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Professor: Gerson Leiria Nunes
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Processamento de imagens Trabalhando com imagens Problemas típicos Aplicações Comandos básicos matlab
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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
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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.
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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;
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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
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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)
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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
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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
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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
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http://www.mathworks.com/help/images/ex amples/index.html http://www.mathworks.com/help/images/ex amples/index.html Desembaçar Melhoramentos Registro de Imagens Segmentação de Imagens Transformação espacial Medindo características da imagem Transformações Trabalhando com imagens grandes
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