Atividade Prática Processamento Digital de Imagem

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CENTRO UNIVERSITÁRIO INTERNACIONAL UNINTER 
ESCOLA SUPERIOR POLITÉCNICA 
BACHARELADO EM ENGENHARIA ELÉTRICA 
DISCIPLINA DE PBL – PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM 
 
 
 
 
 
 
ATVIDADE PRÁTICA 
 
 
 
 
 
 
 
DAIANE GEREVINI – RU 1168646 
PROFESSOR CHARLES WAY HUN FUNG 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
LAJEADO - RS 
2020 
 
 
 
 
SUMÁRIO 
 
 
RESUMO .................................................................................................................................... i 
1 INTRODUCAO ................................................................................................................ 1 
2 DESENVOLVIMENTO ...................................................................................... .............1 
 3 CONCLUSÕES ............................................................................................................... 27 
4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 28 
 
 
 
 
 
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RESUMO 
Esta atividade prática, consiste na em utilizar o ambiente matemático SciLab para re-
solver os problemas de processamento de imagens. Deve-se baixar o aplicativo Scilab, estudar 
o manual e apostila para utilização do mesmo e resolução da atividade proposta. 
 
Palavras-chave: Scilab, imagem, processamento. 
 
 
 
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1 INTRODUCAO 
Esta atividade prática é separada em quatro atividades temáticas, cada uma deverá utilizar 
um grupo de imagens que está postada no roteiro de estudos em conjunto com o documento 
desta prática. A resolução de cada item das atividades deve conter o código e, caso necessário, 
as imagens de resultado. 
 
2 DESENVOLVIMENTO 
ATIVIDADE 1: Histograma 
Para realizar a atividade 1, faça a leitura das imagens house.tif, cameraman.tif e le-
na_color_256.tif usando o comando imread. Em seguida resolva os exercícios propostos: 
 
 
 
 
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1. Qual a diferença entre as imagens monocromáticas e a colorida? Como diferenciar que 
a imagem é colorida? 
Resposta: Imagem monocromática é uma imagem com uma cor só, e a colorida com 
mais de uma cor. A imagem pode ser identificada como colorida pelo tamanho con-
tendo três componentes ou três dimensões, no exemplo da imagem ‘lena” o tamanho é 
256 X 256 X 3, sendo que o número três corresponde a cor da imagem. 
 
 
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2. Converta a imagem colorida lena_color_256.tif para níveis de cinza usando o coman-
do rgb2gray. Explique o que mudou na imagem, avalie dimensões e quantidade de da-
dos da imagem resultante. 
Resposta: A imagem em níveis de cinza aparece em preto e branco contendo somen-
tedois componentes com dimensões 256 X 256. 
 
 
 
3. Faça o levantamento do histograma destas imagens, explique o formato do histograma, 
a respeito de níveis de cinza, quantidade de pixels e contraste. 
Resposta: As imagens possuem vários níveis de cinza, contendo em ambas as ima-
gens 512 colunas e 512 linhas em pixels com determinados valores conforme as ima-
gens abaixo as quais determinam os valores de níveis de cinza, os valores maiores são 
próximos do branco e valores menores são valores mais escuros. 
 
 
 
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4. Faça a plotagem das imagens com seus respectivos histogramas usando subplot, use 3 
linhas e 2 colunas. 
 
 
 
 
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5. Para cada uma destas imagens realize uma equalização e plote o resultado. O que a-
conteceu com as imagens? 
Resposta: Os valores de cinza são baseados nos níveis de pixels, a segunda imagem 
ficou mais clara, pois os valores são mais próximos de 250 conforme ilustra o gráfico 
equalizado. 
 
 
 
 
 
 
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ATIVIDADE 2: Filtragem Espacial 
Para realizar a atividade 2, faça a leitura das imagens jetplane.tif e walkbridge.tif usando i-
mread. 
 
 
 
 
 
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1. Em ambas imagens aplique um filtro para detecção de pontos isolados. Para isto pro-
cure uma máscara e utilize conv2 para aplicar o filtro na imagem. Plote o resultado e 
explique o que aconteceu com a imagem. 
Resposta: Em ambas as imagens com a aplicação do filtro para detecção de pontos é 
mais fácil a percepção das curvas da imagem onde na imagem original são linhas. O 
filtro facilita a detecção dos contornos e das retas das imagens. 
 
 
 
 
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2. Em ambas imagens aplique os filtros para detecção de linha: horizontal, vertical, 45° e 
-45°. Para isto procure uma máscara para cada filtro e utilize conv2 para aplicar o fil-
tro na imagem. Plote o resultado e explique o que aconteceu com a imagem. 
Resposta: A detecção das linhas fica bem especifica para a direção da linha, detecção 
de linhas horizontais, verticais, 45° e -45°. 
 
 
 
 
 
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3. Em ambas imagens aplique os filtros para detecção de borda: Roberts, Prewitt, Sobel. 
Para isto procure uma máscara para cada filtro e utilize conv2 para aplicar o filtro na 
imagem. Plote o resultado e explique o que aconteceu com a imagem. 
Resposta: Os filtros dão ênfase ás bordas em ambas as máscaras, as bordas ficam 
mais visíveis em virtude dos contornos das imagens serem mais marcantes nas aplica-
ções dos filtros. Dependendo da mascara utilizada a ênfase das bordas serão mais níti-
das nas horizontais e outras nas verticais. O filtro de Prewitt por exemplo, é mais níti-
do nas imagens do que o filtro de Roberts, e o filtro Sobel é mais nítido que a do Pre-
witt, tudo dependerá da escolha da mascara que faremos e assim segmentar a imagem 
pra ter nitidez do fundo e da imagem. 
 
 
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4. Procure na literatura por outro filtro de borda que não foi utilizado aqui, apresente sua 
máscara e explique seu funcionamento, características e a apresente a bibliografia da 
qual foi retirado este método. 
Resposta: Filtro Laplaciano, é um filtro de realce, utiliza derivadas de segunda ordem, 
resposta mais acentuada a detalhes finos como pontos isolados e linhas. É um filtro i-
sotrópico a resposta é independente da direção da descontinuidade na imagem em que 
o filtro é aplicado (invariante à rotação). 
 
 
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Máscaras para o filtro Laplaciano: Centro negativo remove bordas exteriores e centro 
positivo remove bordas interiores, realça bordas ou descontinuidades na imagem, po-
rém ameniza regiões com nível de cinza constante. Máscara utilizada: 
 
Bibliografia: THOMÉ, Antônio. Processamento de Imagens, Tratamento da Imagem 
Tratamento da Imagem - Filtros. Disponível em: 
<http://equipe.nce.ufrj.br/thome/p_grad/nn_img/transp/c4_filtros.pdf>. Acesso em 21 
março de 2020. 
 
 
 
 
ATIVIDADE 3: Modelo de cores 
Para realizar a atividade 3, faça a leitura das imagens: baboo_colorido.tif, jupiter.tif e le-
na_colorida.tif usando imread. 
 
1. Separe as componentes de cor das imagens: R, G e B. 
 
 
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2. Converta estas imagens para o modelo CMY, separe as componentes. 
 
 
 
 
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3. Converta as imagens para HSI, usando o comando rgb2hsv. Veja cada uma das com-
ponentes deste modelo: 1: Intensidade, 2: Saturação, 3: Matiz. O que cada uma destas 
componentes significa? 
Resposta: Brilho é uma noção acromática subjetiva da intensidade, Saturação é a me-
dida de grau de diluição de uma cor pura pela luz branca, Matiz descreve a cor pura. 
 
 
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4. Separe apenas uma componente de cor diferente de cada imagem, zerando as outras 
componentes. Apresente separadamente componente vermelha, verde e azul. O resul-
tado deverá mostrar nove imagens, sendo elas as componentes RGB de cada imagem 
 
 
 
 
 
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5. Insira ruído gaussiano e sal e pimenta na imagem lena_colorida.tif. 
 
 
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6. Com as imagens com ruído aplique um filtro com característica de passa-baixa, apre-
sente o resultado. 
Resposta: Com a aplicação do filtro passa – baixa conseguimos atenuar o ruído das 
imagens tanto na imagemcom ruído gaussiano quanto na de sal e pimenta. O filtro faz 
um borramento da imagem com objetivo de melhorar a imagem. 
 
 
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7. Escolha uma imagem e apresente-a em formato de filtro Bayer. Apresente os códigos 
e a imagem. 
 
 
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ATIVIDADE 4: Morfologia Matemática 
Para realizar a atividade 4, faça a leitura das imagens: retangulo.tif, texto.tif e Rosto.tif. Reali-
zar um processamento morfológico nas imagens para realçar as características e o conteúdo 
das imagens. E obter os seguintes resultados: 
 
 
 
 
 
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1. Na imagem retangulo.tif deve resultar no mais próximo possível de um retângulo 
branco sem nenhum artefato dentro ou fora do mesmo. 
 
 
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2. Na imagem texto.tif deve-se obter o texto nítido (o texto original possuí falhas nos ca-
racteres). O texto se tornará nítido quando estiver legível e sem falhas dentro das le-
tras. 
 
 
 
3. Fazer um processamento morfológico em Rosto.tif para conseguir o contorno do rosto 
na imagem. 
 
 
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3 CONCLUSÕES 
 
Durante a execução da atividade prática do Processamento Digital de Imagens, percebe-
mos que a mesma está presente no nosso dia á dia, um exemplo muito comum é a utilização 
das câmeras de celulares, as quais utilizam o processamento de imagens para a visualização 
das fotos que tiramos. A realização da tarefa foi muito interessante para conhecimento de co-
mo são formadas as imagens, lógicas de programações, leituras de imagens, processamentos e 
armazenamentos. 
O tema é importante para o profissional de Engenharia pois apresenta características para 
criar produtos que utilizam imagens, uma ferramenta que poderá ser utilizada em projetos. 
 
 
 
 
 
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4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
Internet 
FILHO, O. M.; NETO, H. V. Processamento digital de imagens. 1. ed., Rio de Janeiro: 
Brasport, 1999. 
 
GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento digital de imagens. 3.ed. São Paulo: 
Pearson, 2010. 
 
THOMÉ, Antônio. Processamento de Imagens, Tratamento da Imagem Tratamento da 
Imagem - Filtros. Disponível em: 
<http://equipe.nce.ufrj.br/thome/p_grad/nn_img/transp/c4_filtros.pdf>. Acesso em 21 março 
de 2020.