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2. Realce de imagens Métodos no domínio espacial 2.1 Convolução w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3.

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1 2. Realce de imagens Métodos no domínio espacial 2.1 Convolução w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9 w1w2w3 w4w5w6 w7w8w9

2 Exemplo de convolução 8 A= B= Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens int Masc3x3[3][3]= { {-1, -1, -1}, {-1, 8, -1}, {-1, -1, -1} }; channels=convolucao->nChannels; step=convolucao->widthStep; data=(uchar *)convolucao->imageData; for(r=2; r height-2; r++){ for(c=2; c width-2; c++){ //Processamento com Máscara 3x3 somacor = 0; for(m=-1; m<=1; m++){ for(n=-1; n<=1; n++){ NivelCinza = cvGet2D(filtro, r+m, c+n); somacor = somacor + (Masc3x3[m+1][n+1]*NivelCinza.val[0]); }}//fim do FOR m n data[r*step + c*channels] = somacor; //recebe valor de cinza do processo de convolução }}//fim do FOR r c

3 2.2 Alargamento de contraste Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens //Realce de imagens baseado em uma Transformação linear a = 1.0; b = -15.; for(r=0; r height; r++){ for(c=0; c width; c++){ Pixel = cvGet2D(Cinza, r, c); nc = a*(Pixel.val[0]) + b; data[r*step + c*channels] = nc; }} Imagem original Imagem realçada

4 2.2 Alargamento de contraste (transformação linear) Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens //Realce de imagens baseado em uma Transformação linear a = 1.0; b = 25.; for(r=0; r height; r++){ for(c=0; c width; c++){ Pixel = cvGet2D(Cinza, r, c); nc = a*(Pixel.val[0]) + b + 0.5; data[r*step + c*channels] = nc; }} Imagem original Imagem realçada

5 2.2 Alargamento de contraste (transformação linear) Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens

6 2.2 Alargamento de contraste (transformação não linear) Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens

7 2.2 Alargamento de contraste Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens

8 2.3 Histograma de Imagens Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens Imagem escura Alto contraste Baixo contraste ?

9 Rotina para calcular histograma de imagem Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens void histograma() { long int freq[256]; int max, k1, k2, i, j; for (i=0; i<256; i++) freq[i] = 0; max = 0; for (i=2; i max ) max = freq[k1]; } k1 = round(max / 100.0); for (i=0; i<256; i++) { k2 = (int) freq[i] / k1; Histograma->MoveTo(i,100); Histograma->LineTo(i,100-k2); }

10 2.3 Equalização de histograma Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens Exercício - Dada a Tabela abaixo: 1)Equalizar o histograma 2)Montar o histograma não equalizado e equalizado 3)Montar a função de transformação utilizada para a equalização

11 2. Realce de imagens Histograma não equalizado Função de Transformação Solução do exercício anterior Histograma equalizado

12 2.4 Limiarização Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens

13 2.4 Limiarização Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens T = 100 T = 200

14 2.4 Limiarização Métodos no domínio espacial 2. Realce de imagens Tipos de limiar (T) Global Local Adaptativo Global Local Adaptativo (1) (2) Relações espaciais

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26 Abertura Propriedades: Suaviza o contorno da imagem Fechamento Propriedades: Suaviza o contorno da imagem e elimina pequenos buracos na imagem Abertura e fechamento são duais em relação à complementação e reflexão

27 Abertura Propriedades: Suaviza o contorno da imagem A o B é um subconjunto de A (A o B) o B = A o B Fechamento Propriedades: Suaviza o contorno da imagem e elimina pequenos buracos na imagem A é um subconjunto de A o B (A o B) o B = A o B Abertura e fechamento são duais em relação à complementação e reflexão

28 Exemplo de abertura Convolução de B em A

29 Exemplo de fechamento

30 Extração de fronteiras origem


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