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HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias Sistemas de Informação Acad. Arthur M. Pinheiro 2011.

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1 HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias Sistemas de Informação Acad. Arthur M. Pinheiro 2011

2 INTRODUÇÃO Esta apresentação demonstrará a técnica Hough Circles na detecção de circunferências, e sua aplicação em software de processamento de imagens, ImageJ.

3 HOUGH CIRCLES Técnica utilizada para detectar formas geométricas em imagens digitais. Utilizada em imagens do tipo raster, onde os bits são organizados em forma matricial.

4 PRÉ-PROCESSAMENTO Antes de aplicar a técnica, a imagem deve ser preparada, pré-processada. Tais como: – Binarizar (8 – bit) ; – Smooth (Suavizar); – Find Edges (Encontrar Bordas); – Threshold (Limiarizar); – Invert (Inverter).

5 BINARIZAR Define a imagem em escalas de cinza (8 bit), onde os valores correspondentes as cores dos pixels variam de 0 à 255.

6 SMOOTH Substitui cada pixel pela média de sua vizinhança, deixando a imagem mais nítida.

7 FIND EDGES Detecta a descontinuidade dos objetos, ou seja, suas bordas. Atribui valor 255 aos pixels representados como bordas. Sobel, Canny e Prewit são os algoritmos mais utilizados.

8 THRESHOLD Divide a imagem em pontos de interesse. Ex: Distingue as colônias bacterianas em relação ao fundo.

9 INVERT Inverterá as cores. Pixels definidos como pretos se tornarão brancos. Os que estiverem definidos com 50% de escala de cinza, permanecerão inalterados.

10 HOUGH CIRCLES ALGORITMO Após o pré-processamento, o seguinte algoritmo é utilizado para detecção das colônias bacterianas:

11 IMAGEJ Instalação do plugin: – Download plugin Hough-Circles: circles.html circles.html – Copiar para diretório: C:\Program Files (x86)\ImageJ\plugins – Inicializar ImageJ

12 IMAGEJ Aplicação de técnica: – Abrir imagem: File > Open – Binarizar: Image > Type > 8-bit – Smooth: Process > Smooth – Find Edges: Process > Find Edges – Threshold: Image > Adjust > Threshold – Invert: Edit > Invert – Hough-Circles: Plugins > Hough Circles

13 IMAGEJ Para aplicação da técnica Hough-Circles, necessita de alguns parâmetros: – Raio mínimo; – Raio máximo; – Incremento do raio; – Número de círculos;

14 IMAGEJ Após aplicação da técnica, totalizará em três imagens: Imagem pré-processadaDetecção de regiões circulares Detecção de 10 áreas circulares

15 HOUGH CIRCLES Ponto forte: – Ótimo desempenho na detecção de círculos bem definidos. – Utilizando vários valores para o raio, pode-se detectar círculos de tamanho distinto.

16 HOUGH CIRCLES Ponto fraco: – Necessita do valor exato do raio para evitar excesso de detecção de áreas circulares, ou detectar por mais vezes a mesma circunferência. – Círculos sobrepostos dificultam a detecção dos mesmos.

17 REFERÊNCIAS Pistori, H. (2005). Hough-Circles: Um Módulo de Detecção de Circunferências para o ImageJ


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