The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Visão Computacional...

The Cyclops ProjectGerman-Brazilian Cooperation Programme on ITGerman-Brazilian Cooperation Programme on IT

CNPq GMD DLRCNPq GMD DLR

Visão Computacional

Prof. Dr. rer.nat. Aldo von Wangenheim

Seminário Visão ComputacionalSeminário Visão ComputacionalPrograma de Pós-Graduação em Ciência da CamputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Camputação

PPGCC/CTC/UFSCPPGCC/CTC/UFSC

The Cyclops ProjectThe Cyclops ProjectGerman-Brazilian Cooperation Programme on ITGerman-Brazilian Cooperation Programme on ITCNPq GMD DLRCNPq GMD DLR

Objetivos da Aula de Hoje

• Visão geral de formas de representação de imagens– O olho humano

– Organização Digital

• Conceitos de Tratamento de Imagens– Objetivos

– Formas de Tratamento

• Ferramentas: Khoros




Visão geral de formas de representação de imagens

• Imagem x Olho Humano:– Sinal Bidimensional

– Interpretação:• Retina x Cérebro

• Características:– Representação Digital:

• Discretização através de uma matriz de pontos.

– Representação das Cores

– Estrutura de Dados para Armazenamento




Imagem x Olho Humano(uma brevíssima introdução)

• 1º passo: como o olho percebe sinais?

• Percebidos pelo olho humano através da retina:– 125 Milhões de células fotorreceptoras

– Dividida em cones e bastonetes:• Bastonetes: sensíveis à luminosidade (preto e branco)

• Cones: Sensíveis à cor:– Vermelho (R)– Verde (G)– Azul (B)

– Organizada em Campos Receptivos




Organização do Olho




Visão e CérebroCórtex Visual Primário:- “Tela Mental”- Projeção do Sinal dos Bastonetes- Somente Imagens P&B

Córtex Visual Terciário:- Processamento de Sinais a Cores- Projeção do Sinal dos Cones- Integração da Informação de Cor sobre as Imagens P&B feita pelo cérebro a posteriori.- Incapaz de formar imagens




Visão a Cores

Que cor você está enxergando?




Visão a Cores

• Para realizar a visão a cores, o cérebro combina informações de luz incidindo em regiões próximas na retina:

– Sinais de intensidade luminosa

– Sinais de cores (menos bem definidos):

Intensidade de resposta

Infravermelho Vermelho amarelo verde azul violeta




Representação Digital

• Representação dos Pontos

– Matriz de Pontos

– Cada elemento é um Pixel da Imagem

• Representação de Cores (2 tipos)

– Tabela de Cores• Uma tabela possui valores de intensidade RGB

• Valor na Matriz de Pontos é um Índice para a Tabela

– TrueColor• Cada ponto na Matriz é representado por três valores R, G e B

– Preto e Branco ou Tons de Cinza• Não há tabela de cores.

Cada ponto da Matriz é uma Intensidade Luminosa




Represen-tação Digital




Tratamento de Imagens

• Não existe algoritmo genérico de “Visão Computacional”

• Interpretação de Imagens realizada através de:– Conjunto de algoritmos (filtros) para imagens.

– Algoritmos são encadeados (pipeline).

– Específicos para cada tarefa a ser realizada (enorme variação)

• Variação grande:– Conjunto de algoritmos a ser utilizado varia:

• De acordo com a tarefa

• De acordo com as características da imagem.




Tratamento de Imagens4 Grupos de Tarefas:

• Preparação (Filtragem)– Ruído, Cores e Histograma

• Condicionamento (Segmentação)– Detecção de Bordas e Regiões

• Descrição (Processamento de Objetos)– Morfologia, Convolução, Esqueletonização, Descrição de

Objetos

• Reconhecimento– Classificação de Objetos, Regiões e Texturas




Modelo de adequação




Filtering and Processing

• Não são esperadas modificações profundas nas imagens, elas são apenas atenuadas ou melhoradas– Valor

– Espaço

– Frequência




Conditioning

• Espera-se que uma nova imagem seja gerada e possivelmente ainda a formata.– Valor

– Espaço

– Freqüência




Labeling

• Início da etapa de interpretação– Espaço

– Freqüência




Modeling Interpretation

• Classificação e Interpretação dos Dados: Tradução de descrições de estruturas da imagem realizadas anteriormente em linguagens ou esquemas de representação que possuam semântica no contexto de aplicação.

• Relacionada principalmente com esquemas que levam em consideração aspectos espaciais.



Domínio do Valor

Limiares, Operações Matemáticas e LógicasLimiares, Operações Matemáticas e Lógicas




Operações Simples no Domínio do Valor: Thresholding




Operações Simples no Domínio do Valor: Limiarização




Operações Simples no Domínio do Valor




Operações Simples no Domínio do Valor: Subtração




Operações Simples no Domínio do Valor: Limiarização




Operações Simples no Domínio do Valor: Multiplicação




Operações Simples no Domínio do Valor



Domínio do Espaço

Detecção de Bordas, Segmentações e MorfologiaDetecção de Bordas, Segmentações e Morfologia




Deteção de Bordas: Gradientes




Deteção de Bordas




Morfologia Matemática

• Dilatação

• Erosão

• Abertura

• Fechamento Exemplos de elementos estruturantes




Esqueletonização

Conjunto de templates para pré-processamento

•O que é esqueletonização ? •Pode ser compreendido como a forma de representar imagens através da extração de suas características pelo processo de afinamento, resultando os pixels essenciais para composição de segmentos lineares com comprimento, tamanho e direção. •Não é aplicavel à todos os objetos. •O objetivo dos passos subsequentes muitas vezes indicam a técnica a ser usada.




Detecção de Formas: A Transformada de Hough




Segmentação por Crescimento de Regiões




Segmentação por Crescimento de Regiões a Cores



Domínio da Freqüência

Análise de Freqüência usando Fourier e WaveletsAnálise de Freqüência usando Fourier e Wavelets




Freqüência = Textura

• Ex: Vegetação





• Ex: Controle de Qualidade





• Filtro Passa-Alta e Passa-Baixa

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