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Motivação 3. Segmentação de Imagens. Propriedade básicas de níveis de cinza 3. Segmentação de Imagens • Descontinuidade • Similaridade Segmentação de.

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1 Motivação 3. Segmentação de Imagens

2 Propriedade básicas de níveis de cinza 3. Segmentação de Imagens • Descontinuidade • Similaridade Segmentação de Imagens Detecção de: • pontos • linhas • bordas • Limiarização • Crescimento, divisão e fusão de Regiões Propriedades de Similaridade

3 3.1 Limiarização 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Similaridade

4 T = 100 T = Limiarização 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Similaridade

5 Tipos de limiar (T) • Global • Local • Adaptativo Global Local Adaptativo (1) (2) Relações espaciais 3.1 Limiarização 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Similaridade

6 3.1 Limiarização 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Similaridade

7 3.1 Limiarização 3. Segmentação de Imagens Imagem a segmentar Histograma de intensidades Escolha do limiar pelo algoritmo do triângulo Imagem a segmentar Histograma de intensidades Separar o histograma histograma em duas regiões Propriedades de Similaridade

8 3.2 Crescimento de Regiões Propriedades de Similaridade 3. Segmentação de Imagens Formulação básica: Seja R a região completa da imagem. A segmentação consiste em particionar a imagem em n regiões R 1, R 2,...,R n, tal que: Crescimento de regiões por agregação de pixels • Escolha os pixels semente ! • Declarar um predicado (P) ! AABBB AABBB AABBB AABBB AABBB Resultado?

9 3.3 Divisão e Fusão de Regiões Propriedades de Similaridade 3. Segmentação de Imagens Técnica quadtree Predicado - P(R i ) = Verdadeiro R4R4 R Predicado para Fusão - P(R i U R j ) = Verdadeiro

10 3.3 Divisão e Fusão de Regiões Propriedades de Similaridade 3. Segmentação de Imagens Exercício: Dada a imagem abaixo, aplique o algoritmo de divisão e fusão de regiões. Considere os predicados apresentados anteriormente R1 R2 R1 R2 R1R2 R1 R2 R1 R2 R3 R4 R3 R4 R3 R4 R3 R4

11 Propriedades de Similaridade 3. Segmentação de Imagens

12 Propriedades de Descontinuidade 3. Segmentação de Imagens •Detecção de Pontos Isolados •Detecção de Linhas

13 3. Segmentação de Imagens Método: cálculo de um operador local diferencial Propriedades de Descontinuidade Caso Ideal Caso Real Motivo?? Primeira derivada Negativa Positiva Segunda Derivada Negativa Positiva Cruzamento por zero Negativa Positiva Cruzamento por zero

14 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Descontinuidade

15 3. Segmentação de Imagens •Operadores de Gradiente Propriedades de Descontinuidade N1N2N3 N4N5N6 N7N8N9 f(x,y)= Exercício: Dada a imagem digital abaixo calcular a magnitude e direção do pixel. Usar as máscaras nas direções x e y definidas por Sobel.

16 3. Segmentação de Imagens •Operadores de Gradiente Propriedades de Descontinuidade

17 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Descontinuidade

18 3. Segmentação de Imagens O laplaciano é um operador que pode ser definido como: Laplaciano Propriedades de Descontinuidade Vantangens: • invariante a escala e rotação • Define a posição do pixel na borda (lado claro ou escuro) Desvantagens: • Sensível a ruídos • Produz bordas duplas

19 3. Segmentação de Imagens Laplaciano Propriedades de Descontinuidade

20 3. Segmentação de Imagens Propriedades de Descontinuidade Realce de imagens com máscara 3x3 clear A=[ ; ; ]; load kids N = 255; J=ind2gray(X,map); K=round(J*N); L=filter2(A,K); [lin, col] = size(L); for i=1:lin, for j=1:col, if L(i,j)<0 L(i,j)=0; end, end, end for i=1:lin, for j=1:col, if L(i,j)>N L(i,j)=N; end, end, end L = L/N; subplot(1,2,1), imshow(J,256) subplot(1,2,2), imshow(L,256) Gerar histograma da imagem load clown I=ind2gray(X,map); subplot(2,1,1), imhist(I,128) subplot(2,1,2), imshow(I,128) Equalizar histograma da imagem load forest I= ind2gray(X,map); J= histeq(I,128); subplot(2,2,1), imshow(I,128) subplot(2,2,2), imhist(I,128) subplot(2,2,3), imshow(J,128) subplot(2,2,4), imhist(J,128) Filtragem pela Média load kids I=ind2gray(X,map); B=filter2(h,I); subplot(1,2,1);imshow(I,128) subplot(1,2,2);imshow(B,128) Filtragem pela Mediana load kids I=ind2gray(X,map); K=medfilt2(I,[3 [50 subplot(1,2,1);imshow(I,64) subplot(1,2,2);imshow(K,64) Filtragem pela Média de múltiplas imagens load kids I=ind2gray(X,map); J1=imnoise(I,'salt & pepper'); J2=imnoise(I,'salt & pepper'); J3=imnoise(I,'salt & pepper'); J4=imnoise(I,'salt & pepper'); J=(J1+J2+J3+J4)/4; subplot(2,3,1);imshow(I,64) subplot(2,3,2);imshow(J,64) subplot(2,3,3);imshow(J1,64) subplot(2,3,4);imshow(J2,64) subplot(2,3,5);imshow(J3,64) subplot(2,3,6);imshow(J4,64)

21 3. Segmentação de Imagens  Filtro de Prewitt - horizontal Convolução Propriedades de Descontinuidade

22 3. Segmentação de Imagens  Filtro de Prewitt - vertical Propriedades de Descontinuidade

23 3. Segmentação de Imagens  Propriedades de Descontinuidade

24 3. Segmentação de Imagens

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31 Abertura • Propriedades: • Suaviza o contorno da imagem Fechamento • Propriedades: • Suaviza o contorno da imagem e elimina pequenos buracos na imagem Abertura e fechamento são duais em relação à complementação e reflexão 3. Segmentação de Imagens

32 Abertura • Propriedades: • Suaviza o contorno da imagem • A o B é um subconjunto de A • (A o B) o B = A o B Fechamento • Propriedades: • Suaviza o contorno da imagem e elimina pequenos buracos na imagem • A é um subconjunto de A o B • (A o B) o B = A o B Abertura e fechamento são duais em relação à complementação e reflexão 3. Segmentação de Imagens

33 Exemplo de abertura Convolução de B em A 3. Segmentação de Imagens

34 Exemplo de fechamento 3. Segmentação de Imagens

35 Extração de fronteiras origem 3. Segmentação de Imagens


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