PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS
Airton Marco Polidorio Airton Marco Polidorio ampolido@din.uem.br
Universidade Estadual de Maringá
PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS
• Introdução
• Realce
• Realce
• Convolução
• Convolução
• Segmentação
• Reconhecimento de Padrões
• Reconhecimento de Padrões
PROCESSAMENTO DE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS DIGITAIS IMAGENS DIGITAIS
Introdução
Airton Marco Polidorio ampolido@din.uem.br ampolido@din.uem.br
Universidade Estadual de Maringá
PROCESSAMENTO DE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS DIGITAIS
Processamento de dados
DADOS Computação
Gráfica
Visão
Computacional IMAGENS
Processamento
de Imagens
IMAGEM DIGITAL
IMAGEM: é uma função definida em uma superfície
(teoria)
IMAGEM: é uma função definida em uma superfície
bidimensional cujo contradomínio é composto de valores originados de um espaço de cor
i:U → → → → C i:U → → → → C onde:
i é a função imagem
U ⊂ ⊂ ℜ ⊂ ⊂ ℜ ℜ ℜ
3é uma superfície (reticulado), geralmente um subconjunto U ⊂ ⊂ ℜ ⊂ ⊂ ℜ ℜ ℜ
3é uma superfície (reticulado), geralmente um subconjunto
plano, chamado suporte da imagem.
C é um espaço vetorial (espaço de cor). Quando a dimensão de C é 1, C é um espaço vetorial (espaço de cor). Quando a dimensão de C é 1,
diz-se que a imagem é monocromática
IMAGEM DIGITAL (teoria)
U ⊂ ⊂ ℜ ⊂ ⊂ ℜ ℜ ℜ
3dim(C) > 1 imagem colorida
dim(C) = 1 imagem monocromática
IMAGEM DIGITAL (prática)
∆
xd
∆
yc
a b
c
Cada retângulo do reticulado bidimensional pode ser discretizado U
[ ] [ ] , , { ( ) , 2 / e }
U = a b × c d = x y ∈ a x b c y d ≤ ≤ ≤ ≤
Cada retângulo do reticulado bidimensional pode ser discretizado U Pode ser discretizado por ∆ ∆ ∆ ∆ ∆∆∆∆x, ∆∆∆∆y
( )
{ x y j , k U j k ; , ; x , y / x j j x ; y k k y }
∆ = { ( x y j , k ) ∈ U j k ; , ∈ ∆ ∆ ∈ ; x , y / x j = ⋅ ∆ j x ; y k = ⋅ ∆ k y }
∆ = ∈ ∈ ∆ ∆ ∈ = ⋅ ∆ = ⋅ ∆
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
monocromática monocromática
PICTURE ELEMENT PICTURE ELEMENT
OU
PIXEL
PIXEL
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
72 108 66 21 41 21 93 117 52 25 37 50 27 51 61 65 77 122 190 78 69 89 78 31 44 32 61 83 46 42 48 33 12 81 106 108 129 168 106 37 81 97 108 45 44 59 49 61 43 35 48 5 74 176 99 141 153 183 40 59 81 97 108 45 44 59 49 61 43 35 48 5 74 176 99 141 153 183 40 59 51 74 15 32 56 54 29 23 36 24 44 55 65 175 24 24 32 44 30 11
19 89 16 36 22 34 90 35 20 41 26 28 88 44 32 40 41 39 32 34
107 75 99 80 18 121 36 32 49 19 39 71 79 93 117 144 188 80 57 56 107 75 99 80 18 121 36 32 49 19 39 71 79 93 117 144 188 80 57 56 55 99 25 27 47 21 147 148 49 22 21 66 75 45 15 55 75 74 112 162 78 96 55 97 85 119 23 42 27 70 59 56 50 92 112 196 120 36 53 36 16 83 124 63 136 22 21 14 61 148 156 115 89 160 191 132 49 64 49 151 16 83 124 63 136 22 21 14 61 148 156 115 89 160 191 132 49 64 49 151 25 21 39 65 98 90 5 36 108 47 130 209 199 206 144 26 76 39 121 174 110 38 49 53 91 72 81 165 97 74 159 151 196 162 32 77 52 66 191 23 27 106 114 14 42 29 37 93 66 127 210 196 200 98 40 63 47 205 83 9 27 106 114 14 42 29 37 93 66 127 210 196 200 98 40 63 47 205 83 9 62 64 79 74 41 42 94 139 134 80 118 246 154 48 61 56 175 141 9 37 49 49 16 84 63 91 98 130 113 83 91 189 63 49 76 168 175 13 24 42 60 27 45 28 62 110 95 137 94 95 221 96 18 85 187 148 39 26 32 29 60 27 45 28 62 110 95 137 94 95 221 96 18 85 187 148 39 26 32 29 114 123 69 96 49 110 157 123 83 94 210 48 83 160 196 60 11 37 37 33 31 99 94 67 104 59 125 95 89 102 188 105 130 207 55 18 31 37 36 43 27 69 109 75 74 46 71 55 77 140 145 78 185 97 5 31 41 37 34 37 108 42 57 104 66 16 104 71 48 127 185 183 157 5 35 35 35 40 37 35 48 35 67 69 97 27 66 54 89 182 205 161 39 29 33 31 50 38 32 41
IMAGEM DIGITAL
composição colorida
composição colorida
IMAGEM DIGITAL
composição colorida
composição colorida
IMAGEM DIGITAL dimensões
dimensões
∆
x∆ d
∆
yc
a b
c
IMAGEM DIGITAL resoluções
resoluções
RESOLUÇÃO TEMPORAL
RESOLUÇÃO TEMPORAL
IMAGEM DIGITAL resoluções
resoluções
RESOLUÇÃO RADIOMÉTRICA RESOLUÇÃO RADIOMÉTRICA
8 bits 7 bits 6 bits 3 bits Q = 2
n– 1
Q = 2
n– 1
n = 8 Q = 255 Imagem colorida
n = 8 bits
n = 11 Q = 2047 n = 8 bits
256 x 256 x 256 = 16.777.216 de cores
IMAGEM DIGITAL resoluções
resoluções
RESOLUÇÃO ESPECTRAL
IMAGEM DIGITAL resoluções
resoluções
RESOLUÇÃO ESPECTRAL
0,45 – 0,52 µm 0,52– 0,60 µm 0,63 – 0,69 µm 0,76 – 0,79 µm
1,55 – 1,75 µm 10,4 – 12,5 µm 2,08 – 2,35 µm
IMAGEM DIGITAL resoluções
resoluções
RESOLUÇÃO ESPACIAL
IKONOS – 4m IKONOS PSM – 1m
LandSat – 30m
SPOT – 5m ULTRACAM – 0.2m (20cm)
LandSat – 30m
PROCESSAMENTO DE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS DIGITAIS IMAGENS DIGITAIS
Realce
Airton Marco Polidorio ampolido@din.uem.br ampolido@din.uem.br
Universidade Estadual de Maringá
IMAGEM DIGITAL
Operações pontuais: realce Operações pontuais: realce
original alargamento equalização
original alargamento equalização
600
700 700
700
( )
800( )
min ,
mn = f x y
300 400 500 600
300 400 500 600
400 500 600
( )
700( )
( ( ) )
( ) ( )
min ,
max ,
, 255 ,
mn f x y
mx f x y
g x y f x y
=
=
=
0 100 200
0 100 200 300
0 100 200
( ) , 255 ( ) ,
300g x y f x y
mx mn
= −
0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250
IMAGEM DIGITAL
Operações pontuais: realce
Operações pontuais: realce
PROCESSAMENTO DE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS DIGITAIS IMAGENS DIGITAIS
Convolução
Airton Marco Polidorio ampolido@din.uem.br ampolido@din.uem.br
Universidade Estadual de Maringá
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
Convolução Discreta 2D Convolução Discreta 2D
( ) ( ) , , ( , ) ( , )
f x y ( ) ( ) ∗ g x y = f ( α β ) ( g x − α y − β α β ) d d
( ) ( ) 1 1 ( ) ( )
, , , ,
, , 1 M N , ,
f x y g x y f g x y d d
f x y g x y f m n g x m y n α β α β α β
− −
∗ = − −
∗ = − −
( ) ( ) ( ) ( )
0 0
, , 1 , ,
m n
f x y g x y f m n g x m y n MN = =
∗ = − −
1
f g
1
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
Convolução Discreta 2D Convolução Discreta 2D
5 5 5 7 7 7
f f*g
5 5 5 7 7 7
5 5 5 7 7 7
9 9 9 6 6 6
0 0 0 0
12 7 9
9 9 9 6 6 6
9 9 9 6 6 6
9 9 9 6 6 6
9
9 9 9 6 6 6
-1 -1 -1
-1 -1 -1
g
-1 -1 -1
0 0 0
1 1 1
-1 -1 -1
0 0 0
1 1 1
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
72 108 66 21 41 21 93 117 52 25 37 50 27 51 61 65 77 122 190 78 69 89 78 31 44 32 61 83 46 42 48 33 12 81 106 108 129 168 106 37 81 97 108 45 44 59 49 61 43 35 48 5 74 176 99 141 153 183 40 59 81 97 108 45 44 59 49 61 43 35 48 5 74 176 99 141 153 183 40 59 51 74 15 32 56 54 29 23 36 24 44 55 65 175 24 24 32 44 30 11
19 89 16 36 22 34 90 35 20 41 26 28 88 44 32 40 41 39 32 34
107 75 99 80 18 121 36 32 49 19 39 71 79 93 117 144 188 80 57 56 107 75 99 80 18 121 36 32 49 19 39 71 79 93 117 144 188 80 57 56 55 99 25 27 47 21 147 148 49 22 21 66 75 45 15 55 75 74 112 162 78 96 55 97 85 119 23 42 27 70 59 56 50 92 112 196 120 36 53 36 16 83 124 63 136 22 21 14 61 148 156 115 89 160 191 132 49 64 49 151 16 83 124 63 136 22 21 14 61 148 156 115 89 160 191 132 49 64 49 151 25 21 39 65 98 90 5 36 108 47 130 209 199 206 144 26 76 39 121 174 110 38 49 53 91 72 81 165 97 74 159 151 196 162 32 77 52 66 191 23 27 106 114 14 42 29 37 93 66 127 210 196 200 98 40 63 47 205 83 9 27 106 114 14 42 29 37 93 66 127 210 196 200 98 40 63 47 205 83 9 62 64 79 74 41 42 94 139 134 80 118 246 154 48 61 56 175 141 9 37 49 49 16 84 63 91 98 130 113 83 91 189 63 49 76 168 175 13 24 42 60 27 45 28 62 110 95 137 94 95 221 96 18 85 187 148 39 26 32 29 60 27 45 28 62 110 95 137 94 95 221 96 18 85 187 148 39 26 32 29 114 123 69 96 49 110 157 123 83 94 210 48 83 160 196 60 11 37 37 33 31 99 94 67 104 59 125 95 89 102 188 105 130 207 55 18 31 37 36 43 27 69 109 75 74 46 71 55 77 140 145 78 185 97 5 31 41 37 34 37 108 42 57 104 66 16 104 71 48 127 185 183 157 5 35 35 35 40 37 35 48 35 67 69 97 27 66 54 89 182 205 161 39 29 33 31 50 38 32 41
IMAGEM DIGITAL
operações de filtragem operações de filtragem
1 1 1
FILTRO
1 1 1
1 1 1
1 1 1
FILTRO MÉDIA
3X3 MEDIANA
3X3 MÁXIMO
MÍNIMO 3X3
3X3 3X3 3X3
3X3 3X3
IMAGEM DIGITAL
operações de filtragem operações de filtragem
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
Operadores de Gradiente
∂ f
f x
G f x
G f
∂ ∂
∇ = f = ∂
y f
G
y
∇ = = ∂
∂
( 2 2 )
mag( f) x y
f G G
∇ = ∇ = +
-1 -2 -1 0 0 0
-1 0 1 -2 0 2 0 0 0
1 2 1
Gx = -2 0 2
-1 0 1
Gy =
1 2 1 -1 0 1
IMAGEM DIGITAL IMAGEM DIGITAL
Operadores de Gradiente
PROCESSAMENTO DE PROCESSAMENTO DE
IMAGENS DIGITAIS IMAGENS DIGITAIS
Segmentação
Airton Marco Polidorio ampolido@din.uem.br ampolido@din.uem.br
Universidade Estadual de Maringá
Segmentação Segmentação
É uma operação usada para diminuir a É uma operação usada para diminuir a complexidade de uma imagem que
consiste em DESCARTAR a maioria dos elementos presentes na imagem, mas
que NÃO representam especial interesse no contexto do problema estudado.
no contexto do problema estudado.
É necessário ter amplo conhecimento do contexto do problema.
• iluminação da cena (constante? Variável?)
• Qual o padrão do elemento de interesse:
•Tem radiometria constante? Tem forma geométrica constante? Tem dimensões constante?
• Tem dados auxiliares? Cor (ou dados multiespectrais).
• Tem dados auxiliares? Cor (ou dados multiespectrais).
Modelos matemáticos ou de conhecimento.
Segmentação Segmentação
Atributos (comuns) usados para imagens monocromáticas
imagens monocromáticas Nível de cinza
Descontinuidade (mudanças bruscas na radiometria)
na radiometria)
linhas do gradiente e fatores de forma
forma
Similaridade
Limiarização Limiarização
Busca de regiões homogêneas
Segmentação Segmentação
limiarização
( )
1 se f x y , > T
( ) ( )
( )
1 se ,
, 0 se ,
f x y T g x y
f x y T
= >
( ) ≤
0 se f x y , ≤ T
f ( )
( ) ( )
1 se , 8
, 0 se , 8
f x y g x y
f x y
= >
≤
5 5 5 7 7 7
5 5 5 7 7 7
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
f g x y ( ) , = 0 se f x y ( ) , ≤ 8 g
5 5 5 7 7 7
5 5 5 7 7 7
9 9 9 6 6 6
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
1 1 1 0 0 0
9 9 9 6 6 6
9 9 9 6 6 6
9 9 9 6 6 6
1 1 1 0 0 0
1 1 1 0 0 0
1 1 1 0 0 0
Segmentação Segmentação limiarização
500
350 400 450 500
150 200 250 300
0 50 100 150
0 50 100 150 200 250
