1  Integração de Pontos  Aspectos técnicos  Discriminação baseada na entidade em movimento  Fonte de iluminação  Sensor  Objeto imageado  Uso sobretudo em condições estacionárias  Escaneamento de filme ou papel  Microscopia  Integração de Pontos  Aspectos técnicos  Discriminação baseada na entidade em movimento  Fonte de iluminação  Sensor  Objeto imageado  Uso sobretudo em condições estacionárias  Escaneamento de filme ou papel  Microscopia Dimensões do Imageamento

2 Célula sensora EnergiaFiltro Alimentação Invólucro Sinal de saída CCD (Charge Coupled Device) Área Fotossensível Dimensões do Imageamento  Integração de Pontos  CCD  Integração de Pontos  CCD

3  Integração de Pontos  Exemplo de aplicação  Scanner de Tambor (Drum scanner)  Escaneamento de documentos ou filmes em altíssima qualidade  Integração de Pontos  Exemplo de aplicação  Scanner de Tambor (Drum scanner)  Escaneamento de documentos ou filmes em altíssima qualidade Dimensões do Imageamento FilmeSensorRotação Movimento linear

4  Integração de Pontos  Vantagens técnicas  Maximização das possibilidades de otimização do processo de mensuração de cada pixel  Possibilidade de uso de um sensor com caminho óptico altamente otimizado  Eliminação de diferenças entre as propriedades do sensor no processo de imageamento de pixels distintos  Ausência de limitações nas dimensões da imagem  Integração de Pontos  Vantagens técnicas  Maximização das possibilidades de otimização do processo de mensuração de cada pixel  Possibilidade de uso de um sensor com caminho óptico altamente otimizado  Eliminação de diferenças entre as propriedades do sensor no processo de imageamento de pixels distintos  Ausência de limitações nas dimensões da imagem Dimensões do Imageamento

5  Integração de Pontos  Desvantagens técnicas  Necessidade usual de um sistema eletromecânico separado, relativamente complexo, no processo de imageamento  Tempo de imageamento usualmente bastante superior ao de outras estratégias  Integração de Pontos  Desvantagens técnicas  Necessidade usual de um sistema eletromecânico separado, relativamente complexo, no processo de imageamento  Tempo de imageamento usualmente bastante superior ao de outras estratégias Dimensões do Imageamento

6  Integração de Linhas  Aspectos técnicos  Disponibilidade de sensores/linha de 128 a cerca de pixels  Existência de elementos sensores tipicamente em torno de 10 microns  Possibilidade de implementação em tecnologia CCD ou CMOS  Integração de Linhas  Aspectos técnicos  Disponibilidade de sensores/linha de 128 a cerca de pixels  Existência de elementos sensores tipicamente em torno de 10 microns  Possibilidade de implementação em tecnologia CCD ou CMOS Dimensões do Imageamento

7  Integração de Linhas  Princípio do imageamento de linha  Integração de Linhas  Princípio do imageamento de linha Dimensões do Imageamento

8 AB AB ABAmostragem Quantização Geração de uma Imagem Digital  Amostragem e Quantização

9 Geração de uma Imagem Digital Imagem contínua projetada na matriz de sensores

10 Geração de uma Imagem Digital  Notação do Pixel Colunas Linhas Colunas Linhas

11 Representação da Imagem  Imagem Colorida– Composição RGB =f(x,y) r(x,y) g(x,y) b(x,y)

12  Imagem Colorida– RGB composta e componentes separadas Representação da Imagem

13 Representação da Imagem  Imagem Colorida– RGB composta e cada componente nas 3 entradas nas entradas R, G e B

 Resolução Espacial - Imagem Colorida Representação da Imagem

 Resolução Espacial - Imagem P&B Representação da Imagem

 Resolução Espacial - Imagem Binária Representação da Imagem

17  Redução da Resolução Espacial FONTE: (Gonzalez & Woods, 2002) Representação da Imagem

 Redução da Resolução Espacial Representação da Imagem

19  Resolução Radiométrica I FONTE: (Gonzalez & Woods, 2002) Raio X do crânio convertido em uma imagem digital de 452x374 pixels com resolução radiométrica de 256, 128, 64 e 32 níveis de cinza Representação da Imagem

20  Resolução Radiométrica II FONTE: (Gonzalez & Woods, 2002) Raio X do crânio convertido em uma imagem digital de 452x374 pixels com resolução radiométrica de 16, 8, 4 e 2 níveis de cinza Representação da Imagem

21  Exemplo – Contornos Falsos Estratégias de Quantização Imagem original 256 Quantizada para 6 bits 64 Quantizada para 3 bits 8 8 Quantizada para 1 bit 2 2 Borda falsa Linha falsa

22  Processamento de Imagens Coloridas  Coloração real (Full color)  Uso de imagens tipicamente adquiridas a partir de sistemas de imageamento em cores (full color)  Filmadoras, scanner, câmara fotográfica digital  Pseudocoloração (Pseudocolor)  Atribuição de cores a faixas de intensidades monocromáticas  Processamento de Imagens Coloridas  Coloração real (Full color)  Uso de imagens tipicamente adquiridas a partir de sistemas de imageamento em cores (full color)  Filmadoras, scanner, câmara fotográfica digital  Pseudocoloração (Pseudocolor)  Atribuição de cores a faixas de intensidades monocromáticas Representação da Imagem

(m) (m) Gama Raios X Infravermelho Radar FM TV AM Ultravioleta AC (Eletricidade) AC (Eletricidade) Ondas Curtas Luz Visível (nm) (nm) Representação da Imagem  Espectro Eletromagnético - Luz Visível Espectro Eletromagnético

24 Representação da Imagem  Espectro Eletromagnético - Luz Visível Carta de Cores (Boutet, séc. XVIII) Carta de Cores (Boutet, séc. XVIII) Decomposição da luz branca em um prisma triangular

25 SPD  Distribuição Espectral de Potência ( SPD )  Função P() que define a potência de cada componente da luz emitida por uma fonte luminosa SPD  Distribuição Espectral de Potência ( SPD )  Função P() que define a potência de cada componente da luz emitida por uma fonte luminosa Representação da Imagem Comprimento de Onda 0 0,5 1 Potência Relativa P()

26 Representação da Imagem 2854 K (CIE Fonte A) Comprimento de Onda (nm) 6500 K (CIE Illuminant D 65 ) Luz do Dia Média Fluorescente Normal SPD  Exemplos de SPD

27 RGB  Exemplo de Composição RGB Representação da Imagem B G R RGBRGBRGBRGB

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30 CMY CMYK  Modelos Cromáticos CMY e CMYK RGBCMY  Conversão do RGB para o CMY e vice- versa CMY CMYK  Modelos Cromáticos CMY e CMYK RGBCMY  Conversão do RGB para o CMY e vice- versa Representação da Imagem -= B GRY MC1 11-= Y MCB GR1 11 CMYK CMY

31 CMYK  Decomposição CMYK - Exemplo Representação da Imagem CMYK C C Y Y M M K K

 Compressão de Imagens  Por que comprimir uma imagem?  Tipos de compressão  Sem perdas: BMP, PNG  Aplicações medicas, elimina redundância entre pixels  Com perdas: JPEG  Elimina propriedades de percepção visual e redundâncias  Compressão de Imagens  Por que comprimir uma imagem?  Tipos de compressão  Sem perdas: BMP, PNG  Aplicações medicas, elimina redundância entre pixels  Com perdas: JPEG  Elimina propriedades de percepção visual e redundâncias 32 Representação da Imagem

 JPEG  Método clássico de compressão de imagem  Não é um formato de arquivo  JPEG significa Joint Photographic Experts Group  JPEG  Método clássico de compressão de imagem  Não é um formato de arquivo  JPEG significa Joint Photographic Experts Group 33 Representação da Imagem

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 Chave para o método:  Transformada discreta do cosseno  Computerphile: MA  Chave para o método:  Transformada discreta do cosseno  Computerphile: MA 35

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Segmentação de ImagensImagem Tophat Retina

Detecção de Descontinuidades  Tipos de descontinuidades  Pontos  Linhas  Bordas  Métodos  Uso de Máscaras  Tipos de descontinuidades  Pontos  Linhas  Bordas  Métodos  Uso de Máscaras

Detecção de Descontinuidades  Pontos  Retas  Pontos  Retas

 Binarização  Limiarização  watershed  Binarização  Limiarização  watershed 42

Binarização

Limiariazação de Regiões

Watershed: O Divisor de Águas Linha divisora de águas Bacias hidrográficas Imagem de gradientes

E4.4. Watershed: Exemplo  Tomamos uma imagem qualquer

E4.4. Watershed: Exemplo  Calculamos seus gradientes usando Sobel, Roberts, Canny ou outro....

E4.4. Watershed: Exemplo  Agrupamos pixels vizinhos de gradiente (praticamente) nulo....

E4.4. Watershed: Exemplo  Agrupamos regiões elevando o nível da água (função f)....

E4.4. Watershed: Exemplo  Agrupamos mais as regiões elevando mais o nível da água....

 Segmentação  Exemplo prático (matlab)  Segmentação  Exemplo prático (matlab) 51