Introdução ao Processamento Digital de Imagens

Apresentação em tema: "Introdução ao Processamento Digital de Imagens"— Transcrição da apresentação:

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

3 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Áreas que utilizam PDI 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.

4 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
A cor no processamento de imagens 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.

5 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
A cor no processamento de imagens ACROMÁTICAS 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. CROMÁTICAS Podem ser: Monocromátiocas ou espectralmente puras : formadas por um único comprimento de onda; Complexas ou espectralmente impuras: formadas por uma mistura de cores cromáticas em mais de um comprimento de onda.

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

8 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Tratamento de imagens digitais “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)

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

10 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Imagens de satélite (DN) 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 223 205 180 90 30 Figura 4 – Conjunto de pixels

11 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Imagens de satélite (DN) O computador consegue diferenciar qualquer quantidade de níveis de cinza: imagens de 8 bits – 28=256 níveis de cinza, imagens de 10 bits – 210=1024 níveis de cinza, etc. Figura 5 – Níveis de cinza presentes nas imagens

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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 ILVIS INTERIMAGE ENVI ERDAS IDRISI PHOTOSHOP (Geographic Imager)

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

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

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Pré-processamento 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. Figura 8 – Exemplo de um histograma mostrando o efeito do contraste.

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

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

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

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

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Pré-processamento 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 + a3L2 + a4LC + a5C2+ … + amCn Y = b0 + b1L + b2C + b3L2+ b4LC + b5C2+ … + bmCn (X,Y) normalmente representa as coordenadas planas de um certo sistema de projeção cartográfica.

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Pré-processamento 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.

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Pré-processamento Porque retificar uma imagem? Figura 13 – Integração sensoriamento remoto e Sistema de Informações Geográficas.

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Pré-processamento Mosaico 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.

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Pré-processamento Mosaico Figura 14 – Mosaico de imagens Landsat.

29 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Pré-processamento 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.

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Pré-processamento Redução da dimensionalidade Figura 15 – Recorte de imagens Landsat.

31 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Correção radiométrica 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.

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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) Bandas Comprimento de Onda (μm) Coeficientes de Calibração a b 1 (azul) 0,45 – 0,52 -1.52 193.0 2 (verde) 0,52 – 0,60 -2.84 365.0 3 (vermelho) 0,63 – 0,69 -1.17 264.0 4 (IV-próximo) 0,76 – 0,79 -1.51 221.0 5 (IV-médio) 1,55 – 1,75 -0.37 30.2 6 (IV-termal) 10,4 – 12,5 1.2378 15.303 7 (IV-médio) 2,08 – 2,35 -0.15 16.5

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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) Bandas Irradiância Espectral no Topo da Atmosfera 1 (azul) 1983 2 (verde) 1796 3 (vermelho) 1536 4 (IV-próximo) 1031 5 (IV-médio) 220 6 (IV-termal) - 7 (IV-médio) 83,44

34 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Técnicas de PDI: 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.

35 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
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. 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 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
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

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

38 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Figura 17 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008 Pontos P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 29/ago 0,624 0,435 0,501 0,380 0,456 0,199 0,495 0,342 0,235 0,203 0,449 0,369 1/nov 0,368 0,219 0,349 0,257 0,307 0,168 0,250 0,260 0,229 0,186 0,305 0,226 0,410 0,497 0,303 0,324 0,327 0,156 0,240 0,026 0,084 0,321 0,388

39 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Figura 18 – Mapa de temperatura da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de Novembro de 2008 Temperatura (em °C) Pontos P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 29/ago 17,17 24,56 21,84 20,11 21,42 26,84 22,29 26,77 25,52 24,65 21,88 23,71 01/nov. 21,94 28,56 24,17 29,37 30,27 28,11 29,81 30,67 30,68 28,09 29,41 -0,28 -0,16 -0,11 -0,27 -0,37 -0,13 -0,26 -0,20 -0,24

40 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
Figura 19 – Mapa de evapotranspiração real (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008. Evapotranspiração (em mm/dia) Pontos P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 29/ago 6,065 6,871 6,768 5,583 5,281 6,063 6,870 5,594 6,568 6,056 6,593 6,778 1/nov 7,032 3,578 6,029 5,501 2,946 1,550 3,764 1,046 2,173 1,456 3,397 3,026 -0,16 0,48 0,11 0,01 0,44 0,74 0,45 0,81 0,67 0,76 0,55

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

42 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
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

43 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
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.

44 Introdução ao Processamento Digital de Imagens
FIM!

45 Referências bibliográficas
Introdução ao Processamento Digital de Imagens 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, 2010. Sensoriamento Remoto II, Prof. Alzir Felippe Buffara Antunes. Fonte: