Trabalho 2 de FCG Leitura de QR Codes

Apresentação em tema: "Trabalho 2 de FCG Leitura de QR Codes"— Transcrição da apresentação:

1 Trabalho 2 de FCG Leitura de QR Codes
Prof. Marcelo Gattass Gustavo Lopes Mourad

2 Primeiros passos Baseado no artigo de Liu [1] temos que:
Converter a imagem em grayscale Binarizar a imagem Criar um histograma da imagem Estimar um nível de thresholding Transformar a imagem em preto-e-branco dependendo do nível de thresholding estimado

3 Binarização Por que binarizar?
Maior resolução e níveis de quantização implicam em mais dados e complexidade A binarização gera algoritmos mais eficientes, pois pode-se usar operadores lógicos e armazenar os dados de forma mais barata A silhueta dos objetos é suficiente para identificação dos mesmos

4 Experiências Estimativas de thresholding Média do histograma
Método de Otsu Método de Otsu aplicado separadamente em várias partes da imagem Black Point Estimation Method

5 Experiências Estimativas de thresholding Média do histograma
Equivalente a uma busca gaussiana Divide o espectro em 5 partes (bins) e retorna a média ponderada de cada parte.

6 Experiências Estimativas de thresholding Método de Otsu [3]
Minimizar a variância intra-classe é o mesmo que maximizar a variância inter-classe (preto e branco) Usa o histograma normalizado

7 Experiências Estimativas de thresholding
Método de Otsu aplicado em separado a várias partes da imagem Tentativa de diminuir os efeitos das variações de brilho no cálculo 8x, 16x, 32x, 128x

8 Experiências Estimativas de thresholding
Black Point Estimation Method [2] Encontra o valor em um vale entre dois picos do histograma Não funciona bem com imagens que tem no histograma os dois maiores picos muito próximos

9 Resultados Original Histograma Otsu Otsu 8x Otsu 16x Black Point

10 Resultados Original Histograma Otsu Otsu 8x Otsu 16x Black Point

11 Resultados Original Histograma Otsu Otsu 16x Black Point

12 Resultados Original Histograma Otsu Otsu 16x Black Point

13 Resultados Original Histograma Otsu Otsu 16x Black Point

14 Resultados Otsu aplicado a 128 quadrados de cada imagem

15 Referências [1] Liu, Y; Liu, M; Automatic Recognition Algorithm of Quick Response Code Based on Embedded System; Proceedings of the Sixth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'06), 2006 [2] Neira, J; Notas de Aula: “Lesson 1: Thresholding”; visitado em 25/04/2009 [3] Otsu, N; A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 9: 62–66, 1979