Universidade Federal da Grande Dourados
Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias
Sistemas de Informação
HOUGH CIRCLES
Acad. Arthur M. Pinheiro
2011
INTRODUÇÃO
Esta apresentação demonstrará a técnica Hough
Circles na detecção de circunferências, e sua
aplicação em software de processamento de
imagens, ImageJ.
HOUGH CIRCLES
• Técnica utilizada para detectar formas
geométricas em imagens digitais.
• Utilizada em imagens do tipo raster, onde os
bits são organizados em forma matricial.
PRÉ-PROCESSAMENTO
• Antes de aplicar a técnica, a imagem deve ser
preparada, pré-processada. Tais como:
– Binarizar (8 – bit) ;
– Smooth (Suavizar);
– Find Edges (Encontrar Bordas);
– Threshold (Limiarizar);
– Invert (Inverter).
BINARIZAR
• Define a imagem em escalas de cinza (8 bit),
onde os valores correspondentes as cores dos
pixels variam de 0 à 255.
SMOOTH
• Substitui cada pixel pela média de sua
vizinhança, deixando a imagem mais nítida.
FIND EDGES
• Detecta a descontinuidade dos objetos, ou seja, suas
bordas. Atribui valor 255 aos pixels representados
como bordas.
• Sobel, Canny e Prewit são os algoritmos mais
utilizados.
THRESHOLD
• Divide a imagem em pontos de interesse. Ex:
Distingue as colônias bacterianas em relação
ao fundo.
INVERT
• Inverterá as cores. Pixels definidos como
pretos se tornarão brancos. Os que estiverem
definidos com 50% de escala de cinza,
permanecerão inalterados.
HOUGH CIRCLES
ALGORITMO
• Após o pré-processamento, o seguinte
algoritmo é utilizado para detecção das
colônias bacterianas:
IMAGEJ
• Instalação do plugin:
– Download plugin Hough-Circles:
http://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/houghcircles.html
– Copiar para diretório: C:\Program Files
(x86)\ImageJ\plugins
– Inicializar ImageJ
IMAGEJ
• Aplicação de técnica:
– Abrir imagem: File > Open
– Binarizar: Image > Type > 8-bit
– Smooth: Process > Smooth
– Find Edges: Process > Find Edges
– Threshold: Image > Adjust > Threshold
– Invert: Edit > Invert
– Hough-Circles: Plugins > Hough Circles
IMAGEJ
• Para aplicação da técnica Hough-Circles,
necessita de alguns parâmetros:
– Raio mínimo;
– Raio máximo;
– Incremento do raio;
– Número de círculos;
IMAGEJ
• Após aplicação da técnica, totalizará em três
imagens:
Imagem pré-processada
Detecção de regiões
circulares
Detecção de 10 áreas
circulares
HOUGH CIRCLES
• Ponto forte:
– Ótimo desempenho na detecção de círculos bem
definidos.
– Utilizando vários valores para o raio, pode-se
detectar círculos de tamanho distinto.
HOUGH CIRCLES
• Ponto fraco:
– Necessita do valor exato do raio para evitar
excesso de detecção de áreas circulares, ou
detectar por mais vezes a mesma circunferência.
– Círculos sobrepostos dificultam a detecção dos
mesmos.
REFERÊNCIAS
Pistori, H. (2005). Hough-Circles: Um Módulo de
Detecção de Circunferências para o ImageJ
http://www.imagesurvey.com.br/
http://imagejdocu.tudor.lu/