Segmentação Paulo Sérgio Rodrigues PEL205. Conceito Formal de Segmentação de Imagens...
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Segmentação
Paulo Sérgio RodriguesPEL205
Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Aristóteles (384-322 a.C.), em um tratado sobre os sentidos humanos, definiu o que seria a diferença entre Sensação e Razão.
Segundo o Filósofo, sensação é o processo de captura de sinais externos através de órgãos sensitivos de um ser.
Ao generalizar sinais externos, órgãos sensitivos e ser, Aristóteles define a sensação como um processo inerente a qualquer ser vivo.
Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Por outro lado, define razão como o processo de interpretar o sinal sensitivo como tendo alguma finalidade dentro de um contexto:
“.. Um Leão percebe uma Gazela correndo mas não reconhece queela está correndo ...”
Assim, podemos definir o processo de Segmentação como sendo simplesmente a idéia de percepção de elementos em uma cena.
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
Por outro lado, o processo de reconhecimento é o processo de interpretação dos elementos percebidos pelos órgãos sensitivos.
Assim, fica bem clara a diferença ente segmentação e reconhecimentode imagens, que também podem ser chamadas de detecção e análise.
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
Técnicas de Segmentação
• Detecção de Bordas
• Detecção de Linhas
• Detecção de Círculos
• Detecção de Regiões
• Detecção de movimento
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Detectores de Borda e Linhas
x
fx
f
G
Gf
y
x
Detectores Baseados em Gradientes
21
22yx GGfmag
22yx GGfmag
x
y
G
Gyx 1tan),(
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
2),( 1,1, jiji
x
zzjiG
Zi-1,j-1 Zi-1,j+1
Zi,j-1
Zi-1,j
Zi+1,j-1
Zi,j
Zi+1,j
Zi,j+1
Zi+1,j+1
2),( ,1,1 jiji
y
zzjiG
22yx GGfmag
x
y
G
Gyx 1tan),(
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em derivadas
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em derivadas
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
3
2
1
w
w
w
w
3
2
1
z
z
z
z
zwzwR T
iii
9
1
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
zwzwR T
iii
9
1
w2
z
w1
zwT1
Θcos1 zzwT
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
21
23
22
21 )()()( zwzwzwz TTT
zwT2
zwT1
zwT3
Detector de linhasw1
w2
w3
Detector de linhas
Detector de Bordas
z Projeção de z no plano w1 w2
Projeção no eixo w3
θ
Φ
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
21
21
)]()()[(
)]()[(cos
321
211
zwzwzw
zwzwTTT
TT
21
21
3
1
2
2
1
2
1
)(
)(
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j
Tj
i
Ti
zw
zw
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12
1
21 )(1
cosi
Ti zw
z
zwz
zwz
T
i
Ti 3
13
3
21 1cos)(
1cos
21
Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
Detector de linhasw1
w2
w3
Detector de linhas
Detector de Bordas
z Projeção de z no plano w1 w2
Projeção no plano w3
θ
Φ
2
12
1
21 )(1
cosi
Ti zw
z
zwz
T3
1 1cos
Conclusão: Se θ > Φ a região representada por z possui mais bordas do que linhas. O contrário é verdadeiro para θ < Φ.
Lidando com Descontinuidade de Bordas
As abordagens vistas até aqui para detecção de bordas e linhasquase sempre não são eficientes para detectar as bordas em umacena. Isso é devido à presença de ruído, descontinuidade de bordase relativo baixo contraste entre elas.
O objetivo desta parte da disciplina é definir, dada a saída de umdetector de bordas ou linhas, quais pixels realmente pertencem aum borda.
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Uma das maneiras mais simples de se definir bordas reais a partirda saída de um detector é através da análise de características locais.
Os pixels na vizinhança de uma borda possuem características semelhantes que podem ser usadas para sua detecção. Dada a saídade um detector como Gradiente, Sobel ou Roberts, pode-se definir uma borda com base em dois tipos de informação: a) a intensidadeda detecção e b) a direção da detecção.
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Considerando o primeiro critério, pode-se estabelecer um limiar T, a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou nãoà uma borda. Formalmente, a coordenada (x’,y’) de um pixel navizinhança de (x,y) é similar em magnitude ao pixel (x,y) se:
Tyxfyxf )','(),(
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Considerando o segundo critério, pode-se também estabelecer um limiar A (A é um ângulo), a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou não à uma borda. Se o gradiente de um pixel qualquer é dado pela equação:
x
y
G
Gyx 1tan),(
Então, um pixel (x’,y’) é semelhante a um pixel de uma vizinhança (x,y) se:
Ayxyx )','(),(
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Assim, pixels são ligados como pertencentes a mesma região (borda)se atenderem ambos aos critérios a) e b).
Região Região
pixels com mesmas características pixels com mesmas características
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough