Tratamento de Imagens

1. Tratamento de Imagens Prof. Marcelo Gattass Alexandre Valdetaro Porto Gustavo Bastos Nunes

2. Operador Sobel • Calcula o gradiente da imagem em cada ponto • Fornece a taxa de variação de claro pra escuro na direção de maior crescimento • O resultado mostra o quão abruptamente ou suavemente a imagem muda naquele ponto

3. Algoritmo do Operador Sobel • Cria-se dois kernels de 3x3 para convolução, um para a direção vertical outro para a horizontal • Multiplica-se por A que é a luminância da imagem. • Obtendo assim as componentes x e y do vetor gradiente no pixel • Através da norma do gradiente é criada a imagem das arestas

4. GaussianBlur • Efeito de blur utilizando uma função gaussiana em 2 dimensões • A função em 2 dimensões é o produto de duas funções de 1 dimensão

5. GaussianBlur • O resultado da Aplicação da função é uma superfície que os contornos são círculos concêntricos com uma distribuição Gaussiana do ponto central. • Os valores desta distribuição serão usados para construir uma matriz de convolução para ser aplicada na imagem original. • Os sinais de alta freqüência serão atenuados, pois é um filtro de passa-baixa.

6. GaussianBlur • A matriz de convolução foi criada utilizando um kernel de 7x7 e

7. Sharpening • É aplicado através do mesmo método de convolução. • A matriz de convolução realça as diferenças entre os pixels

8. Sepia • Emula efeitos de filmes antigos (Velho Oeste) • Primeiramente é obtida a imagem em grayscale. • Então é somado uma tinta sobre o grayscale que representa a pigmentação dos filmes da época. • R: 80 G: 43 B: -23

9. Kuwahara • Algoritmo feito em duas passadas • Primeira passada: • Pra cada pixel: • Faz a amostragem da região 3x3 em torno do pixel e ache a média • Calcule a variância desta região 3x3 • Guarde a média nos canais rgb, guarde a variância no canal alpha • Retorne a média/variância em uma textura. • Segunda passada(textura da primeira passada como entrada) • Para cada pixel: • Faz a amostragem dos 4 pixels que estão na diagonal deste pixel • Compare as variâncias(canal alpha) dos pixels amostrados e pegue a menor • Retorne a média(rgb) associada com a menor variância.

10. Kuwahara • A média é simplesmente a média aritmética de cada canal: • A variância é calculada conforme a fórmula abaixo:

11. Kuwahara • O efeito de cada aplicação do filtro é pequeno. Para atingir o efeito final da imagem mostrada no nosso programa nós aplicamos o filtro 40 vezes e depois aplicamos o filtro de detecção de arestas para adicionar um efeito não-fotorealístico na imagem.