cores
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Histograma x contraste
Imagem de Baixo Contraste
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Histograma x contraste
Imagem de Alto Contraste
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Técnicas de modificação dehistograma
• São técnicas utilizadas para processar a imagem atravésda modificação do histograma
• Expansão
• Compressão
• Equalização
• Negativo
• Limiarização
• A manipulação de histogramas pode ser utilizada paramelhorar a qualidade das imagens sob critériossubjetivos ao sistema visual humano
• Percepção de informações contidas nas imagens mais fácil
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Expansão de histograma
• O histograma original de uma imagem é modificadode tal forma que parte dele é expandida paraocupar toda a faixa de cinza da imagem
•
Torna o pixel mais escuro mais próximo do preto e omais claro mais próximo do branco
• Mantém a “forma” do histograma
• Técnica para aprimoramento de contraste de umaimagem
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Expansão de histograma
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Expansão de histograma
Aumenta o contraste
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Compressão de histograma
• Modifica o histograma original de uma imagem detal forma que suas raias passam a ocupar apenasum trecho da faixa total de cinza
•
Redução de contraste na imagem
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Compressão de histograma
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Compressão de histograma
Diminui o contraste
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Equalização
• Torna o pixel mais escuro mais próximo do pretoe o mais claro mais próximo do branco
• Distribui o restante das cores mais
uniformemente nesse intervalo• O número (percentual) de pixels de qualquer nível
de cinza é praticamente o mesmo
• No matlab, a função histeq pode fazer a
equalização do histograma da imagem em níveisde cinza
I_eq = histeq(I);
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Equalização
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Equalização
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Negativo
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Negativo
I = imread(‘lena.bmp');I2 = 255 - I;
imshow(I2);
imhist(I2);
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Negativo
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Negativo
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Negativo
(207, 210, 179) (48, 45, 76)
+
(255, 255, 255)
Imagem Negativa Imagem Original
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Limiarização
• Consiste em separar as regiões de uma imagemquando esta apresenta duas classes (o fundo e oobjeto).
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Limiarização
• Devido ao fato da limiarização produzir umaimagem binária à saída, o processo também édenominado, muitas vezes, binarização.
• Em imagens preto e branco:• Quando o pixel apresentar um tom de cinza mais
próximo do preto, ele é convertido para preto
• Quando apresentar um tom de cinza mais próximo
do branco, ele é convertido para branco
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Limiarização
Valor de Corte = 127
(Threshold, Limiar)
BrancoPreto
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Limiarização
Algoritmo de Recorte
I = imread('LenaPB.jpg');
[M,N,B] = size(I);
corte = 127; % valor de corte
for i=1:M,
for j=1:N
if I(i,j) > corte
I2(i,j) = 1;
else
I2(i,j) = 0;end
end
end
imshow(I2,[]);
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Limiarização
Corte = limiar de binarizaçãoCorte = 80
Corte = 100
Corte = 128
Corte = 150
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Bibliografia
• GONZALEZ, R. G., e WOODS, R.,“Processamento Digital de Imagens”, SãoPaulo, Edgard Blücher, 2000.
• VIEIRA NETO, Hugo e MARQUES FILHO, Oge -Processamento Digital de Imagens – 1999 -
Acadêmica – Brasport
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