ÓPTICA e PROCESSAMENTO DIGITAL
DE IMAGENS
Princípios & Aplicações
Paulo R.G.Franco, Ph .D.
03/2003
CONTEÚDO
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1) Terminologia
2) Áreas de aplicação
3) Representação de imagens
4) Visualização de imagens
5) Transformadas- DFT- aliasing - filtros
6) Compactação de imagens
7) Aplicações
Bibliografia
1) TERMINOLOGIA EM PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS - DIP
IMAGENS
VISÍVEIS
OBJETOS
FUNÇÕES
MATEMÁTICAS
IMAGENS
CONTÍNUAS
GRAVURAS
DESENHOS
DISCRETAS
FOTOGRAFIAS
PINTURAS
IMAGENS
FÍSICAS NÃO
VISÍVEIS
IMAGENS
ÓPTICAS
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Gravura:
É a representação de um objeto feita por intermédio
de uma pintura, desenho ou fotografia. Descrição,
vívida, acurada de um objeto ou coisa de tal maneira
que sugira a imagem mental ou dê uma idéia do
objeto.
Processamento Digital de Imagem:
Começa com uma imagem e produz uma versão
modificada da imagem. É utilizado para descrever
tanto o processamento quanto a análise de imagens.
Computer Graphics:
Se refere ao processamento e ao display de imagens
de coisas que existem conceitualmente ou como
uma descrição matemática. A ênfase aqui é na
geração de imagens função da iluminação,
geometria e de uma câmera imaginaria
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Computer vision:
Preocupa-se com o desenvolvimento de sistema que
podem interpretar o conteúdo de cenas naturais. Em
robótica são os olhos do computador.
Digitalização:
É o processo de converter uma imagem da sua
forma original numa forma digital - conversão no
sentido de não destruição dos originais. O processo
reverso é a operação de mostrar a imagem digital
(playback, cópia em papel, reconstrução da imagem,
e gravação da imagem).
2) ÁREAS DE APLICAÇÃO
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Melhoria do aspecto da imagem para
interpretação humana
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Processamento de dados de uma cena para
percepção autônoma de máquinas
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Compactação de imagens
3) REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS
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Uma imagem digital é uma matriz de 2 dimensões
onde seus elementos são chamados de pixels
(picture x elements)
Y
filas
Resolução espacial
intensidade
colunas
X
Imagens com diferentes tipos dados
Pixels do tipo: bit
byte sem sinal
ponto flutuante
complexo
dupla precisão
Armazenamento de Imagens Digitais em
Computadores:
 Um arquivo de uma imagem não possui apenas os
valores dos pixels associados com as suas coordenadas mas também um header que provê informações
adicionais como, por exemplo:
tamanho
tipo de dado do pixel
modelo de cor
Dimensions: width=256, Height=256
Pixel type: unsigned byte
Color Model: Greyscale
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Imagem monocromática ou simplesmente
imagem:
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Se refere a uma função da intensidade da luz em
duas dimensões f(x,y), onde x e y representam
coordenadas espaciais e o valor de f em qualquer
ponto de (x,y) é proporcional ao brilho (níveis de
cinza da imagem naquele ponto) - digitalização
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Uma matriz 512 x 512 com 8 bits (128) níveis de
cinza é equivalente a uma imagem de TV branco e
preto.
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Imagem monocromática ou simplesmente
imagem:
Exemplo 1: Uma imagem com 30 q.p.s. Projete
compactador para um modem de 2Mb/s e 64kb/s?
512x512x8=2,097 Mb x 30=62,9 Mb
62,9/2= 32 vezes
62,9/0,064= 983 vezes
Exemplo 2: Quanto tempo será necessário para
transmitir 1 quadro com um modem de 56 kb/s?
1 quadro = 2,097 Mb  2,097/0,056=37,45 segundos
Imagem com tons de cinza
4) VISUALIZAÇÃO DE IMAGENS
256 x 256 pixels
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Região de InteresseROI:
Aqui apenas estamos
interessados numa
pequena região ao
redor do olho da
gaivota
ROI 10 x 10 pixels
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Zoom na ROI:
Valores na ROI
142
107
90
80
78
85
88
102
107
105
174
107
34
26
76
85
102
110
115
110
164 218 250 255 250 252
102 80 127 174 237 218
24 34 34 24 51 88
19 53 34 19 24 85
34 44 26 26 34 24
90 26 26 26 26 34
90 53 26 26 34 73
105 90 98 105 105 110
110 110 110 117 115 110
110 117 110 132 115 110
255
252
127
117
71
76
85
107
107
107
255
255
164
137
90
83
78
93
102
105
 Elementos da percepção visual - Olho humano:
Cones e bastonetes
Estatística de imagens
Imagem de uma espinha dorsal- pixels em ponto flutuante
número de pixel:58368
pixels positivos: 58368
valor mínimo: 1024
valor máximo: 1892
valor médio: 1068,9
pixels negativos:0
desvio padrão: 79,0
Histograma
30000
20000
10000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
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Computer vision:
Preocupa-se com o desenvolvimento de sistema que
podem interpretar o conteúdo de cenas naturais. Em
robótica são os olhos do computador.
Digitalização:
É o processo de converter uma imagem da sua
forma original numa forma digital - conversão no
sentido de não destruição dos originais. O processo
reverso é a operação de mostrar a imagem digital
(playback, cópia em papel, reconstrução da imagem,
e gravação da imagem).
Escaneamento:
É o processo de selecionar o endereço de uma
posição específica dentro do domínio da imagem
(elemento da gravura - pixel)

Amostragem:
Significa a medição do nível de cinza de uma
imagem em cada pixel.
A amostragem é feita por dispositivos sensíveis a
luz e que produzem uma voltagem proporcional a
intensidade de luz que é refletida pela imagem
F(x,y)
I(x,y)
R(x,y)
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
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Quantização:
É a representação do valor lido do nível de cinza por
um número inteiro. O sensor de imagens é normalmente seguido por um conversor analógico-digital.
Resolução dos níveis de cinza:
É o número de níveis de cinza por unidade de
medida da amplitude de uma imagem
Operações globais e pontuais:
Operações globais são aquelas que se aplicam
sobre toda a imagem digitalizada. Operações
pontuais são aquelas operações nos quais o valor
dos pixels de saída dependem apenas do valor do
pixel de entrada.
5) TRANSFORMADAS
Domínio da Imagem
Domínio
das
transformadas
Processamento
Filtragem, melhoramento,
codificação, restauração
Tipos de transformadas
 Transformada Discreta de Fourier
Fast Fourier Transform
 Transformada Walsh
 Transformada Haddamard
 Transformada Haar
 Transformada Hotelling
 Transformada Coseno Discreta
 Transformada Wavelet
 Fractais
Transformada Discreta de Fourier em 2D:
f(x,y)
F(u,y)
F(u,v)
Transformada Discreta de Fourier
61
62
63
64
65
66
real
( 2.385244779e-17,
( 0.0078125,
( 1.880985883e-17,
( 0.5078125,
( 1.301042607e-17,
( 0.0078125,
Imagem simples f(x,y
imaginaria
0.1059114784)
-0)
0.3182459772)
0)
-0.3182459772)
-0)
Magnitude do Espectro de f(x,y))
Transformada Discreta de Fourier
Perfil da Magnitude do Espectro
Perfil da fase do Espectro
Propriedades da DFT
 Rotação
Espectro
Soma
Propriedades da DFT
Translação
Fase
Mag.do Espectro
DFT de Imagens simples
Senoidal
Retangula
r
DFT: Amostragem e aliasing
Sinal senoidal
1 /128 ciclos por amostra
16/128 ciclos por amostra
DFT: Amostragem e aliasing
Sinal senoidal
64 /128 ciclos por
amostra
68/128 ciclos por amostra
DFT: Amostragem e aliasing
DFT: Filtragem passa-baixo
Imagem a ser filtrada
Filtragem passa-baixo
Imagem filtrada
diâmetro 31 pixels
DFT: Filtragem passa-alto
Imagem a ser filtrada
Filtragem passa-alto
Imagem filtrada
diâmetro 31 pixels
DFT: Filtragem do tipo passa-banda
Imagem a ser filtrada
Filtragem passa-banda
Imagem filtrada
DFT: Filtragem de ruído coerente
Imagem original
Magnitude do Espectro da Imagem
DFT: Filtragem de ruído coerente
Máscara de filtragem
Produto máscara e espectro
DFT: Filtragem de ruído coerente
Imagem filtrada
Ruído coerente
6) COMPACTAÇÃO DE IMAGENS
Definição de padrões
Sem perdas - lossless
 Com perdas
 Compactação de fotos - JPEG
 Compactação de filmes - MPEG

número de quadros por segundo
predição de movimento
7) APLICAÇÕES (exemplos)
 Telecomunicações
Telefones celulares com imagens
Educação - videoconferências
 Agricultura
Gerenciamento de colheitas em tempo real
 Medicina
Tratamento de imagens em MRI’s
 Segurança
Bancos de com impressões digitais, íris dos
olhos, rosto
Reconhecimento de assinaturas
Bibliografia
1) Livros








Digital Image Processing, Gonzalez R.C. e Woods R.E. 2 edição
09/1993 – Addison Wesley
Digital Image Processing Principles and Application, Baxes G. , 1994,
Wiley .
Advances in Image Analysis, Mahdavieh Y. e Gonzalez R.C. , 1992,
SPIE.
Practical Handbook on Image Processing for Scientific Applications,
Jahne B.,1997, CRC.
The Image Processing Handbook, Russ J.C., 2 edição, 1994, CRC.
PACS – Picture Archiving and Communicatio Systems in Biomedical
Imaging, Huang H.K., 1996,VCH.
First Course on Wavelets, Hernández E. e Weiss, G. 1996, CRC
Wavelets in Medicine and Biology, Aldroubi A. e Unser M., 1996,
CRC.
2) Revistas
 IEEE Trans. On Image Processing
 IEEE Signal Processing
 IEEE Trans. On Medical Imaging
ADVANCED IMAGING - Cignus Publication
3) Software
 Khoral Research Company
http://www.khoral.com/core.html
 Digital Image Processing (DIP) with Khoros 2
http://caolho.dca.fee.unicamp.br/dipcourse/
3) Software (cont.)
 Matlab
 Mathematica
http://www.woolfram.com/v3/isg
Obrigado pela atenção!