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Objeto de Aprendizagem no Ensino de Processamento Digital de Imagens

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Publicado na CEEL 2010

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Objeto de Aprendizagem no Ensino de Processamento Digital de Imagens

  1. 1. OBJETOS DE APRENDIZAGEM NO ENSINO DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS Pedro Henrique Cacique Braga, Alexandre Cardoso Universidade Federal de Uberlândia, Faculdade de Engenharia Elétrica, Uberlândia – MG, phcacique@gmail.com, alexandre@ufu.br Resumo - O objetivo deste documento é apresentar o Objeto de Aprendizagem IMAGINE, que tem como objetivo facilitar o ensino de Processamento Digital de Imagens em cursos presenciais e a distância, bem como apresentar a tecnologia utilizada na construção do mesmo e os parâmetros padronizados pelo IEEE Learning Technology Standards Comitee Palavras-Chave – Objetos de Aprendizagem, Processamento Digital de Imagens, IEEE Learning Technology Standards Comitee, Flash, Actionscript LEARNING OBJECTS FOR DIGITAL IMAGE PROCESSING STUDIES Abstract - The purpose of this paper is to present the learning object IMAGINE, which objective is to make the teaching technique of Digital Image Processing easier in distance and attendance courses, as well as presenting the technology used for its development and standard IEEE Learning Technology Standards Committee parameters. 1 Keywords - learning objects, digital image processing, IEEE Learning Technology Standards Committee, Flash, Actionscript. NOMENCLATURA AS ActionScript EAD Ensino a Distância MATLAB Matrix Laboratory OA Objetos de Aprendizagem RA Realidade Aumentada PDI Processamento Digital de Imagens POO Programação Orientada a Objetos I. INTRODUÇÃO As novas tecnologias da informação e do conhecimento emergem com visibilidade no cenário educacional. Diversas pesquisas e ferramentas são desenvolvidas com o propósito de resignificar as formas de aprender e ensinar dentro e fora da escola. A aprendizagem é um processo tão antigo quanto a própria existência humana e se desenvolve constantemente mediante as contribuições de pesquisadores e educadores. Nesse contexto, destaca-se a busca de metodologias de ensino mais adequadas ao contexto social e aos avanços que a sociedade da informação e do conhecimento apresentam. Diante desse cenário é possível dizer que Educação e Tecnologia se conectam, interagem no processo educacional evidenciando a necessidade de desenvolvimento de ferramentas compatíveis as novas exigências. Diante desse quadro destacam-se os Objetos de Aprendizagem. Chamamos de Objetos de Aprendizagem (OA), a junção tecnologia/educação, ou seja, "qualquer entidade, digital ou não digital, que possa ser utilizada, reutilizada ou referenciada durante o aprendizado suportado por tecnologias" [1]. Os Objetos de Aprendizagem são ferramentas criadas para atender públicos e conteúdos específicos, por isso, atendem as propostas da alfabetização ao ensino superior. O Ministério da Educação [2] disponibiliza um Banco Internacional de Objetos Educacionais e incentiva a criação de novos projetos. Segundo esta mesma fonte, a distribuição dos OA não é uniforme, tendendo ao crescimento principalmente nas áreas de Ensino Superior (na nova modalidade, EAD) e nos Ensinos Fundamental e Médio, em detrimento das demais áreas, como a educação profissional e o Ensino Superior Regular, por exemplo. A Fig. 1 reflete o crescimento do uso da tecnologia como instrumento educacional. Percebemos que o uso de OA no ensino superior regular ainda está aquém da sua real capacidade. Fig. 1. Distribuição dos Objetos de Aprendizagem cadastrados no Banco Internacional de Objetos de Ensino, do MEC, de acordo com o nível de ensino.
  2. 2. O processo cognitivo do ser humano pode beneficiar-se com a associação de todos os seus sentidos na construção de um conceito. E os OA proporcionam de certa forma maiores possibilidades interativas e desafiadoras para aqueles que os utilizam. Na grande área das Engenharias, percebe-se muitos conceitos e teorias que seriam melhor apresentados se utilizadas as ferramentas dos OA promovendo uma aprendizagem mais interativa, estimulando os sentidos e as formas de pensar dos alunos. O Processamento Digital de Imagens também se encontra entre as áreas e/ou conteúdos que podem ser dinamizados [3]. Este artigo apresenta o projeto IMAGINE, que se refere a um Objeto de Aprendizado baseado na interação entre software e usuário de maneira a possibilitar o desenvolvimento de conceitos. Para apresentar o projeto serão abordados nos próximos tópicos deste documento as etapas do processamento de imagens e como elas são aplicadas na construção e utilização do IMAGINE, tendo em vista as normas e padrões do IEEE. II. PROCESSAMENTOS DE IMAGEM Os sistemas de processamento de imagens são constituídos de um conjunto de etapas que levam um elemento do domínio do problema a um resultado plausível. Um processo para tratamento de uma imagem deve seguir alguns passos para a geração de um resultado. São eles: 1. Aquisição Trata-se da captura da imagem por um sensor ou dispositivo e a conversão da mesma em um modelo capaz de ser representado digitalmente. 2. Pré-processamento A aquisição de uma imagem geralmente traz consigo imperfeições, originadas por diversos fatores, como a iluminação do ambiente ou outras características do dispositivo de captura. A melhora da imagem através de suavização, correção de brilho e contraste e atenuação do ruído é realizada nesta etapa do processamento. 3. Segmentação Esta é a etapa na qual são extraídas as porções da imagem que têm relativo interesse no tratamento. A segmentação pode ser feita por diferentes métodos e pode selecionar regiões, bordas e/ou preenchimentos da imagem. 4. Representação e Descrição O armazenamento e a manipulação de dados pictóricos são realizados na representação e a descrição é responsável pela extração de propriedades e características do objeto. 5. Reconhecimento e Interpretação Reconhecimento é o ato de atribuir um identificador a determinada informação e Interpretação consiste em atribuir significado ao conjunto de dados reconhecidos. Observa-se que estas etapas formam um roteiro para o processo de tratamento pictórico, estão interligados entre si e são dependentes da base de conhecimento gerada em cada uma delas, conforme mostra a Fig. 2. A base de conhecimentos é incrementada a cada etapa do processo, por isso pode ser considerada uma base dinâmica [4]. Fig. 2. Etapas de um sistema de processamento de imagens. É importante observar que um sistema de PDI contém todas estas etapas, mesmo que elas façam uso de tecnologias diferentes e sejam realizadas por softwares e/ou hardwares diferentes em cada etapa. A. Modelo de imagem Uma imagem, durante seu processamento, é vista como um arquivo que contém informações sobre os valores de cores de cada pixel da imagem. O pixel é a menor unidade de medida de uma imagem. Resolução é a densidade de pixels da imagem, isto é, a quantidade de pixels de uma imagem por sua dimensão. Tais valores estão dispostos em matrizes que contém geralmente os valores RGBA (red, Green, blue, alpha), que são os valores de tons vermelhos, verdes, azuis e transparência. A combinação destes valores nos dá a intensidade luminosa de determinado pixel. A análise e transformação pictórica são feitas mediante análise e transformação de pixels de maneira individual e/ou coletiva. Muitos métodos se dão a partir da análise da conectividade entre pixels. Nos filtros de convolução e de correlação, por exemplo são analisados os 8 pixels ao redor do pixel original. B. Métodos matemáticos As transformações pictóricas podem ser realizadas de diferentes maneiras. Existem métodos de transformação da imagem bastante diferentes, entretanto, é possível destacar os métodos de filtragem no domínio espacial e os métodos no domínio da freqüência. Aquisição Pré-Processamento Segmentação Representação e Descrição Reconhecimento e Interpretação Base de Conhecimento domínio do problema resultado
  3. 3. Os métodos de filtragem no domínio espacial se referem ao plano da imagem, ou seja, ao conjunto de pixels que compõem uma imagem. Neste domínio, o processo de filtragem é realizado a partir de máscaras, que são matrizes quadradas com valores específicos em cada elemento, que servem como peso para o valor de cada pixel vizinho ao central. A Fig. 3 mostra como uma imagem é vista no domínio espacial, bem como uma máscara é analisada. Fig. 3. Filtragem no domínio espacial A correlação da imagem f com um filtro w pode ser expressa através da equação 1. (1) Onde: f(x,y) - Imagem w(x,y) - Matriz quadrada – máscara m - Número de colunas da imagem n - Número de linhas da imagem A convolução por sua vez, pode ser expressa através da equação 2. (2) Onde: f(x,y) - Imagem w(x,y) - Matriz quadrada – máscara m - Número de colunas da imagem n - Número de linhas da imagem Para a aplicação de filtros como este, são necessárias m*n iterações aplicando as máscaras determinadas nas conectividades estabelecidas. A base das técnicas de filtragem no domínio da freqüência é o teorema da convolução. [5] III. MOTIVAÇÃO Para superar as deficiências do modelo formal de ensino é necessário sair do lugar comum em que se encontram os atuais programas de ensino universitário e atualizar as bibliotecas virtuais existentes. A tecnologia Flash foi escolhida para que esta seja difundida ainda mais no meio acadêmico, mostrando que é possível usar a animação bidimensional, bastante explorada no entretenimento, para a formação de profissionais com eficiência e eficácia. O Processamento Digital de Imagens vem sendo ensinado de maneira teórica, através de material impresso e muitas vezes desatualizado. Acredita-se que o contato com a prática é um dos métodos mais eficientes neste processo educativo [3]. A criação de OA para tais fins faz com que as práticas educativas avancem um passo mais rumo ao equilíbrio com a tecnologia atual. IV. APRESENTAÇÃO DO IMAGINE A. Linguagens De Programação As diferentes linguagens de programação existentes nos fornecem meios diferentes para chegar ao mesmo fim, sendo este o processo de transformação pictórica e aqueles os diferentes algoritmos utilizados. Dentre as diferentes linguagens, adotaram-se como principais o Actionscript, em suas versões 2.0 e 3.0, utilizadas em momentos distintos e agrupadas em um documento principal elaborado na versão 2.0 e a linguagem de programação MATLAB. O Actionscript (AS) é a linguagem de programação orientada a objetos do software Adobe Flash, que hoje encontra-se na versão CS4. O Flash é uma das mais poderosas ferramentas de edição de animações bidimensionais, mas não se restringe a este campo de atuação, podendo ser utilizado para diferentes fins que envolvam POO. Simultaneamente ao software principal geraram-se algoritmos em MATLAB, software produzido pela Mathworks, voltado principalmente para o cálculo numérico, que apresenta métodos de visualização de gráficos e criação de aplicações gráficas. B. Design E Funcionalidade Explorando ao máximo as funcionalidades de animação por interpolações de movimento e de forma e quadro a quadro disponíveis no Flash, desenvolveu-se um layout prático e dinâmico. O menu superior contempla todas as ferramentas disponíveis ao usuário, contempladas separadamente em cada menu suspenso. O menu Arquivo apresenta as ferramentas de abertura de uma imagem, captura através de câmera, bem como os recursos de manipulação do software. O menu Filtros apresenta atalhos para os filtros pré- definidos de cores, brilho, contraste e algumas máscaras pré- determinadas. No menu Transformadas estão localizadas as transformadas de primeira e segunda derivada como a de Fourier e a de Haar, por exemplo. Existem ainda os menus Ajuda e Contato que apresentam tópicos de ajuda sobre cada tela e sobre a teoria apresentada e formulários de contato com os autores respectivamente. x x x . x x x x x M N x y n m W(i,j) imagem
  4. 4. A Fig. 4 é uma impressão da tela do software quando carregada uma imagem de exemplo. A barra lateral direita apresenta uma série de operadores que permitem ao usuário a criação de novos filtros e transformadas. Fig. 4. Software Imagine, com imagem carregada e função Chroma- Key adicionada. Existem ainda, na barra inferior, atalhos para as principais funções realizadas. A saber: carregamento de uma nova imagem, geração de códigos em MATLAB e apresentação dos histogramas da imagem. É importante ressaltar que o histograma estará acessível ao usuário sempre e quando haja uma imagem carregada. Este gráfico é alterado de acordo com cada filtro aplicado. Os códigos em MATLAB são gerados ao pressionar o botão abaixo com o logotipo do software. Uma janela de exemplificação dos filtros e transformadas é aberta, como exemplificado na Fig. 5, e o usuário pode verificar a consistência da informação fornecida. Fig. 5. Janela MATLAB com aplicação da binarização de uma imagem inicial. Além do tratamento de imagens fixas, o software Imagine proporciona experiências de aplicação em PDI, sobretudo nas etapas de Aquisição, Representação e Descrição, Reconhecimento e Interpretação. Utilizando-se das clases BitimapClass[9], Papervision[11] e Flartoolkit[8], criou-se uma aplicação na área de realidade aumentada. Esta aplicação utiliza como dispositivo de captura uma webcam. Criou-se, também, um marcador impresso, como o apresentado na Fig. 6, com o qual o usuário é capaz de interagir com o software. Fig. 5. Exemplo de marcador para aplicação de reconhecimento e interpretação em Realidade Aumentada A aplicação de RA é bastante simples e utiliza a câmera do usuário para reconhecer o marcador impresso e mostrar sobre ele um modelo tridimensional do personagem Yoshi, criado por Shigefumi Hino, designer gráfico da Nintendo. O usuário pode movimentar o marcador, realizando movimentos de translação e rotação do mesmo para que visualize por completo o modelo apresentado. Quando o dispositivo captura a imagem é iniciado um processo de reconhecimento de padrões, baseado na conectividade entre pixels. É feita uma detecção de padrões através da segmentação de regiões. Quando reconhecidos os padrões, através da classe Flartoolkit, rótulos são criados em cada região da imagem. Estes rótulos são comparados com os existentes na base de conhecimentos do software. Quando ambas informações são equivalentes, a classe Papervision é acionada e o modelo tridimensional é apresentado no monitor junto ao usuário.[6] Todas as classes utilizadas neste material são de domínio público ou licenciadas por seus criadores, reservando os direitos de alteração, com livre utilização, desde que os mesmos sejam referenciados nos códigos-fonte. V. LICENÇAS DE USO DO SOFTWARE Por se tratar de um software educacional, o Imagine deve ser licenciado junto a um órgão oficial. Dentre as diferentes licenças existentes, o selo Creative Commons se adéqua aos princípios deste projeto por se tratar de uma licença reconhecida mundialmente. [7] Foram escolhidos os seguintes critérios de licenciamento para esta obra: 1. Permitido o uso comercial 2. Alterações de código apenas com autorização dos autores
  5. 5. O selo da licença deve estar presente nos sites relacionados ao projeto, no software desenvolvido e nos guias do usuário e do programador impressos e/ou virtuais. VI. CONCLUSÕES A partir do desenvolvimento do OA Imagine e das investigações sobre o uso destas ferramentas no ensino superior constatou-se a sua validade e eficiência. O resultado final deste projeto foi apresentado a professores que ministram a disciplina de PDI na Faculdade de Engenharia Elétrica de Uberlândia e a professores ligados à Faculdade de Educação da mesma instituição. Foram feitos estudos juntamente a estes professores selecionados, que verificaram a eficiência do método adotado junto aos padrões de ensino adotados pela instituição. Para o Processamento Digital de Imagens é possível criar ambientes interativos que favorecem a aprendizagem, explorando os distintos métodos e linguagens de programação, bem como a interação entre elas para a melhor compreensão do estudante da disciplina. As ferramentas de animação, já existentes no mercado, também são eficazes para sistemas de PDI, capazes de criar a interação entre software e usuário de maneira atrativa e funcional. VII. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem ao professor Mestre em Engenharia de Computação Francisco Eduardo Martínez Pérez, da Universidad Autónoma de San Luis Potosí - México, pela colaboração neste trabalho. VIII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Learning Technology Standards Commitee. WG12: Learning Object Metadata. Acedido em 13 de Fevereiro de 2010, em: http://ltsc.ieee.org. [2] Banco Internacional de Objetos Educacionais (2010). Estatísticas. Acedido em 21 de Abril de 2010, em: http://objetoseducacionais2.mec.gov.br. [3] R. V. Belhot, J. D. O. Neto. A solução de Problemas no ensino de engenharia. XIII Simpósio de Engenharia de Produção, 2006. Bauru [4] R.C. González, R.E.Woods, “Digital Image Processing”, Edgard Blucher, 3ª Edição, 2000. [5] H. Pedrini, W.R. Schwartz, “Análise De Imagens Digitais - Princípios, Algoritmos E Aplicações”, Pioneira Thomson, 1ª Edição, 2008. [6] Adobe Developer Connection. ActionScript Technology Center. Acedido em 09 de Março de 2010, em http://www.adobe.com. [7] Creative Commons. License your work. Acedido em 22 de Abril de 2010, em: http://www.creativecommons.org.br/. [8] Saqoosha. Flartoolkit. Acedido em 19 de Fevereiro de 2010,em: http://saqoosha.net/en/ [9] Adobe Help. Bitmap. Acedido em 13 de Janeiro de 2010, em: http://www.adobe.com/livedocs/flash/9.0/ActionScriptL angRefV3/flash/display/Bitmap.html [10]Papervision. Papervision3d. Acedido em 10 de janeiro de 2010, em: http://blog.papervision3d.org/

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