Melhoramento de Imagens

Melhoramento de Imagens
Paulo Sérgio Rodrigues PEL205

Melhoramento no Domínio Espacial
Funções para processamento de imagens no domínio espacial podem ser expressadas como:

Alguns tipos de funções para melhoramento de contraste m mais escuro mais claro s = T(r) T(r) s = T(r) m mais escuro mais claro T(r)

Alguns tipos simples de transformações de intensidade Negativo Stretching Compressão Slicing Uma maneira de realizar algumas dessas operações é através da função de transformação g(x,y) = c f(x,y)y

Alguns tipos simples de funções de transformações de intensidade

A função g = cry para vários valores de y e c = 1

Resultado em uma imagem de raio-x da espinha dorsal humana para valores de c = 1 e y = 0.6, 0.4 e 0.3, respectivamente original y = 0.6 y = 0.4 y = 0.3

Resultado em uma imagem aérea para valores de c = 1 e y = 3, 4 e 5, respectivamente original y = 3.0 y = 4.0 y = 5.0

Resultado de stretching Imagem de baixo contraste Formada função de transformação Resultado do stretching Resultado da limiarização

Resultado de transformação de faixa Transformação de faixa preservada Transformação de faixa constante Resultado da Transformação de faixa constante Imagem original

Processamento Baseado em Histograma: Equalização O objetivo é usar uma função de transformação que torne o histograma o mais uniforme possível, criando uma imagem com maior contraste. Se usarmos como função de transformação o histograma cumulativo o resultado será uma distribuição mais uniforme (equalizada) Calcular o Histograma original Calcular o Histograma cumulativo Equalizar a imagem com o Histograma cumulativo

Processamento Baseado em Histograma: Equalização onde: pr(rk) é a probabilidade da intensidade rk nk é o número de ocorrências de rk n é o número total de ocorrências

Processamento Baseado em Histograma: Equalização A função cumulativa é calculada como:

Processamento Baseado em Histograma: Equalização r s

Equalização Global - Equalização Local original Equalização Global Equalização Local

Melhoramento Local O melhoramento local pode ser conseguido através de uma função de transformação de vizinhança que dependa da média (m) e desvio padrão (σ) das intensidades da vizinhança. A média é uma idéia do brilho local e o desvio padrão nos dá uma idéia do contraste.

Filtragem no Domínio da Fequencia 1 Filtragem no Domínio da Espacial

Filtro da Média: onde wi é a intensidade na vizinhança n em torno de f(x,y) Filtro da Mediana: onde wn/2 é a n/2-ésima intensidade na vizinhança n em torno de f(x,y) Filtro da Maioria: onde wm é a intensidade de maior frequencia na vizinhança n em torno de f(x,y)

original Filtro da média 3 x 3 Filtro da mediana 3 x 3

Filtros Sharpening : Filtro Espacial Passa-Alta

Filtragem High-Boost PassaAlta = Original - PassaBaixa High-Boost = (A)(Original) - PassaBaixa = (A-1)(Original) + (Original) - PassaBaixa = (A-1)(Original) + Passa-Alta

Filtragem com função Sigmoid Se as uma escala de reflectância das regiões de interesse são conhecidas, pode-se usar uma função que se adapte aos valores conhecidos para direcionar a suavização. Exemplo: região em torno da mama

Filtragem com função Sigmoid Em caso de tumores de mama, um estudo de tais regiões, produz a seguinte escala:

Filtragem com função Sigmoid Tal escala, pode ser utilizada em uma função sigmoid como a seguinte: onde ....

Filtragem com função Sigmoid

Filtragem no Domínio da Frequencia

Melhoramento no Domínio da Frequencia

Filtragem Homomórfica Uma imagem pode ser representada através dos componentes de reflectância e luminância: A equação acima não pode ser trabalhada diretamente no domínio da freqüência uma vez que:

Filtragem Homomórfica Mas supomos que: Então: Ou:

Filtragem Homomórfica Se processarmos Z(u,v) com um filtro H(u,v): onde S(u,v) é a transformada de Fourier do resultado

Filtragem Homomórfica No domínio espacial:

Filtragem Homomórfica Finalmente, uma vez que z(x,y) foi construía como o logaritmo de f(x,y), a inversa de s(x,y) leva ao resultado desejado:

Filtragem Homomórfica

Filtragem no Domínio da Freqüência
Filtragem Homomórfica

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