HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados

Apresentação em tema: "HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados"— Transcrição da apresentação:

1 HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados
Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias Sistemas de Informação HOUGH CIRCLES 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: 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 Detecção de regiões circulares Detecção de 10 áreas circulares
IMAGEJ Após aplicação da técnica, totalizará em três imagens: Imagem pré-processada Detecção 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