Atividade Processamento de Imagens

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CENTRO UNIVERSITÁRIO INTERNACIONAL UNINTER
CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
Habilitação em Eletrônica
ATIVIDADE PRÁTICA
PROCESSAMNENTO DE IMANGENS
ALUNOS: XXXXXXXXXXXXX
PROFESSOR: Charles Fung
.
Cidade
2020
ATIVIDADE PRÁTICA
Nome do Aluno
Trabalho escrito de graduação a ser
apresentado à Disciplina de Processa-
mento de Imagens do curso de Engenha-
ria Elétrica da Universidade Uninter.
.
Cidade
2020
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 Logotipo do software Scilab................................................................................ 6
Figura 2 Linhas de Comando para carregar as imagens ................................................... 7
Figura 3 Linhas de Comando para demostra tamanho da imagem ................................... 7
Figura 4 Linhas de Comando e imagens carregar ............................................................. 8
Figura 5 Primeira imagem com seu Histograma................................................................ 8
Figura 6 Segunda imagem com seu Histograma................................................................ 9
Figura 7 Terceira imagem com seu Histograma ................................................................ 9
Figura 8 Imagens da atividade 1 e seu Histogramas........................................................ 10
Figura 9 Primeira imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada ........................... 10
Figura 10 Segunda imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada ........................... 11
Figura 11 Terceira imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada............................ 11
Figura 12 Imagens da segunda atividade e seu comando para carregar a mesma ............. 12
Figura 13 Primeira imagem utilizando filtro para detecção............................................... 12
Figura 14 Segunda imagem utilizando filtro para detecção............................................... 13
Figura 15 Primeita imagem da ativ 2 com filtro horizontal, vertical, 45◦ e -45◦ ............... 14
Figura 16 Segunda imagem da ativ 2 com filtro horizontal, vertical, 45◦ e -45◦............... 14
Figura 17 Filtros Roberts para detecção de borda primeira imagem................................. 15
Figura 18 Filtros Roberts para detecção de borda segunda imagem ................................. 15
Figura 19 Filtros Prewitt para detecção de borda primeira imagem.................................. 16
Figura 20 Filtros Prewitt para detecção de borda segunda imagem .................................. 16
Figura 21 Filtros Sobel para detecção de borda primeira imagem .................................... 17
Figura 22 Filtros Sobel para detecção de borda segunda imagem..................................... 17
Figura 23 Filtro Laplaciano aplicado na primeira imagem................................................ 18
Figura 24 Filtro Laplaciano aplicado na segunda imagem ................................................ 18
Figura 25 Imagens baboo_colorido jupiter e lena_colorida carregada para atividade 3 ... 19
Figura 26 Imagem baboo separe as componentes R, G B ................................................. 19
Figura 27 Imagem jupiter separe as componentes R, G B................................................. 20
Figura 28 Imagem lena separe as componentes R, G B .................................................... 20
Figura 29 Imagem baboo converta para o modelo CMY................................................... 21
Figura 30 Imagem jupiter converta para o modelo CMY.................................................. 21
Figura 31 Imagem lena converta para o modelo CMY...................................................... 22
Figura 32 Imagem baboo converta para o modelo HSI ..................................................... 22
Figura 33 Imagem jupiter onverta para o modelo HSI ...................................................... 23
Figura 34 Imagem lena onverta para o modelo HSI .......................................................... 23
Figura 35 Imagem baboo separado componentes RGB..................................................... 24
Figura 36 Imagem jupiter separado componentes RGB.................................................... 24
Figura 37 Imagem lena separado componentes RGB........................................................ 25
Figura 38 Imagem lena com Ruído Gaussiano e seu código ............................................. 25
Figura 39 Imagem lena com Ruído Sal e Pimenta e seu código........................................ 26
Figura 40 Imagem lena com Ruído usando Filtro ............................................................. 26
Figura 41 Imagem lena com Filtro Bayer .......................................................................... 27
Figura 42 Imagens retangulo Texto e Rosto carregada para atividade 4 ........................... 27
Figura 43 Imagens retangulo possível de um retângulo branco ........................................ 28
Figura 44 Imagens Texto processo de Nítides ................................................................... 28
Figura 45 Imagens Rosto processamento morfológico...................................................... 29
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 6
2 DESENVOLVIMENTO .................................................................................................... 7
2.1 Atividade 1 ........................................................................................................................ 7
2.2 Atividade 2 ...................................................................................................................... 12
2.3 Atividade 3 ....................................................................................................................... 19
2.4 Atividade 4 ....................................................................................................................... 27
3 CONCLUSÃO .................................................................................................................. 30
4 REFERÊNCIAS ............................................................................................................. 31
6
1 INTRODUÇÃO
Figura 1 – Logotipo do software Scilab
Fonte: Fonte:https://opensource.googleblog.com/2011/11/scilab-reaches-for-sky.html
Está atividade prática tem como objetivo aumentar o conhecimento sobre o conteudo que
é separada em quatro atividades prática, cada uma deverá utilizar um grupo de imagens vem para
utilizar nas atividade que acaba gerando um roteiro de estudos sobre o conteudo administrado
nesta cadeira.
7
2 DESENVOLVIMENTO
2.1 Atividade 1
Histograma:
Para realizar a atividade 1, faça a leitura d as imagens house.tif, cameraman.tif e ena_color_256.tif
usando o comando imread. Em seguida resolva os exercícios propostos:
Figura 2 – Linhas de Comando para carregar as imagens
Fonte: Fonte: Uninter
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 apenas uma cor só, já a colorida
ela posui mais de uma cor sendo possvel identificada como colorida pelo seu tamanho vemos
isso usando o comando SIZE. Abaixo exemplo do uso do comando SIZE:
Figura 3 – Linhas de Comando para demostra tamanho da imagem
Fonte: Fonte: Uninter
8
2. Converta a imagem colorida lena_color_256.tif para níveis de cinza usando o comando
rgb2gray. Explique o que mudou na imagem, avalie dimensões e quantidade de dados da ima-
gem resultante.
Figura 4 – Linhas de Comando e imagens carregar
Fonte: Fonte: Uninter
Resposta: Analisando a imagem que foi convertida para cinza usando o comando rgb2gray,
aparece em preto e branco e a imagem não tem mais os componentes com da terceira dimensão
ficando 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.
Figura 5 – Primeira imagem com seu Histograma
Fonte: Fonte: Uninter
A primeira imagem podemos ver a concentração do pixels ente o valores de 100 a 180
sendo que a nível 170 tem quase 5000 pixels, porém a mais escura tem uma quantidade alta
passando os 6000 pixels.
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Figura 6 – Segunda imagem com seu Histograma
Fonte: Fonte: Uninter
Na segunda imagem ficou bem diferente da primeira e da terceira imagens, podemos ver
em dois ponto especifico que se destacarão, próximo a 200 tem mais de 70.000 pixels e a outra
região foi perto do nível de 100.
Figura 7 – Terceira imagem com seu Histograma
Fonte: Fonte: Uninter
Já na terceira imagem podemos observar que a quantidade de cinza é maior, tendo alguns
pico de intensidade bem diferente da segunda imagem.
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4. Faça a plotagem das imagens com seus respectivos histogramas usando subplot, use 3
linhas e 2 colunas.
Figura 8 – Imagens da atividade 1 e seu Histogramas
Fonte: Fonte: Uninter
5. Para cada uma destas imagens realize uma equalização e plote o resultado. O que
aconteceu com as imagens?
Figura 9 – Primeira imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada
Fonte: Fonte: Uninter
Podemos Observar que a imagem equalizado está mais clara, sendo visto no histograma
equalizado que demostra que a cor cinza está mais distribuído, como obsevando do valor da cor
de 0 a 60.
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Figura 10 – Segunda imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada
Fonte: Fonte: Uninter
Na imagem dois podemos ver no histograma que a quantidade de pixels está se após
aproximando do branco e os estava mais perto do de 100 está mais distribuídos, como podemos
observar na imagem que foi realizado a equação.
Figura 11 – Terceira imagens e seu Histogramas e a imagem equalizada
Fonte: Fonte: Uninter
Na imagem três podemos ver que a foto equalizado está mais cara, e observado o his-
tograma vimos que teve um espalhamento da cor cinza, no primeiro gráfico qua a cor escura
começa no 30 e após a equalização já inicia no zero.
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2.2 Atividade 2
Para realizar a atividade 2, faça a leitura das imagens jetplane.tif e walkbridge.tif usando
o comando imread.
Figura 12 – Imagens da segunda atividade e seu comando para carregar a mesma
Fonte: Fonte: Uninter
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.
Figura 13 – Primeira imagem utilizando filtro para detecção
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 14 – Segunda imagem utilizando filtro para detecção
Fonte: Fonte: Uninter
Resposta: Na duas imagens com a aplicação dos filtros para detecção de pontos temos
mais facilidade a notar das curvas das imagens onde na imagem original que podemos observar
no inicio da atividade dois. Nesta atividade podemos ver que os filtros facilitam 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 filtro na
imagem. Plote o resultado e explique o que aconteceu com a imagem.
Resposta: Após ser aplicado o filtro de detecção das linhas podemos observa que fica bem
especifica para a direção da linha.
Figura 15 – Primeita imagem da ativ 2 com filtro horizontal, vertical, 45◦ e -45◦
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 16 – Segunda imagem da ativ 2 com filtro horizontal, vertical, 45◦ e -45◦
Fonte: Fonte: Uninter
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.
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Resposta: Dependendo da mascara que iremos utilizada dará uma ênfase das bordas ficará
mais visível nas horizontais e ou também nas verticais. assim usando o filtro de Prewitt por
exemplo, teremos nas imagens uma nítidam do que o filtro de Roberts, e o filtro Sobel é mais
nítido que a do Prewitt, tudo dependerá da mascaras que irá ser escolhida.
Figura 17 – Filtros Roberts para detecção de borda primeira imagem
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 18 – Filtros Roberts para detecção de borda segunda imagem
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 19 – Filtros Prewitt para detecção de borda primeira imagem
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 20 – Filtros Prewitt para detecção de borda segunda imagem
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 21 – Filtros Sobel para detecção de borda primeira imagem
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 22 – Filtros Sobel para detecção de borda segunda imagem
Fonte: Fonte: Uninter
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 que realce a imagem, utilizando derivadas de
segunda ordem, assim gerando uma resposta mais acentuada e com detalhes mais finos como
pontos isolados e linhas.
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Figura 23 – Filtro Laplaciano aplicado na primeira imagem
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 24 – Filtro Laplaciano aplicado na segunda imagem
Fonte: Fonte: Uninter
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2.3 Atividade 3
Modelo de cores Para realizar a atividade 3, faça a leitura das imagens: baboo_colorido.tif,
jupiter.tif e lena_colorida.tif usando imread.
Figura 25 – Imagens baboo_colorido jupiter e lena_colorida carregada para atividade 3
Fonte: Fonte: Uninter
1. Separe as componentes de cor das imagens: R, G e B.
Figura 26 – Imagem baboo separe as componentes R, G B
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 27 – Imagem jupiter separe as componentes R, G B
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 28 – Imagem lena separe as componentes R, G B
Fonte: Fonte: Uninter
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2. Converta estas imagens para o modelo CMY, separe as componentes.
Figura 29 – Imagem baboo converta para o modelo CMY
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 30 – Imagem jupiter converta para o modelo CMY
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 31 – Imagem lena converta para o modelo CMY
Fonte: Fonte: Uninter
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 compo-
nentes significa?
Resposta: .
• Intensidade Brilho é uma noção acromática subjetiva da intensidade.
• Saturação É a medida de grau de diluição de uma cor pura pela luz branca.
• Matiz Descreve a cor pura.
Figura 32 – Imagem baboo converta para o modelo HSI
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 33 – Imagem jupiter onverta para o modelo HSI
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 34 – Imagem lena onverta para o modelo HSI
Fonte: Fonte: Uninter
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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 resultado de-
verá mostrar nove imagens, sendo elas as componentes RGB de cada imagem
Figura 35 – Imagem baboo separado componentes RGB
Fonte: Fonte: Uninter
Figura 36 – Imagem jupiter separado componentes RGB
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 37 – Imagem lena separado componentes RGB
Fonte: Fonte: Uninter
5. Insira ruído gaussiano e sal e pimenta na imagem lena_colorida.tif.
Figura 38 – Imagem lena com Ruído Gaussiano e seu código
Fonte: Fonte: Uninter
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Figura 39 – Imagem lena com Ruído Sal e Pimenta e seu código
Fonte: Fonte: Uninter
6. Com as imagens com ruído aplique um filtro com característica de passa-baixa, apre-
sente o resultado.
Resposta: A utilização do filtro passa–baixa conseguimos reduzir o ruídos ambas as ima-
gem com ruído gaussiano quanto na de sal e pimenta. O filtro faz um limpeza da imagem com
finalidade de melhorar a imagem.
Figura 40 – Imagem lena com Ruído usando Filtro
Fonte: Fonte: Uninter
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7. Escolha uma imagem e apresente-a em formato de filtro Bayer. Apresente os códigos
e a imagem. 8. Faça ainterpolação e restaure a imagem do exercício anterior. Apresente os
códigos e a imagem.
Figura 41 – Imagem lena com Filtro Bayer
Fonte: Fonte: Uninter
2.4 Atividade 4
Morfologia Matemática Para realizar a atividade 4, faça a leitura das imagens: retan-
gulo.tif, texto.tif e Rosto.tif. Realizar um processamento morfológico nas imagens para realçar
as características e o conteúdo das imagens. E obter os seguintes resultados:
Figura 42 – Imagens retangulo Texto e Rosto carregada para atividade 4
Fonte: Fonte: Uninter
1. Na imagem retangulo.tif deve resultar no mais próximo possível de um retângulo
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branco sem nenhum artefato dentro ou fora do mesmo.
Figura 43 – Imagens retangulo possível de um retângulo branco
Fonte: Fonte: Uninter
2. Na imagem texto.tif deve-se obter o texto nítido (o texto original possuí falhas nos
caracteres). O texto se tornará nítido quando estiver legível e sem falhas dentro das letras.
Figura 44 – Imagens Texto processo de Nítides
Fonte: Fonte: Uninter
3. Fazer um processamento morfológico em Rosto.tif para conseguir o contorno do rosto
na imagem.
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Figura 45 – Imagens Rosto processamento morfológico
Fonte: Fonte: Uninter
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3 CONCLUSÃO
Durante a execução da atividade prática proposto na disciplina de Processamento de Ima-
gens, percebemos o uso em programação e desenvolvimento de produtos como câmeras de
celulares e até exame de imagens, as que utilizamos o processamento de imagens para a visuali-
zação das imagens. A realização da tarefa foi bastante para gratificante, de como são trabalhadas
e formadas as imagens.
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4 REFERÊNCIAS
• FILHO, O. M.; NETO, H. V. Processamento digital de imagens. 1. ed., Rio de Janeiro:
Brasport, 1999
• GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento d igital de imagens. 3.ed. São
Paulo: Pearson, 2010.
• http://computacaografica.ic.uff.br/transparenciasvol2cap5.pdf
	1 Introdução 
	2 Desenvolvimento 
	2.1 Atividade 1 
	2.2 Atividade 2 
	2.3 Atividade 3 
	2.4 Atividade 4 
	3 Conclusão
	4 Referências