Processamento de Imagens - Matrizes

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

Processamento de imagens
RAYANNE
LUCAS
VINICIUS
Matrizes em processamento de imagens
Uma imagem digital é o emprego mais comum de uma matriz em um computador; 
Cada elemento da matriz em uma imagem é denominado pixel; (picture element);
Cada pixel descreve, de alguma forma apropriada, uma cor para aquele ponto da imagem;
O pixel format (formato do pixel) mais comum usado em imagens é o RGB – Red (vermelho), Green (verde) e Blue (azul);
A combinação destas cores deve possibilitar a geração quaisquer outras cores;
O Java já possui uma classe pronta para fazer a abertura de um arquivo de imagem, bem como manipular esta imagem: – java.awt.image.BufferedImage;
Matrizes: pixel
Um pixel é considerado como o menor componente de uma imagem digital;
Quanto mais pixels utilizados para representar uma imagem, mais esta se aproxima de parecer com o objeto original;
Matrizes e imagens primárias
Matrizes e imagens primárias
São os números 0 e 1, que especificam a cor do pixel;
O número 0 indica a cor preta e o número 1, indica a cor branca;
Imagens digitais que usam apenas duas cores (em geral, preta e branca) são denominadas imagens binárias (ou imagens booleanas);
Matrizes e imagens em tons de cinza
Matrizes e imagens em tons de cinza
Imagens em tons de cinza também podem ser representadas por matrizes;
Cada elemento da matriz determina a intensidade do pixel correspondente;
A maioria dos arquivos digitais atuais usam o número 0 para indicar a cor preta (ausência de intensidade) e o número 255 para indicar a cor branca (intensidade máxima), totalizando 256 tons de cinza diferentes;
Contudo, existem certas aplicações específicas que necessitam de mais tons de cinza a fim de reproduzir a imagem com mais detalhes e evitar erros de arredondamento nos cálculos numéricos, como é o caso das imagens médicas.
Matrizes e imagens em tons de cinza
unsigned char imagem[5][5] = { 
{ 255, 255, 127, 50, 0 }, 
{ 255, 127, 50, 0, 25 }, 
{ 127, 50, 0, 25, 255 }, 
{ 50, 0, 25, 255, 255 }, 
{ 0, 25, 255, 255, 255 } 
}
Figura: Imagem em cizentos e representação em C
Matrizes e imagens coloridas
Matrizes e imagens coloridas
Imagens coloridas podem ser representadas por três matrizes;
Cada matriz especifica a quantidade de vermelho (Red em inglês), verde (Green em inglês) e azul (Blue em inglês) que compõem a imagem. Este sistema de cores é conhecido como RGB.
Os elementos destas matrizes determinam a intensidade do pixel referente à cor da matriz.
Por conveniência, a maioria dos arquivos digitais atuais usam o número 0 para indicar ausência de intensidade e o número 255 para indicar intensidade máxima.
Outras utilizações de matrizes
Usando-se as operações de multiplicação por escalar e soma de matrizes, é possível criar um efeito de transição entre duas imagens de mesmo tamanho. 
Um grande número de filtros usa a matriz de convolução internamente - como os de desfocagem, nitidez, mapa de relevo, dentre outros. O filtro de Matriz de Convolução usa uma matriz primária, que é a imagem a ser tratada. Essa imagem é tratada como uma coleção bi-dimensional de pixels em coordenadas retangulares.
MATLAB
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
MATLAB
Software interativo de alta performance voltado para o cálculo numérico;
Software destinado a fazer cálculos com matrizes; 
MATLAB=MATrix LABoratory;
Utilizado nas áreas de educação, álgebra linear, análise numérica e processamento de imagem;
TOOLBOXES
Programas de apoio personalizados denominados como “Toolboxes”; 
Image Processing Toolbox;
Toolbox permite ler e visualizar uma imagem, visualizar a informação da imagem, melhorar o contraste e gravar imagens em disco. 
Toolbox define 4 tipos de imagem, imagens binárias, imagens indexadas, imagens em tons de cinzento e imagens RGB. 
MATLAB E MATRIZES	
Uma imagem em tons de cinzento é constituída por uma matriz de dados cujos valores representam intensidades num certo intervalo;
Numa imagem RGB, cada pixel é especificado por 3 valores. Um valor para a componente vermelho, um para a componente azul e um outro para a componente verde;
Imagem em escala cinza
Para ler uma imagem do computador, é utilizada a função imread;
>> x = imread('imagem1.jpeg’);
Pelo comando whos, é possível perceber alguns atributos da imagem: 
>> whos x 
Negativo da imagem
Para tirar o negativo da imagem, precisamos transformar valores próximos de 0 em valores próximos de 255, e vice-versa. Uma forma de fazer isso é subtrair 255 da imagem, e depois multiplicar por -1. 
>> y = uint8(-1*(double(x)-255)); 
>> figure 
>> imshow(y)
Aumentando e reduzindo o brilho
Aumentar o brilho significa deixar a imagem mais clara. Esta operação é feita somando uma constante à imagem: 
>> z = x + 50; 
>> figure 
>> imshow(z)
Dicas
Curso de processamento de imagens: https://wiki.sj.ifsc.edu.br/wiki/index.php/Curso_Matlab_aplicado_ao_processamento_de_imagens_-_Aula_3
SIFT
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
SIFT
É uma técnica de processamento de imagens que permite a detecção e extração de descritores (características) locais.
Usada em reconhecimento de objetos, navegação automática de robôs, rastreamento e criação de imagens panorâmicas.
Utiliza uma representação que se utiliza de uma pilha de imagens contendo níveis de detalhe. 
A obtenção de descritores SIFT
Detecção de extremos (máximos e mínimos).
Localização de pontos chave.
Denição de orientação.
Descritor dos pontos chaves.
Representação multiescala usada no SIFT
FILTROS
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
Filtros
Filtro são dispositivo que modificam um sinal de áudio, atenuando a quantidade de energia presente em frequências ou faixas de frequência de áudio. Existem vários tipos de filtros com características bastante diferentes, entre eles, passa-banda, passa-baixa
 passa-banda ou (passa-faixa) 
É uma combinação dos filtros Passa Alta e Passa Baixa em que se pode definir uma frequência de corte inferior e outra superior.
Rejeita as frequências fora dessa faixa.
 Ou seja, ele irá atenuar (reduzir) sinais que estejam abaixo ou acima de determinada frequência.
Pode ser utilizado nas aplicações que envolvem a seleção de sinais de determinadas frequências, geralmente são usados em telecomunicação, eletrônica médica, aplicações de consumo e industriais.
Gráfico passa-banda
TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
A tomografia computadorizada é uma modalidade do Diagnóstico por Imagem que permite a visualização de estruturas em forma de cortes (fatias). Captadas através do aparelho tomógrafo, que é formado por um tubo de raios-x conectados a um sistema de detectores. Este conjunto gira 360º em torno do paciente. A cada giro é produzido um conjunto de sinais analógicos que são transmitidos para o sistema computadorizado, onde são transformados em imagem. Toda a detecção dos feixes é atenuada conforme a densidade dos tecidos. 
Exemplo
OS PROCESSOS DE FORMAÇÃO DA TC
A formação da imagem na tomografia computadorizada acontece em dois processos:
Escaneamento: O tubo de raios-x gira ao redor do paciente e o feixe é atenuado, diferenciando as estruturas com a interação da energia com o corpo. Os detectores são atingidos por uma quantidade diferenciada pelas partículas que compõem a luz (fótons). Em cada momento em que os fótons chegam aos detectores, os detectores medem o logaritmo da intensidade do sinal analógico.
Reconstrução: Os sinais analógicos são lidos pelos detectores e enviam este sinal para um conversor digital no sistema computacional. Os sinais são convertidos em sinais digitais e em seguida é produzida a imagem.
RESOLUÇÃO DA IMAGEM
A imagem TC típica é composta de 512 linhas, cada uma de 512 pixels, ou seja, uma matriz quadrada de 512 x 512 = 262144 pixels (uma para cada voxel). 
CURIOSIDADE
As tomografias são úteis para diagnosticar, estudar e tratar o cancro, por exemplo. Também permitem fazer um estudo dos vasos sanguíneos, realizar o diagnóstico de uma infecção ou servir como guia
para um cirurgião.
Se uma pessoa tropeçar e, ao cair, bater com a cabeça, é provável que o médico lhe dê indicações no sentido de realizar uma tomografia computadorizada do crânio. Graças a estas imagens, poderá observar se houve algum dano cerebral, sangramento ou lesão causado pelo impacto. Com estes dados, o profissional estará em condições de sugerir um tratamento.
No ano de 1971, O primeiro tomógrafo foi desenvolvido pelo matemático e físico inglês Godfrey Hounsfield, que trabalhava na EMI. Na mesma época, o americano Allan Cormack, da Tufts University, em Massachusetts, produziu tecnologia similar. Ambos receberam em 1979 o Prêmio Nobel de Medicina pela descoberta.
Embora custasse cerca de US$ 500 mil, a tecnologia pôs um fim à época em que, diante de um traumatismo craniano, os médicos tinham de esperar o agravamento dos sintomas clínicos para intervir. Além disso, os efeitos do tratamento de tumores, por exemplo, podem ser acompanhados passo a passo, visualmente, o que aumenta sua eficácia.
FILTRO PASSA BAIXAS
PROCESSAMENTO DE IMAGENS
FILTRO PASSA BAIXAS
As técnicas de filtragem são transformações da imagem "pixel" a "pixel", que dependem do nível de cinza de um determinado "pixel" e do valor dos níveis de cinza dos "pixels" vizinhos, na imagem original, ou seja, o pixel "filtrado" tem um valor dependente do contexto em que ele se encontra na imagem original.
Nas imagens podemos encontrar frequências: Alta, Média e Baixa. Assim, é possível reduzir os efeitos de determinadas frequências na imagem, buscando obter um efeito visual de melhor qualidade na imagem. As frequências que devem ser tratadas, dependem do objetivo a ser atingido com o tratamento.
A redução de componentes de frequência é conseguida através de técnicas de filtragem, usando realce seletivo e eliminando a mistura de frequências.
As formas de Implementação da Filtragem são por Convolução no domínio espacial e por Análise de Fourier no domínio da frequência.
A Filtragem por Convolução é uma operação pontual que pode tomar bastante tempo de processamento. Os resultados da aplicação destes filtros resultam em imagens com baixo brilho e baixo contraste.
Os filtros Passa Baixas eliminam altas freqüências, sendo usado para eliminar ruídos em imagens. O ruído é uma fonte de alta freqüência. O efeito produzido é uma desfocalização caracterizada por uma imagem borrada. Esta desfocalização depende das dimensões do filtro, quanto maior as dimensões do filtro, maior será a desfocalização.
Exemplos de Filtro Passa Baixas:
1) Filtro da Média: pixel central é a média aritmética dos pixels dentro da área da janela.
2) Filtro da Média Ponderada: peso depende de sua distância ao peso central.
Neste caso a suavização é menos intensa pois há mais influência do pixel central.
3) Filtro da Moda: o nível de cinza do pixel central é o nível de cinza mais populoso dentro da janela de dimensão do filtro.
Este filtro é usado para homogeneizar imagens temáticas, ou para reduzir ruídos mantendo o máximo de informação na imagem.
Imagem original	
Aplicação Filtro Passa Baixas (Filtro da Média)