Digital Image Processing, 2nd ed.
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Melhoramento de Imagens
Paulo Sérgio Rodrigues
PEL205
© 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
Digital Image Processing, 2nd ed.
Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain
© 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods
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Spatial Domain
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Melhoramento no Domínio Espacial
Alguns tipos simples de transformações de intensidade
• Negativo
• Stretching
• Compressão
• Slicing
Uma maneira de realizar algumas dessas operações é através
da função de transformação g(x,y) = c f(x,y)y
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Image Enhancement in the
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Spatial Domain
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Bit-Plane Slicing
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Image Enhancement in the
Spatial Domain: Bit-Plane Slicing
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Image Enhancement in the
Spatial Domain: Bit-Plane Slicing
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Melhoramento no Domínio Espacial
Processamento Baseado em Histograma: Equalização
O objetivo é usar uma função de transformação que torne o
histograma o mais uniforme possível, criando uma imagem
com maior contraste.
Se usarmos como função de transformação o histograma cumulativo
o resultado será uma distribuição mais uniforme (equalizada)
• Calcular o Histograma original
• Calcular o Histograma cumulativo
• Equalizar a imagem com o Histograma cumulativo
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Melhoramento no Domínio Espacial
Processamento Baseado em Histograma: Equalização
nk
pr (rk ) 
n
0  rk  1 k  0,1,...,L  1
onde:
pr(rk) é a probabilidade da intensidade rk
nk é o número de ocorrências de rk
n é o número total de ocorrências
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Melhoramento no Domínio Espacial
Processamento Baseado em Histograma: Equalização
A função cumulativa é calculada como:
k
nj
j 0
n
sk  T (rk )  
k
  pr ( r j )
j 0
1
rk  T ( sk )
0  rk , sk  1
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k  0,1,......,L  1
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Melhoramento no Domínio Espacial
Processamento Baseado em Histograma: Equalização
ps (s)  T 1 (s)
pr (r )
r
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s
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Enhancing with Arithmetic/Logic Operations
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Image Averaging
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
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a)
b)
c)
d)
e)
f)
Original
Original + ruído
Média de 8 imagens
Média de 16 imagens
Média de 32 imagens
Média de 64 imagens
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Image Averaging
(a)
Diferença de imagens
(b)
(c)
(d)
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a) Original slide 23 – (c) slide 24
b) Original slide 23 – (d) slide 24
(c) Original slide 23 – (e) slide 24
(d) Original slide 23 – (f) slide 24
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Filtering
Mecanismo para
filtragem no domínio
espacial
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Filtering
Representação da máscara
de convolução
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Filtering
Exemplo de
máscaras de
suavização
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Filtering
(a)
(b)
Exemplo de suavização
a)
(c)
(d)
(e)
(f)
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Imagem original
(b) a (f) Resultados de
suavização com máscaras de
tamanho 3, 5, 9,15 e 35
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Filtering
(a)
a)
(b)
(c)
Imagem do telescópio Hubble; b) suavização com máscara 15 x 15; c)
Limiarização de (b)
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Edge Detection
a)
(a)
(b)
(c)
(d)
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Máscara para o
Laplaciano;
b) Extensão
incluindo as
diagonais;
c) Outra
implementação
para (a)
d) Outra
implementação
para (b)
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Edge Detection/Filtering
a)
b)
c)
d)
Imagem original;
Laplaciano;
(b) escalonado;
Melhoramento
usando a equação
abaixo
(a)
(c)
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(b)
(d)
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Edge Detection/Filtering
a)
b)
c)
d)
(a)
(b)
(c)
(d)
Filtros Laplacianos;
Imagem microscópica
Filtragem com (a)
superior
Filtragem com (a)
inferior
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Popular Masks
a)
b)
c)
d)
(a)
Máscara 3 x 3;
Máscara 2 x 2 sensível
a diagonal;
Filtro Sobel horizontal
Filtro Sobel Vertical
(b)
(c)
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(d)
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Chapter 3
Image Enhancement in the
Spatial Domain: Edge with Sobel
(a)
a)
(b)
Imagem de Lentes de Contato; (b) Aplicação do Gradiente Sobel
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Melhoramento no Domínio Espacial
Filtragem com função Sigmoid
Se uma escala de reflectância das regiões de interesse são
conhecidas, pode-se usar uma função que se adapte aos valores
conhecidos para direcionar a suavização.
Exemplo: região em torno da mama
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Melhoramento no Domínio Espacial
Filtragem com função Sigmoid
Em caso de tumores de mama, um estudo de tais regiões,
produz a seguinte escala:
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Melhoramento no Domínio Espacial
Filtragem com função Sigmoid
Tal escala, pode ser utilizada em uma função sigmoid
como a seguinte:
~
I  ( Max  Min)
1
I 
1 e
 Min

onde ....
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Filtragem com função Sigmoid
1
~
I  ( Max  Min)
I 
1 e
 Min

~
I é o valorde luminânciasuavizado
I é o valorde luminânciaoriginal
 é a largura da faixa de interesse
 é o valorem tornodo qual a faixa de interesseestá cent ralizada
Max e Min são os valoresmáximoe mínimoda faixa de interesse
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