A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

1 Processamento de Imagens: Conceitos Básicos. 2 Aplicações em Processamento de Imagens Processamento de Imagens: * Reconhecimento e Classificação de.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "1 Processamento de Imagens: Conceitos Básicos. 2 Aplicações em Processamento de Imagens Processamento de Imagens: * Reconhecimento e Classificação de."— Transcrição da apresentação:

1 1 Processamento de Imagens: Conceitos Básicos

2 2 Aplicações em Processamento de Imagens Processamento de Imagens: * Reconhecimento e Classificação de Padrões: - Impressões Digitais / Identificação da íris do olho - Assinaturas e textos manuscritos - Reconhecimento de caracteres em textos digitalizados (OCR) - Reconhecimento de expressões faciais e gestos - Identificação e controle de acesso com “senha visual” - Reconhecimento de objetos em uma cena - Reconstrução de modelos geométricos a partir de imagens digitais - Controle de Qualidade Automático (produto bom/ruim) * Tratamento de Imagens: - Destacar, corrigir, apagar ou melhorar elementos de uma imagem - Focalizar melhor uma imagem, suavizar os contrastes de uma imagem - Transformar as cores dos elementos que compõem a imagem - Identificar bordas e contornos, linhas horizontais, linhas verticiais, etc

3 3 Imagem Original (X,Y) Imagem Transformada (X,Y) F(x,y) Imagem Original (X,Y) Classificação da Imagem (X,Y) G(x,y) Processamento de Imagens Convencional Processamento de Imagens: * Tratamento de Imagens Imagem(X,Y) => F( Imagem(X,Y), Vizinhança (X,Y) ) : Transformar em uma nova imagem F(Imagem) => Imagem Tratada F(Imagem) => Função deve ser conhecida (algoritmo a ser implementado) * Reconhecimento e Classificação de Padrões Imagem(X,Y) => G( Imagem(X,Y) ), Vizinhança (X,Y) ) : Classificar / Reconhecer elementos G(Imagem) => Classes, Dados e Modelos G(Imagem) => Função deve ser conhecida (algoritmo a ser implementado) X X X X P 4-vizinhança X X X X P 8-vizinhança X X X X

4 4 Imagem Original (X,Y) Imagem Transformada (X,Y) F(x,y) Imagem Original (X,Y) Classificação da Imagem (X,Y) G(x,y) Processamento de Imagens Convencional Processamento de Imagens: * Tratamento de Imagens Original Cores Falsas

5 5 Processamento de Imagens Neural Y N =F(X N ) Função F(X) de transformação não é conhecida previamente X N são imagens fornecidas pelo usuário Y N F(X N ) Imagem Original (X 1 ) Imagem Transformada (Y 1 ) ? Imagem Original (X 2 ) Imagem Transformada (Y 2 ) ? Imagem Original (X 3 ) Imagem Transformada (Y 3 ) ? Imagem Original (X 4 ) Imagem Transformada (Y 4 ) ? Função F(X) de transformação deve ser APRENDIDA usando os exemplos disponíveis Tratamento de Imagens

6 6 Processamento de Imagens Neural Y N =F(X N ) Função F(X) de transformação não é conhecida previamente X N são imagens fornecidas pelo usuário Y N F(X N ) Imagem Original (X 1 ) Imagem Transformada (Y 1 ) ? Imagem Original (X 2 ) Imagem Transformada (Y 2 ) ? Imagem Original (X 3 ) Imagem Transformada (Y 3 ) ? Imagem Original (X 4 ) Imagem Transformada (Y 4 ) ? Função F(X) de transformação deve ser APRENDIDA usando os exemplos disponíveis Tratamento de Imagens Transformações: RGB 24 = Red Green Blue 24 bits/pixel, Gray= GrayScale, P&B = Preto e Branxo RGB 24 => RGB 24 - Transformação da imagem RGB 24 => Gray 8 - Tirar a cor, colorido para monocromático RGB 24 => Palette 8 - Reduzir o número de cores por pixel Gray 8 => Palette 8 - Cores falsas atribuídas ao monocromático Gray 8 => P&B 1 - Reduzir o número de cores por pixel Palette 8 => P&B 1 - Reduzir o número de cores por pixel Gray 8 => RGB 24 - Cores falsas (aumento do nro. de cores!) Palette 8 => RGB 24 - Cores falsas (aumento do nro. de cores!)

7 7 Processamento de Imagens Neural Transformação de Cores RGB 24 Bits/Pixel GrayScale 8 Bits/PixeL (a) Imagem Original (b) Imagem Tratada - Convencional (c) Imagem Tratada Neural sem vizinhança (d) Imagem Tratada Neural com vizinhança

8 8 Processamento de Imagens Neural Detecção de Contornos Original Filtro Convencional Filtro Neural Transformação da Imagem: RGB 24 Bits/Pixel P&B 1 Bit/Pixel

9 9 Processamento de Imagens Neural Focalizar uma Imagem Desfocada Focalizada Convencional Focalizada Neural Transformação da Imagem: RGB 24 Bits/Pixel

10 10 Processamento de Imagens Neural Ferramenta NeuronColor

11 11 Processamento de Imagens Neural Reconhecimento e Classificação de Imagens Texto Original Texto Digitalizado OCR Optical Character Recognition

12

13


Carregar ppt "1 Processamento de Imagens: Conceitos Básicos. 2 Aplicações em Processamento de Imagens Processamento de Imagens: * Reconhecimento e Classificação de."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google