Sensoriamento Remoto I - Resumo Aula 04 - Cores e Fusão

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SENSORIAMENTO REMOTO I - AULA 04 COR E FUSÃO
1. PERCEPÇÃO DA COR
As cores vistas pelos seres humanos são determinadas pela natureza da luz refletida pelos objetos.
A luz visível é uma pequena faixa do espectro eletromagnético (REM), compreendida entre 400 e 700 nm.
Quando um objeto reflete todas as frequências do espectro visível de maneira equilibrada, ele é percebido como branco.
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2. CARACTERIZAÇÃO DA LUZ E COR
A luz pode ser classificada em dois tipos principais:
· Luz Cromática: Possui cor e está dentro da faixa visível (400-700 nm);
· Luz Acromática: Não possui cor, apenas intensidade, sendo percebida como preto, branco ou tons de cinza.
2.1. Cores Primárias e Secundárias
O olho humano percebe cores como combinações de três cores primárias: Vermelho (R), Verde (G) e Azul (B).
Essas cores podem ser combinadas para formar cores secundárias: Magenta, Ciano, Amarelo.
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3. CARACTERÍSTICAS DAS CORES
Para diferenciar uma cor de outra, utilizamos três componentes principais:
· Brilho (Intensidade) – Nível de luminosidade da cor;
· Matiz (Hue) – Tonalidade específica dentro do espectro visível;
· Saturação (Croma) – Grau de pureza da cor (quanto menos saturada, mais próxima do cinza).
Matiz e saturação juntos, formam a cromaticidade de uma cor, de modo que a cor pode ser completamente caracterizada pelo seu brilho e a cromaticidade.
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4. MODELOS DE COR
Os modelos de cor foram criados para padronizar a representação e manipulação das cores.
O modelo RGB é baseado em um espaço tridimensional, onde as cores são representadas como combinações de Vermelho (Red - R), Verde (Green - G) e Azul (Blue - B).
No espaço de cores, os valores de RGB são os três eixos principais, formando um cubo de cores.
· O preto está localizado na origem do cubo (R=0, G=0, B=0);
· O branco está no canto oposto do cubo (R=255, G=255, B=255);
· A escala de cinza se estende ao longo da diagonal do cubo, conectando o preto ao branco;
· As demais cores são posicionadas nos limites ou dentro do cubo conforme a combinação de RGB.
Os valores das cores RGB são expressos digitalmente para representação e processamento de imagens. Esse modelo é amplamente usado em visualizações coloridas normais e em imagens de falsa cor.
4.2. Seleção de Bandas e Sensibilidade do Olho Humano
Para análise de imagens, três bandas espectrais são selecionadas para representar RGB.
Estudos indicam que os bastonetes do olho humano são menos sensíveis à luz azul do que às cores vermelha e verde. Por isso, recomenda-se que ao montar uma composição colorida:
A cor vermelha ou verde seja atribuída à banda de maior variância (maior contraste).
A cor azul seja destinada à banda de menor variância.
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5. MODELO DE COR IHS
O modelo IHS (Intensidade, Hue, Saturação) é uma forma alternativa de representar cores, sendo amplamente utilizado devido à sua relação direta com a percepção humana da cor. Suas principais vantagens são:
· A intensidade (I) pode ser separada das informações de cor, permitindo ajustes independentes.
· As componentes matiz (Hue - H) e saturação (S) estão diretamente ligadas ao modo como o olho humano percebe a cor.
Esse modelo é fundamental para o Processamento Digital de Imagens (PDI), pois reflete as propriedades sensoriais da visão humana, tornando-se ideal para realce e manipulação de imagens.
5.2. Componentes do Modelo IHS
Intensidade (I)
A quantidade de brilho de uma cena, o que é uma medida do albedo refletido das partes iluminadas e sombreadas de todos os alvos presentes na imagem. Em termos visuais, corresponde a uma imagem em preto e branco da cena colorida.
É independente das informações de cor (matiz e saturação), permitindo ajustes sem alterar a tonalidade.
Saturação (S)
É o grau de diluição de uma cor pura por luz branca, e por isso é também chamada de pureza da cor, ou seja, quão intensa ou desbotada ela é.
Quanto maior a saturação, mais vibrante a cor parece; quanto menor, mais próxima do cinza. Saturação zero significa que a cor não tem tom específico, aparecendo como um tom acinzentado.
Matiz (Hue - H)
Define a tonalidade da cor, indicando qual cor do espectro visível está sendo percebida.
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6. CONVERSÃO DE RGB IHS
A transformação do espaço de cores RGB para IHS permite representar cores de forma mais intuitiva para análise e processamento de imagens.
6.1. Modelo Hexacone
O modelo é representado graficamente em um Triângulo de Cores, onde os componentes I, H e S determinam completamente a cor.
· A intensidade (I) é definida pela distância ao longo da linha do cinza, indo do preto ao branco dentro de uma projeção hexagonal.
· A matiz (Hue - H) é expressa pelo ângulo ao redor do hexágono, representando a tonalidade da cor.
· A saturação (S) é a distância entre um ponto no hexágono e o centro, indicando o quão intensa ou diluída a cor está.
6.2. Vantagens do Modelo IHS na Conversão
Permite ajustar os componentes separadamente.
O brilho (intensidade - I) pode ser alterado sem modificar a tonalidade ou a pureza da cor.
A saturação e a matiz podem ser manipuladas sem afetar o brilho.
6.3. Exemplos de Aplicação
· Realce de contraste: Pode-se aumentar o contraste apenas na intensidade (I) sem alterar as cores;
· Fusão de Imagens: A componente de intensidade pode ser substituída por uma banda de maior resolução espacial (exemplo: banda pancromática - PAN), mantendo a informação espectral das bandas multiespectrais. Isso melhora a nitidez da imagem sem perder os detalhes de cor.
6.4. Importância da Conversão RGB ↔ IHS
A conversão facilita ajustes mais naturais e controlados das cores.
Essencial para processamento digital de imagens (PDI) e sensoriamento remoto.
Permite melhor fusão de imagens, destacando detalhes sem distorcer informações espectrais.
6.5. Conversão de IHS para RGB
A conversão de volta para RGB é útil para reconstruir imagens ou aplicar modificações específicas.
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7. FUSÃO DE IMAGENS
A fusão de imagens é um processo utilizado para combinar imagens de diferentes resoluções espaciais, aprimorando a qualidade da imagem resultante. A técnica IHS foi originalmente desenvolvida para essa finalidade, permitindo integrar imagens multiespectrais com imagens de alta resolução espacial.
7.1. Processo de Fusão de Imagens
A fusão pelo método IHS permite combinar apenas três bandas espectrais, o que pode restringir algumas análises. O processo ocorre em dois passos principais:
Passo 1: Conversão para o Espaço IHS
Selecionam-se três bandas espectrais do conjunto multiespectral que contêm as informações mais relevantes para a análise.
Realiza-se a transformação RGB para IHS, separando os componentes:
· Intensidade (I) – Responsável pelo brilho e detalhes estruturais;
· Matiz (H) e Saturação (S) – Contêm a informação espectral da cor.
Passo 2: Substituição e Reamostragem
A componente de intensidade (I) é substituída pela imagem pancromática de alta resolução.
Os componentes H e S são reamostrados para a mesma resolução da banda pancromática.
Por fim, ocorre a transformação inversa para o espaço RGB, gerando uma imagem colorida com alta resolução espacial e mantendo as informações espectrais do conjunto multiespectral.
Apesar de ser uma técnica bastante utilizada, a pelo método fusão IHS possui a limitação de permitir apenas a fusão de três bandas com a imagem de alta resolução espacial.
7.2. Modelos Alternativos de Fusão
Para superar as limitações do método IHS, foram desenvolvidas novas abordagens, organizadas em três categorias principais:
Modelo no Domínio Espacial
Utiliza técnicas como:
· Transformada de Wavelet;
· Filtro High-Pass (HPF)
Essas abordagens extraem informaçõesespaciais de alta frequência da imagem pancromática e as combinam com a imagem multiespectral.
Modelo no Domínio Espectral
Baseia-se na transformação das bandas multiespectrais em componentes não correlacionados.
Técnicas comuns:
· Transformação de Componentes Principais (PCA);
· Gram-Schmidt.
A primeira componente principal (PC1) é substituída pela banda pancromática, previamente ajustada para manter a mesma média e variância.
Vantagem: Diferente do IHS, não há limitação do número de bandas que podem ser fusionadas.
Modelo Algébrico
Baseia-se em operações matemáticas pixel a pixel para fusão.
Técnicas utilizadas:
· Método Brovey (cor normalizada);
· Multiplicativo.
No método Brovey, cada banda multiespectral (MSi) é:
· Multiplicada pela banda pancromática (PAN);
· Dividida pela soma das bandas multiespectrais.
Vantagem do Brovey: Funciona melhor do que o método IHS para bandas na região do infravermelho.
7.3. Importância da Fusão de Imagens
Melhora a resolução espacial, mantendo as informações espectrais.
Aprimora a análise e interpretação de imagens, facilitando a detecção de alvos e padrões.
Usado em sensoriamento remoto, monitoramento ambiental, agricultura e cartografia.
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Conclusão
A aula 04 abordou conceitos fundamentais sobre cores, modelos de representação e técnicas de fusão de imagens. A fusão de imagens melhora a interpretação visual e a precisão dos dados, sendo essencial para aplicações em sensoriamento remoto.
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