PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Princípios & Aplicações Paulo Roberto Girardello Franco, Ph.D .

1. PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Princípios & Aplicações Paulo Roberto Girardello Franco, Ph.D.

2. 1) Breve histórico 2) Terminologia 3) Áreas de aplicação 4) Representação de imagens 5) Visualização de imagens 6) Transformadas- DFT- aliasing - filtros 7) Operações lineares 8) Compactação de imagens 9) Aplicações CONTEÚDO

3. 1) BREVE HISTÓRICO • 1920 - Transmissão de fotos de jornais entre Londres e New York Redução do período de transporte da foto através do Atlântico de mais de 1 semana para 3 apenas horas. Sistema Bartlane de transmissão de imagens via cabo.

4. 1964 - Transmissão das fotos da Lua feitas pela Ranger 7 (Programa espacial e computadores digitais) Melhoria das fotos pelo Jet Propulsion Lab em Pasadena na Califórnia.

5. 2) TERMINOLOGIA EM PROCESSA-MENTO DIGITAL DE IMAGENS - DIP IMAGENS VISÍVEIS OBJETOS FUNÇÕES MATEMÁTICAS IMAGENS CONTÍNUAS GRAVURAS DESENHOS FOTOGRAFIAS PINTURAS DISCRETAS IMAGENS ÓPTICAS IMAGENS FÍSICAS NÃO VISÍVEIS

6. Gravura: É a representação de um objeto feita por intermédio de uma pintura, desenho ou fotografia. Descrição, vívida, acurada de um objeto ou coisa de tal maneira que sugira a imagem mental ou dê uma idéia do objeto. • Processamento Digital de Imagem: Começa com uma imagem e produz uma versão modificada da imagem. É utilizado para descrever tanto o processamento quanto a análise de imagens. • Computer Graphics: Se refere ao processamento e ao display de imagens de coisas que existem conceitualmente ou como uma descrição matemática. A ênfase aqui é na geração de imagens função da iluminação, geometria e de uma câmera imaginaria

7. Computer vision: Preocupa-se com o desenvolvimento de sistema que podem interpretar o conteúdo de cenas naturais. Em robótica são os olhos do computador. • Digitalização: É o processo de converter uma imagem da sua forma original numa forma digital - conversão no sentido de não destruição dos originais. O processo reverso é a operação de mostrar a imagem digital (playback, cópia em papel, reconstrução da imagem, e gravação da imagem). • Escarpamento: É o processo de selecionar o endereço de uma posição específica dentro do domínio da imagem (elemento da gravura - pixel)

8. Amostragem: Significa a medição do nível de cinza de uma imagem em cada pixel. A amostragem é feita por dispositivos sensíveis a luz e que produzem uma voltagem proporcional a intensidade de luz que é refletida pela imagem F(x,y) I(x,y) R(x,y)

9. Quantização: É a representação do valor lido do nível de cinza por um número inteiro. O sensor de imagens é normal-mente seguido por um conversor analógico-digital. • Resolução dos níveis de cinza: É o número de níveis de cinza por unidade de medida da amplitude de uma imagem • Operações globais e pontuais: Operações globais são aquelas que se aplicam sobre toda a imagem digitalizada. Operações pontuais são aquelas operações nos quais o valor dos pixels de saída dependem apenas do valor do pixel de entrada.

10. 3) ÁREAS DE APLICAÇÃO • Melhoria do aspecto da imagem para interpretação humana • Processamento de dados de uma cena para percepção autônoma de máquinas • Compactação de imagens

11. 4) REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS • Uma imagem digital é uma matriz de 2 dimensões onde seus elementos são chamados de pixels (picture xelements) Y filas intensidade X colunas

12. Imagens com diferentes tipos dados Pixels do tipo: bit float complexo byte sem sinal dupla precisão

13. Armazenamento de Imagens Digitais em Computadores: • Um arquivo de uma imagem não possui apenas os valores dos pixels associados com as suas coordena- das mas também um header que provê informações adicionais como, por exemplo: tamanho tipo de dado do pixel modelo de cor Dimensions: width=256, Height=256 Pixel type: unsigned byte Color Model: Greyscale

14. Imagem monocromática ou simplesmente imagem: Se refere a uma função da intensidade da luz em duas dimensões f(x,y), onde x e y representam coordenadas espaciais e o valor de f em qualquer ponto de (x,y) é proporcional ao brilho (níveis de cinza da imagem naquele ponto) - digitalização • Uma matriz 512 x 512 com 128 níveis de cinza é equivalente a uma imagem de TV branco e preto.

15. Imagem com tons de cinza

16. 256 x 256 pixels Região de Interesse- ROI: Aqui apenas estamos interessados numa pequena região ao redor do olho da gaivota ROI 10 x 10 pixels 5) VISUALIZAÇÃO DE IMAGENS

17. Zoom na ROI: Valores na ROI 142 174 164 218 250 255 250 252 255 255 107 107 102 80 127 174 237 218 252 255 90 34 24 34 34 24 51 88 127 164 80 26 19 53 34 19 24 85 117 137 78 76 34 44 26 26 34 24 71 90 85 85 90 26 26 26 26 34 76 83 88 102 90 53 26 26 34 73 85 78 102 110 105 90 98 105 105 110 107 93 107 115 110 110 110 117 115 110 107 102 105 110 110 117 110 132 115 110 107 105 • Elementos da percepção visual - Olho humano: Cones e bastonetes

18. Perfil de uma linha vertical central 237 200 150 100 50 0 100 200 255

19. Estatística de imagens • Parâmetros estatísticos de uma imagem: • número de pixels: 65536 • pixel positivos: 65536 pixel negativos: 0 pixels zero:0 • valor mínimo: 0 valor máximo: 255 • valor médio: 87,19 desvio padrão: 65,77 5000 3000 0 50 100 150 200 250 300

20. Estatística de imagens • Imagem de uma espinha dorsal- pixels em ponto flutuante • número de pixel:58368 pixels positivos: 58368 • valor mínimo: 1024 valor máximo: 1892 • valor médio: 1068,9 pixels negativos:0 • desvio padrão: 79,0 Histograma 30000 20000 10000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

21. 6) TRANSFORMADAS Domínio da Imagem Domínio das transformadas Processamento Filtragem, melhoramento, codificação, restauração

22. Tipos de transformadas • Transformada Discreta de Fourier • Transformada Rápida de Fourier • Transformada Walsh • Transformada Haddamard • Transformada Haar • Transformada Hotelling • Transformada Coseno Discreta • Transformada Wavelet

23. Transformada Discreta de Fourier em 2D: f(x,y) F(u,y) F(u,v)

24. Transformada Discreta de Fourier real imaginaria 61 ( 2.385244779e-17, 0.1059114784) 62 ( 0.0078125, -0) 63 ( 1.880985883e-17, 0.3182459772) 64 ( 0.5078125, 0) 65 ( 1.301042607e-17, -0.3182459772) 66 ( 0.0078125, -0) Imagem simples f(x,y Magnitude do Espectro de f(x,y))

25. Transformada Discreta de Fourier Perfil da Magnitude do Espectro Perfil da fase do Espectro

26. Propriedades da DFT • Rotação Soma Espectro

27. Propriedades da DFT • Translação Mag.do Espectro Fase

28. DFT de Imagens simples • Senoidal • Retangular

29. DFT: Amostragem e aliasing Sinal senoidal 1 /128 ciclos por amostra 16/128 ciclos por amostra

30. DFT: Amostragem e aliasing Sinal senoidal 64 /128 ciclos por amostra 68/128 ciclos por amostra

31. DFT: Amostragem e aliasing

32. DFT: Filtragem passa-baixo Imagem a ser filtrada Imagem filtrada diâmetro 31 pixels Filtragem passa-baixo

33. DFT: Filtragem passa-alto Imagem a ser filtrada Imagem filtrada diâmetro 31 pixels Filtragem passa-alto

34. DFT: Filtragem do tipo passa-banda Imagem a ser filtrada Imagem filtrada Filtragem passa-banda

35. DFT: Filtragem de ruído coerente Imagem original Magnitude do Espectro da Imagem

36. DFT: Filtragem de ruído coerente Máscara de filtragem Produto máscara e espectro

37. DFT: Filtragem de ruído coerente Imagem filtrada Ruído coerente

38. 7) OPERAÇÕES LINEARESMelhoria de imagens Imagem original Imagem com ruído branco -shot noise 10% de shot-noise

39. Imagem filtrada com Imagem filtrada com filtro filtro de valor mediano 3X3 de valor mediano 3X3 3 vezes 1 vez

40. Imagem filtrada com Imagem filtrada com filtro filtro de valor mediano 5X5 de valor médio 5X5 1 vez 1 vez

41. Ressaltar cantos de imagens

42. Imagem original da retina imagem após filtro PA Operador Sobel na direção x Operador Sobel na direções x e y

43. Operador Isotrópico Operador Prewitt Operador Roberts Operador Sobel

44. 8) COMPACTAÇÃO DE IMAGENS Definição de padrões • Sem perdas - lossless • Com perdas • Compactação de fotos - JPEG • Compactação de filmes - MPEG • número de quadros por segundo • predição de movimento

45. 9) APLICAÇÕES • Telecomunicações Telefones celulares com imagens Educação - videoconferências • Agricultura Gerenciamento de colheitas em tempo real • Medicina Tratamento de imagens em MRI’s • Segurança Bancos de com impressões digitais, íris dos olhos, rosto Reconhecimento de assinaturas