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Instituto Federal do Ceará - IFCECampus MaracanaúCiência da Computação
Aldisio MedeirosTunay Araújo
Novembro, 08 de 2012
Processamento Digital de ImagensFundamentos e Aplicações
[email protected], [email protected]
Maracanaú, 08 de Novembro de 2013
Aldisio MedeirosTunay Araújo
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Novembro, 08 de 2012 Aldisio MedeirosTunay Araújo
Novembro, 08 de 2012
→ Introdução
→ Fundamentos e anatomia do olho humano
→ Áreas de atuação
→ Exemplo de Processamento e análise
→ Morfologia matemática
→ Filtragem, histograma e limiarização
→ Operações com imagens utilizando Python
Processamento Digital de Imagens
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→ Uma imagem pode ser definida como uma função bidimensional, f(x,y), em que x e y são coordenadas espaciais, e a amplitude de f é chamada de intensidade ou nível de cinza da imagem em um ponto.
→ Uma imagem digital, é assim chamada quando x, y e os valores de intensidade de f são quantidades finitas e discretas, ou seja, um número finito de elementos com suas localizações e valores específicos. Esses elementos são chamados de pixels da imagem.
→ Processar uma imagem significa modificar ou extrair informações dela;
Novembro, 08 de 2012 3/25
Introdução
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Novembro, 08 de 2012
○ Imagem Digital
Introdução
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○ Convenção utilizada em Processamento de Imagens
Introdução
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Novembro, 08 de 2012
○ Imagem Digital
Introdução
(0,0)
*f(x,y)
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Novembro, 08 de 2012
○ Fases de análise e processamento
Introdução
Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
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Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
○ Fases de análise e processamento
Introdução
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Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
○ Fases de análise e processamento
Introdução
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Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
○ Fases de análise e processamento
Introdução
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Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
○ Fases de análise e processamento
Introdução
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Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos
Reconhecimento e Interpretação
○ Fases de análise e processamento
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○ Formação da Imagem
Introdução
Quando um sensor de imagem registra a radiação que interagiu com objetos físicos ocorre a formação de uma imagem.Imagens monocromáticas são descritas como uma função bidimensional da intensidade da luz f(x,y), onde x e y representam as coordenadas espaciais (largura e altura) e o valor de f em qualquer ponto corresponde ao brilho (nível de cinza) da imagem naquele ponto.
A intensidade de luz pode ser modelada como:
• f(x,y) = i(x,y) · r(x,y)
• i = 0 ≤ i(x,y) ≤ ∞ (iluminação);
• r = 0 ≤ r(x,y) ≤ 1 (refletância);
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➔ A saida da maioria dos sensores é uma forma de onda de tensão contínua cuja amplitude e comportamento estão relacionados aos fenômenos físicos
➔ Precisamos converter dados contínuos em dados discretos;
➔ Uma imagem f(x,y) é amostrada resultando em M linhas e N colunas; Esta imagem têm tamanho: M x N;
Os valores das coordenadas (x,y) são discretos: valores inteiros e positivos;
Os valores dos níveis de cinza f(x,y) são discretos: valores reais e positivos.
➔ Amostragem: Digitalização dos valores das coordenadas(posição)
➔ Quantização: Digitalização dos valores de intensidade de luz(brilho)
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○ Amostragem e quantização
Introdução
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➔
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○ Amostragem e quantização
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○ Espectro visível
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○ Fundamentos e anatomia do olho humano
Introdução
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→ Percepção das cores no olho humano○ No olho, as imagens são formadas sobre a
retina, numa área sensível à luz localizada no fundo do olho. Na retina estão localizados dois tipos de células foto-receptoras: os bastonetes e os cones;
○ Os bastonetes distinguem a presença e a ausência de luz ou tons intermediários;
○ Os cones percebem as cores. ○ Basicamente o olho é sensivel a:
■ Vermelho■ Verde■ Azul
○ Fundamentos e anatomia do olho humano
Introdução
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○ Formação da Imagem
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➔ Fotografia e impressão
➔ Imagens de satélite
➔ Medicina
➔ Detecção de face ou de objeto
➔ Biometria
○ Áreas de Atuação
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○ Áreas de Atuação - Biometria
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○ Áreas de Atuação - Imagem da retina e mamografia
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○ Extração de Ruídos
Introdução
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● Conjunto de técnicas utilizadas para manipular a estrutura dos objetos
● Elemento estruturante
● Operações básicas (Dilatação e Erosão)
○ Morfologia Matemática
Operações
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➔ Operações básicasPodemos dividir as operações a serem realizadas em imagens binárias e operações realizadas em imagens em tons de cinza e coloridas.
➔ Dilatação Binária (⊕)Transformação morfológica que combina dois conjuntos utilizando adição vetorial, o resultado dessa operação será uma imagem mais “engordada”.Ela pode ser representada pela união A ⊕ B = A ∪ B.
A dilatação de um conjunto A pelo conjunto B e definida por:A ⊕ B = { c | c = a + b , a ∈ A , b ∈ B }
○ Morfologia Matemática
Operações
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➔ Dilatação Binária (⊕)A representa a imagem sendo operada e B é um segundo conjunto onde é chamado elemento estrutural e sua composição define a natureza especifica da dilatação, sendo assim a dilatação expande uma imagem.
➔ Erosão Binária (θ)Basicamente encolhe uma imagem e pode ser vista como umatransformação morfológica que combina dois conjuntos usando vetores de subtração. Ela é expressa como a interseção de A e B. Assim e definido A θ B = B ∩ A.
A erosão da imagem A pelo elemento estrutural B pode ser definida como:
A θ B = ( x | x + b ∈ A para todo b ∈ B) Novembro, 08 de 2012 3/25
○ Morfologia Matemática
Operações
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Original Passo intermadiário Resultado dilatação
Original Passo intermadiário Resultado Erosão
Operações
○ Filtragem, histograma e limiarização
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➔ FiltragemElinação de elementos com uma determinada característica na imagem. A filtragem é realizada pixel a pixel, onde o novo nível de cinza de um ponto P qualquer depende do seu nível de cinza original e do de outros pontos considerados como vizinhança de P.
Em geral, os pontos mais próximos de P contribuem mais para o novo valor do nível de cinza do que os pontos mais afastados
Operações
○ Filtragem, histograma e limiarização
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➔ HistogramaDistribuiçao de intensidade dos pixels
Operações
○ Filtragem, histograma e limiarização
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➔ BinarizaçãoConsiste em separar o histograma de uma imagem em duas regiões.
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Operações
○ Filtragem, histograma e limiarização
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➔ LimiarizaçãoUma das abordagens mais importantes de segmentação de imagens, sendo um caso específico desta.
Consiste em separar as regiões de uma imagem em duas classes: objeto e fundo.
As demais regiões são classificadas como não interessantes.
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Operações
○ Filtragem, histograma e limiarização
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ LimiarizaçãoNa limiarização ou binarização, tem-se, em geral, objetos pretos(0) sobre o fundo branco(255).
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ LimiarizaçãoA limiarização é baseada na utilização de um histograma. A limiarização simples é eficiente quando se tem níveis de cinza bem distintos. Regiões com intensidade uniforme tem picos elevados no histograma.
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ LimirizaçãoÉ dita trivial quando os níveis de cinza do objeto e do fundo apresentarem duas classes distintas na forma de dois picos.O objetivo é encontrar um vale entre os dois picos encontrando um limiar T que separe as duas classes.
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ Limiarização
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ LimiarizaçãoOs métodos de limiarização possuem duas abordagens distintas, uma global e outra lobal.
Os globais utilizam um único limiar T para toda a imagem.
O local tem como princípio dividir a imagem em sub-regiões, cada uma com seu limiar específico.
Em função das características de cada imagem, podem ser necessários diferentes valores de limiar para cada região.
Uma desvantagem do limiar global é a dificuldade de se encontrar um vale entre dois picos.
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ Limiarização
Novembro, 08 de 2012 3/25Único limiar Multiníveis
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ Limiarização (Métodos)Método de Kittler
Método de Pun
Método de Otsu
Método Ótimo
Método de Kapur
Método de Arms
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tragem, histograma e limiarização
➔ Método de OtsuINICIO LEIA Figura; CRIE Cinza[256];
FAÇA Cinza[Figura[i]]++; i ++;
ENQUANTO I < Tamanho(Figura) Média <- CalcularProbabilidade(Cinza);
FAÇA SE Figura[i] <= Média ENTÃO
FiguraBinaria[i] <- 0; SENÃO
FiguraBinaria[i] <- 1; FIM SE
ENQUANTO I < Tamanho(Figura) RETORNE FiguraBinaria
FIM INICIO
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Filtragem, histograma e limiarização
➔ Método de OtsuProcura um limiar ótimo para a imagem e tem a importante peculiaridade de se basear inteiramente em cálculos realizados no histograma de uma imagem.
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Por que Python?
○ Ferramenta utilizada - Linguagem Python
Introdução
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➔ Python - Linguagem de programação de alto nível open source, interpretada, imperativa, orientada a objetos, funcional de tipagem dinâmica e forte. Foi lançada por Guido Van Rossun em 1991;
➔ Prioriza a legibilidade do código sobre a velocidade ou expressividade. Combina uma sintaxe concisa e clara com os recursos poderosos de sua biblioteca padrão e por módulos e frameworks desenvolvidos por terceiros.
➔ Possui várias bibliotecas para manipulação de imagens e é nativa no sistema operacional linux.
○ Ferramenta utilizada - Linguagem Python
Introdução
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Operações com imagens utilizando Python
● Python Image Library (PIL) - é um pacote que contém várias classes e funções que permite a manipulação de imagens a partir de um script python.
● Mamba - Biblioteca open source escrita em C e python para operações de morfologia matematica.
● Matplotlib - Biblioteca de plotagem 2D para a linguagem python. Pode gerar gráficos, histogramas, espectros de potência, gráficos de barras, gráficos de dispersão, etc, com apenas algumas linhas de código.
● SimpleCV - é um framework de código aberto para a construção de aplicações de visão computacional. Com ele, você tem acesso a várias bibliotecas de visão por computador de alta potência, como OpenCV.
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Operações com imagens utilizando python
➔ Scripts
from PIL import Image
imagem = Image.open("C:\\Users\\usuario\\Pictures\\retina1.jpg")
imagem.show()
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Operações com imagens utilizando python
➔ Scripts
from PIL import Image
global extext = ".jpg"
def imgCrop(im):
box = (50, 50, 200, 300) region = im.crop(box) region.save("CROPPED" + ext)
im1 = Image.open("C:\\Users\\usuario\\Pictures\\retina1.jpg")imagem = imgCrop(im1)
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Considerações finais
➔ Referências
1. GONZALEZ, Rafael; Woods, Richard. Processamento Digital de Imagens.. 3. ed. Longman do Brasil, 2010. 624p.2. http://www.mamba-image.org/3. http://www.inf.ufsc.br/~visao/morfologia.pdf