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Parte 2 - Eliminação de ruídos e realce de arestas Aplicações da Transformada de Fourier Imagem Digital Conceitos, Processamento e Análise.

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1 Parte 2 - Eliminação de ruídos e realce de arestas Aplicações da Transformada de Fourier Imagem Digital Conceitos, Processamento e Análise

2 Redução de ruídos Dada uma imagem I com um ruído n, reduza n o máximo que puder (preferencialmente elimine n completamente) sem alterar significativamente I. 20 dB significam

3 Dois tipos básicos de ruídos Ruído Gaussiano branco : processo estocástico de média zero, independente do tempo e dos espaço. é o mesmo processo estocástico que não varia no tempo. é uma variável aleatória com a distribuição:

4 Dois tipos básicos de ruídos Ruído impulsivo: causado por erro de transmissão, CCDs defeituosos, etc... Também chamado de pico e de sal e pimenta. são v.a. uniformemente distribuídas v min, v max, e l são parâmetos de controle da quantidade de ruídos.

5 Exemplo de ruído Gaussiano ( =5) e Impulsivo ( =0.99)

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7 Imagem com ruído impulsivo Uso da mediana I ij = mediana ij

8 Sinal com ruído

9 Filtragem Gaussiana

10 Filtro Um filtro é um operador que atenua ou realça uma determinada freqüência Fácil de visualizar no domínio da freqüência onde: h(t) é o f(t) filtrado

11 Tipos de Filtros FG = = = H Passa baixa Passa alta Passa banda

12 Imagem filtrada com um filtro passa baixa

13 Imagem filtrada com um filtro passa alta

14 Filtragem no domínio espacial Filtragem no domínio espacial é obtida pela convolution (e vice-versa). ou: Na realidade é ao contrário: a TF é uma ferramenta para filtragem.

15 Mascara ou Filtro ou:

16 Discretização da Gaussiana 1D

17 Discretização da Gaussiana 2D

18 Separabilidade do filtro gaussiano

19 Transformada normalizada de Fourier

20 Transformada normalizada de Fourier: separação

21 Transformada normalizada de Fourier: Matriz H

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26 Problemas com a Transformada de Fourier

27 Como tornar a TF invariante a rotação e escala?

28 Transformada de Mellin

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