HOUGH CIRCLES Universidade Federal da Grande Dourados Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias Sistemas de Informação HOUGH CIRCLES Acad. Arthur M. Pinheiro 2011

INTRODUÇÃO Esta apresentação demonstrará a técnica Hough Circles na detecção de circunferências, e sua aplicação em software de processamento de imagens, ImageJ.

HOUGH CIRCLES Técnica utilizada para detectar formas geométricas em imagens digitais. Utilizada em imagens do tipo raster, onde os bits são organizados em forma matricial.

PRÉ-PROCESSAMENTO Antes de aplicar a técnica, a imagem deve ser preparada, pré-processada. Tais como: Binarizar (8 – bit) ; Smooth (Suavizar); Find Edges (Encontrar Bordas); Threshold (Limiarizar); Invert (Inverter).

BINARIZAR Define a imagem em escalas de cinza (8 bit), onde os valores correspondentes as cores dos pixels variam de 0 à 255.

SMOOTH Substitui cada pixel pela média de sua vizinhança, deixando a imagem mais nítida.

FIND EDGES Detecta a descontinuidade dos objetos, ou seja, suas bordas. Atribui valor 255 aos pixels representados como bordas. Sobel, Canny e Prewit são os algoritmos mais utilizados.

THRESHOLD Divide a imagem em pontos de interesse. Ex: Distingue as colônias bacterianas em relação ao fundo.

INVERT Inverterá as cores. Pixels definidos como pretos se tornarão brancos. Os que estiverem definidos com 50% de escala de cinza, permanecerão inalterados.

HOUGH CIRCLES ALGORITMO Após o pré-processamento, o seguinte algoritmo é utilizado para detecção das colônias bacterianas:

IMAGEJ Instalação do plugin: Download plugin Hough-Circles: http://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/hough-circles.html Copiar para diretório: C:\Program Files (x86)\ImageJ\plugins Inicializar ImageJ

IMAGEJ Aplicação de técnica: Abrir imagem: File > Open Binarizar: Image > Type > 8-bit Smooth: Process > Smooth Find Edges: Process > Find Edges Threshold: Image > Adjust > Threshold Invert: Edit > Invert Hough-Circles: Plugins > Hough Circles

IMAGEJ Para aplicação da técnica Hough-Circles, necessita de alguns parâmetros: Raio mínimo; Raio máximo; Incremento do raio; Número de círculos;

Detecção de regiões circulares Detecção de 10 áreas circulares IMAGEJ Após aplicação da técnica, totalizará em três imagens: Imagem pré-processada Detecção de regiões circulares Detecção de 10 áreas circulares

HOUGH CIRCLES Ponto forte: Ótimo desempenho na detecção de círculos bem definidos. Utilizando vários valores para o raio, pode-se detectar círculos de tamanho distinto.

HOUGH CIRCLES Ponto fraco: Necessita do valor exato do raio para evitar excesso de detecção de áreas circulares, ou detectar por mais vezes a mesma circunferência. Círculos sobrepostos dificultam a detecção dos mesmos.

REFERÊNCIAS Pistori, H. (2005). Hough-Circles: Um Módulo de Detecção de Circunferências para o ImageJ http://www.imagesurvey.com.br/ http://imagejdocu.tudor.lu/