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Realce no Domínio Espacial
Prof. Bruno Macchiavello (bruno@cic.unb.br)
Introdução ao Processameto de Imagens Realce no Domínio Espacial 1
O principal objetivo do realcerealce é processar uma
imagem de forma que a imagem resultante seja
mais adequada que a imagem original, dada uma
aplicação específica (Processamento de baixo
nível)
Introdução
Introdução ao Processameto de Imagens
Pode ser dividido em dois ramos:
Processamento no domínio espacial
Processamento no domínio da frequência
Realce no Domínio Espacial 1
Inicialmente vamos tratar do realce no domínio
espacial
Processos no domínio espacial serão denotados Processos no domínio espacial serão denotados
por:por:
Introdução
Introdução ao Processameto de Imagens Realce no Domínio Espacial 1
)],([),( yxfTyxg =
O operador O operador TT é aplicado à posição (x,y), e pode é aplicado à posição (x,y), e pode
utilizarutilizar--se de uma vizinhança ou um conjunto de se de uma vizinhança ou um conjunto de
imagens.imagens.
Introdução
Introdução ao Processameto de Imagens Realce no Domínio Espacial 1
Quando Quando T T utiliza apenas o utiliza apenas o pixel pixel da posição (x,y), é chamado da posição (x,y), é chamado
de de função de transformação de nível de cinza (ou função de transformação de nível de cinza (ou
intensidade ou brilho)intensidade ou brilho)
Exemplos: Exemplos:
contrastcontrast strechingstreching thresholdingthresholding
Transformação de Intensidade
)(rTs =
Introdução ao Processameto de Imagens
contrastcontrast strechingstreching thresholdingthresholding
Realce no Domínio Espacial 1
Transformação de Intensidade
lineareslineares
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lineareslineares
Transformação de Intensidade
logarítmicaslogarítmicas
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logarítmicaslogarítmicas
Transformação de Intensidade
powerpower--lawlaw
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powerpower--lawlaw
NegativoNegativo de imagens. Seja a escala de cinzas de imagens. Seja a escala de cinzas
dada por [0 Ldada por [0 L--1]. O negativo de uma imagem é 1]. O negativo de uma imagem é
dado por.dado por.
Transformação de Intensidade
rLs −−= 1
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Transformações LogarítmicasTransformações Logarítmicas
Transformação de Intensidade
)1log( rcs +=
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Transformações PowerTransformações Power--LawLaw
Transformação de Intensidade
γ
crs =
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γ
crs =
•• UmaUma grandegrande variedadevariedade dede dispositivosdispositivos dede captura,captura,
impressãoimpressão ee displaydisplay dede imagensimagens respondemrespondem
segundosegundo umauma funçãofunção powerpower--lawlaw..
•• OO processoprocesso parapara sese corrigircorrigir oo efeitoefeito dessedesse
fenômenofenômeno éé chamadochamado dede correçãocorreção gamagama ouou
Transformação de Intensidade
Introdução ao Processameto de Imagens
fenômenofenômeno éé chamadochamado dede correçãocorreção gamagama ouou
gamagama correctioncorrection..
Realce no Domínio Espacial 1
Correção gama para monitores CRT :Correção gama para monitores CRT :
Transformação de Intensidade
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Correção gama para imagens de MR:Correção gama para imagens de MR:
Transformação de Intensidade
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γγ = 0.6= 0.6
Correção gama para imagens de MR:Correção gama para imagens de MR:
Transformação de Intensidade
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γγ = 0.4= 0.4 γγ = 0.3= 0.3
Correção gama:Correção gama:
Transformação de Intensidade
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γγ = 3= 3
Correção gama:Correção gama:
Transformação de Intensidade
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γγ = 4= 4 γγ = 5= 5
Transformações Lineares por Partes: Transformações Lineares por Partes: contrastcontrast
stretchingstretching
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes: Transformações Lineares por Partes: contrastcontrast
stretchingstretching
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: thresholdingthresholding
Transformação de Intensidade
>
≤
=
m
m
s
r se ,255
r se ,0
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: graygray--levellevel
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: graygray--levellevel
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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64 < Branco < 19264 < Branco < 192
Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: bitbit--planeplane
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: bitbit--planeplane
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: bitbit--planeplane
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: bitbit--planeplane
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Transformações Lineares por Partes:Transformações Lineares por Partes: bitbit--planeplane
slicingslicing
Transformação de Intensidade
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Intervalo de níveis de cinza: [0 LIntervalo de níveis de cinza: [0 L--1].1].
Histograma:Histograma:
rrkk é o é o kk--ésimoésimo nível de cinza em [0, Lnível de cinza em [0, L--1],1],
nnkk é o número de é o número de pixels pixels pertencentes ao nível de cinza pertencentes ao nível de cinza rrkk..
Processamento de Histograma
,)( kk nrh =
Introdução ao Processameto de Imagens
nnkk é o número de é o número de pixels pixels pertencentes ao nível de cinza pertencentes ao nível de cinza rrkk..
Histograma normalizado:Histograma normalizado:
nn é o número total de é o número total de dede pixels.pixels.
Realce no Domínio Espacial 1
,/)( nnrp kk =
Exemplo:Exemplo:
22 88 44 88 77 55 66 66
77 55 11 99 44 11 77 22
44 55 22 44 22 22 66 33
88 11 11 44 44 33 44 66
22 88 22 33 11 77 55 77
Processamento de Histograma
Introdução ao Processameto de Imagens
22 88 22 33 11 77 55 77
22 66 22 88 11 00 33 11
11 33 44 33 88 00 77 88
11 55 00 11 99 22 22 77
rrkk == 00,, 11,, 22,, 33,, 44,, 55,, 66,, 77,, 88,, 99
h(rh(rkk)) == 33,, 1010,, 1111,, 66,, 88,, 55,, 55,, 77,, 77,, 22 == nnkk
p(rp(rkk)) == nnkk//6464
Realce no Domínio Espacial 1
Exemplo:
Processamento de Histograma
8
10
12
k
Introdução ao Processameto de Imagens Realce no Domínio Espacial 1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
2
4
6
r
k
h
(r
k)
=
n
k
Nota: No matlab tem a função hist() e imhist();
•• ExemploExemplo::
•• p(rp(rkk)) == nnkk//6464
Processamento de Histograma
0.14
0.16
0.18
Introdução ao Processameto de Imagens Realce no Domínio Espacial 1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
r
k
p
(r
k)
Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamentode Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Exemplos de Histogramas:
Processamento de Histograma
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Função Função imadjustimadjust::
g= g= imadjustimadjust (f, [(f, [low_inlow_in high_inhigh_in],[],[low_outlow_out,,high_outhigh_out],],gammagamma))
AA funçãofunção mapeamapea osos valoresvalores dede intensidadeintensidade dada imagemimagem ff
parapara novosnovos valoresvalores nana imagemimagem gg..
DeDe taltal formaforma queque osos valoresvalores entreentre low_inlow_in ee high_inhigh_in sãosão
Notas de Matlab
Introdução ao Processameto de Imagens
DeDe taltal formaforma queque osos valoresvalores entreentre low_inlow_in ee high_inhigh_in sãosão
mapeadosmapeados aa valoresvalores entreentre low_outlow_out ee high_outhigh_out..
OsOs valoresvalores abixoabixo dede low_inlow_in ee acimaacima dede high_inhigh_in sãosão
truncadostruncados aa low_outlow_out ee high_outhigh_out respectivamenterespectivamente.
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ExemploExemplo::
I=imread('breast.bmp');
imshow(I)
G=imadjust(I,[0 1],[1 0]); % o negativo também pode ser feito com g = imcomplement(f)
figure;imshow(G)
Notas de Matlab
Introdução ao Processameto de Imagens
figure;imshow(G)
G=imadjust(I,[0.5 0.75],[0 1]);
imshow(G)
I=imadjust(I,[ ],[ ],2);
imshow(G);
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Notas de Matlab
Introdução ao Processameto de Imagens
O O contrastcontrast stretchingstretching acima pode ser gerado no acima pode ser gerado no matlabmatlab
pela instrução: g = 1./(1 + m./(pela instrução: g = 1./(1 + m./(doubledouble(f) + (f) + epseps)).^E)).^E..
O uso de O uso de epseps é para evitar divisão por zero, a figura foi feita é para evitar divisão por zero, a figura foi feita
com E = 20.com E = 20.
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