Segmentação Paulo Sérgio Rodrigues PEL205 Conceito Formal de Segmentação de Imagens Diferença entre Segmentação e Reconhecimento Técnicas de Segmentação • Detecção de Bordas • Detecção de Linhas • Detecção de Círculos • Detecção de Regiões • Detecção de movimento Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas Detectores de Borda e Linhas Detectores Baseados em Gradientes m agf Gx2 Gy2 1 2 Gy ( x, y ) tan Gx 1 f Gx x f Gy f x mag f G x2 G y2 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes Gx (i, j ) Zi-1,j-1 Zi-1,j Zi-1,j+1 Zi,j-1 Zi,j Zi,j+1 Zi+1,j-1 Zi+1,j Zi+1,j+1 zi , j 1 zi , j 1 G y (i, j ) 2 mag f G G 2 x 2 y zi 1, j zi 1, j 2 Gy ( x, y ) tan Gx 1 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas w1 w 2 w w3 z1 z 2 z z3 9 R wi zi w z T i 1 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas 9 R wi zi w z w1 T i 1 w z w1 z cos T 1 z Θ w2 T 1 w z Uma vez que w1 1 w z z cos T 1 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas Detector de Bordas w3 z (w z) (w z) (w z) T 1 2 T 2 2 T 3 2 1 w3T z Projeção no plano w3 Φ z θ w1T z w1 Detector de linhas Projeção de z no plano w1 w2 w2T z w2 Detector de linhas 2 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas [(w1T z ) ( w2T z )] 2 1 cos T 1 T T 2 [(w1 z ) ( w2 z ) ( w3 z )] 1 1 2 2 ( wiT z ) 2 1 i 1 cos 1 2 3 T 2 ( w z ) j j 1 2 1 cos1 (wiT z ) 2 z i 1 1 2 3 1 1 cos (wiT z ) 2 z i 3 1 2 1 1 T cos w3 z z Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas Detector de Bordas 1 2 cos (wiT z ) 2 z i 1 w3 1 1 2 1 T cos w3 z z 1 Conclusão: Se θ > Φ a região representada por z possui mais bordas do que linhas. O contrário é verdadeiro para θ < Φ. Projeção no plano w3 Φ z θ w1 Detector de linhas Projeção de z no plano w1 w2 w2 Detector de linhas Lidando com Descontinuidade de Bordas As abordagens vistas até aqui para detecção de bordas e linhas quase sempre não são eficientes para detectar as bordas em uma cena. Isso é devido à presença de ruído, descontinuidade de bordas e relativo baixo contraste entre elas. O objetivo desta parte da disciplina é definir, dada a saída de um detector de bordas ou linhas, quais pixels realmente pertencem a um borda. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Uma das maneiras mais simples de se definir bordas reais a partir da saída de um detector é através da análise de características locais. Os pixels na vizinhança de uma borda possuem características semelhantes que podem ser usadas para sua detecção. Dada a saída de um detector como Gradiente, Sobel ou Roberts, pode-se definir uma borda com base em dois tipos de informação: a) a intensidade da detecção e b) a direção da detecção. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Considerando o primeiro critério, pode-se estabelecer um limiar T, a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou não à uma borda. Formalmente, a coordenada (x’,y’) de um pixel na vizinhança de (x,y) é similar em magnitude ao pixel (x,y) se: f ( x, y) f ( x' , y' ) T Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Considerando o segundo critério, pode-se também estabelecer um limiar A (A é um ângulo), a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou não à uma borda. Se o gradiente de um pixel qualquer é dado pela equação: Gy 1 ( x, y ) tan Gx Então, um pixel (x’,y’) é semelhante a um pixel de uma vizinhança (x,y) se: ( x, y) ( x' , y' ) A Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Assim, pixels são ligados como pertencentes a mesma região (borda) se atenderem ambos os critérios a) e b). Região pixels com mesmas características Região pixels com mesmas características Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation Chapter 10 Image Segmentation
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