Definições de Imagem digital e da cadeia de processamento de imagens

Aula 1 - Definições de Imagem Digital e da cadeia de Processamento de Imagens

Processamento de Imagens Digitais

Uma imagem digital, geralmente é definida por uma função bidimensional f = (x,y), onde x e y representam coordenadas em um plano e o valor de f representa a intensidade da imagem na posição (x,y) correspondente. Quando os valores x e y são discretos, a imagem representada pela função f pode ser chamada de imagem digital [1].

Na prática, uma imagem digital pode ser representada como uma matriz bidimensional, na qual cada valor representa uma cor (no caso de imagens coloridas), ou um diferente tom de cinza (no caso de imagens monocromáticas). Cada elemento que constitui uma imagem é chamado de pixel.

Na Figura 11 é apresentado uma matriz, que representa uma imagem monocromática, com os respectivos valores de cada pixel, assim como a representação dessa imagem utilizando os valores do pixel como intensidade, com valores variando no intervalo (0,7), onde 0 representa a cor preta e 7 a cor branca.

[pic 1]

Figura 1: Representações de uma imagem digital no formato de uma matriz bidimensional e em tons de cinza.

Processar imagens digitais utilizando conceitos de ciência da computação, por sua vez, é conhecido como processamento de imagens. Diversas técnicas podem ser utilizadas para processar imagens digitais por diversos motivos e em diversas aplicações. Exemplos incluem:

• Classificação de imagens: Imagens são processadas para que diferentes imagens possam ser classificadas em diferentes grupos, utilizando características das próprias imagens [2];
• Reconhecimento de bordas em imagens: Diversos métodos podem ser utilizados para reconhecimento de bordas e formas geométricas em imagens [3];
• Biometria através de imagens: Métodos baseados em análise de imagens podem ser utilizados como algoritmos de biometria, analisando imagens da face, olhos, mãos e dedos de pessoas [4].

Para que uma imagem possa ser processada por meio das técnicas citadas acima, ela passa por uma cadeia de processos, que é descrita na próxima seção.

Cadeia Geral de Processamento de Imagens

Os passos principais do processamento digital de imagens são: (1) aquisição da imagem; (2) pré-processamento; (3) segmentação; (4) representação e descrição e (5) reconhecimento e interpretação.

O primeiro passo corresponde à aquisição da imagem a ser processada por meio de um sensor de imageamento e da digitalização do sinal captado pelo sensor.

O segundo passo consiste em pré-processar a imagem adquirida a fim de melhorar a qualidade da imagem de acordo com a necessidade dos passos subsequentes. Entre as técnicas mais comuns de pré-processamento, destacam-se o realce de contraste e remoção de ruído.

O terceiro passo do processamento digital da imagem trata-se da segmentação dessa imagem para isolamento de objetos de interesse contidos na imagem.

Na sequência, o passo 4 corresponde à decisão de qual será a representação (tipicamente, fronteiras, regiões completas ou ambas) e descrição (extração de características da imagem a fim de obter informações de interesse sobre a imagem) da imagem.

O quinto e último passo consiste no reconhecimento e interpretação da imagem. O reconhecimento trata-se da rotulação de objetos na imagem com base nas informações extraída anteriormente. Já a interpretação corresponde à atribuição de um significado ao conjunto de objetos rotulados.

Vale ressaltar que tipicamente o processamento de imagens digitais exige um conhecimento prévio a respeito do domínio de aplicação, bem como de uma base de conhecimento que poderá ser utilizada como base para a realização de cada um dos passos citados anteriormente.

Aula 2 - Ferramentas de processamento de

Imagem e Histograma de imagens

Ferramentas básicas de Processamento Digital de Imagens

Uma das ferramentas básicas utilizadas no processamento digital de imagens é o histograma. O histograma é um vetor que representa a quantidade de pixels existentes na imagem para cada valor de intensidade. Dessa forma, o histograma pode ser representado por uma função discreta h(rk) = nk, em que rk é o k-ésimo valor de intensidade e nk é a quantidade de pixels na imagem com intensidade rk.

Vale ressaltar que cada elemento no histograma é calculado como pr(rk) = nk / n, em que nk é o número de pixels cuja intensidade corresponde a k, n é número total de pixels na imagem e pr(rk) é probabilidade do k-ésimo valor de intensidade na imagem [5]. Em outras palavras, o histograma representa a função de distribuição de probabilidades dos valores de intensidade da imagem [5].

O histograma é utilizado como base para diferentes técnicas de processamento de imagens a fim de obter objetivos como melhoria da qualidade da imagem, compressão, segmentação [1]. O histograma costuma ser representado por um gráfico de barras em que o eixo horizontal corresponde ao níveis de intensidade, enquanto que o eixo vertical corresponde à quantidade ou percentual de pixels na imagem [5]. Na Figura 2, é apresentado um gráfico de barras que representa o histograma de uma imagem de oito níveis de cinza.

[pic 2]

Figura 2: Imagem em tons de cinza e seu respectivo histograma representado por um gráfico de barras

Operações sobre imagens: pontuais, globais e de vizinhança

Os métodos de processamento de imagens podem ser divididos em três principais tipos, descritos

a seguir.

Pontual

Neste tipo de algoritmo, apenas a informação de cada pixel é utilizada. Um exemplo seria a realização de operações aritméticas, como somar ou subtrair, nos pixels da imagem resultando na alteração do brilho da mesma. Outro caso tópico de operações pontuais envolve operações lógicas e aritméticas entre imagens. A soma de duas imagens X e Y de mesmo tamanho implica na soma pixel a pixel dos valores de intensidade das imagens produzindo uma terceira imagem Z. Entretanto, esse tipo de operação deve ter cuidado com os processos de underflow (resultado da operação é menor que valor mínimo possível de nível de intensidade) e overflow (resultado da operação é maior que o valor máximo possível de nível de intensidade).