Professor: Gerson Leiria Nunes

 Processamento de imagens  Trabalhando com imagens  Problemas típicos  Aplicações  Comandos básicos matlab

 Processamento de imagem é qualquer forma de processamento de dados no qual a entrada e saída são imagens tais como fotografias ou quadros de vídeo.  Ao contrário do tratamento de imagens, que preocupa-se somente na manipulação de figuras para sua representação final, o processamento de imagens é um estágio para novos processamentos de dados tais como: ◦ Aprendizagem de máquina ◦ Reconhecimento de padrões ◦ Buscas por similaridades

 Resolução de imagem: descreve o nível de detalhe que uma imagem comporta.  O termo resolução é usado como uma contagem de pixels em imagens digitais, uma imagem de N pixels de altura por M pixels de largura, em que o primeiro número é a quantidade de colunas (largura) de pixels e o segundo é número de linhas (altura) de pixels; algo como 640 X 480, por exemplo.  Outra convenção popular é citar a resolução como a quantidade total de pixels na imagem, tipicamente informada como o número de megapixels, os quais podem ser calculados multiplicando-se as colunas de pixels pelas linhas de pixels e dividindo-se o resultado por um milhão.  Outras convenções incluem descrever pixels por unidade de comprimento ou pixels por unidade de área, tais como pixels por polegada (dpi) ou por polegada quadrada.

 Transformações geométricas tais como escala, rotação e inclinação;  Correção de cor, ajustes de brilho, contraste, limiarização ou conversão de espaço de cor;  Combinação de imagens por média, diferença ou composição;  Interpolação e recuperação de imagem de um formato bruto tal como o filtro Bayesiano;  Segmentação de uma imagem em regiões;

 Fotografia e Impressão  Imagens de Satélite  Processamento de imagens médicas  Detecção de face ou de objeto  Biometria  Classificação/Representação  Extração de características  Reconhecimento de padrões

 Lendo uma imagem: ◦ img = imread(‘imagem.jpg’);  Mostrando a imagem ◦ figure, imshow(img)  Convertendo pra tons de cinza ou preto e branco ◦ img_gray = rgb2gray(img) ◦ imb_bw = rgb2bw(img)  Mostrando histograma da imagem ◦ figure, imhist(img_gray)  Ajustando a imagem (equalização histogrâmica) ◦ img_adj = imadjust(img_gray)

 imshowDisplay image  subimageDisplay multiple images in single figure  immovieMake movie from multiframe image  implayPlay movies, videos, or image sequences  iptgetprefGet values of Image Processing Toolbox preferences  imread Lendo imagem do arquivo  imwrite Escrevendo imagem no arquivo  imfinfo Informação sobre a imagem

 gray2ind ◦ Convert grayscale or binary image to indexed image  ind2gray ◦ Convert indexed image to grayscale image  mat2gray ◦ Convert matrix to grayscale image  rgb2gray ◦ Convert RGB image or colormap to grayscale  ind2rgb ◦ Convert indexed image to RGB image  label2rgb ◦ Convert label matrix into RGB image  demosaic ◦ Convert Bayer pattern encoded image to truecolor image  imquantize ◦ Quantize image using specified quantization levels and output values  multithresh ◦ Multilevel image thresholds using Otsu's method

 im2bw ◦ Convert image to binary image  graythresh ◦ Global image threshold using  grayslice ◦ Convert grayscale image to indexed image  im2double ◦ Convert image to double precision  im2int16 ◦ Convert image to 16-bit signed integers  im2java2d ◦ Convert image to Java buffered image  im2single ◦ Convert image to single precision  im2uint16 ◦ Convert image to 16-bit unsigned integers  im2uin8 ◦ Convert image to 8-bit unsigned integers

 amples/index.html amples/index.html  Desembaçar  Melhoramentos  Registro de Imagens  Segmentação de Imagens  Transformação espacial  Medindo características da imagem  Transformações  Trabalhando com imagens grandes