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PublicouMateus Lias Alterado mais de 10 anos atrás
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Computer Vision Melhoramento de Imagens Paulo Sérgio Rodrigues PEL205
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Funções para processamento de imagens no domínio espacial podem ser expressadas como:
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Alguns tipos de funções para melhoramento de contraste m mais escuro mais claro mais escuro s = T(r) T(r) s = T(r) m mais escuro mais claro mais escuro T(r)
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Alguns tipos simples de transformações de intensidade Negativo Stretching Compressão Slicing Uma maneira de realizar algumas dessas operações é através da função de transformação g(x,y) = c f(x,y) y
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Alguns tipos simples de funções de transformações de intensidade
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial A função g = cr y para vários valores de y e c = 1
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Resultado em uma imagem de raio-x da espinha dorsal humana para valores de c = 1 e y = 0.6, 0.4 e 0.3, respectivamente original y = 0.6 y = 0.4 y = 0.3
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Resultado em uma imagem aérea para valores de c = 1 e y = 3, 4 e 5, respectivamente y = 3.0 y = 5.0 y = 4.0 original
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Resultado de stretching Formada função de transformação Resultado do stretching Imagem de baixo contraste Resultado da limiarização
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Resultado de transformação de faixa Imagem original Transformaçã o de faixa preservada Resultado da Transformação de faixa constante
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Processamento Baseado em Histograma: Equalização O objetivo é usar uma função de transformação que torne o histograma o mais uniforme possível, criando uma imagem com maior contraste. Se usarmos como função de transformação o histograma cumulativo o resultado será uma distribuição mais uniforme (equalizada) Calcular o Histograma original Calcular o Histograma cumulativo Equalizar a imagem com o Histograma cumulativo
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Processamento Baseado em Histograma: Equalização onde: p r (r k ) é a probabilidade da intensidade r k n k é o número de ocorrências de r k n é o número total de ocorrências
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Processamento Baseado em Histograma: Equalização A função cumulativa é calculada como:
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Processamento Baseado em Histograma: Equalização r s
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Processamento Baseado em Histograma: Equalização TESTES EM SALA
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Equalização Global - Equalização Local original Equalização Global Equalização Local
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Melhoramento Local O melhoramento local pode ser conseguido através de uma função de transformação de vizinhança que dependa da média (m) e desvio padrão (σ) das intensidades da vizinhança. A média é uma idéia do brilho local e o desvio padrão nos dá uma idéia do contraste.
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Melhoramento Local TESTES EM SALA
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem no Domínio da Fequencia 1 1 1 0 0 0 Filtragem no Domínio da Espacial
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtro da Média: onde w i é a intensidade na vizinhança n em torno de f(x,y) Filtro da Mediana: onde w n/2 é a n/2-ésima intensidade na vizinhança n em torno de f(x,y) Filtro da Maioria: onde w m é a intensidade de maior frequencia na vizinhança n em torno de f(x,y)
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial original Filtro da média 3 x 3 Filtro da mediana 3 x 3
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtros Sharpening : Filtro Espacial Passa-Alta
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtros Sharpening : Filtro Espacial Passa-Alta
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem High-Boost PassaAlta = Original - PassaBaixa High-Boost = (A)(Original) - PassaBaixa = (A-1)(Original) + (Original) - PassaBaixa = (A-1)(Original) + Passa-Alta
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem com função Sigmoid Se as uma escala de reflectância das regiões de interesse são conhecidas, pode-se usar uma função que se adapte aos valores conhecidos para direcionar a suavização. Exemplo: região em torno da mama
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem com função Sigmoid Em caso de tumores de mama, um estudo de tais regiões, produz a seguinte escala:
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem com função Sigmoid Tal escala, pode ser utilizada em uma função sigmoid como a seguinte: onde....
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial Filtragem com função Sigmoid
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Computer Vision Melhoramento no Domínio Espacial TESTES EM SALA
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica Uma imagem pode ser representada através dos componentes de reflectância e luminância: A equação acima não pode ser trabalhada diretamente no domínio da freqüência uma vez que:
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica Mas supomos que: Então: Ou:
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica Se processarmos Z(u,v) com um filtro H(u,v): onde S(u,v) é a transformada de Fourier do resultado
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica No domínio espacial:
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica Finalmente, uma vez que z(x,y) foi construía como o logaritmo de f(x,y), a inversa de s(x,y) leva ao resultado desejado:
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Frequencia Filtragem Homomórfica
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Computer Vision Filtragem no Domínio da Freqüência Filtragem Homomórfica
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