1  Integração de Pontos  Aspectos técnicos  Discriminação baseada na entidade em movimento  Fonte de iluminação  Sensor  Objeto imageado  Uso sobretudo.

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1 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 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 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 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 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 6  Integração de Linhas  Aspectos técnicos  Disponibilidade de sensores/linha de 128 a cerca de 10.000 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 10.000 pixels  Existência de elementos sensores tipicamente em torno de 10 microns  Possibilidade de implementação em tecnologia CCD ou CMOS Dimensões do Imageamento

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

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

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

10 10 Geração de uma Imagem Digital  Notação do Pixel 55506065Colunas55 50 60 65 Linhas 55506065Colunas55 50 60 65 Linhas

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

12 12  Imagem Colorida– RGB composta e componentes separadas Representação da Imagem http://sipi.usc.edu/database

13 13 Representação da Imagem  Imagem Colorida– RGB composta e cada componente nas 3 entradas nas entradas R, G e B http://sipi.usc.edu/database

14 14 1024 512 256 128 64 32  Resolução Espacial - Imagem Colorida Representação da Imagem

15 15 1024 512 256 128 64 32  Resolução Espacial - Imagem P&B Representação da Imagem

16 16 1024 512 256 128 64 32  Resolução Espacial - Imagem Binária Representação da Imagem

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

18 18 512 256 128 64 32 16  Redução da Resolução Espacial Representação da Imagem

19 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. 256 128 64 32 Representação da Imagem

20 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. 16 8 8 4 4 2 2 Representação da Imagem

21 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 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

23 23 600 (m) (m) Gama Raios X Infravermelho Radar FM TV AM Ultravioleta 10 -12 10 -8 10 -4 10 4 110 8 AC (Eletricidade) AC (Eletricidade) Ondas Curtas 400500700 Luz Visível (nm) (nm) Representação da Imagem  Espectro Eletromagnético - Luz Visível Espectro Eletromagnético http://www.phy6.org/stargaze/Sun4spec.htm http://www.woodfinishsupply.com/ColorTheory.html

24 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 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 400500600700 Comprimento de Onda 0 0,5 1 Potência Relativa P()

26 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 27 RGB  Exemplo de Composição RGB Representação da Imagem 111 12018342117126 132 13319940216136 145 135221250234156 27 3025524725361 0 259103112154 0 05012310836 100 34136358112 225 1342101111836 195 1395425510127 23 11213122013566 203 2355500212 187 2184700192 10 12820011112126 17 217210723636 157 1717200111126 14 200121712636 126 230557663247 36 20572010617 100 10 111 B G R RGBRGBRGBRGB

28 28

29 29

30 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 31 CMYK  Decomposição CMYK - Exemplo Representação da Imagem CMYK C C Y Y M M K K

32  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

33  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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35  Chave para o método:  Transformada discreta do cosseno  Computerphile: https://www.youtube.com/watch?v=Q2aEzeMDH MA  Chave para o método:  Transformada discreta do cosseno  Computerphile: https://www.youtube.com/watch?v=Q2aEzeMDH MA 35

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39 Segmentação de ImagensImagem Tophat Retina

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

41 Detecção de Descontinuidades  Pontos  Retas  Pontos  Retas

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

43 Binarização

44 Limiariazação de Regiões

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

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

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

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

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

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

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