Tratamento de Imagens
Prof. Marcelo Gattass
Alexandre Valdetaro Porto
Gustavo Bastos Nunes
Operador Sobel
 Calcula o gradiente da imagem em
cada ponto
 Fornece a taxa de variação de claro
pra escuro na direção de maior
crescimento
 O resultado mostra o quão
abruptamente ou suavemente a
imagem muda naquele ponto
Algoritmo do Operador Sobel
 Cria-se dois kernels de 3x3 para convolução, um para a
direção vertical outro para a horizontal
 Multiplica-se por A que é a luminância da imagem.
 Obtendo assim as componentes x e y do vetor gradiente
no pixel
 Através da norma do gradiente é criada a imagem das
arestas
N  Gx  G y
Gaussian Blur
 Efeito de blur
utilizando uma
função gaussiana
em 2 dimensões
 A função em 2
dimensões é o
produto de duas
funções de 1
dimensão
G ( x) 
G( x, y) 
1
2
2
e

1
2
x2
 2
2
2
e
x2  y 2
2 2
Gaussian Blur
 O resultado da Aplicação da função é uma
superfície que os contornos são círculos
concêntricos com uma distribuição Gaussiana do
ponto central.
 Os valores desta distribuição serão usados para
construir uma matriz de convolução para ser
aplicada na imagem original.
 Os sinais de alta freqüência serão atenuados, pois é
um filtro de passa-baixa.
Gaussian Blur
 A matriz de convolução
foi criada utilizando um
kernel de 7x7 e   0.84089642
Sharpening
 É aplicado através do mesmo método
de convolução.
 A matriz de convolução realça as
diferenças entre os pixels
 0 2 0 


  2 11  2  / 3
 0 2 0 


Sepia
 Emula efeitos de filmes antigos
(Velho Oeste)
 Primeiramente é obtida a imagem em
grayscale.
 Então é somado uma tinta sobre o
grayscale que representa a
pigmentação dos filmes da época.
 R: 80 G: 43 B: -23
Kuwahara
 Algoritmo feito em duas passadas
 Primeira passada:

Pra cada pixel:




Faz a amostragem da região 3x3 em torno do pixel e ache a média
Calcule a variância desta região 3x3
Guarde a média nos canais rgb, guarde a variância no canal alpha
Retorne a média/variância em uma textura.
 Segunda passada(textura da primeira passada como entrada)

Para cada pixel:



Faz a amostragem dos 4 pixels que estão na diagonal deste pixel
Compare as variâncias(canal alpha) dos pixels amostrados e pegue a menor
Retorne a média(rgb) associada com a menor variância.
Kuwahara
 A média é simplesmente a média
aritmética de cada canal:
 r1  ...  r9   g1  ... g9   b1  ...  b9 
, 
, 


9
9
9




 A variância é calculada conforme a
fórmula abaixo:
1 N
v   ( sam plei .r  m ean.r ) 2 ( sam plei .g  m ean.g ) 2  ( sam plei .b  m ean.b) 2
N i 1
Kuwahara
 O efeito de cada aplicação do filtro é
pequeno. Para atingir o efeito final da
imagem mostrada no nosso programa
nós aplicamos o filtro 40 vezes e
depois aplicamos o filtro de detecção
de arestas para adicionar um efeito
não-fotorealístico na imagem.