Unidade 1

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E-Book	-	Apostila
Esse	arquivo	é	uma	versão	estática.	Para	melhor	experiência,	acesse	esse	conteúdo	pela	mídia	interativa.
Unidade	1	-	Conceitos	e	origens	do
processamento	digital	de	imagens:
transformações	de	intensidade,	filtragem	e
restauração
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Introdução	da	disciplina
MESTRE	EM
INFORMÁTICA	PELA
UFPR
Gabriel	Sobral
DOUTOR	EM
ADMINISTRAÇÃO
Rodrigo	Vinícius	Sartori
Olá,	estudante!	Tudo	bem?	Para	darmos	início	ao	nosso	conteúdo,	assista	ao	vídeo
de	apresentação	a	seguir.
Recurso	Externo
Recurso	é	melhor	visualizado	no	formato	interativo
Agora,	vamos	iniciar	nossa	unidade!
Introdução	da	unidade
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Nesta	unidade,	 iremos	 falar	sobre	a	origem	e	as	aplicações	do	processamento	de
imagens.	É	 importante	mencionar	que	esses	dois	tópicos	têm	uma	relação,	pois	a
melhoria	no	processamento	de	dados	de	imagem	motivou	o	interesse	nos	métodos
de	 processamento	 digital	 delas.	 Nós	 vamos	 apresentar	 um	 panorama	 sobre	 o
processamento	 digital	 de	 imagens,	 assim	 como	 a	 aquisição,	 o	 realce,	 a
compressão,	a	segmentação	e	outros.	Ao	abordamos	esses	tópicos,	daremos	uma
visão	geral	sobre	a	área	de	processamento	de	imagens.	Iremos	abordar,	também,
algumas	 técnicas	de	processamento,	 tais	 como:	 transformações	de	 intensidade	e
filtros	 de	 suavização	 e	 de	 aguçamento.	 Veremos	 como	 interpretar	 as	 funções
básicas	 de	 transformação.	 E	 falaremos	 sobre	 os	 modelos	 de	 restauração	 e	 de
ruído.
Origem	do	processamento	de	imagens
Na	década	de	1920,	a	transferência	de	 imagens	entre	Londres	e	Nova	Iorque,	por
um	 cabo	 submarino	 (Bartlane),	 foi	 considerada	 uma	 das	 primeiras	 aplicações	 de
imagens	digitais.	No	entanto	esse	exemplo	não	é	considerado	um	processamento
de	 imagens,	pois	não	 foram	utilizados	computadores.	Vale	a	pena	destacar	que	a
evolução	 do	 processamento	 de	 imagens	 tem	 uma	 estreita	 relação	 com	 o
desenvolvimento	 dos	 computadores,	 pois	 o	 poder	 do	 processamento	 depende	 do
armazenamento	desses	aparelhos.
(Clique	nas	setas	para	avançar	ou	retornar	o	conteúdo)
Na	 década	 de	1960,	 surgiram	 os	 primeiros	 computadores	 que	 permitiram
realizar	 tarefas	 de	 processamento	 de	 imagens	 de	 forma	 significativa.	 O
programa	espacial	dos	Estados	Unidos	motivou	o	desenvolvimento	de	técnicas
de	 processamento	 de	 imagens	 para	 realizar	 melhorias	 nas	 imagens
fotografadas	da	Lua	pelas	sondas	Ranger7	e	Surveyor.
No	 início	 da	 década	 de	1970,	 o	 processamento	 de	 imagens	 começou	 a	 ser
utilizado	 em	 imagens	médicas,	 observações	 remotas	 dos	 recursos	 da	 Terra	 e
na	 astronomia.	 A	 invenção	 da	 tomografia	 axial	 computadorizada,	 ou	 apenas
tomografia	computadorizada,	é	considerada	um	dos	eventos	mais	importantes
na	aplicação	do	processamento	de	imagens	em	diagnósticos	médicos.
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Além	 das	 aplicações	 mencionadas,	 o	 processamento	 de	 imagens	 passou	 a	 ser
utilizado	 em	 diversas	 áreas	 devido	 aos	 avanços	 tecnológicos	 após	 a	 década	 de
1970.	Na	indústria,	foi	usado	para	realçar	imagens	radiográficas,	a	fim	de	realizar
inspeções	 visuais	 na	 fabricação	 de	 produtos.	 Os	 geógrafos	 passaram	 a	 utilizar	 o
processamento	 de	 imagens	 para	 obter	 informações	 sobre	 a	 formação	 rochosa
subterrânea.	 Também	 passou	 a	 ser	 utilizado	 em	 aplicações	 relacionadas	 à
percepção	por	máquina;	nesse	contexto,	a	ideia	é	extrair	informações	das	imagens
de	forma	adequada	ao	processamento	computacional.
Exemplos	de	 informação	para	o	processamento	computacional	seriam:	momentos
estatísticos,	coeficientes	da	transformada	de	Fourier	e	medidas	multidimensionais
de	 distância.	 Esse	 tipo	 de	 informação	 é	 utilizado	 em	 aplicações	 que	 envolvem	 o
reconhecimento	automatizado	de	caracteres,	visão	computacional,	monitoramento
militar,	processamento	de	digitais	e	outros.	 Por	 fim,	 com	o	avanço	da	 internet,	 o
processamento	 criou	 uma	 grande	 quantidade	 de	 aplicações	 possíveis,	 no
reconhecimento	 de	 padrões,	 no	 reconhecimento	 e	 na	 descrição	 de	 elementos,
dentre	outras.
Aplicações
As	aplicações	do	processamento	de	 imagens	dependem	da	 finalidade	para	a	qual
uma	 imagem	 será	 destinada.	 Por	 exemplo,	 em	 uma	 radiografia,	 desejamos
verificar	 se	 há	 doenças	 ósseas;	 dessa	 forma,	 alguns	 elementos	 dessa	 imagem
podem	ser	realçados	a	fim	de	facilitar	essa	atividade.
Agora	 que	 você	 já	 conhece	 um	 pouco	 sobre	 o	 processamento	 de	 imagens,	 te
convido	a	assistir	ao	vídeo	sobre	aplicações,	finalidades	e	origem.	Vamos	assistir?
Recurso	Externo
Recurso	é	melhor	visualizado	no	formato	interativo
Seguindo	 a	 partir	 do	 que	 foi	 apresentado	 no	 vídeo,	 vamos	 continuar	 nos
debruçando	sobre	essa	temática.	Vamos	lá?
Há	diversas	aplicações	que	utilizam	o	processamento	de	imagens.	De	modo	geral,
utilizamos	 uma	 fonte	 de	 energia	 e	 um	 dispositivo	 físico	 para	 capturar	 uma
imagem.	 Como	 as	 fontes	 de	 energia	 podem	 ser	 do	 espectro	 eletromagnético	 e
acústico,	 podemos	 gerar	 imagens	 por	 diversos	 meios.	 Dessa	 forma,	 o
processamento	delas	possui	aplicações	práticas	em	diversas	áreas.
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Passos	 fundamentais	 no	 processamento	 de
imagens
Vamos	falar	sobre	as	principais	etapas	no	processamento	digital	de	imagens.	Cada
etapa	 tem	métodos	 que	 envolvem	 uma	 entrada	 e	 uma	 saída.	 Didaticamente,	 as
etapas	 podem	 ser	 divididas	 em	 duas	 categorias.	 Etapas	 em	 que	 a	 entrada	 e	 a
saída	dos	métodos	são	imagens,	e	etapas	em	que	a	entrada	dos	métodos	pode	ser
uma	imagem	e	a	saída	deles	é	um	atributo	da	imagem.
Na	 Figura	 1,	 temos	 os	 processos	 utilizados	 no	 processamento,	 que	 envolvem	 a
aquisição	de	imagens,	os	filtros	de	intensidade	e	realce,	a	restauração,	a	extração
e	 o	 reconhecimento	 de	 elementos	 e	 compressão.	 Esses	 processos	 também	 se
relacionam	com	a	base	de	 conhecimento	em	que	o	processamento	de	 imagens	é
feito.	Sendo	assim,	esta	 figura	representa	uma	visão	geral	sobre	os	processos	do
processamento	de	 imagens.	A	seguir,	 iremos	 falar	um	pouco	sobre	cada	uma	das
etapas.
FIGURA	1	-	Etapas	do	processamento	de	imagens
Fonte:	GONZALEZ;	WOODS,	2010,	p.	16.
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A	aquisição	de	imagens	é	a	primeira	etapa	no	processamento	de	imagens	digitas.
Nessa	 fase,	 é	 feita	 a	 geração	 de	 uma	 imagem	 digital,	 de	modo	 que	 a	 entrada	 é
uma	imagem	de	origem	física	(em	alguns	casos,	pode	ser	sintética,	gerada	por	um
computador)	 e	 a	 saída	 é	 uma	 imagem	digitalizada.	 Uma	 imagem	normalmente	 é
gerada	 pela	 combinação	 de	 uma	 fonte	 de	 iluminação	 e	 a	 reflexão,	 ou	 absorção,
dessa	fonte	pelos	objetos	em	cena	da	imagem	que	está	sendo	formada.	As	fontes
de	 iluminação	 podem	 ser	 eletromagnéticas	 (raio	 X,	 ondas	 de	 rádio,	 luz	 e
infravermelho),	acústicas	 (ultrassom)	ou	sintéticas	 (geradas	por	um	computador).
Os	 objetos	 podem	 ser	 dos	 mais	 variados	 tipos,	 como:	 objetos	 do	 cotidiano,
moléculas,	órgãos	ou	até	formações	rochosas	subterrâneas.	Um	sensor	é	utilizado
para	capturar	a	energia	de	iluminação	e	converter	em	uma	imagem	digital.
O	realce	de	imagens	é	um	processo	para	manipular	as	imagens	a	fim	de	torná-las
mais	 adequadas	 do	 que	 a	 imagem	 original	 para	 determinada	 aplicação.	 É
importante	mencionar	que	as	 técnicas	de	 realce	 têm	uma	estreita	 relação	com	a
aplicação,	 pois	 cada	 aplicação	 tem	 objetos	 de	 interesse	 bem	 específicos.	 Por
exemplo,	um	método	para	realçar	radiografias	pode	não	ser	o	mais	adequado	para
realçar	 elementos	 de	 uma	 imagem	 de	 satélite	 gerada	 por	 infravermelho.	 Sendo
assim,	 devemos	 utilizar	 um	método	 de	 realce	 de	 acordo	 com	 a	 aplicação.	 Além
disso,	normalmente	é	utilizada	uma	validação	humana	para	verificar	se	a	imagem
ficou	boa,	o	que	introduz	certa	subjetividade.
A	 restauração	 de	 imagens	 é	 um	 processo	 que	 procura	 recuperar	 uma
imagem	corrompida	com	base	em	um	conhecimento	a	 priori	do	 fenômeno
de	 degradação,	 quepode	 ser	 formalmente	 definido	 por	 meio	 de	 uma
função.	 De	 modo	 geral,	 a	 restauração	 lida	 com	 melhoria	 visual	 de	 uma
imagem.
Embora	a	 restauração	 também	 lide	 com	a	melhoria	da	 imagem,	ela	é	distinta	do
realce.	 Note	 que,	 no	 realce,	 a	 melhoria	 da	 imagem	 tem	 um	 caráter	 subjetivo,
enquanto	 a	 restauração	 é	 objetiva,	 pois	 é	 baseada	 em	métodos	matemáticos	 ou
probabilísticos.
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O	processamento	de	imagens	coloridas	ganhou	importância	devido	à	utilização	de
imagens	coloridas	na	 internet.	O	uso	de	cores	no	processamento	de	 imagens	tem
duas	motivações	principais.	A	cor	é	um	importante	descritor	de	características	de
um	 objeto,	 o	 que	 simplifica	 sua	 identificação	 e	 extração.	 Na	 análise	manual,	 em
muitas	aplicações	de	processamento,	uma	 imagem	colorida	é	convertida	em	tons
de	cinza,	fazendo	com	que	sejam	perdidas	informações	sobre	as	cores.	Em	relação
aos	 tons	 de	 cinza,	 o	 ser	 humano	 é	 capaz	 de	 discernir	 uma	maior	 quantidade	 de
tons	e	intensidade	de	cores,	por	isso,	a	análise	manual	se	torna	importante.
O	processamento	de	imagens	coloridas	pode	ser	classificado	em
duas	áreas:
1.	 processamento	de	imagens	coloridas;
2.	 pseudocores.
Na	primeira	 área,	 as	 imagens	 são	 adquiridas	 de	 um	 sensor	 de	 cores	 reais,	 como
uma	 TV	 ou	 um	 digitalizador	 colorido.	 O	 processamento	 de	 pseudocores	 consiste
em	atribuir	uma	cor	a	uma	 intensidade	monocromática	específica	ou	a	uma	 faixa
de	valores.	Durante	um	tempo,	a	maior	parte	do	processamento	digital	de	imagens
coloridas	era	realizada	no	nível	das	pseudocores.	Entretanto	os	sensores	coloridos
e	os	hardwares	para	o	processamento	de	imagens	se	tornaram	mais	acessíveis	nos
últimos	anos	devido	ao	avanço	da	tecnologia	e	da	produção	em	larga	escala.	 Isso
possibilitou	 o	 desenvolvimento	 de	 técnicas	 de	 processamento	 de	 imagens	 para
uma	grande	variedade	de	aplicações,	como	a	 indústria	gráfica,	a	visualização	e	a
internet.
As	wavelets	 são	 uma	 abordagem	 de	 processamento	 de	 sinais	 que	 constituem	 os
fundamentos	 da	 representação	 de	 imagens	 em	 vários	 níveis	 de	 resolução.	 Isso
permite	 observar	 características	 que	 poderiam	 ficar	 desapercebidas	 em	 outras
resoluções.	 A	 compressão	 é	 uma	 técnica	 que	 tem	 o	 objetivo	 de	 reduzir	 a
quantidade	 de	 dados	 necessários	 para	 representar	 uma	 imagem,	 sem	 degradar
sua	 qualidade.	 As	 técnicas	 de	 compressão	 são	 bastante	 úteis	 para	 armazenar	 e,
principalmente,	para	transmitir	imagens	na	internet.
O	 processamento	 morfológico	 é	 uma	 técnica	 capaz	 de	 extrair	 componentes	 das
imagens	que	são	úteis	na	 representação	e	na	descrição	da	 forma	de	uma	região.
As	 regiões	 podem	 ser	 fronteiras,	 fecho	 convexo	 (a	menor	 região	 que	 contém	um
conjunto	 de	 pontos)	 e	 outras.	 As	 técnicas	 de	 processamento	morfológico	 podem
ser	usadas	tanto	no	pré	quanto	no	pós-processamento.	No	pré-processamento,	nós
podemos	 utilizar	 a	 técnica	 de	 afinamento	 (thinning)	 para	 remover	pixels
redundantes	 com	 a	 finalidade	 de	 obter	 uma	 imagem	 simplificada.	 E	 no	 pós-
processamento,	 podemos	 remover	 (poda	 ou	pruning)	 objetos	 indesejados	 da
imagem.
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As	 técnicas	 de	 segmentação	 dividem	 uma	 imagem	 em	 partes	 ou	 objetos	 que	 a
compõem.	Normalmente,	as	técnicas	de	segmentação	são	utilizadas	em	problemas
em	 que	 desejamos	 identificar	 objetos.	 Note	 que,	 na	 segmentação,	 as	 técnicas
recebem	uma	 imagem	como	entrada,	 já	a	 saída	dessas	 técnicas	 são	atributos	de
uma	imagem.	As	técnicas	de	segmentação	podem	ser	utilizadas	na	automatização
da	 inspeção	 de	 equipamentos	 eletrônicos.	 Nesse	 contexto,	 estamos	 interessados
em	analisar	os	componentes	eletrônicos	e	verificar	se	há	alguma	anomalia,	como	a
falta	de	componentes.
As	 técnicas	 de	 representação	 e	 descrição	 são	 utilizadas	 depois	 de	 termos
segmentado	os	pixels	de	uma	 imagem	em	regiões.	A	 finalidade	dessas	 técnicas	é
representar	uma	região	a	partir	de	suas	características	externas	(fronteira)	ou	em
termos	 de	 características	 internas	 (pixels	 que	 constituem	 uma	 região).	 Além	 de
representar	uma	região,	utilizamos	essas	técnicas	para	descrevê-las.	Isso	pode	ser
feito	por	meio	da	extensão,	da	orientação	e	do	número	de	concavidades	de	uma
região.
Quando	desejamos	empregar	as	técnicas	de	processamento	de	 imagens,	estamos
interessados	em	resolver	um	problema.	Os	objetos	que	desejamos	realçar,	extrair
ou	 identificar	 de	 uma	 imagem	 representam	 a	 base	 de	 conhecimento	 de	 um
problema.	 Esse	 conhecimento	 pode	 ser	 simples,	 como	 detalhamento	 de	 uma
região	onde	desejamos	 localizar	um	objeto	específico,	ou	complexo,	por	exemplo,
uma	lista	de	todos	os	defeitos	possíveis	de	fabricação	de	uma	placa	controladora.
A	 base	 de	 conhecimento	 interage	 com	 as	 etapas	 de	 processamento	 de	 imagens
digitais	 para	 resolver	 um	 problema	 de	 interesse.	 Além	 disso,	 dependendo	 do
problema,	nem	todos	os	módulos	são	usados.	Se	estamos	interessados	em	realçar
imagens	 para	 realizar	 uma	 inspeção	 visual	 (humana),	 a	 restauração	 de	 imagens
pode	não	ser	usada,	por	exemplo.
Componentes
O	reconhecimento	de	objetos	é	o	processo	em	que	atribuímos	rótulo	(um	nome
que	 identifica	um	objeto,	 computador,	 por	 exemplo)	 a	 um	objeto	 a	 partir	 dos
seus	descritores,	como	comprimento,	textura	e	área.
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Nesta	 seção,	 iremos	 falar	 sobre	 os	 componentes	 utilizados	 no	 processamento	 de
imagens	digitais.	De	modo	geral,	um	sistema	de	processamento	de	imagens	utiliza
um	 computador	 conectado	 a	 monitores	 de	 imagens,	 sensores,	 um	hardware	 e
softwares	para	processamento	de	imagens	e	usa	um	sistema	de	armazenamento	e
registro.
Na	 figura	 a	 seguir,	 temos	 uma	 representação	 desse	 sistema.	 Um	 sistema	 de
processamento	de	imagens	pode	ser	composto	por:
sensores	de	imagens;
hardware	e	software	para	processamento	de	imagens;
um	computador;
um	sistema	de	registro	e	de	armazenamento	de	imagens;
monitores.
Note	 que	 o	 sistema	 recebe	 como	 entrada	 uma	 imagem	 do	 domínio	 do	 problema
que	é	processada,	nesta	ordem,	pelos	sensores,	pelo	hardware	especializado	e	por
um	 computador.	 Depois	 a	 imagem	 pode	 ser	 usada	 em	 monitores,	 sistema	 de
armazenamento	 e	 de	 registro	 e	 em	 softwares	 de	 processamento	 de	 imagens.	 A
seguir,	iremos	falar	sobre	os	componentes	desse	sistema.
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FIGURA	1	-	Componentes	de	um	sistema	de	processamento	de	imagens
Fonte:	GONZALEZ;	WOODS,	2010,	p.	18.
Os	 sensores	 de	 imagens	 envolvem	 dois	 componentes	 para	 aquisição	 de	 uma
imagem	digital.	 Primeiramente,	 um	 dispositivo	 físico	 sensível	 à	 energia	 irradiada
pelo	 objeto	 que	 desejamos	 capturar.	 Segundo,	 um	 digitalizador	 que	 converte	 a
saída	 do	 dispositivo	 físico	 em	 dados	 digitais.	 Um	 exemplo	 disso	 seria	 uma
filmadora	digital,	onde	a	saída	elétrica	(produzida	pela	luz)	é	digitalizada.
O	hardware	especializado	 contém	um	digitalizador	 e	 também	é	 capaz	 de	 realizar
algum	processamento.	 Por	 exemplo,	 realizar	 o	 cálculo	 da	média	 de	uma	 imagem
com	 a	 finalidade	 de	 reduzir	 ruídos	 enquanto	 digitaliza	 imagens	 de	 vídeos	 em	 30
quadros	 por	 segundo.	 Esse	 tipo	 de	hardware	 também	é	 conhecido	 como	 sistema
d e	front-end.	 O	 computador	 pode	 ser	 tanto	 de	 uso	 geral	 quanto	 um
supercomputador.	 Em	 um	 sistema	 de	 processamento	 de	 imagens	 de	 uso	 geral	 é
suficiente	um	computador	com	um	poder	de	processamento	 razoável.	No	entanto
devido	a	algumas	aplicações,	é	necessário	ter	um	computador	com	um	bom	poder
de	processamento,	com	placas	aceleradoras	(GPU,	por	exemplo)	e	afins.
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Um	software	 de	 processamento	 de	 imagens	 inclui	 diversos	 módulos	 que
realizam	 funções	 específicas.	 Dependendo	 do	software,	 é	 possível	 que	 o
usuário	 utilize	 os	 módulos	 para	 escrever	 programas,	 como	 o	 OpenCV	 e
C++.
O	 armazenamento	 éum	 componente	 bastante	 importante	 em	 aplicações	 de
processamento	 de	 imagens,	 devido	 ao	 tamanho	 e	 à	 quantidade	 de	 imagens	 que
devem	 ser	 gerenciadas.	 Em	 aplicações	 de	 processamento	 de	 imagens,	 há
basicamente	três	cenários	onde	o	armazenamento	é	usado.
(Clique	no	mais	das	sanfonas	abaixo	para	conhecer	suas	características):
Acesso	de	curto	prazo	usado	no	processamento	de	imagens
Utiliza-se	 a	 memória	 principal	 ou	 placas	 de	 vídeo	 especializadas,	 conhecidas
c omo	frame	 buffers.	 Esse	 tipo	 de	 placa	 permite	 que	 seja	 feito	zoom
instantâneo,	deslocamento	vertical	(scroll)	e	deslocamento	horizontal	(pan).	
Acesso	rápido	e	on-line	de	imagens
Normalmente,	 são	 usados	 discos	 magnéticos	 ou	 mídias	 óticas,	 devido	 ao
frequente	acesso	às	imagens.	
Acesso	de	baixa	frequência
Utiliza-se	 fitas	 magnéticas	 e	 discos	 óticos,	 pois	 nesse	 contexto,	 desejamos
armazenar	uma	grande	quantidade	de	imagens.
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Os	monitores	de	imagens,	em	sua	grande	maioria,	são	monitores	de	TVs	em	cores,
controlados	 por	 placas	 de	 vídeo.	 Boa	 parte	 das	 placas	 de	 vídeo	 comercializadas
são	o	suficiente	para	visualizar	as	imagens;	em	alguns	casos,	como	na	visualização
3D,	 é	 necessária	 uma	placa	 especializada.	Os	 sistemas	 de	 registro	 são	meios	 de
reproduzir	 imagens	 que	 incluem	 filmes	 fotográficos,	 impressoras	 (térmica,	 a	 jato
de	tinta	e	a	laser)	e	mídias	digitais.
A	 rede	 de	 comunicação	 é	 a	 rede	 onde	 são	 transmitidas	 as	 imagens	 entre	 os
componentes	 de	 um	 sistema	 de	 processamento	 de	 imagens.	 De	 modo	 geral,	 a
preocupação	da	rede	de	comunicação	é	a	largura	de	banda	para	a	transferência	de
imagens	 que	 tem	 melhorado	 devido	 aos	 avanços	 tecnológicos	 em	 redes	 de
computadores.
Fundamentos
Nesta	 seção,	 nós	 iremos	 apresentar	 alguns	 conceitos	 fundamentais	 do
processamento	 de	 imagens.	 (Clique	 no	 (+)	 da	 sanfona	 para	 interagir	 com	 o
conteúdo).
Uma	imagem	pode	ser	vista	como	uma	função	bidimensional	f	(x,
y),	onde:
x	e	y	são	as	coordenadas	espaciais	(plano);
a	função	f	no	ponto	(x,	y)	representa	a	intensidade	ou	o	nível	de
cinza	naquela	coordenada.
Quando	os	valores	da	intensidade	de	f	são	quantidades	finitas	e	discretas	(valores
sem	vírgula),	chamamos	de	imagem	digital.	O	campo	do	processamento	digital	de
imagens	se	refere	ao	processamento	de	imagens	digitais	por	um	computador.	Note
que	uma	imagem	digital	é	composta	de	um	número	finito	de	elementos,	cada	um
com	localização	e	valor	específicos.	Esses	elementos	são	chamados	de	elementos
pictóricos,	 elementos	 de	 imagem,	pels	 ou	pixels.	 Pixel	é	 o	 termo	 mais	 utilizado
para	representar	os	elementos	de	uma	imagem	digital.
A	aquisição	de	imagem	por	um	sensor	envolve	a	transformação	dos	sinais	obtidos
para	 o	 formato	 digital.	 Para	 realizar	 esse	 processo,	 é	 feita	 a	 amostragem	 e	 a
quantização.
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Uma	imagem	obtida	do	meio	físico	é	contínua	(valores	reais,	com	vírgula),	pois	os
valores	 das	 coordenadas,	 que	 representam	 os	 pontos,	 e	 da	 intensidade	 são
contínuos.	Nesse	 tipo	 de	 imagem,	 o	 domínio	 espacial	 é	 uma	 seção	 do	 plano	 real
que	se	expande	pelas	coordenadas	de	uma	imagem,	onde	x	e	y	são	chamadas	de
variáveis	 espaciais	 e	 (x,	 y)	 de	 coordenadas	 espaciais.	 Para	 que	 possamos
digitalizar	 uma	 imagem,	 nós	 devemos	 fazer	 a	 digitalização	 dos	 valores	 das
coordenadas	e	da	amplitude	de	uma	imagem	contínua.	O	processo	de	digitalizar	os
valores	das	coordenadas	é	chamado	de	amostragem.	E	o	processo	de	digitalizar	os
valores	de	amplitude	é	chamado	de	quantização.
Considere	 que	 digitalizamos	 uma	 imagem	 contínua	 de	 M	 linhas	 e	 N	 colunas.	 A
representação	da	imagem	digitalizada	é	uma	matriz	de	dimensões	M	x	N,	de	modo
que	a	célula	dessa	matriz,	f	(x,	y),	expressa	no	nível	de	cinza	do	pixel	(x,	y),	onde
0			≤	x			≤	M	-1	e	0			≤			y			≤			N	-	1,	como	mostrado	a	seguir.
O	 valor	 de	 f	 (x,	 y)	 varia	 de	 0	 a	 L	 -1,	 onde	 L	 expressa	 o	maior	 valor	 do	 nível	 de
cinza.	Normalmente,	L	=	256	e,	dessa	forma,	o	valor	de	f	(x,	y)	varia	de	0	a	255.	A
representação	matricial	 é	 bastante	 utilizada	 em	algoritmos	 de	 processamento	 de
imagens.
U m	pixel	 p	 na	 coordenada	 (x,	 y)	 tem	 quatro	 vizinhos,	 dois	 horizontais	 e	 dois
verticais,	cujas	coordenadas	são	dadas	por:
E-Book	-	Apostila
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Esses	 pontos	 formam	 uma	 vizinhança,	 chamada	 de	 vizinhança-4,	 denotada	 por
N(p).	O	pixel	p	ainda	tem	quatro	vizinhos	diagonais,	cujas	coordenadas	são:
A	união	desse	conjunto	com	a	vizinhança-4	é	chamada	de	vizinhança-8	de	p.	Note
que,	se	p	está	na	borda,	então	p	não	tem	todos	os	vizinhos.
Transformações	de	intensidade
As	 transformações	 de	 intensidade	 são	 operações	 que	 tratam	 os	pixels	 de	 forma
individual	 (diretamente	 no	pixel),	 para	 fazer	 a	 manipulação	 de	 contraste	 e	 a
limiarização	 (separar	 grupos	 de	 cinza)	 de	 uma	 imagem.	 As	 transformações	 de
intensidade	 são	 consideradas	 as	 técnicas	 mais	 simples	 de	 processamento	 de
imagens.	Uma	transformação	de	intensidade	pode	ser	definida	como:
E-Book	-	Apostila
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O n d e	 	 e	 	 representam,	 respectivamente,	 os	 valores	 do	 nível	 de	 cinza
(intensidade)	 de	 um	 pixel	 (x,	 y)	 antes	 e	 depois	 de	 uma	 transformação	 de
intensidade	 .	 Uma	 transformação	 	 é	 aplicada	 em	 cada	pixel	 de	 uma	 imagem
digital.	A	seguir,	veremos	algumas	transformações	de	realce.
Negativo	de	imagem
O	negativo	de	uma	imagem,	com	níveis	de	intensidade	na	faixa	[0,	L	–	1],	é	obtido
utilizando	a	transformação	de	negativo	dada	pela	seguinte	expressão:
Lembrando	 que	 L	 expressa	 o	 valor	 máximo	 no	 nível	 de	 cinza.	 Se	 L	 =	 256	 e	 a
intensidade	em	um	pixel	(x,	y)	é	100	(r	=	100	=	f(x,y)),	então,	temos	que
E-Book	-	Apostila
16	-	37
Dessa	forma,	após	aplicarmos	a	transformação	de	negativo,	o	pixel	(x,	y)	tem	nível
de	cinza	igual	a	155.	Note	que	a	intensidade	do	pixel	foi	invertida,	pois	os	valores
de	 r	 e	 s	 são	 complementares,	 e	 a	 soma	 deles	 é	 igual	 a	 L	 -	 1.	 Sendo	 assim,	 a
transformação	 de	 negativo	 é	 análoga	 ao	 negativo	 de	 uma	 fotografia.	 A
transformação	de	negativo	é	adequada	para	realçar	detalhes	brancos	ou	cinzas	em
regiões	escuras	de	uma	 imagem.	Na	Figura	3,	 temos	um	exemplo	onde	esse	 tipo
de	transformação	foi	utilizado.
FIGURA	1	-	Negativo	de	uma	imagem
Fonte:	GONZALEZ;	WOODS,	2010,	p.	70.
Note	que,	na	imagem,	a	intensidade	(níveis	de	cinza)	de	um	pixel	foi	 invertida.	Ou
seja,	 após	 a	 aplicação	 do	 negativo	 de	 imagem,	 os	pixels	 de	 cor	 branca	 ficaram
pretos	e	 vice-versa.	Dessa	 forma,	 a	 aplicação	desse	 filtro	 foi	 capaz	de	 realçar	 os
detalhes	brancos	em	regiões	escuras	da	imagem.
E-Book	-	Apostila
17	-	37
Transformação	logarítmica
A	 transformação	 logarítmica	 é	 usada	 para	 expandir	 os	 valores	 de	pixels	 mais
escuros	 em	 uma	 imagem	 ao	 mesmo	 tempo	 em	 que	 comprimimos	 os	 valores	 de
nível	mais	alto.	A	forma	dessa	transformação	é	dada	pela	seguinte	expressão:
onde	c	é	uma	constante	e	consideramos	um	r	maior	 igual	a	0.	Na	figura	a	seguir,
temos	um	exemplo	que	mostra	a	aplicação	da	transformação	logarítmica.
FIGURA	1	-	Aplicação	da	transformação	logarítmica	no	espectro	de	Fourier
Fonte:	GONZALEZ;	WOODS,	2010,	p.	72.
Transformações	de	potência	(gama)
As	transformações	de	potência	têm	a	seguinte	forma	básica:
E-Book	-	Apostila
18	-	37
onde	 c	 e	 γ	 são	 constantes	 positivas.	 Por	 convenção,	 o	 expoente	 na	 equação	 da
transformação	 de	 potência	 é	 chamado	 de	 gama.	 Esse	 tipo	 de	 transformação	 é
utilizado	para	corrigir	erros	oriundos	dos	processos	de	aquisição	de	imagens;	esse
processo	 de	 correção	 é	 chamado	 de	 correção	 gama.	 As	 transformações	 de
potência	podem	ser	vistas	como	técnicas	de	pré-processamento.
Filtragem	espacial
A	 filtragem	 espacial	 lida	 com	 a	 realização	 de	 operações,	 como	 o	 realce	 de
imagens,	trabalhando	na	vizinhança	de	cada	pixel	de	uma	imagem.	O	termofiltro
se	refere	ao	processamento	de	frequências.	Isso	significa	que	podemos	utilizar	um
filtro	para	aceitar,	ou	rejeitar,	determinados	componentes	de	frequência.	Um	filtro
que	aceita	apenas	baixas	frequências	é	conhecido	como	passa-baixa,	cujo	efeito	é
borrar	(suavizar)	uma	imagem.	É	possível	obter	o	mesmo	efeito	de	um	filtro	passa-
baixa	usando	filtros	espaciais	(máscaras).	A	motivação	de	usar	filtros	espaciais	se
deve	ao	fato	de	serem	mais	versáteis,	pois	podem	ser	utilizados	em	filtragem	não
linear.
Um	 filtro	espacial	 consiste	em	uma	vizinhança	 (um	 retângulo,	por	exemplo)	e	de
uma	operação	predefinida,	realizada	nos	pixels	da	imagem	incluídos	na	vizinhança.
O	 processo	 de	 filtragem	 cria	 um	 novo	p i x e l	com	 coordenadas	 iguais	 às
coordenadas	 do	 centro	 da	 vizinhança,	 cujo	 valor	 é	 o	 resultado	 da	 operação	 de
filtragem.	Uma	 imagem	processada	 (filtrada)	é	gerada	à	medida	que	o	 centro	do
filtro	percorre	cada	pixel	na	imagem	de	entrada.	Se	a	operação	realizada	sobre	os
pixels	 da	 imagem	 for	 linear,	 o	 filtro	 é	 chamado	 de	 filtro	 espacial	 linear.	 Caso
contrário,	o	filtro	é	não	linear.
O	 filtro	 espacial	 linear	 de	 uma	 imagem	 de	 dimensões	 M	 x	 N	 com	 um	 filtro	 de
dimensões	m	x	n	é	dado	pela	seguinte	expressão:
E-Book	-	Apostila
19	-	37
onde:
g	(x,	y)	é	o	resultado	da	aplicação	do	filtro	no
pixel	(x,	y);
w	(s,	t)	é	um	coeficiente	do	filtro	(um	número
real);
m	e	n	são	inteiros	que	definem	a	dimensão	da
máscara,	de	modo	que	m	=	2a	+1	e	n	=	2b	+1,	onde	a	e
b	são	inteiros.
Esse	filtro	é	aplicado	em	todos	os	pixels	da	imagem.	Na	Figura	5,	seguinte,	temos
um	exemplo	de	um	 filtro	não	 linear	 com	uma	máscara	de	dimensão	3	x	3,	nesse
caso,	os	valores	de	a	e	b	são	1.
Lembrando	que	f	(x,	y)	expressa	o	nível	de	cinza	do	pixel	(x,	y)	e	w	(0,	0),	o	valor
do	 coeficiente	 do	 filtro	 do	pixel	 central	 da	 máscara,	 ambos	 os	 conceitos	 são
estendidos	 para	 a	 vizinhança	 do	pixel.	 A	 operação	 da	 máscara	 computa	 uma
operação	predefinida	na	vizinhança	do	pixel	(x,	y),	considerando	os	coeficientes	da
máscara,	e	atribui	o	valor	dessa	operação	a	f	(x,	y).
E-Book	-	Apostila
20	-	37
FIGURA	1	-	Funcionamento	de	um	filtro	não	linear	de	dimensão	3	x	3
Fonte:	GONZALEZ;	WOODS,	2010,	p.	95.
A	correlação	é	o	processo	de	mover	uma	máscara	pela	imagem	e	calcular	a	soma
dos	produtos	para	cada	posição	da	imagem.	Também	podemos	usar	o	conceito	de
convolução	para	a	mesma	finalidade.
Filtros	de	suavização
Os	filtros	de	suavização	são	utilizados	para	reduzir	ruídos	ou	borrar	partes	de	uma
imagem.	 O	 borramento	 é	 aplicado	 no	 pré-processamento	 com	 a	 finalidade	 de
remover	 pequenos	 detalhes	 de	 uma	 imagem	 antes	 da	 extração	 de	 objetos.	 E	 a
redução	 de	 ruídos	 pode	 ser	 feita	 pelo	 borramento.	 A	 seguir,	 falaremos	 sobre
alguns	filtros	de	suavização.	Clique	nas	caixas	em	vermelho	e	confira.
E-Book	-	Apostila
21	-	37
Recurso	Externo
Recurso	é	melhor	visualizado	no	formato	interativo
As	 derivadas	 são	 utilizadas	 porque	 a	 diferenciação	 de	 uma	 imagem	 realça	 as
bordas	e	outras	descontinuidades	(ruído,	degrau	e	rampa)	e	atenua	as	áreas	com
intensidades	de	variação	mais	suave	A	seguir,	mostramos	um	pouco	mais	sobre	as
derivadas	e	suas	condições.
(Clique	nas	setas	para	avançar	ou	retornar	o	conteúdo)
A	derivada	de	uma	função	digital	pode	ser	definida	em	termos	de	diferenças,
desde	que	satisfaça	as	seguintes	condições:
1.	 seja	zero	em	áreas	de	intensidade	constante;
2.	 seja	diferente	de	zero	no	início	de	um	degrau	ou	rampa	de
intensidade;
3.	 seja	diferente	de	zero	ao	longo	das	rampas.
De	forma	análoga,	uma	definição	da	derivada	de	segunda	ordem	deve
satisfazer	as	seguintes	condições:
1.	 ser	zero	em	áreas	constantes;
2.	 ser	diferente	de	zero	no	início	e	no	final	de	um	degrau	ou	rampa
de	intensidade;
3.	 ser	zero	ao	longo	de	rampas	de	inclinação	constante.
Nós	vimos	algumas	propriedades	das	derivadas,	de	primeira	e	segunda	ordem,	no
contexto	 de	 processamento	 de	 imagens	 digitais.	 Demos	 destaque	 a	 essas
propriedades	 porque	 elas	 servem	 como	 base	 para	 definirmos	 filtros	 de
aguçamento.	A	seguir,	mostraremos	como	podemos	definir	as	derivadas	a	partir	de
diferenças.
Definimos	a	primeira	e	a	segunda	derivada	de	uma	função	unidimensional	como:
E-Book	-	Apostila
22	-	37
Nas	imagens	digitas,	as	bordas	podem	ser	consideradas	transições	de	intensidade
parecidas	com	rampas,	devido	à	alteração	de	intensidade.	Na	derivada	de	primeira
ordem,	 como	 a	 derivada	 é	 diferente	 de	 zero	 ao	 longo	 de	 uma	 rampa,	 as	 bordas
ficam	 espessas	 na	 imagem	 resultante.	 Assim,	 a	 derivada	 de	 primeira	 ordem	 é
utilizada	em	extração	de	bordas.	Na	 segunda	derivada,	 as	mudanças	no	nível	 de
cinza	 produzem	 uma	 resposta	 dupla,	 com	 espessura	 de	 um	pixel	 separada	 por
zeros.	Isso	faz	com	que	a	derivada	de	segunda	ordem	realce	mais	os	detalhes	finos
de	uma	imagem	do	que	a	derivada	de	primeira	ordem.	Desse	modo,	a	derivada	de
segunda	ordem	é	utilizada	em	aplicações	que	desejam	realçar	os	detalhes	finos.
Restauração	de	imagens
Os	 ruídos	 em	 uma	 imagem	 digital	 podem	 ser	 introduzidos	 no	 momento	 de
aquisição	ou	transmissão	dessa	imagem.	A	qualidade	dos	sensores	e	as	condições
de	 ambiente	 (iluminação,	 por	 exemplo)	 podem	 introduzir	 ruídos,	 interferindo	 na
qualidade	da	 imagem	adquirida.	Na	 transmissão	de	uma	 imagem	pela	 internet,	o
canal	 de	 comunicação	 pode	 alterar	 os	bits	 de	 uma	 imagem	 devido	 à	 qualidade
desse	 canal,	 que	 pode	 ser	 prejudicada	 por	 fatores	 como	 interferência,	 baixa
qualidade	 do	 cabeamento	 e	 outros.	 A	 restauração	 consiste	 em	 técnicas	 de
processamento	de	imagem	com	a	finalidade	de	recuperar	uma	imagem	corrompida
baseada	em	um	conhecimento	a	priori	do	fenômeno	de	degradação.	Sendo	assim,
as	 técnicas	 de	 restauração	 dependem	 da	 definição	 da	 degradação	 e	 do	 que	 é
considerado	 uma	 boa	 imagem	 para	 aplicar	 o	 processo	 inverso	 e	 recuperar	 a
imagem	original.
Para	complementar	mais	essa	temática	sobre	restauração	de	imagem,	veja	o	vídeo
a	seguir:
Recurso	Externo
E-Book	-	Apostila
23	-	37
Recurso	é	melhor	visualizado	no	formato	interativo
Nós	vimos	que	os	filtros	de	restauração	de	imagens	são	baseados	na	média	ou	em
uma	medida	 estatística.	Note	 que	 essas	medidas	 afetam	o	 resultado	 final	 de	 um
filtro.	 Assim,	 devemos	 utilizar	 uma	 medida	 que	 melhor	 se	 adeque	 para	 tratar
determinado	ruído.	Por	exemplo,	os	 filtros	de	mediana	são	adequados	para	 tratar
ruídos	aleatórios.
E-Book	-	Apostila
24	-	37
REFLITA
Vimos	algumas	técnicas	de	restauração	e
reconstrução	de	imagens.	É	interessante	observar
como	a	média,	a	mediana,	o	máximo	e	o	mínimo
interferem	no	resultado	final	do	filtro.	Além	disso,
vimos	algo	similar	quando	falamos	sobre	filtros	de
suavização.	Assim,	é	importante	analisar	os
resultados	obtidos	pelos	modelos	que	utilizamos
nos	filtros.
	
Vimos,	 também,	 que	 a	 matemática	 fornece	 boas	 ferramentas	 para	 o
processamento	 de	 imagens	 digitais,	 seja	 na	 modelagem	 de	 alguns	 fenômenos,
como	 o	 ruído	 (que	 pode	 ser	 caracterizado	 por	 funções	 de	 densidade	 de
probabilidade),	 seja	 na	 elaboração	 de	 filtros,	 como	 a	 média	 (aritmética	 e
geométrica),	 a	 mediana	 e	 outros.	 Em	 todo	 caso,	 é	 importante	 verificar	 se	 a
ferramenta	 utilizada	 se	 adequa	 para	 o	 problema	 de	 interesse.	 Por	 exemplo,	 os
filtros	de	média	podem	ser	 interessantes	para	suavização	de	imagens,	mas	têm	o
efeito	indesejado	de	borrar	a	imagem.
E-Book	-	Apostila
25	-	37
Nesta	 unidade,	 vimos	 os	 fundamentos	 do	 processamento	 de	 imagens	 digitais	 e,
ainda,	 algumas	 aplicações	 dessa	 área	 de	 conhecimento.	 Você	 pode	 aprofundar
seus	conhecimentos	aprender	alguns	aspectos	sobre	a	formação,	a	digitalização	de
imagens	e	outras	questões.
SAIBA	MAIS
No	link	a	seguir,	temos	um	artigo	que	faz	um	panorama	sobre	o
processamento	de	imagens.	Recomendamos	a	leitura	das	páginas	1	a	9
(Seções	1	e	2)	e	da	30	(Seção	5).Saiba	mais,	acessando:
http://www.dsc.ufcg.edu.br/~hmg/disciplinas/graduacao/vc-2016.2/Rita-
Tutorial-PDI.pdf	ou	no	PDF	abaixo.
No	artigo,	foi	apresentada	uma	visão	geral	da	área	de	processamento	de	imagens.
Por	ser	uma	área	muito	ampla,	não	foram	abordados	todos	os	tópicos	relevantes,
porém	detalhamos	o	suficiente	sobre	as	etapas	do	processamento	de	imagens,	da
aquisição	 à	 classificação.	 Além	 disso,	 no	 artigo,	 é	 apresentada	 uma	 série	 de
referências	 para	 se	 aprofundar	 em	 segmentação,	 extração	 de	 características	 e
classificação	e	outras	questões.
O	 realce	de	 imagens	é	um	processo	que	manipula	uma	 imagem	com	a	 finalidade
de	torná-la	mais	adequada	para	uma	aplicação	específica.	Nós	vimos	métodos	de
realce	 de	 imagens	 de	 forma	 isolada,	 porém	 eles	 podem	 ser	 combinados	 para
realizar	 tarefas	 mais	 complexas.	 A	 seguir,	 propomos	 a	 leitura	 de	 um	 artigo	 que
trata	da	combinação	das	técnicas	de	realce.
http://www.dsc.ufcg.edu.br/~hmg/disciplinas/graduacao/vc-2016.2/Rita-Tutorial-PDI.pdf
E-Book	-	Apostila
26	-	37
DICA
Recomendamos	a	leitura	do	artigo	a	seguir,	entre
as	páginas	1	a	3,	sobre	a	combinação	de	técnicas
de	realce.	O	material	está	disponível	no	link:
https://projetos.extras.ufg.br/conpeex/2006/porta_
arquivos/pibic/004311-PriscilaCarlaMachado.pdf	
No	arquivo,	vimos	como	a	combinação	de	técnicas	de	processamento	de	 imagens
pode	 ser	utilizada	para	obter	 um	 realce	 com	mais	detalhes	 visuais.	Note	que,	 na
aplicação	 abordada,	 não	 seria	 possível	 obter	 o	 realce	 desejado	 apenas	 com	uma
técnica.	Dessa	forma,	em	algumas	aplicações,	é	necessário	combinarmos	mais	de
uma	técnica	para	obter	a	melhora	desejada.	Por	exemplo,	nós	podemos	combinar
técnicas	 de	 realce	 para	 aumentarmos	 a	 nitidez	 e	 salientarmos	 detalhes	 de	 uma
imagem.
Considerações	finais
https://projetos.extras.ufg.br/conpeex/2006/porta_arquivos/pibic/004311-PriscilaCarlaMachado.pdf
E-Book	-	Apostila
27	-	37
Nesta	unidade,	você	teve	a	oportunidade	de:
conhecer	o	surgimento	da	área	de	processamento	de
imagens;
aprender	algumas	aplicações	práticas	do	processamento	de
imagens;
ser	apresentado	aos	componentes	e	aos	fundamentos	do
processamento	de	imagens;
aprender	sobre	transformações	de	intensidade	e	filtros	de
suavização	e	aguçamento;
conhecer	algumas	técnicas	de	restauração	de	imagens.
Vimos	 que	 o	 processamento	 de	 imagens	 surgiu	 com	 a	 motivação	 de	 transferir
imagens	 entre	 duas	 cidades.	 Além	 disso,	 o	 desenvolvimento	 da	 área	 tem	 uma
estreita	 relação	 com	 a	 evolução	 do	 poder	 de	 processamento	 dos	 computadores.
Isso	 permitiu	 o	 desenvolvimento	 de	 técnicas	 e	 de	 diversas	 aplicações	 práticas.	
Mostramos	um	exemplo	disso	na	exploração	espacial.
Quando	 falamos	sobre	as	aplicações	práticas,	vimos	vários	métodos	de	aquisição
de	 imagens.	 Esses	 métodos	 podem	 formam	 imagens	 a	 partir	 do	 espectro
eletromagnético	(luz,	 infravermelho,	ondas	de	rádio	e	outros),	acústico	e	sintético
(formado	 por	 um	 computador).	 Além	 disso,	 falamos	 um	 pouco	 sobre	 o
processamento	 de	 imagens	 na	 saúde,	 na	 geologia,	 na	 indústria	 e	 no
monitoramento.
Ainda	 nesta	 unidade,	 definimos	 alguns	 conceitos	 básicos	 de	 processamento	 de
imagens	 digitas.	 Mostramos	 que	 uma	 imagem	 digital	 é	 representada	 por	 uma
matriz	de	pixels	e	que	cada	pixel	tem	um	nível	de	cinza	ou	intensidade	e	conceitos
de	vizinhança.
Em	 relação	 às	 técnicas,	 falamos	 sobre	 transformações	 de	 intensidade	 e	 como
podem	 ser	 usadas	 para	 realçar	 a	 imagem.	 Também	 apresentamos	 os	 filtros	 de
suavização	 e	 de	 aguçamento.	 Depois,	 falamos	 sobre	 técnicas	 de	 restauração	 de
imagens.	Mostramos	como	o	problema	de	restauração	e	reconstrução	de	 imagens
pode	ser	modelado	e	apresentamos	alguns	filtros	usados	para	essa	finalidade.
E-Book	-	Apostila
28	-	37
Agora	 que	 finalizamos	 esse	 conteúdo,	 vamos	 testar	 seus	 conhecimentos
com	o	quiz	a	seguir.	
QUIZ
Leia	o	trecho	a	seguir.
Uma	imagem	é	gerada	por	uma	fonte	de	energia,	a
irradiação	dessa	energia	por	um	objeto	e	um
dispositivo	que	seja	capaz	de	capturar	essa	energia.
Uma	forma	bastante	conhecida	de	gerar	uma
imagem	é	por	meio	da	luz,	mas	ela	também	pode	ser
gerada	por	infravermelho,	acústica	e	outros.
Assinale	a	alternativa	correta	sobre	a	aquisição	de
uma	imagem.
Os	raios	X	são	utilizados	apenas	na	indústria.a
E-Book	-	Apostila
29	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	raios	X	são
amplamente	utilizados	em	diagnósticos	médicos.	É
possível	gerar	imagens	por	computador.	Um	exemplo
disso	são	as	imagens	geradas	por	fractais.	As	imagens
de	ressonância	magnética	são	geradas	por	acústica.
Imagens	em	formato	infravermelho	são	utilizadas	na
inspeção	automatizada	de	produtos.
Resposta	Correta:
A	resposta	está	correta,	pois	a	banda	visível,
juntamente	com	o	infravermelho,	é	usada	para	gerar
imagens.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	raios	X	são
amplamente	utilizados	em	diagnósticos	médicos.	É
possível	gerar	imagens	por	computador.	Um	exemplo
disso	são	as	imagens	geradas	por	fractais.	As	imagens
de	ressonância	magnética	são	geradas	por	acústica.
Imagens	em	formato	infravermelho	são	utilizadas	na
inspeção	automatizada	de	produtos.
Normalmente,	o	infravermelho	é	utilizado	junto	à
banda	visível	para	formar	uma	imagem.b
As	imagens	só	podem	ser	geradas	por	sinais	físicos,
não	existe	imagem	sintética.c
Uma	imagem	gerada	por	ressonância	magnética	é
E-Book	-	Apostila
30	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	raios	X	são
amplamente	utilizados	em	diagnósticos	médicos.	É
possível	gerar	imagens	por	computador.	Um	exemplo
disso	são	as	imagens	geradas	por	fractais.	As	imagens
de	ressonância	magnética	são	geradas	por	acústica.
Imagens	em	formato	infravermelho	são	utilizadas	na
inspeção	automatizada	de	produtos.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	raios	X	são
amplamente	utilizados	em	diagnósticos	médicos.	É
possível	gerar	imagens	por	computador.	Um	exemplo
disso	são	as	imagens	geradas	por	fractais.	As	imagens
de	ressonância	magnética	são	geradas	por	acústica.
Imagens	em	formato	infravermelho	são	utilizadas	na
inspeção	automatizada	de	produtos.
Leia	o	trecho	a	seguir.
um	exemplo	de	imagem	sintética.d
Não	é	possível	utilizar	as	imagens	formadas	por
infravermelho	na	indústria.e
E-Book	-	Apostila
31	-	37
A	aquisição	de	uma	imagem	digital	envolve	alguns
dispositivos.	Ou	seja,	é	necessário	ter	dispositivos
para	capturar	a	imagem,	realizar	algum
processamento	e,	também,	a	armazenar.
Assinale	a	alternativa	correta	sobre	os	componentes
de	um	sistema	de	processamento	de	imagens
digitais.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	sensores	são
formados	por	um	dispositivo	físico	sensível	à	energia
irradiada	pelo	objeto	e	um	digitalizador.	As	imagens
podem	ser	registradas	em	impressoras	e	mídias
digitais.	Há	aplicações	on-line	e	arquivamentos	de
imagens	que	exigem	discos	rígidos	ou	fitas
magnéticas.	A	largura	da	banda	ainda	é	um	problema
a	ser	considerado.
Os	sensores	de	imagens	contêm	apenas	um
elemento,	que	é	o	digitalizador.a
Os	sistemas	de	registro	de	imagens	são	apenas
fotográficos.b
E-Book	-	Apostila
32	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	sensores	são
formados	por	um	dispositivo	físico	sensível	à	energia
irradiada	pelo	objeto	e	um	digitalizador.	As	imagens
podem	ser	registradas	em	impressoras	e	mídias
digitais.	Há	aplicações	on-line	e	arquivamentos	de
imagens	que	exigem	discos	rígidos	ou	fitas
magnéticas.	A	largura	da	banda	ainda	é	um	problema
a	ser	considerado.
Resposta	Correta:
A	resposta	está	correta,	pois	a	média	da	imagem	pode
ser	calculada	enquanto	ela	é	digitalizada.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	sensores	são
formados	por	um	dispositivo	físico	sensível	à	energia
irradiada	pelo	objeto	e	um	digitalizador.	As	imagens
podem	ser	registradas	em	impressoras	e	mídias
digitais.	Há	aplicações	on-line	e	arquivamentos	de
imagens	que	exigem	discos	rígidosou	fitas
magnéticas.	A	largura	da	banda	ainda	é	um	problema
a	ser	considerado.
O	hardware	especializado	em	processamento	de
imagens	realiza	um	processamento	na	imagem
enquanto	ela	é	digitalizada.
c
Só	devemos	nos	preocupar	com	o	armazenamento
de	imagens	no	curto	prazo.d
E-Book	-	Apostila
33	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	os	sensores	são
formados	por	um	dispositivo	físico	sensível	à	energia
irradiada	pelo	objeto	e	um	digitalizador.	As	imagens
podem	ser	registradas	em	impressoras	e	mídias
digitais.	Há	aplicações	on-line	e	arquivamentos	de
imagens	que	exigem	discos	rígidos	ou	fitas
magnéticas.	A	largura	da	banda	ainda	é	um	problema
a	ser	considerado.
Leia	o	trecho	a	seguir.
A	 transformação	 de	 intensidade	 é	 uma	 técnica	 de
processamento	de	imagem	que	trabalha	diretamente
em	 um	pixel.	 Normalmente,	 esse	 tipo	 de	 técnica	 é
aplicado	no	realce	de	imagens.
Assinale	a	alternativa	correta	sobre	as	técnicas	de
transformação	de	intensidade.
Na	rede	de	comunicação,	nós	não	devemos	nos
preocupar	com	a	largura	da	banda.e
O	negativo	de	imagem	é	utilizado	para	realçar	os
detalhes	em	branco	ou	cinza	de	uma	região	escura
da	imagem.
a
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34	-	37
Resposta	Correta:
A	resposta	está	correta,	pois	o	negativo	de	imagem
reverte	a	intensidade	dos	pixels,	fazendo	com	que	os
detalhes	das	regiões	escuras	de	uma	imagem	sejam
realçados.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	a	transformação	do
negativo	de	imagem	é	aplicada	apenas	em	um	pixel,
enquanto	os	filtros	espaciais	aplicam	uma	operação
na	vizinhança	de	um	pixel.	E	as	bordas	apresentam
uma	alteração	abrupta	de	intensidade.	Isso	faz	com
que	a	média	seja	alterada,	fazendo	com	que	as	bordas
fiquem	borradas.	Existem	filtros	baseados	na
mediana,	no	máximo	e	no	mínimo.
A	transformação	do	negativo	de	imagem	é	aplicada	à
vizinhança	de	um	pixel.b
Os	filtros	espaciais	são	aplicados	individualmente	em
um	pixel,	a	sua	vizinhança	não	é	considerada.c
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35	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	a	transformação	do
negativo	de	imagem	é	aplicada	apenas	em	um	pixel,
enquanto	os	filtros	espaciais	aplicam	uma	operação
na	vizinhança	de	um	pixel.	E	as	bordas	apresentam
uma	alteração	abrupta	de	intensidade.	Isso	faz	com
que	a	média	seja	alterada,	fazendo	com	que	as	bordas
fiquem	borradas.	Existem	filtros	baseados	na
mediana,	no	máximo	e	no	mínimo.
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	a	transformação	do
negativo	de	imagem	é	aplicada	apenas	em	um	pixel,
enquanto	os	filtros	espaciais	aplicam	uma	operação
na	vizinhança	de	um	pixel.	E	as	bordas	apresentam
uma	alteração	abrupta	de	intensidade.	Isso	faz	com
que	a	média	seja	alterada,	fazendo	com	que	as	bordas
fiquem	borradas.	Existem	filtros	baseados	na
mediana,	no	máximo	e	no	mínimo.
O	filtro	linear	de	suavização	(filtros	de	média)	não
tem	o	efeito	indesejado	de	borrar	as	bordas.d
Não	é	possível	utilizar	medidas	estatísticas
(mediana,	por	exemplo)	para	definir	um	filtro.e
E-Book	-	Apostila
36	-	37
Resposta	Incorreta:
A	resposta	está	incorreta,	pois	a	transformação	do
negativo	de	imagem	é	aplicada	apenas	em	um	pixel,
enquanto	os	filtros	espaciais	aplicam	uma	operação
na	vizinhança	de	um	pixel.	E	as	bordas	apresentam
uma	alteração	abrupta	de	intensidade.	Isso	faz	com
que	a	média	seja	alterada,	fazendo	com	que	as	bordas
fiquem	borradas.	Existem	filtros	baseados	na
mediana,	no	máximo	e	no	mínimo.
	
Referências
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