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T.E.C.S.: Agricultura de Precisão - CPGA-CS Prof. Carlos Alberto Alves Varella – Prof. Marcos Bacis Ceddia – Novembro/2005.

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

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

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

4 Sensoriamento Remoto Imagens de satélitesImagens Aéreas Aquisição Processamento Análise

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

6 Restrições do Modelo de Imagem Reflectância, r (adm)Iluminação, i (lux e fonte) 0,93 neve900 dia ensolarado 0,80 parede branca100 dia nublado 0,85 aço inoxidável10 iluminação escritório 0,01 veludo preto0,001 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 (L min, L max )

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

9 Imagem Digital Imagem RealCCD-CâmeraImagem Digital Amostragem Quantização

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

11 Imagem monocromática digital C L

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

15 Número de Bits para cada Pixel da Imagem b=número de bits para cada pixel = bits pixel; log 2 =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 N=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) RedGreenBlue Câmera DUNCANTECH Configuração RGB

20 Falsa cor (Color Infrared) – 24 bits NIRRedGreen Câmera DUNCANTECH Configuração NRG

21 Bits necessários para armazenar a imagem B =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. 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: Figura 1FormatoLinhasColunas b (bits pixel) N (Cinza) B (Bits arq) B (Bytes rq) 100 dpiBMP Corel 100 dpiBMP Paint 300 dpiBMP Corel 300 dpiBMP Paint 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? Tabela 1. Formato, Tamanho da imagem (LxC), Bits Pixel, Níveis de Cinza, Tamanho do Arquivo


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