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Realce de Imagens I

Realce de Imagens I. Eng 639 - Processamento de Imagens Digitais. Processamento. Objetivos Melhorar a informação desejada Retirada de ruídos Segmentar o objeto de interesse Realçar as partes de interesse Retirar características Características espectrais Textura.

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Realce de Imagens I

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Presentation Transcript

  1. Realce de Imagens I Eng 639 - Processamento de Imagens Digitais

  2. Processamento • Objetivos • Melhorar a informação desejada • Retirada de ruídos • Segmentar o objeto de interesse • Realçar as partes de interesse • Retirar características • Características espectrais • Textura

  3. Objetivo do Realce • Obtenção de uma imagem processada que seja mais adequada, para uma aplicação ESPECÍFICA, do que a imagem original • A técnica a ser utilizada é altamente dependente do problema • Compensar pelas imperfeições dos sistemas de aquisição e reprodução de imagens

  4. Imagem com pouco contraste Imagem com ruídos Imagens “tremidas” ... Exemplos de aplicações pout.tif

  5. Imagem com pouco contraste Imagem com ruídos Imagens “tremidas” ... Exemplos de aplicações eight.tif MATLAB => imnoise

  6. Imagem com pouco contraste Imagem com ruídos Imagens “tremidas” ... Exemplos de aplicações

  7. Imagem com pouco contraste Imagem com ruídos Imagens “tremidas” ... Exemplos de aplicações

  8. Domínio espacial Operam diretamente sobre os pixels - Ponto a ponto - Operações lógico-aritméticas - Vizinhança - filtro Domínio de freqüência Transformada de Fourier Métodos para realce

  9. Domínio Espacial Domínio da freqüência Métodos para realce

  10. Ponto a ponto

  11. Operações Lógico-aritméticas

  12. Filtragem (Processamento por máscara)

  13. Modelo: s=T(r) s - valor do pixel processado r - valor do pixel original T - função de transformação Negativo da imagem Alargamento de contraste Limiarização Modificação do histograma Processamento Ponto a Ponto

  14. s = -r+255 Negativo da imagem neg=-double(P)+255; imshow(uint8(neg));

  15. s=1,5 r, para r124 s=r+62, para 124<r174 s=1,5r-25, para r>174 >>min(min(P)) >>ans 74 >>max(max(P)) >>ans 224 >>224-74 >>ans 150 74+50=124 124+50=174 Alargamento de contraste

  16. Alt=zeros(291,240); for i=1:291 for j=1:240 if P(i,j)<=124 Alt(i,j)=3/2*double(P(i,j)); elseif P(i,j)>124 & P(i,j)<=174 Alt(i,j)=double(P(i,j))+62; else Alt(i,j)=3/2*double(P(i,j))-25; end end end imshow(uint8(Alt)) Alargamento de contraste

  17. Alargamento de contraste imshow(uint8(Alt))

  18. » max(max(Alt)) ans = 311 Auto-escala: Auto-escala

  19. Auto-escala

  20. s=0, para r K s=255, para r > K K - limiar » mean(mean(P)) ans = 110.3037 » max(max(P)) ans = 224 » 110/224 ans = 0.4911 »BW=im2bw(P,0.49); » imshow(BW) Limiarização

  21. Modificação do histograma • Histograma da imagem • Conjunto de números indicando o percentual de pixels naquela imagem, que apresentam um determinado valor imhist(P)

  22. Histograma • Fornece a probabilidade de um pixel apresentar um determinado valor=>função de distribuição de probabilidade (histograma normalizados) • Fornece informação qualitativa: concentração de pixels claros ou escuros, contraste presente na imagem, ruídos, ....

  23. Equalização do Histograma • Procura redistribuir os valores de tons de cinza dos pixels, de modo a obter um histograma uniforme • Especificação do histograma: técnica que se pré-define a forma do histograma desejado

  24. histeq

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