Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image...

26
www.imageprocessingbook.com 04 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens Uma imagem pode ser definida como uma função de intensidade luminosa 2D, f(x,y), em que -- x e y são coordenadas espaciais; -- amplitude de f na coordenada (x,y) é valor positivo que fornece a intensidade ou brilho da imagem naquele ponto.

Transcript of Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image...

Page 1: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Modelo de imagens

Uma imagem pode ser definida como uma função de intensidade luminosa 2D, f(x,y), em que

-- x e y são coordenadas espaciais;

-- amplitude de f na coordenada (x,y) é valor positivo que fornece a intensidade ou brilho da imagem naquele ponto.

Page 2: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Um modelo simples para a formação da imagem

Um modelo físico para a intensidade de uma cena pode ser expressa por:

- iluminância (medida em lúmem/m2 ou lux): quantidade de luz incidente na cena, 0 < i(x,y) < ∞;

- reflectância: quantidade de luz refletida pelos objetos na cena, 0< r(x,y) <1.

f(x,y) = i(x,y) r(x,y), sendo que

0 < f(x,y) < ∞

Page 3: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Alguns exemplos para iluminância:- em dia claro: 900000 lúmen/m2

- em dia nublado: 10000 lúmen/m2

- sala de escritório: 1000 lúmen/m2

- noite clara (lua cheia): 0.1 lúmen/m2

Alguns exemplos para reflectância:- neve: 0.93 (reflete 93% da luz incidente)- parede branca: 0.80- aço inoxidável: 0 65- veludo preto: 0.01

Page 4: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

O significado físico do valor de f(x,y) é determinado pela fonte de energia.

Page 5: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

a) Imagens obtidas por raios gama (medicina nuclear, astronomia)

Cygnus loop: nuvem de gás estacionária superaquecida, resulta da explosão de uma estrela na constelação Cygnus há 15000 anos.

Bone scan

Page 6: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

b) Imagens obtidas por Raio X (medicina, industria, astronomia)

CT da cabeça

Placa de circuito

Cygnus loop

Page 7: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

c) Imagens obtidas na banda ultravioleta (litografia, inspeção industrial, microscopia, imagens biológicas, astronomia)

Milho normal Milho infectado

Cygnus loop

Page 8: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

d) Imagens no espectro visível (automação industrial)

Page 9: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

e) Imagens obtidas no espectro infravermelho

Page 10: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

f) Imagens obtidas por micro-ondas (radar)

Montanha no sudeste do Tibet

Page 11: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

g) Imagens obtidas na banda de radio (medicina e astronomia)

MRI do joelho e da coluna

Page 12: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

gama Raio - x ótico

infravermelho radio

Imagens da Crab Pulsar

Page 13: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

h) Imagens obtidas por ultra-som (medicina, exploração geológica)

Page 14: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Digitalização da imagem- Exixtem várias maneiras de adquirir uma

imagem (como vimos);

- A saída da maioria dos sensores gera uma forma de sinal continuo, cuja amplitude e comportamento espacial dependem das características do sensor;

- A imagem digital é obtida pela discretização dos sinais contínuos para a forma digital.

Page 15: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Page 16: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos: Amostragem e Quantização

A digitalização envolve dois processos:- Amostragem: consiste em discretizar o domínio

definição da imagem nas direções x e y, gerando uma matriz de MxN amostras:

- Quantização: consiste em escolher o número L de níveis de cinza (em imagens monocromáticas) permitidos para cada imagem, (L = 2k).

Cada elemento f(x,y) desta matriz de amostras é chamado pixel (pixel element), com

0 <x <M-1 e 0 < y < N-1

Page 17: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Representação da Imagem Digital

Fundamentos

Page 18: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

FundamentosAmostragem

- A digitalização adequada da imagem requer cuidados para que nenhuma informação relevante seja perdida no processo de amostragem;

- Um desses cuidados é a escolha de um espaçamento entre amostras que garanta a recuperação da imagem contínua a partir dos conjunto de valores amostrados (limite de Nyquist, Δt < 2f0).

Page 19: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

Na prática, a amostragem é determinada pela matriz de sensores usada para gerar a imagem

Page 20: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

FundamentosImagem amostrada e quantizada

Page 21: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

FundamentosImagem amostrada e quantizada

O espaço necessário para armazenar uma imagem é dados por: M x N x k bits ou N2 x k bits para matrizes quadradas

Page 22: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos

NOTA:

- O tamanho de uma imagem não diz tudo sobre a sua resolução;

- A qualidade de uma imagem 1024x1024 pixels não pode ser avaliada sem conhecer a dimensão espacial capturada na imagem.

Page 23: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

FundamentosResolução espacial e de intensidade

Resolução espacial – é uma medida do menor detalhe discernível em uma imagem;

A resolução espacial pode ser medida por:

- pares de linhas por unidade de distância (100/mm

largura da linha = 0.02 mm);

- pontos (pixels) por unidade de distância – dpi ( usada em industria publicitária e de impressão). Exemplos:

jornal – 75 dpi, revista – 133 dpi, livros – 2400 dpi

Page 24: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

FundamentosExemplos para resolução espacial

3692 x 2812 pixels 213 x 162 pixels

Tamanho da imagem original 2.95 x 2.25 polegadas

Page 25: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos Resolução espacial e de intensidade

Resolução de intensidade – refere-se à menor alteração discernível nos níveis de intensidade;

- em geral o número de níveis de intensidades é 8 ou 16 bits

Page 26: Www.imageprocessingbook.com © 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins Digital Image Processing Using MATLAB ® Fundamentos Modelo de imagens.

www.imageprocessingbook.com© 2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins

Digital Image Processing Using MATLAB®Digital Image Processing Using MATLAB®

Fundamentos Resolução espacial e de intensidade