Processamento Digital de Imagens - Fundamentos e Aplicações

Instituto Federal do Ceará - IFCE
Campus Maracanaú
Ciência da Computação

Processamento Digital de Imagens
Fundamentos e Aplicações
aldisiog@gmail.com, jtunay@gmail.com

Maracanaú, 08 de Novembro de 2013

Aldisio Medeiros
Tunay Araújo

Novembro, 08 de 2012

Campus Maracanaú

Processamento Digital de Imagens
→

Introdução

→

Fundamentos e anatomia do olho humano

→

Áreas de atuação

→

Exemplo de Processamento e análise

→

Morfologia matemática

→

Filtragem, histograma e limiarização

→

Operações com imagens utilizando Python

Aldisio Medeiros
Tunay Araújo


Campus Maracanaú

Introdução
→

Uma imagem pode ser definida como uma função bidimensional, f(x,y), em que x e
y são coordenadas espaciais, e a amplitude de f é chamada de intensidade ou
nível de cinza da imagem em um ponto.

→

Uma imagem digital, é assim chamada quando x, y e os valores de intensidade de
f são quantidades finitas e discretas, ou seja, um número finito de elementos
com suas localizações e valores específicos. Esses elementos são chamados de
pixels da imagem.

→

Processar uma imagem significa modificar ou extrair informações dela;

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Introdução
○

Imagem Digital

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Introdução
○

Convenção utilizada em Processamento de Imagens

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Introdução
○

Imagem Digital
(0,0)

*f(x,y)

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Introdução
○

Fases de análise e processamento
Aquisição
Pré-processamento
Segmentação
Extração de Atributos

Reconhecimento e Interpretação

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Campus Maracanaú

Introdução
○

Formação da Imagem

Quando um sensor de imagem registra a radiação que interagiu com objetos
físicos ocorre a formação de uma imagem.
Imagens monocromáticas são descritas como uma função bidimensional da
intensidade da luz f(x,y), onde x e y representam as coordenadas espaciais
(largura e altura) e o valor de f em qualquer ponto corresponde ao brilho
(nível de cinza) da imagem naquele ponto.
A intensidade de luz pode ser modelada como:
• f(x,y) = i(x,y) · r(x,y)
• i = 0 ≤ i(x,y) ≤

∞

(iluminação);

• r = 0 ≤ r(x,y) ≤ 1 (refletância);
Aldisio Medeiros
Tunay Araújo


Campus Maracanaú

Introdução
Amostragem e quantização

○
➔

A saida da maioria dos sensores é uma forma de onda de tensão contínua cuja
amplitude e comportamento estão relacionados aos fenômenos físicos

➔

Precisamos converter dados contínuos em dados discretos;

➔

Uma imagem f(x,y) é amostrada resultando em M linhas e N colunas;
Esta imagem têm tamanho: M x N;
Os valores das coordenadas (x,y) são discretos: valores inteiros e
positivos;
Os valores dos níveis de cinza f(x,y) são discretos: valores reais e
positivos.

➔

Amostragem: Digitalização dos valores das coordenadas(posição)

➔

Quantização: Digitalização dos valores de intensidade de luz(brilho)

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Introdução
Amostragem e quantização

○
➔

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Introdução
○

Espectro visível

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Introdução
○


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Introdução
○

→

Percepção das cores no olho humano
○
No olho, as imagens são formadas sobre a
retina, numa área sensível à luz localizada no
fundo do olho. Na retina estão localizados
dois tipos de células foto-receptoras: os
bastonetes e os cones;
○
Os bastonetes distinguem a presença e a
ausência de luz ou tons intermediários;
○
Os cones percebem as cores.
○
Basicamente o olho é sensivel a:
■
Vermelho
■
Verde
■
Azul

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Introdução
○

Formação da Imagem

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Introdução
○

Áreas de Atuação
➔

Fotografia e impressão

➔

Imagens de satélite

➔

Medicina

➔

Detecção de face ou de objeto

➔

Biometria

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Introdução
○

Áreas de Atuação - Biometria

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Introdução
○

Áreas de Atuação - Imagem da retina e mamografia

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Introdução
○

Extração de Ruídos

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Operações
○

Morfologia Matemática

●

Conjunto de técnicas utilizadas para manipular a
estrutura dos objetos
Elemento estruturante

●

Operações básicas (Dilatação e Erosão)

●

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Operações
○

➔ Operações básicas
Podemos dividir as operações a serem realizadas em
imagens binárias e operações realizadas em imagens em
tons de cinza e coloridas.
➔ Dilatação Binária (⊕)
Transformação morfológica que combina dois conjuntos
utilizando adição vetorial, o resultado dessa operação
será uma imagem mais “engordada”.
Ela pode ser representada pela união A ⊕ B = A ∪ B.
A dilatação de um conjunto A pelo conjunto B e definida
por:
A ⊕ B = { c | c = a + b , a ∈ A , b ∈ B }

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Operações
○

➔ Dilatação Binária (⊕)
A representa a imagem sendo operada e B é um segundo
conjunto onde é chamado elemento estrutural e sua
composição define a natureza especifica da dilatação,
sendo assim a dilatação expande uma imagem.
➔ Erosão Binária (θ)
Basicamente encolhe uma imagem e pode ser vista como uma
transformação morfológica que combina dois conjuntos
usando vetores de subtração. Ela é expressa como a
interseção de A e B. Assim e definido A θ B = B ∩ A.
A erosão da imagem A pelo elemento estrutural B pode ser
definida como:

Aldisio Medeiros = ( x | x + b ∈ A para todo b ∈ B)
A θ B
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Operações
○

Original

Passo intermadiário

Resultado dilatação

Original

Passo intermadiário

Resultado Erosão

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Operações
○

➔ Filtragem
Elinação de elementos com uma determinada característica
na imagem. A filtragem é realizada pixel a pixel, onde o
novo nível de cinza de um ponto P qualquer depende do seu
nível de cinza original e do de outros pontos
considerados como vizinhança de P.
Em geral, os pontos mais próximos de P contribuem mais
para o novo valor do nível de cinza do que os pontos mais
afastados

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Operações
○

➔ Histograma
Distribuiçao de intensidade dos pixels

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Operações
○

➔ Binarização
Consiste em separar o histograma de uma imagem em duas
regiões.

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Operações
○

➔ Limiarização
Uma das abordagens mais importantes de segmentação de imagens, sendo um
caso específico desta.
Consiste em separar as regiões de uma imagem em duas classes: objeto e
fundo.
As demais regiões são classificadas como não interessantes.

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Ciênciada Computação

➔ Limiarização
Na limiarização ou binarização, tem-se, em geral, objetos
pretos(0) sobre o fundo branco(255).

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➔ Limiarização
A limiarização é baseada na utilização de um histograma. A
limiarização simples é eficiente quando se tem níveis de cinza
bem distintos. Regiões com intensidade uniforme tem picos
elevados no histograma.

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➔ Limirização
É dita trivial quando os níveis de cinza do objeto e do
fundo apresentarem duas classes distintas na forma de
dois picos.
O objetivo é encontrar um vale entre os dois picos
encontrando um limiar T que separe as duas classes.

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➔

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Limiarização


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➔ Limiarização
Os métodos de limiarização possuem duas abordagens
distintas, uma global e outra lobal.
Os globais utilizam um único limiar T para toda a imagem.
O local tem como princípio dividir a imagem em sub-regiões,
cada uma com seu limiar específico.
Em função das características de cada imagem, podem ser
necessários diferentes valores de limiar para cada região.
Uma desvantagem do limiar global é a dificuldade de se
encontrar um vale entre dois picos.
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➔

Limiarização

Único limiar
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Multiníveis

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➔

Limiarização (Métodos)
Método de Kittler
Método de Pun
Método de Otsu
Método Ótimo
Método de Kapur
Método de Arms

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tragem, histograma e limiarização
➔ Método de Otsu
INICIO
LEIA Figura;
CRIE Cinza[256];
FAÇA
Cinza[Figura[i]]++;
i ++;
ENQUANTO I < Tamanho(Figura)
Média <- CalcularProbabilidade(Cinza);
FAÇA
SE Figura[i] <= Média ENTÃO
FiguraBinaria[i] <- 0;
SENÃO
FiguraBinaria[i] <- 1;
FIM SE
ENQUANTO I < Tamanho(Figura)
RETORNE FiguraBinaria
FIM INICIO
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➔ Método de Otsu
Procura um limiar ótimo para a imagem e tem a importante
peculiaridade de se basear inteiramente em cálculos realizados
no histograma de uma imagem.

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Introdução
○

Ferramenta utilizada - Linguagem Python

Por que Python?

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Introdução
○

Ferramenta utilizada - Linguagem Python
➔

➔

➔

Python - Linguagem de programação de alto nível open
source, interpretada, imperativa, orientada a objetos,
funcional de tipagem dinâmica e forte. Foi lançada por
Guido Van Rossun em 1991;
Prioriza a legibilidade do código sobre a velocidade ou
expressividade. Combina uma sintaxe concisa e clara com
os recursos poderosos de sua biblioteca padrão e por
módulos e frameworks desenvolvidos por terceiros.
Possui várias bibliotecas para manipulação de imagens e
é nativa no sistema operacional linux.

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Operações com imagens utilizando Python
●

●
●

●

Python Image Library (PIL) - é um pacote que contém
várias classes e funções que permite a manipulação
de imagens a partir de um script python.
Mamba - Biblioteca open source escrita em C e python
para operações de morfologia matematica.
Matplotlib - Biblioteca de plotagem 2D para a
linguagem python. Pode gerar gráficos, histogramas,
espectros de potência, gráficos de barras, gráficos de
dispersão, etc, com apenas algumas linhas de código.
SimpleCV - é um framework de código aberto para a
construção de aplicações de visão computacional. Com
ele, você tem acesso a várias bibliotecas de visão por
computador de alta potência, como OpenCV.

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Operações com imagens utilizando python
➔

Scripts

from PIL import Image
imagem = Image.open("C:UsersusuarioPicturesretina1.jpg")
imagem.show()

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Operações com imagens utilizando python
➔

Scripts

from PIL import Image
global ext
ext = ".jpg"
def imgCrop(im):
box = (50, 50, 200, 300)
region = im.crop(box)
region.save("CROPPED" + ext)
im1 = Image.open("C:UsersusuarioPicturesretina1.jpg")
imagem = imgCrop(im1)
Aldisio Medeiros
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Considerações finais
➔

Referências

1. GONZALEZ, Rafael; Woods, Richard. Processamento Digital de
Imagens.. 3. ed. Longman do Brasil, 2010. 624p.
2. http://www.mamba-image.org/
3. http://www.inf.ufsc.br/~visao/morfologia.pdf

Aldisio Medeiros
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