Realce de imagens

O realce de imagens, considerado como parte integrante das ferramentas de pré-processamento, é uma tarefa de grande importância nos processamentos de imagens digitais para diversas aplicações subseqüentes, em diversas áreas. Envolve as técnicas de transformação e manipulação que visam melhorar as características visuais da imagem, como o aumento de contraste, diminuição de ruídos e/ou distorções.

A Figura 3 ilustra um exemplo de duas figuras com diferentes contrastes e seus respectivos histogramas.

Todos os procedimentos cabíveis e úteis na determinação de uma separação efetiva das feições de interesse com o restante da cena, são válidos no sentido de contribuir para o realce dessas informações. Muitas são as técnicas que podem ser utilizadas com essa finalidade, sendo aqui descritas, de forma sucinta, quatro delas: suavização, detecção de bordas, limiarização e afinamento.

- Etapa de Suavização

A suavização da imagem pode ser executada inicialmente num processo de extração de feições, com o objetivo de reduzir algumas variações irregulares, que produzem bordas falsas na imagem, bem como para a remoção de alguns tipos de ruído. Nesta etapa a utilização de filtros que suavizem a imagem e preservam as bordas verdadeiras podem ser de maior interesse.

(a) (b)

Figura 4 - Exemplo de suavização da imagem: imagem original (a) e imagem suavizada (b). Os filtros de suavização provocam um borramento na imagem, diminuindo as definições de bordas, e quando se tem por objetivo fazer a vetorização da imagem, a preservação da localização das bordas é fundamental; portanto, é desejável, nesta etapa, a utilização de filtros de suavização que apresentem uma máxima preservação das bordas.

A presença de ruídos e bordas em certas regiões da imagem caracteriza estas regiões como áreas de altas freqüências. Por esse motivo os filtros projetados para a redução de ruídos são também conhecidos por filtros passa-baixa, por serem projetados de forma a atenuar as altas freqüências, não modificando as baixas freqüências (áreas homogêneas da imagem).

Os filtros de suavização comumente utilizados são filtros pela média, mediana, Gaussiana, dentre outros, por exemplo, filtros no domínio da freqüência. Detalhes sobre estes filtros podem ser encontrados em Nixon e Aguado (2002) e Gonzalez e Woods

- Etapa de Detecção de Bordas

A detecção de bordas normalmente baseia-se na aplicação de operadores que detectam variações de brilho na imagem, que via de regra, são gerados a partir de uma operação de diferenciação na região.

A detecção de bordas num processo de segmentação é a abordagem mais comum para a detecção de descontinuidades significantes nos níveis de cinza. A razão é que pontos e linhas finas isoladas não são ocorrências freqüentes na maioria das aplicações práticas (GONZALEZ e WOODS, 2000).

Uma borda é o limite entre duas regiões com propriedades relativamente distintas de nível de cinza. Basicamente a idéia por trás da maioria das técnicas de detecção de bordas é a computação de um operador local diferencial.

Operadores como Gradiente, Laplaciano, Sobel, Prewitt, Nevatia e Babu, Canny, dentre outros, fazem parte deste grupo de técnicas de detecção de bordas. Maiores detalhes podem ser encontrados em Nixon e Aguado (2002), Sonka et al. (1998), Gonzalez e Woods (2000), Artero (1999), etc.

A Figura 5 ilustra um exemplo de detecção de bordas pelo operador de Sobel, a partir de um trecho de uma imagem aérea na escala 1:8000.

(a) (b) Figura 5 - Imagem original (a), imagem de bordas (b).

Fonte: Artero e Tommaselli (2002). - Etapa de Limiarização

Segundo Gonzalez e Woods (2000) a limiarização é uma operação normalmente utilizada para eliminar algumas bordas detectadas, mas que, por apresentarem uma baixa magnitude, devem ser desconsideradas, a fim de simplificar o processamento

posterior. Além disso, também pode ser usada para binarizar imagens. Um exemplo de limiarização é ilustrado na Figura 6.

(a) (b) Figura 6 - (a) Imagem de bordas e (b) imagem limiarizada.

Um método eficiente de limiarização deve ser capaz de fornecer automaticamente um valor (limiar), para o qual todos os pixels com valor de brilho inferior a esse limiar devam ser eliminados. Comumente a etapa de limiarização é utilizada para eliminar as bordas insignificantes da imagem, após o processo de detecção de bordas. De maneira geral, é possível afirmar que as bordas menos importantes (e que devem ser eliminadas) são aquelas que possuem uma magnitude muito pequena (ARTERO, 1999).

Existe um grande número de técnicas para a obtenção de um valor específico (limiar), como a técnica de limarização muti-espectral, a técnica de limiarização ótima (SONKA et al., 1998), a técnica de P-Tile (DOYLE, 1962), método de Otsu (OTSU, 1979), método de Otsu local (ARTERO e TOMMASELLI, 2000), limiarização com histerese (PARKER, 1997), etc, e em cada uma delas utiliza-se algum critério que se considera importante para obter o valor do melhor limiar.

- Etapa de Afinamento de bordas

De acordo com Artero (1999) uma borda normalmente não é obtida como uma linha única, e sim como um conjunto de pixels que a define. Uma etapa posterior ao processo de detecção de bordas, acompanhado de uma limiarização, é o afinamento das bordas.

Assim, a etapa de afinamento, considera que as bordas com espessura de mais de um pixel precisam ser afinadas, para facilitar a aplicação dos processos posteriores,

como a conexão de pixels. O resultado deve ser uma borda com a largura de um pixel. A Figura 7 apresenta um esquema do afinamento de bordas.

(a) (b)

Figura 7 - Processo de afinamento de uma borda em imagem sintética; imagem original (a), borda afinada (b).

Existem vários métodos com o objetivo de resolver este problema, sendo que alguns dos mais conhecidos fazem parte das operações morfológicas de afinamento (Thinning) e geração de esqueleto (Skeletonization) (SONKA et al., 1998). Tais operações, contudo, são geralmente empregadas em imagens binárias, nas quais todos os pixels possuem apenas dois valores de brilho, que se resumem em cor de fundo e cor de frente do objeto. Neste caso, o afinamento consiste em uma eliminação gradual dos pixels da região, de tal modo que no final do processo sobrem apenas os pixels centrais da região. Quando as linhas a serem afinadas não são binárias, ou seja, são compostas por pixels de brilho variado (diferenças de magnitude), e ainda se verifica que o valor do brilho é maior, de acordo com a proximidade do mesmo em relação à borda, tais métodos não são adequados.

Outra função de afinamento de bordas é a supressão não máxima, que consiste em manter apenas os elementos da linha que são máximos locais (SONKA et al, 1998; ARTERO et al, 2000).