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Fundamentos

Modelo de imagens Uma imagem pode ser definida como uma função de intensidade luminosa 2D, f(x,y), em que -- x e y são coordenadas espaciais; -- amplitude de f na coordenada (x,y) é valor positivo que fornece a intensidade ou brilho da imagem naquele ponto. Fundamentos.

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Fundamentos

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  1. Modelo de imagens Uma imagem pode ser definida como uma função de intensidade luminosa 2D, f(x,y), em que -- x e y são coordenadas espaciais; -- amplitude de f na coordenada (x,y) é valor positivo que fornece a intensidade ou brilho da imagem naquele ponto. Fundamentos

  2. Um modelo simples para a formação da imagem Um modelo físico para a intensidade de uma cena pode ser expressa por: - iluminância (medida em lúmem/m2 ou lux): quantidade de luz incidente na cena, 0 < i(x,y) < ∞; - reflectância: quantidade de luz refletida pelos objetos na cena, 0< r(x,y) <1. f(x,y) = i(x,y) r(x,y), sendo que 0 < f(x,y) < ∞ Fundamentos

  3. Alguns exemplos para iluminância: - em dia claro: 900000 lúmen/m2 - em dia nublado: 10000 lúmen/m2 - sala de escritório: 1000 lúmen/m2 - noite clara (lua cheia): 0.1 lúmen/m2 Alguns exemplos para reflectância: - neve: 0.93 (reflete 93% da luz incidente) - parede branca: 0.80 - aço inoxidável: 0 65 - veludo preto: 0.01 Fundamentos

  4. O significado físico do valor de f(x,y) é determinado pela fonte de energia. Fundamentos

  5. a) Imagens obtidas por raios gama (medicina nuclear, astronomia) Fundamentos Cygnus loop: nuvem de gás estacionária superaquecida, resulta da explosão de uma estrela na constelação Cygnus há 15000 anos. Bone scan

  6. b) Imagens obtidas por Raio X (medicina, industria, astronomia) Fundamentos CT da cabeça Cygnus loop Placa de circuito

  7. c) Imagens obtidas na banda ultravioleta (litografia, inspeção industrial, microscopia, imagens biológicas, astronomia) Fundamentos Cygnus loop Milho normal Milho infectado

  8. d) Imagens no espectro visível (automação industrial) Fundamentos

  9. e) Imagens obtidas no espectro infravermelho Fundamentos

  10. f) Imagens obtidas por micro-ondas (radar) Fundamentos Montanha no sudeste do Tibet

  11. g) Imagens obtidas na banda de radio (medicina e astronomia) Fundamentos MRI do joelho e da coluna

  12. Fundamentos Raio - x gama ótico Imagens da Crab Pulsar infravermelho radio

  13. h) Imagens obtidas por ultra-som (medicina, exploração geológica) Fundamentos

  14. Digitalização da imagem Exixtem várias maneiras de adquirir uma imagem (como vimos); A saída da maioria dos sensores gera uma forma de sinal continuo, cuja amplitude e comportamento espacial dependem das características do sensor; A imagem digital é obtida pela discretização dos sinais contínuos para a forma digital. Fundamentos

  15. Fundamentos

  16. A digitalização envolve dois processos: Amostragem: consiste em discretizar o domínio definição da imagem nas direções x e y, gerando uma matriz de MxN amostras: Quantização: consiste em escolher o número L de níveis de cinza (em imagens monocromáticas) permitidos para cada imagem, (L = 2k). Cada elemento f(x,y) desta matriz de amostras é chamado pixel (pixel element), com 0 <x <M-1 e 0 < y < N-1 Fundamentos: Amostragem e Quantização

  17. Fundamentos Representação da Imagem Digital

  18. A digitalização adequada da imagem requer cuidados para que nenhuma informação relevante seja perdida no processo de amostragem; Um desses cuidados é a escolha de um espaçamento entre amostras que garanta a recuperação da imagem contínua a partir dos conjunto de valores amostrados (limite de Nyquist, Δt < 2f0). FundamentosAmostragem

  19. Fundamentos Na prática, a amostragem é determinada pela matriz de sensores usada para gerar a imagem

  20. FundamentosImagem amostrada e quantizada

  21. FundamentosImagem amostrada e quantizada O espaço necessário para armazenar uma imagem é dados por: M x N x k bits ou N2 x k bits para matrizes quadradas

  22. NOTA: - O tamanho de uma imagem não diz tudo sobre a sua resolução; - A qualidade de uma imagem 1024x1024 pixels não pode ser avaliada sem conhecer a dimensão espacial capturada na imagem. Fundamentos

  23. Resolução espacial – é uma medida do menor detalhe discernível em uma imagem; A resolução espacial pode ser medida por: -pares de linhas por unidade de distância (100/mm largura da linha = 0.02 mm); - pontos (pixels) por unidade de distância – dpi ( usada em industria publicitária e de impressão). Exemplos: jornal – 75 dpi, revista – 133 dpi, livros – 2400 dpi FundamentosResolução espacial e de intensidade

  24. FundamentosExemplos para resolução espacial Tamanho da imagem original 2.95 x 2.25 polegadas 3692 x 2812 pixels 213 x 162 pixels

  25. Resolução de intensidade – refere-se à menor alteração discernível nos níveis de intensidade; - em geral o número de níveis de intensidades é 8 ou 16 bits FundamentosResolução espacial e de intensidade

  26. FundamentosResolução espacial e de intensidade

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