Imagens Digitais na Agricultura de Precisão

Apresentação em tema: "Imagens Digitais na Agricultura de Precisão"— Transcrição da apresentação:

1 Imagens Digitais na Agricultura de Precisão
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro T.E.C.S.: Agricultura de Precisão - CPGA-CS Imagens Digitais na Agricultura de Precisão Prof. Carlos Alberto Alves Varella – Prof. Marcos Bacis Ceddia – Novembro/2005

2 Aplicação de Imagens Visão Artificial :utilização de imagens digitais para fins de automação de processos Sensoriamento Remoto: fotointerpretação - identificação automática da variabilidade

3 Atuadores: Máquinas e Equipamentos
Visão Artificial Aquisição Processamento Análise Atuadores Processamento – Análise: Software e Hardware Aquisição: Câmera Atuadores: Máquinas e Equipamentos 0,5 m Resolução Espacial = 0,1 mm.pixel-1 Tamanho da Imagem = 1039L x 1392C Embrapa Milho e Sorgo Estimativa do Estresse de N em Milho

4 Sensoriamento Remoto Aquisição Processamento Análise
Imagens de satélites Imagens Aéreas

5 Modelo Simples de Imagem
Função bivariada de intensidade luminosa = f(x,y) f(x,y)= r.i i(x,y) r(x,y) b=brilho = níveis de cinza no mundo digital r= reflectância: f(objeto) i=iluminação: f(fonte de luz)

6 Restrições do Modelo de Imagem
Reflectância, r (adm) Iluminação, i (lux e fonte) 0,93 neve dia ensolarado 0,80 parede branca dia nublado 0,85 aço inoxidável iluminação escritório 0,01 veludo preto 0, noite de lua cheia

7 Amostragem e Quantização da Imagem
Amostragem: é a digitalização das coordenadas (x,y) = tamanho da imagem digital (LxC); Quantização: é a digitalização da amplitude escalonada em níveis de cinza. Imagem = função contínua f (x,y) = tons de cinza (Lmin, Lmax)

8 Imagem Digital = função discreta e escada
Função Contínua Função Discreta Função Escada Amostragem Quantização

9 Imagem Digital Imagem Real CCD-Câmera Imagem Digital Amostragem
Quantização

10 Imagem Digital y = C x = L Resolução Espacial Resolução do Brilho
Nível de Cinza Branco Voltagem Grid discreto (L linhas x C colunas)

11 Imagem monocromática digital

12 Quantização: amplitude escalonada em níveis de cinza.
A função f(x,y) é representada pela matriz L x C Matriz (L x C) é o que denominamos de Imagem Digital. Cada elemento da matriz denominamos ‘um elemento de imagem, pixel ou pel’. Cada elemento da matriz é representado por uma quantidade discreta ‘níveis de cinza’.

13 Tipos de imagens Binária: preto e branco Monocromática: tons de cinza
Colorida: falso rgb - câmeras comerciais RGB: rgb verdadeiro-true color Color-NIR: falsa cor infravermelho-color infrared

14 Preto e Branco: normalmente é o resultado do processamento
Binária – 1 bit Preto e Branco: normalmente é o resultado do processamento Eleandro / Prof. Daniel Fazendinha - UFRRJ -RJ Estimativa de Cobertura do Solo

15 Número de Bits para cada Pixel da Imagem
= número de bits para cada pixel = bits pixel; log2 logaritmo na base 2; N número de níveis de cinza. Exemplo: para uma imagem preto e branco precisamos de dois níveis de cinza. Então N=2, e bits pixel é:

16 Monocromática – 8 bits Fazendinha – UFRRJ

17 Número de níveis de cinza da imagem
= número de níveis de cinza. b número de bits para cada pixel = bits pixel; Exemplo: para uma imagem monocromática de 8 bits. Temos b=8, e níveis de cinza é:

18 Colorida – 8 bits Câmera Digital SONY

19 RGB – 24 bits (True color) Câmera DUNCANTECH Configuração RGB Red
Green Blue

20 Falsa cor (Color Infrared) – 24 bits
Câmera DUNCANTECH Configuração NRG NIR Red Green

21 Bits necessários para armazenar a imagem
= bits necessários para armazenar a imagem = Bits arq ; L número de linhas da imagem; C Número de colunas da imagem; b número de bits para cada pixel = bits pixel;

22 Exemplo: para uma imagem RGB (true color) de 652L x 1024C
Exemplo: para uma imagem RGB (true color) de 652L x 1024C. Temos L=652; C=1024; n=24, e Bits arq é: Considerando o Byte de 8 bits (mais usual), e sem o uso de nenhum algoritmo de compressão (JPG é mais usual), temos:

23 Livro: GONZALEZ & WOODS (2000)

24 Prática 1 Formatos de Imagens Digitais
Resolução da Imagem - Resolução Espacial Número de Níveis de Cinza 1) Utilize o programa “Corel Photo-Paint” para abrir a imagem a imagem “Figura1.jpeg”. Obtenha as seguintes informações: a) Resolução da imagem b) Resolução espacial c) Tamanho original da cena= 2) Salve a imagem no formato BMP com 300 dpi usando o programa “Corel Photo-Paint”. Feche o “Corel Photo-Paint”. Abra as imagens Figura1.bmp (100dpi e 300dpi) no programa “Microsof-Paint”. Salve-as no formato BMP monocromático. Preencha a tabela abaixo: Tabela 1. Formato, Tamanho da imagem (LxC), Bits Pixel, Níveis de Cinza, Tamanho do Arquivo Figura 1 Formato Linhas Colunas b (bits pixel) N (Cinza) B (Bits arq) (Bytes rq) 100 dpi BMP Corel BMP Paint 300 dpi 3) Tente responder as seguintes questões: a) Qual o tamanho real da imagem? b) O porque da diferença entre os tamanhos dos arquivos BMP Corel e Paint? c) Qual dos formatos escolheria para armazenar essa imagem (BMP Corel ou Paint)? Porque?