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Processamento Digital de Imagens Utilização de Wavelets na Multiresolução de Imagens Autores: Danilo Palomo Olga Oliveira Professora: Leila M. Fonseca.

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1 Processamento Digital de Imagens Utilização de Wavelets na Multiresolução de Imagens Autores: Danilo Palomo Olga Oliveira Professora: Leila M. Fonseca

2 Organização da Apresentação Introdução Multiresolução através de Wavelets Multiresolução no contexto da TerraLib Estratégia Proposta Resultados Experimentais Conclusões e Trabalhos Futuros Demonstração da Ferramenta Desenvolvida

3 Introdução Problema: Multiresolução Representar objetos em diferentes escalas e permitir que cada objeto seja visualizado com o nível de detalhamento necessário.

4 Introdução Objetivo: Analisar a utilização de Transformadas Wavelet no problema de visualização de imagens no contexto da TerraLib. Estratégia: Implementação de um sistema de visualização de imagens. Motivação: Oferecer à TerraLib uma maneira distinta e eficaz de trabalhar com diferentes escalas.

5 Realizar sucessivas passagens de filtros passa-banda decompondo os sinais a cada passo, em detalhes e aproximação. A partir de uma imagem de entrada são passados filtros sucessivos nas linhas e nas colunas. Multiresolução com Wavelets

6 Imagem Original 1 Imagem de Aproximação Filtros passa-baixa nas linhas e nas colunas. 3 Imagens de Detalhes Detalhes na Vertical: filtro passa-alta nas linhas e passa-baixa nas colunas. Detalhes na Horizontal: filtro passa-baixa nas linhas e passa-alta nas colunas. Detalhes na Diagonal: filtros passa-alta nas linhas e nas colunas.

7 Vantagens: Possibilita visualizar as imagens em diferentes níveis de acordo com a necessidade. Pode-se desprezar a imagem original e as imagens de aproximação, excetuando-se a última. Armazena-se apenas as sub-imagens de detalhes (coeficientes calculados no processo de decomposição) e a menor sub-imagem de aproximação. A recuperação é realizada através da reconstrução. Desvantagem: Pode-se gerar algumas perdas da qualidade da imagem recuperada. Tempo gasto no processo de reconstrução da imagem. Multiresolução com Wavelets

8 A multiresolução é implementada atualmente através do armazenamento da imagem em múltiplas escalas. Reamostragem: cada 4 pixels de uma imagem em uma escala maior gera um pixel de uma imagem menor. Para armazenar as imagens em suas diversas escalas, utiliza-se uma compactação (ZLib). O que poderia ser melhorado Tempo gasto no carregamento da imagem. Espaço utilizado para armazenamento. Tempo gasto na recuperação da imagem. Multiresolução na TerraLib

9 Otimizar o espaço utilizado: Utilizamos junto com as Wavelets o algoritmo de compressão EZW (Embedded ZeroTree Wavelet). Imagens grandes: Blocagem: dividindo a imagem original em imagens menores. Estratégia Proposta

10 Decomposição de uma imagem Abstrata: 17 KB x 128 Resultados Experimentais

11 Decomposição de uma imagem Lena: 257 KB x 512 Resultados Experimentais

12 Utilização de Memória e Tempo Gasto: Espaço de Armazenamento: Resultados Experimentais

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15 Decomposição de uma imagem CBERS Cascavel Banda 4: KB x 6387 Resultados Experimentais Nível 2Nível 5

16 Decomposição de uma imagem CBERS Cascavel Banda 4 Resultados Experimentais

17 Resultado Comparativo da Imagem de Cascavel: Recomposição da Imagem de Cascavel: Resultados Experimentais

18 A utilização de Wavelets no contexto da TerraLib pode trazer vantagens: Ganho de tempo de carga da imagem. Ganho de espaço utilizado de armazenamento. Precisa ser resolvido o problema do tempo de recuperação para o problema de mostrar muito blocos. A utilização de Wavelets é viável para fazer multiresolução de imagens. Conclusões

19 Utilizar distintas famílias de Wavelets no contexto específico. Testar outros algoritmos de compressão. Alterações no sistema desenvolvido: Aceitar imagens coloridas. Aceitar outros formatos de imagens. Resolver o problema do tempo de recuperação da imagem. Incorporar as Wavelets na TerraLib. Trabalhos Futuros

20 Referências [1] P. S. Addison. The little wave with the big future. Physics World, 17(3):35ñ39, March [2] L. M. T. Carvalho, L. M. G. Fonseca, F. Murtagh, and J. G. P. W. Clevers. Analysis of changes at multiple spatial scales. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, vol XXXIII, part B7/1, commission VII:340ñ346, [3] G. Càamara, R. Souza, and et al. Terralib: Technology in support of gis innovation. II Brazilian Symposium on Geoinformatics, GeoInfo2000, [4] I. Daubechies. Ten Lectures on Wavelets. SIAM Books, Philadelphia, PA, [5] J. Gomes and L. Velho. From fourier analysis to wavelets. SIGGRAPH'99 Course Notes 5, SIGGRAPH-ACM publication, august [6] R. C. Gonzalez and R. E. Woods. Processamento de Imagens Digitais. Editora Edgard Blucher Ltda, [7] S. Mallat. Multiresolution approximation and wavelets. Trans. Amer. Math. Soc., 315:69ñ88, [8] J. M. Shapiro. Embeddeded image coding using zerotrees of wavelet coefcients. IEEE Transactions on Signal Processing, 41(12):3445ñ3462, [9] J. L. Starck, F. Murtagh, and A. Bijaoui. Image Processing and Data Analysis: the multiscale approach. Cambridge University Press, United Kingdom, 1998.


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