Exercício de classe sobre introdução ao PDI e fundamentos da imagem digital

Prévia do material em texto

Exercício de PDI 
 
Equipe: 
Gilmar de Pontes, Tonny Marques, Josué Batista 
 
1. O que é um pixel em uma imagem digital? Explique. 
 
R- Uma imagem digital é composta por um número finito de elementos, cada um com 
localização e valor específicos. Estes elementos são conhecidos como elementos 
pictóricos, elementos de imagem, pels ou pixels (mais utilizado). 
 
2. Uma imagem colorida com 24 bits por pixel e tamanho de 1024x768 pixels 
necessita de quantos bytes para ser armazenada? Se esta mesma imagem for 
convertida para uma imagem monocromática, seu tamanho de armazenamento será 
alterado para qual valor? 
 
R- 2359296 bytes para a imagem colorida. 786432 bytes para a imagem monocromática. 
 
3. (Questão 2.2/Gonzalez) Quando você entra em uma sala de cinema escura em um 
dia claro, leva um tempo antes de conseguir enxergar bem o suficiente para encontrar 
um lugar vago. Quais processos visuais explicados na Seção 2.1 (acréscimo do 
professor: Livro de PDI do Gonzalez) ocorrem nessa situação? 
 
R- Dois fenômenos demonstram claramente que o brilho percebido não é uma simples 
função da intensidade. O primeiro se baseia no fato de o sistema visual tender a subestimar 
ou superestimar os contornos entre as regiões de diferentes intensidades. O segundo 
fenômeno, chamado de contraste simultâneo, está relacionado ao fato de o brilho percebido 
de uma região não depender simplesmente de sua intensidade. 
 
4. Explique detalhadamente os conceitos de amostragem e quantização de imagens. 
 
R- A digitalização dos valores de coordenada é chamada de amostragem. A digitalização 
dos valores de amplitude é chamada de quantização. 
 
5. Qual a diferença entre resolução espacial e resolução de intensidade? 
 
R- A resolução espacial é uma medida de “menor detalhe” discernível em uma imagem. 
Pode ser expressa de várias formas, sendo as mais comuns: Pares de linha por unidades 
de distância e pontos(pixels) por unidade de distância, já a resolução de intensidade 
refere-se à menor variação discernível do nível de intensidade na imagem. Este valor 
normalmente é igual a 2 elevado a k, sendo k um número inteiro, normalmente igual a 8. 
 
6. O que é interpolação? Explique este conceito e cite alguma situação em que seu 
uso é realizado. 
 
R- A interpolação é uma ferramenta básica utilizada extensivamente em tarefas como 
ampliação, redução, rotação e correções geométricas. Essencialmente, a interpolação é o 
processo que utiliza dados conhecidos para estimar valores em pontos desconhecidos. Um 
exemplo de seu uso é a ampliação de imagens. 
 
7.(Questão 2.11/Gonzalez) Considere os dois subconjuntos de imagens, S1 e S2 , 
mostrados na figura a seguir. Para V = {1}, determine se esses dois subconjuntos 
são: 
(a) adjacentes-4, 
(b) adjacentes-8 ou 
(c) adjacentes-m. Acréscimo do professor: justifique cada uma das opções. 
 
R- S1 (a) (b) (c) - É possível fazer ligações entre todos os pixels somente horizontalmente, 
juntamente na horizontal e vertical, sendo possível retirar ambiguidades. 
S2 (b) (c) - É possível ligar todos os pixels usando ligações verticais e horizontais, sendo 
possível retirar ambiguidades. 
 
8.(Questão 2.22/Gonzalez) A subtração de imagens costuma ser utilizada em 
aplicações industriais para detectar componentes faltando na montagem de um 
produto. A metodologia é armazenar uma imagem “ótima” que corresponda à 
montagem correta; essa imagem é então subtraída das imagens do mesmo produto. 
Teoricamente, as diferenças serão zero se os novos produtos forem montados 
corretamente. As imagens da diferença para os produtos com componentes faltantes 
seriam diferentes de zero na área onde diferem da imagem ótima. Quais condições 
você acha que deveriam ser atendidas na prática para esse método funcionar? 
 
R- Técnicas que realçam os pontos onde são observados os componentes faltando, de 
maneira uniforme de capturar as imagens para evitar ruídos indevidos.Ter menor diferença 
possível entre as formas da imagem ótima com as seguintes, onde a imagem ótima é 
subtraída com a imagem chamada de “máscara”, tendo os bits menos significativos 
convertidos em 0, ou seja, estes seriam os bits onde não há diferença entre a imagem ótima 
e a máscara, resultando em uma imagem apenas com as diferenças buscadas. 
 
9. Utilizando a ferramenta online disponível no link https://octave-online.net, faça o 
que se pede (a resposta deve ser dada em formato de relatório, onde o código-fonte 
criado para cada item deve ser seguido da imagem gerada): 
a. Crie uma imagem binária A de 512x512 pixels com valor inicial igual a zero 
b. Na imagem A, defina uma região com pixels iguais a 1 partindo da origem até sua 
metade 
c. Crie uma imagem binária B como o complemento da imagem A 
d. Utilizando um operador lógico, faça a união entre as imagens A e B, criando a 
imagem C 
e. Calcule quantos pixels iguais a 1 cada imagem (A, B e C) possui 
f. Utilize as imagens A, B e C para construir uma imagem colorida, sendo a imagem A 
incluída 
no canal R, a imagem B no canal G e a imagem C no canal B. 
 
R- 
 
A) 
rows = 512; 
cols = 512; 
A = zeros(rows, cols); 
figure, imshow(A), title('A'); 
 
 
B) 
A(1:256,1:256) = 1; 
figure, imshow(A), title('A'); 
 
 
 
C) 
B = zeros(rows, cols); 
B = ~A; 
figure, imshow(B), title('B'); 
 
 
 
D) 
C= A | B; 
figure, imshow(C), title('OU(A,B)'); 
 
 
E) 
● sum(sum(A)) 
ans = 65536 
● sum(sum(B)) 
ans = 196608 
● sum(sum(C)) 
ans = 262144 
 
F) 
IMAGEM = zeros(512,512,3); 
IMAGEM(:,:,1) = A; 
IMAGEM(:,:,2) = B; 
IMAGEM(:,:,3) = C; 
figure, imshow(IMAGEM), title(‘IMAGEM’);