Aula 4 Realce de Imagens

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Prof. Dr. Johelden Campos Bezerra
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Transformações de Intensidade e Filtragem Espacial de Imagens
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Objetivo
Processar uma imagem, de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original.
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Fundamentos
 Métodos no domínio espacial
São procedimentos que operam diretamente sobre os pixels.
g(x) = T[f(x,y)]
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Alargamento de contraste
Limiarização
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Fundamentos
Métodos no domínio da freqüência
Fundamentado no teo. da convolução
Aplicação: as bordas de f(x,y) podem ser acentuadas através do uso de uma função H(u,v) que enfatize as componentes de alta-freqüência de F(u,v).
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h(x,y) – resposta ao impulso.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas de Transformação de Intensidade:
Negativos de imagem – exibição de imagens médicas.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas Transformação de Intensidade:
Alargamento de contraste: consiste no aumento da escala dinâmica dos níveis de cinza na imagem que está sendo processada.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas Transformação de Intensidade:
Alargamento de contraste:
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas Transformação de Intensidade :
Compressão da escala dinâmica:
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F.T.
 log(F.T.)
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas Transformação de Intensidade :
Fatiamento de níveis de cinza: quando se deseja efetuar a enfatização de uma escala específica de níveis de cinza.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Transformações simples de intensidade:
Fatiamento de níveis de cinza:
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Algumas Funções Básicas Transformação de Intensidade :
Fatiamento de planos de bits: quando se deseja enfatizar a contribuição para a aparência final da imagens por bits específicos.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Fatiamento de planos de bits
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
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Processamento por histograma
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Processamento por histograma
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Processamento por histograma
Equalização de histograma
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Matlab
imhist(x);
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Processamento por histograma
Especificação de Histograma: realce de certas escalas de cinza.
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Equalização de Histograma
Função densidade de probabilidade (fdp) original
fdp desejada
Equalização p/ imagem desejada (disponível)
Imagem desejada
Imagem desejada
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Especificação de Histograma
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Equalize os níveis da imagem original
Especificar pz(z) desejada e obter G(z)
Aplicar a função de transformação inversa z = G-1(s) no passo 1.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Processamento por histograma
Especificação de Histograma
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Processamento por histograma
Realce Local: enfatizar detalhes em pequenas áreas.
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Eq. Global
Im. Original
Eq. Local usando vizinhança 7x7
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Subtração de Imagens: acentuar as diferenças entre f(x,y) e h (x,y).
Aplicação em imagens médicas – radiografia em modo máscara. h(x,y) – máscara (raio-X) e f(x,y) – imagem depois de corante na corrente sangüínea.
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h(x,y)
g(x,y)
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Média de Imagem: melhora a qualidade da imagem através do cálculo da média de um certo número de imagens.
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Imagem ruidosa:
Considere a média de M imagens ruidosas:
- Note que aumentando M, a se torna cada vez menor.
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Realce por Processamento Ponto a Ponto
Média de Imagem: exemplo.
2
8
16
32
128
original
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Filtragem Espacial
Fundamentos
Uso de máscaras espacial para o processamento é chamado de filtragem espacial.
Classificados em filtros lineares e não-lineares.
Filtros lineares:
Passa-baixas: eliminam ou atenuam os componentes de alta freqüência e deixam passar as baixas freqüências. O efeito resultante é a supressão de ruído e o borramento da imagem.
Passa-altas: eliminam ou atenuam os componentes de baixa freqüência. O efeito resultante é uma intensificação dos detalhes da imagem.
Passa-banda: deixam passar uma faixa de freqüências entre baixas e altas. Restauração de imagem.
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Filtragem Espacial
Filtros Lineares:
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Representação no domínio da freqüência
Representação no domínio espacial
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Filtragem Espacial
Filtros Lineares: métodos por processamento de máscara.
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Nota: Filtros que não satisfazem esta propriedade são filtros não lineares
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Filtragem Espacial
Filtros de Suavização: são úteis para redução de ruído e borramento de imagens.
Passa-baixas: Detalhes são perdidos.
Os elementos da máscara devem ser números positivos
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Filtragem Espacial
 Filtros de Suavização: Passa-baixas
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Filtragem Espacial
Filtros de Suavização:
Filtragem por Mediana (não linear): Reduz ruído em vez de borrar. O pixel é substituído pela mediana dos níveis de cinza na vizinhança e não pela média.
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Ordenar
Exemplo:
Mediana = 20, então substitua (15) por (20)
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Filtragem Espacial
Filtros de Aguçamento:enfatizar detalhes finos numa imagem ou realçar detalhes que tenham sido borrados.
Ex: Detecta bordas de objetos/regiões
Filtragem passa-altas (filtro linear): Os elementos da máscara devem ser positivos no centro e negativos no resto da máscara
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Filtragem Espacial
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Filtros de Aguçamento
Filtragem passa-altas (filtro linear): 
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