Equalização dos Histogramas em Imagens

1. Equalização dos Histogramas em Imagens Disciplina: Fundamentos de ComputaçãoGráfica Aluna: Jessica Palomares

2. Equalização dos Histogramas em Imagens • Histograma • Equalização do Histograma da luminância. • Equalização da Imagememescala de cores. • RGB • HSL • Conclusões • Bibliografia

3. Histograma O histograma de uma imagem descreve a distribuição estatística dos níveis de cinza em termos do número de amostras ("pixels") com cada nível. A cada histograma está associado o contraste da imagem. Fornece informação útil para fazer realce e análise da imagem.

4. Tons Fuente : http://www.cambridgeincolour.com/pt/tutoriais/histogramas1.htm

5. 1.0 0.8 0.6 sensibilidade relativa 0.4 0.2 l (nm) 0.0 380 480 580 680 780 Histograma de luminância Numero de Pixels mais claro mais escuro Escala tonal Dada unaimagem en cores RGB. Obtêm-se a luminosidade: Calcula-se o histograma da imagem

6. Equalização do histograma de luminância Numero de Pixels Escala tonal Melhor contraste A distribuição do cor é em todo o range da luminância. Desvantagens: Perda de informação: é quando, depois da equalização, alguns pixels não tem suas cores alteradas em relação a imagem original

7. O Algoritmo: Fazer o Histograma de luminância. Calcular o histograma acumulado () Para cada pixel da imagem 4. Os valores obtidos botar novamente na mesma posição do pixel (i)

8. Equalização das imagens de cores Histograma de imagem a cor

9. Equalização das imagens de cores O que aconteceu com a imagem? A Equalização é feita pra cada canal R G B, que provavelmente em alguns casos destroi a distribuição dos componentes.

10. Equalização das imagens de cores Qual é a solução? Converter para o espaço HSL, HSV, YUV color space, Lab color space Y verde Porque? O algoritmo de equalização só é aplicado ao canal da luminancia. 1.0 amarelo W Espaço HSL C Espaço RGB branco ciano vermelho K preto 1.0 R azul M 1.0 magenta HLS (hue, lightness, saturation)

11. Equalização da imagem em o espaço HSL Equalização da imagem no espaço RGB

12. O Algoritmo: Converte o espaço RBG aoespaço HSL Faz um Histograma no espaço HSL Equaliza o Histograma (só para o canal L) Converte do espaço HSL ao RGB Pinta a imagem com os novos valores dos pixels.

13. Outros exemplos: Imagem Original Imagem Eq. no espaço HSL Imagem Eq. no espaço RGB

14. Outros exemplos: Imagem Original Percebeu a diferença? Em imagens onde o histograma dos três canais é descontinuo a equalização RGB empiora a imagem. Mais em imagens que não tem muita variação, a equalização posse melhorar a imagem. Imagem Eq. no espaço HSL Imagem Eq. no espaço RGB

15. Imagem Original Imagem Eq. no espaço RGB Imagem Eq. no espaço HSL

16. Outros usos do Histograma de umaimagem: • Se fosse realizar uma segmentação da Imagem. Pega-se a porção de interesse.

17. MetodoOtsu para a Segmentacao de Imagens • n é o número total de píxeis na imagem • nq é o número de píxeis que tem intensidade rq • L é o número total de possíveis níveis de intensidade na imagem É um método de thresholding global para escolher o melhor threshold. Este baseia-se no histograma normalizado (da imagem) como uma função de densidade de probabilidade discreta.

18. Conclusão O Histograma é umaferramentaimportantepara o entendimento da distribuição de cores numaimagem. De uma imagem posso gerar seu histograma, mais não é possível gerar uma imagem a partir de um Histograma. A equalização de uma imagem num determinado espaço do cor depende também da representação do histograma.

19. Referencias http://sites.google.com/site/5kk70gpu/assignment-s/color-conversion http://www.dte.us.es/ing_inf/trat_voz/Practicas/Practica3.pdf http://iaci.unq.edu.ar/materias/vision/archivos/apuntes/Segmentaci%C3%B3n%20por%20umbralizaci%C3%B3n%20-%20M%C3%A9todo%20de%20Otsu.pdf

20. Obrigada