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TE073 – PDS II Programa de Graduação em Engenharia Elétrica
Prof. Alessandro Zimmer
www.eletrica.ufpr.br/~zimmer/TE073
Processamento
Digital de Imagens
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• Relembrando...
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Processamento Digital de
Imagens
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PDI: Segmentação
• O primeiro passo na análise de imagens
é a segmentação que consiste em usar o
computador para definir na imagem,
recortes automáticos ao redor de
objetos de interesse.
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PDI: Segmentação
• A segmentação subdivide uma imagem
em suas partes ou objetos constituintes.
O nível até o qual essa subdivisão deve
se realizada, assim como a técnica
utilizada, depende do problema que
está sendo resolvido.
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PDI: Segmentação
• Algoritmos de segmentação permitem
achar diferenças entre dois ou mais
objetos, e distinguir as partículas umas
das outras e do fundo. Esta distinção
permitirá ao programa interpretar
pixels contíguos e agrupá-los em
regiões.
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PDI: Segmentação
• Os algoritmos de segmentação para
imagens monocromáticas são
geralmente baseados em uma das
seguintes propriedades básicas de
valores de níveis de cinza:
descontinuidade e similaridade.
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PDI: Segmentação
• Para tratar as descontinuidades
particiona-se a imagem baseando-se
em mudanças bruscas nos níveis de
cinza. As principais áreas de interesse
são a detecção de pontos isolados,
detecção de linhas e bordas na
imagem.
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PDI: Segmentação
• No caso da similaridade, as principais
abordagens baseiam-se na
limiarização e no crescimento de
regiões.
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PDI: Segmentação na Área de
Inspeção Industrial
• Por exemplo: encontrar uma rachadura em um bloco de cerâmica (procura por linha com determinadas características), encontrar falhas no tingimento de rolos de linha industrial (procura por variações anômalas de cor) , encontrar falhas em tecelagem (procura por variações anômalas de textura) ou encontrar falhas em matéria prima (variações de coloração, forma ou tamanho de objetos).
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PDI: Segmentação na Área de
Inspeção Industrial
• Ao contrário de aplicações como o reconhecimento de faces ou cenas de trânsito, onde as condições de iluminação e contexto de uma situação em particular podem variar muito, no controle de qualidade temos geralmente uma situação onde a aquisição de dados é realizada sob condições controladas e bem conhecidas, como por exemplo uma luz ultravioleta de intensidade e direção bem definidas, uma luz branca difusa de intensidade conhecida, possibilitando assim utilizar a técnica de limiarização.
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PDI: Segmentação Orientada a
Regiões
• O objetivo da segmentação é particionar
a imagem em regiões.
• Assim como na Limiarização, na
segmentação orientada a Regiões
analisamos a similaridade dos níveis de
cinza da imagem.
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PDI: Crescimento de Regiões
• O crescimento de regiões é um procedimento
que agrupa pixels ou sub-regiões em regiões
maiores. A mais simples dessas abordagens é
a agregação de pixels, que começa com um
conjunto de pontos "semente" e, a partir
deles, cresce as regiões anexando a cada
ponto semente aqueles pixels que possuam
propriedades similares (como nível de cinza,
textura ou cor).
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• Por exemplo, na figura a seguir, os
números dentro das células
representam valores de nível de cinza.
Os pontos com coordenadas (3,2) e
(3,4) são usados como sementes.
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• A utilização de dois pontos iniciais
resulta em uma segmentação
consistindo de, no máximo, duas
regiões: R1 associada à semente (3,2) e
B2 associada à semente (3,4).
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• A propriedade P a ser usada para
incluir um pixel em uma das regiões é
se a diferença absoluta entre os níveis
de cinza daquele pixel e o da semente
é menor que um dado limiar T.
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• Qualquer pixel que satisfaça essa
propriedade simultaneamente para
ambas as sementes é (arbitrariamente)
atribuído à região R1.
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• A Figura 14b mostra o resultado obtido
usando T= 3. Nesse caso, a
segmentação consiste de duas regiões
em que os pontos pertencentes a R1 são
denotados por "a" enquanto que os
pertencentes a R2 são denotados por
"b".
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PDI: Crescimento por
Agregação de Pixels
• Qualquer ponto inicial em qualquer
uma das regiões resultantes levaria ao
mesmo resultado, mas a escolha de T=
8 resultaria em uma única região, como
mostrado na Figura 14c.
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PDI: Agregação de Pixels
• O exemplo precedente, apesar de
simples, mostra algumas dificuldades
fundamentais com o crescimento
regiões:
1) A seleção de sementes que
representem adequadamente as regiões
de interesse.
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PDI: Agregação de Pixels
2) A seleção de propriedades apropriadas
para a inclusão de pontos nas várias
regiões durante o processo de
crescimento.
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PDI: Operações
Tarefa (para 05/05/2015, em dupla):
Incluir no programa já desenvolvido uma função
que:
- Implemente um algoritmo de limiarização bimodal
manual. O programa deverá ler uma imagem,
imprimir seu histograma, permitir a seleção de dois
limiares diretamente no histograma, aplicar os
limiares e mostrar o resultado na imagem, em tempo
real.
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PDI: Operações
-Adicione o operador de segmentação via agregação
de pixels ao programa já desenvolvido. O programa
deverá ler uma imagem monocromática, solicitar um
número de sementes, o valor das sementes e o
critério de vizinhança, aplicando a segmentação e
mostrando o resultado.
-Testar os algoritmos com a imagem a seguir.
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PDI: Operações
Imagem de teste: