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Introdução ao Processamento Digital de Imagens Estágio de docência John Cunha Professora responsável Iana Alexandra Alves Rufino.

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1 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Estágio de docência John Cunha Professora responsável Iana Alexandra Alves Rufino Campina Grande, 23 de março de 2011.

2 Processamento Digital de Imagens (PDI) Áreas que utilizam PDI Áreas que utilizam PDI A cor no processamento de imagens A cor no processamento de imagens Tratamento de imagens digitais Tratamento de imagens digitais Pré- processamento Pré- processamento Classificação Classificação Aplicações Aplicações Introdução ao Processamento Digital de Imagens

3 Análise de recursos naturais; Meteorologia; Transmissão digital de sinais de televisão ou fac-símile; Análise de imagens biomédicas; Análise de imagens metalográficas e de fibras vegetais; Obtenção de imagens médicas por ultra-som, radiação nuclear ou técnicas de tomografia computadorizada; Automação industrial: sensores visuais em robôs. Áreas que utilizam PDI Introdução ao Processamento Digital de Imagens

4 Newton foi o primeiro a verificar a verdadeira NATUREZA DA LUZ, ao decompor a luz branca, através de um prisma, e depois decompô-lo por meio de lentes. Ele foi também o primeiro a explicar por que certos objetos possuem diferentes cores. Segundo Newton, os objetos aparecem coloridos quando expostos à luz branca porque refletem alguns de seus componentes espectrais com maior intensidade do que outros. A cor no processamento de imagens Introdução ao Processamento Digital de Imagens

5 A cor no processamento de imagens Introdução ao Processamento Digital de Imagens São cores não coloridas (branco e preto), pois não estão presentes no espectro da luz visível. A mistura das duas pode gerar uma infinidade de tons de cinza e olho humano é capaz de discriminar até 300 gradações entre ambos os extremos. Podem ser: a)Monocromátiocas ou espectralmente puras : formadas por um único comprimento de onda; b)Complexas ou espectralmente impuras: formadas por uma mistura de cores cromáticas em mais de um comprimento de onda. CROMÁTICAS ACROMÁTICAS

6 A cor no processamento de imagens Introdução ao Processamento Digital de Imagens Figura 1 - Processos Aditivo (A) e subtrativo (B) de formação de cores A B ADITIVO: utiliza-se a mistura de duas ou três cores primárias, para obter uma cor secundária: magenta, amarelo ou ciano. SUBTRATIVO: é possível obter cores primárias através da mistura com cores secundária.

7 A cor no processamento de imagens Introdução ao Processamento Digital de Imagens A B Figura 2 – Composição colorida 5R4G3B em (A) e Composição Falsa cor 4R5G3B em (B)

8 Manipulação de uma imagem por computador de modo onde a entrada e a saída do processo são imagens Processar uma imagem= Usar operações matemáticas para alterar os valores dos pixels de uma ou mais imagens; Melhorar a qualidade da imagem para que o observador veja melhor Melhorar a qualidade da imagem para preparar a imagem para ser analisada pelo próprio computador (análise de imagens) Tratamento de imagens digitais Introdução ao Processamento Digital de Imagens

9 Banda 1 Banda 2 Banda 3 Banda 4 Banda 5 Banda 6 Banda 7 Figura 3 – Diferentes bandas do satélite LANDSAT Introdução ao Processamento Digital de Imagens Imagens de satélite (DN)

10 Cada célula tem sua localização definida em um sistema de coordenadas (x,y); - Cada célula possui um atributo numérico z que é o nível de cinza (DN – digital number); - - O DN de uma célula representa a intensidade de energia eletromagnética (refletida ou emitida) medida pelo sensor Introdução ao Processamento Digital de Imagens Imagens de satélite (DN) Figura 4 – Conjunto de pixels

11 - O computador consegue diferenciar qualquer quantidade de níveis de cinza: imagens de 8 bits – 2 8 =256 níveis de cinza, imagens de 10 bits – 2 10 =1024 níveis de cinza, etc. Introdução ao Processamento Digital de Imagens Imagens de satélite (DN) Figura 5 – Níveis de cinza presentes nas imagens

12 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Imagens de satélite (DN) Figura 6 - Composição colorida R3G2B1 e extração dos pixels para uma planilha

13 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Software de PDI SPRING SPRING ILVIS ILVIS INTERIMAGE INTERIMAGE ENVI ENVI ERDAS ERDAS IDRISI IDRISI PHOTOSHOP ( PHOTOSHOP (Geographic Imager)

14 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Pré-processamento Remoção de ruídos Remoção de ruídos Realce de imagem Realce de imagem Correção, retificação geométrica e registro Correção, retificação geométrica e registro Mosaíco Mosaíco Redução da dimensionalidade Redução da dimensionalidade Correção radiométrica Correção radiométrica

15 Introdução ao Processamento Digital de Imagens Pré-processamento Eliminação de ruído Geralmente o ruído é provocado por uma falha, momentânea, no sistema de registro da energia, no instante do imagiamento da área pelo sensor orbital. Uma das técnicas de remoção de ruído comumente empregada consiste em substituir o valor zero da radiância do pixel no local pela média da radiância dos pixels das linhas inferior e superior.

16 Exemplo: Eliminação de ruído Introdução ao Processamento Digital de Imagens Pré-processamento Figura 7 - Imagem colorida de infravermelho falsa-cor mostrando um ruído da parte superior.

17 Contraste Os dados de satélites, uma vez processados, podem conter um contraste espectral de baixa qualidade. O realce de imagens digitais visa melhorar a qualidade visual, permitindo uma melhor discriminação dos objetos presentes na imagem. Introdução ao Processamento Digital de Imagens Pré-processamento Figura 8 – Exemplo de um histograma mostrando o efeito do contraste.

18 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Exemplo: Realce de contraste Figura 9 – Exemplo de uma imagem mostrando o efeito do contraste.

19 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Exemplo: Realce de contraste Figura 9 – Exemplo de uma imagem colorida (5R4G3B) do Landsat 5 mostrando o efeito do contraste.

20 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Correção, retificação geométrica e registro. A correção geométrica visa eliminar dois tipos de erros que, frequentemente, ocorrem nos dados de satélites: devidos ao movimento do satélite e aqueles determinados pela curvatura da Terra.

21 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Retificação, correção geométrica e geo-referênciamento Figura 10 – Ilustração da influência do relevo nas imagens de satélite.

22 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Distorções geométricas Distorções inerentes à plataforma: Efemérides (posição e velocidade) e altitude. Distorções inerentes ao instrumento. Distorções inerentes ao modelo da Terra: Rotação, esfericidade e relevo.

23 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Distorções geométricas Figura 11 – Ilustração dos problemas inerentes ao modelo da Terra. Figura 12 – Ilustração dos problemas inerentes ao relevo.

24 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Retificação, correção geométrica e geo-referênciamento. As coordenadas de imagem bruta(L: Linha; C: Coluna) são relacionadas às coordenadas de referência(X,Y) através de polinômios de grau n. De tal forma que: X = a0 + a1L + a2C + a3L 2 + a4LC + a5C 2 + … + amC n Y = b0 + b1L + b2C + b3L 2 + b4LC + b5C 2 + … + bmC n (X,Y) normalmente representa as coordenadas planas de um certo sistema de projeção cartográfica.

25 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Porque retificar uma imagem? Criação de mosaicos; Corrigir distorções; Sobre posição de informações (imagem e vetor); Extração de medidas (áreas, distâncias e perímetros); Atualização de banco de dados geográficos; Integração Sensoriamento Remoto, Geodésia (GPS) e SIG.

26 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Porque retificar uma imagem? Figura 13 – Integração sensoriamento remoto e Sistema de Informações Geográficas.

27 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de ImagensMosaico O mosaico de imagens é o processo de juntar duas ou mais imagens para gerar uma imagem maior para se ter uma visão global de uma cena ou área de interesse entre duas imagens de órbita ou ponto diferentes.

28 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de ImagensMosaico Figura 14 – Mosaico de imagens Landsat.

29 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Redução da dimensionalidade Muitas vezes, as pesquisas realizadas em dados de satélites ocorrem em áreas pequenas, bem menores do que a área de abragência de uma cena imageadas por um satélite. Com este procedimento é possível reduzir o tamanho do arquivo e, consequentemente, o tempo de processamento computacional.

30 Pré-processamento Introdução ao Processamento Digital de Imagens Redução da dimensionalidade Figura 15 – Recorte de imagens Landsat.

31 Refere-se ao processamento inicial de dados brutos para calibração radiométrica da imagem. Este procedimento assegura que as mudanças observadas no comportamento espectral, no tempo e no espaço, estão estritamente ligadas à interação da radiação eletromagnética com o alvo, eliminando quaisquer contribuições do ambiente na reflectância do alvo que foi registrada pelo sensor. Introdução ao Processamento Digital de Imagens Correção radiométrica

32 Introdução ao Processamento Digital de Imagens BandasComprimento de Onda (μm) Coeficientes de Calibração a b 1 (azul)0,45 – 0, (verde)0,52 – 0, (vermelho)0,63 – 0, (IV-próximo)0,76 – 0, (IV-médio)1,55 – 1, (IV-termal)10,4 – 12, (IV-médio)2,08 – 2, Radiância espectral monocromática Tabela 1 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com os correspondentes intervalos de comprimento de onda, coeficientes de calibração (radiância mínima – a e máxima – b), após 1 de janeiro de (Chander & Markham, 2009)

33 Introdução ao Processamento Digital de Imagens BandasIrradiância Espectral no Topo da Atmosfera 1 (azul) (verde) (vermelho) (IV-próximo) (IV-médio) (IV-termal) - 7 (IV-médio) 83,44 Reflectância planetária Tabela 2 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com as correspondentes irradiâncias espectrais no topo da atmosfera terrestre (TOA).(Chander & Markham, 2009)

34 - permitem analisar uma cena nas várias regiões do espectro eletromagnético; - extraem informação quantitativa da imagem; - realizam medidas impossíveis de serem obtidas manualmente; - possibilitam a integração de vários tipos de dados, devidamente georeferênciados. Técnicas de PDI: Introdução ao Processamento Digital de Imagens

35 Classificação Durante a classificação de dados digitais, os alvos do universo real recebem a denominação genérica de classes ou classes temáticas. Os processos de classificação podem ser supervisionados ou não supervisionados. Introdução ao Processamento Digital de Imagens –Classificação supervisionada No processo de classificação supervisionada, o usuário inicialmente aponta um conjunto de amostra de treinamento para cada classe que se deseja diferenciar na imagem. –Classificação não supervisionada A classificação não supervisionada é uma método computacional automático de agrupamento, os algoritmos de classificação não utilizam dados de treinamento como base para classificação.

36 Cena 214/065 do LANDSAT 7 (24/07/2000) Composição Colorida RGB com realce linear (Bandas 5,4 e 3) Campina Grande - PB Classificação de Padrões Introdução ao Processamento Digital de Imagens

37 Área de estudo Figura 16 – Localização da bacia do Rio do Peixe Introdução ao Processamento Digital de Imagens

38 PontosP1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12 29/ago0,6240,4350,5010,3800,4560,1990,4950,3420,2350,2030,4490,369 1/nov0,3680,2190,3490,2570,3070,1680,2500,2600,2290,1860,3050,226 0,4100,4970,3030,3240,3270,1560,4950,2400,0260,0840,3210,388 Figura 17 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008 Introdução ao Processamento Digital de Imagens

39 Temperatura (em °C) PontosP1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12 29/ago 17,1 7 24,5 6 21,8 4 20,1 1 21,4 2 26,8 4 22,2 9 26,7 7 25,5 2 24,6 5 21,8 8 23,7 1 01/nov. 21,9 4 28,5 6 24,1 7 25,5 2 29,3 7 30,2 7 28,1 1 29,8 1 30,6 7 30,6 8 28,0 9 29,4 1 -0,28-0,16-0,11-0,27-0,37-0,13-0,26-0,11-0,20-0,24-0,28-0,24 Figura 18 – Mapa de temperatura da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de Novembro de 2008 Introdução ao Processamento Digital de Imagens

40 Evapotranspiração (em mm/dia) PontosP1P2P3P4P5P6P7P8P9P10P11P12 29/ago6,0656,8716,7685,5835,2816,0636,8705,5946,5686,0566,5936,778 1/nov7,0323,5786,0295,5012,9461,5503,7641,0462,1731,4563,3973,026 -0,160,480,110,010,440,740,450,810,670,760,480,55 Figura 19 – Mapa de evapotranspiração real (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de Introdução ao Processamento Digital de Imagens

41 Figura 20 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008 Introdução ao Processamento Digital de Imagens

42 Figura 21 – Gráfico do NDVI obtido a partir do MODIS e precipitação no tempo, em (A) ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4 Introdução ao Processamento Digital de Imagens

43 Figura 22 – Gráfico da Temperatura da superfície obtido a partir do MODIS e precipitação no tempo, em (A) ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4. Introdução ao Processamento Digital de Imagens

44 FIM! Introdução ao Processamento Digital de Imagens

45 Referências bibliográficas Moreira, M. A. Fudamentos do sensoriamento remoto e metologias de aplicação. Cunha, J. E. B. L.; Tsuyuguchi, B. B.; Rufino I. A. A. Utilização da detecção remota para estimar a distribuição espacial da evapotranspiração de região semiárida e série temporal MODIS. Simpósio Brasileiro de sensoriamento remoto. INPE, Sensoriamento Remoto II, Prof. Alzir Felippe Buffara Antunes. Fonte: pdf Introdução ao Processamento Digital de Imagens


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