processamento digital de imagens princípios & aplicações paulo roberto girardello franco,...

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