BALANCEAMENTO AUTOMATICO DE IMAGENS DIGITAIS
Comissão Técnica: Fotogrametria
José Alberto Quintanilha *
Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbrega *,**
* Escola Politécnica da Universidade de São Paulo
Departamento de Engenharia de Transportes – Laboratório de Geoprocessamento
Av. Prof. Almeida Prado, Travessa 2. nº 83
Cidade Universitária – São Paulo – Brasil
CEP: 05508-900
Tel: +55 11 3818 5504
** Aerocarta Engenharia de Aerolevantamentos S/A
Rua Michigan, 547 – São Paulo – Brasil
CEP: 04566-000
Tel: +55 11 5543 6466
[email protected]
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RESUMO
O propósito das presentes instruções é orientar os autores de trabalhos a serem publicados nos Eventos.
Observe que o formato destas instruções pode ser tomado como modelo para a digitação dos artigos. Este resumo não
precisa ser muito longo, com cerca de 5 a 10 linhas.
ABSTRACT
Image Balancing is a process able to minimize radiometric divergences in one image or several adjacent
images. Many factors can cause this divergences and some of them can be explained like chromatic aberrations in
different aerial camera positions, hot spots, sun glint and differences in scanner quality, differing film types or images
acquired at different times For manual film process, technicians have used different illuminations to distinct regions of
image through attenuant light filters to hot spot region and high illumination to dark region, estimating how much light
change in color was needed in each part of image to create a perfect balancing. The digital process requires an operator
to load each digital image into a computer to manually or automatically lighten, darken and color-correct each image
until it satisfactorily matches adjacent photos.
The necessity of image balancing in Photogrammetry today is more than visual effects. Correlation process
have better effects to balanced images than non-balanced images. This paper purpose is show the actual state of the art
as well as the main software and hardware solutions to this problem, suggesting suitable methodology to practical
works, reporting comparative results and any development implementation.
1 INTRODUÇÃO
Inúmeras são as técnicas e ferramentas hoje
existentes para o processamento digital de imagens,
produtos estes derivados da recente revolução
tecnológica, substituindo quase que por completo,
procedimentos desenvolvidos e utilizados ao longo de
várias décadas.
Estas
reestruturações
metodológicas,
adequando produtos derivados de técnicas e ferramentas
analógicas para o mundo digital visam, em sua maioria,
a
implementação
de
rotinas
automatizadas,
minimizando custos e prazos e maximizando a
produtividade, qualquer que seja o campo de atuação.
Processamento de imagem, hoje tratado quase
que exclusivamente como técnica computacional, tem
suas origens com o surgimento das fotografias e, assim
como os filmes e câmaras fotográficas, sofreram
grandes alterações ao longo do tempo. Ao contrário das
técnicas de processamento digital de aplicadas no
Sensoriamento Remoto orbital, o balanceamento de
cores, brilho e contraste localizados tem sua origem na
Fotogrametria, mais precisamente nos laboratórios de
revelação, pela necessidade de imagens de tonalidades
homogêneas na composição de mosaicos, na
amenização de regiões altamente contrastadas ou
realçando regiões pouco contrastadas.
Este procedimento, embora eficiente, consiste
na revelação manual de fotografias, promovendo um
tratamento diferenciado para cada parte da imagem, seja
através de filtros, iluminação diferenciada ou aplicação
personalizada de agentes químicos, tornando o processo
lento e arriscado, necessitando operadores qualificados
e com vasta experiência em Fotogrametria.
Hoje, com o atual estágio da tecnologia digital,
a procedimentos analógicos de Fotogrametria,
utilizando equipamentos ópticos/mecânicos de alta
precisão, tornaram-se obsoletos. Mesmo ainda
utilizados, os equipamentos analógicos não mais se
destacam
dentre
os
principais
equipamentos
fotogramétricos,
seja
pela
escassez
profissional/manutenção ou pelo desempenho, se
comparado aos atuais equipamentos digitais disponíveis
no mercado.
Embora os fundamentos matemáticos sejam
preservados, a principal alteração sofrida pela
Fotogrametria Digital envolve basicamente a
substituição
de
instrumentos
restituidores
ópticos/mecânicos por computadores, inserindo por
meio de software e hardware os conceitos físicos de
estereoscopia e orientação das fotografias aéreas,
utilizando ainda os recursos digitais para criação de
mapas e ortofotocartas, para os quais constantes avanços
vem sendo obtidos objetivando automação destes
processos.
Assim como outros procedimentos, o
tratamento prévio das imagens aéreas também é
necessário na Fotogrametria Digital. Para tanto, sua
evolução envolve desde conceitos básicos de tratamento
e restauração de imagens até modelagens de parâmetros
estatísticos, seja através da intervenção de um operador
ou por procedimentos automáticos, visando uma
melhora radiométrica expressiva.
A necessidade de um balanceamento de cores
em um conjunto de imagens esta se tornando rotina nas
atividades de aerolevantamento, uma vez que produtos
como mosaicos digitais e ortofotos vem ganhando
destaque entre os produtos cartográficos disponíveis,
seja pelos clientes consumidores ou pelos recursos
atualmente disponíveis em software SIG.
Mesmo estando o mercado cartográfico em
expansão, as empresas não contam com uma grande
variedade de produtos. Poucas são as empresas
produtoras de equipamentos fotogramétricos, sendo que
a maioria não dispõe de todas as ferramentas necessárias
em uma empresa de Aerofotogrametria. Desta forma,
somente poucos dos produtos disponíveis no mercado
possuem recursos capazes de balancear imagens, de
forma automatizada ou não, possibilitando um
tratamento matemático exclusivo para cada região da
imagem, calculando e aplicando fatores de correção
radiométrica para um dado conjunto de imagens.
2 OBJETIVOS
Este trabalho é parte de um projeto de pesquisa
em
desenvolvimento
pelo
Laboratório
de
Geoprocessamento da Universidade de São Paulo, a
qual visa um estudo detalhado sobre o emprego da
técnica de balanceamento de imagens, relatando sua
origem, o tratamento das aerofotos em laboratórios
fotográficos e sua evolução e adaptação aos recursos
digitais. O projeto no geral conta com exemplos reais do
balanceamento de imagens digitais interativamente,
através de intervenções manuais e por procedimentos
automáticos. Paralelamente, estão sendo estudados
procedimentos baseados no processamento local e
imagens digitais, implementados em alguns dos
software fotogramétricos de mercado, bem como
implementações e simulações utilizando o MatLab®
The MathWorks, Inc.
O objetivo deste trabalho é o de apresentar o
estado a arte do balanceamento de imagens, seus
resultados e a necessidade, citando as principais
soluções disponíveis no mercado, relatando de forma
sucinta a metodologia aplicada para o processamento
das imagens, ilustrando o procedimento com imagens
originais e imagens balanceadas e mostrando o
processamento localizado e imagens.
3 METODOLOGIA
O interesse em métodos de processamento
digital de imagens parte de duas áreas de aplicação:
tratamento de informações gráficas para interpretação
humana e tratamento de informações gráficas voltado a
aplicações em sistemas automatizados (Gonzales e
Woods, 1993). Na Fotogrametria, a necessidade de
imagens aéreas com tonalidades homogêneas esta
presente na tanto qualidade gráfica dos produtos
oferecidos (fotos, ortofotos, mosaicos) como nas
rotinas automatizadas da Fotogrametria Digital,
baseadas na correlação de imagens e reconhecimento de
padrões (aerotriangulações, modelos digitais de terreno,
etc.).
Desta forma, a idealização deste trabalho,
deve-se primeiramente a prática vivida nas atividades de
uma empresa de Aerofotogrametria, aliado ao
conhecimento prévio em Processamento Digital de
Imagens, o qual motivou um intenso levantamento
bibliográfico e uma constante busca por soluções
consultando empresas desenvolvedoras de produtos para
Aerofotogrametria e implementações locais.
3.1 Procedimento Analógico
Desde sua origem, a Fotogrametria conta com a
mais alta qualidade em fotografias, não somente pela
geometria estável e calibrada de suas câmaras, mas pela
qualidade dos filmes e processos de revelação
necessários a técnica. O tratamento individualizado das
fotografias aéreas durante a revelação em um
laboratório fotográfico necessita habilidade e
experiência por parte dos técnicos, que contam com
dispositivos
puramente
analógicos
para
homogeneização das fotografias. Vale ressaltar que o
filme fotográfico é a matéria-prima de todo um trabalho
futuro a ser realizado e, por ser único e exclusivo,
qualquer intervenção errônea durante sua revelação
pode despender grandes prejuízos.
Durante o processo de revelação do filme, são
utilizados basicamente agentes químicos e luzes
que a imagem original, (Gonzales e Woods, 1993).
Desta forma, podemos assumir que o balanceamento de
imagens, por promover uniformização entre as imagens
processadas, pode ser classificado como técnica de
tratamento de imagens (Image Enhancement).
Por outro lado, segundo os mesmos autores,
denomina-se restauração de imagens os procedimentos
capazes de reconstruir ou reduzir os efeitos em uma
imagem causados por algum fenômeno de degradação, o
qual impossibilita a imagem original de representar
fielmente a cena. Por outro lado, se pensarmos que
fenômenos como a distribuição não uniforme de
luminosidade na tomada das aerofotos ou o excessivo
reflexo causado por espelhos d`água, os quais são
uniformemente minimizados após o balanceamento das
imagens, podemos classificar a técnica também como
restauração de imagens (Image Restoration).
Qualquer que seja a classificação, sabe-se de
antemão que o processo deve ser diferenciado para cada
porção da imagem e para cada uma das imagens de um
conjunto. Parâmetros estatísticos são calculados e
devidamente aplicados, contando com processamentos
locais de ajuste de histograma.
Segundo SCHOWENGERT-1997, a idéia
essencial é a partição de uma imagem em vários blocos
adjacentes e um melhoramento de contraste pixel a
pixel, cujos valores são estatisticamente extraídos dos
blocos de forma independente, o qual recebe o nome de
Local Range Modification (LRM) ou ajuste local de
histograma.
especiais, sendo estas ajustáveis em sua intensidade de
forma independente para diferentes regiões da
fotografia. Com isso, é possível expor o filme em uma
região pouco sensibilizada à uma intensidade de luz
maior e, de forma análoga, expor uma região altamente
sensibilizada do filme a uma intensidade menor de luz.
Uma outra forma e minimizar as discrepâncias
entre regiões distintas é a aplicação localizada de
agentes químicos reveladores. Neste processo, a
experiência de um técnico é fundamental pois a cada
etapa de revelação o processo pode ser interrompido
como um todo e, através de um pincel a aplicação destes
agentes reveladores é feita localmente nas regiões não
uniformes.
A recente demanda por fotografias coloridas
acelerou o processo de revelação e, embora exista a
revelação manual, atualmente os filmes fotogramétricos
são revelados em processadoras automatizadas, que nem
sempre são capazes de corrigir as imperfeições das
imagens, principalmente quando a imagem necessita de
um processo não linear de revelação. Desta forma, é
comum encontrarmos fotografias recentes que, apesar
de todo avanço tecnológico utilizado, possuem
qualidade inferior se comparadas às fotografias
reveladas por processos manuais.
3.2 Procedimento Digital
Com a evolução dos equipamentos para o
mundo digital, novas técnicas foram incorporadas para
execução de procedimentos capazes de produzir
resultados semelhantes aos obtidos por equipamentos
analógicos, porém visando ganhos em tempo e custo as
operações. Normalmente, são desenvolvidas rotinas em
software simulando antigos procedimentos para um
posterior aperfeiçoamento, explorando recursos
computacionais.
Na Fotogrametria, onde antigos instrumentos
restituidores utilizando um rigoroso sistema de lentes e
engrenagens de alta precisão foram pouco a pouco
cedendo lugar primeiramente a sistemas analíticos,
compostos também por circuitos e componentes
eletrônicos, os quais utilizavam ainda de forma parcial
recursos computacionais, agora são maciçamente
substituídos por estações de trabalho totalmente digitais,
dotadas de programas que substituem interações ópticomecânicas por modelagens matemáticas.
A fotografia aérea na Fotogrametria Digital,
mesmo que obtida por câmara analógica, necessita de
tratamento prévio adequado. O filme aéreo, uma vez
revelado, é utilizado na conversão das imagens do
formato analógico para o digital através de scanners
apropriados. Neste processo, alguns parâmetros podem
ser ajustados, adequando de forma linear ferramentas
como filtro e ajuste de histograma a qualidade de
imagem a ser processada.
O principal objetivo as técnicas de tratamento
de imagens é o de promover uma imagem capaz de
obter melhores resultados para uma aplicação específica
Bloco
1
2
Imagem dividida em blocos
(Image Tiles)
3
4
Calculados média e desvio
padrão de cada bloco
6
7
8
9
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Figura ilustrativa adaptada
.
10
Definidas espessuras das
bordas da imagem permite ao
algoritmo ignorar tais regiões
da imagem
Cada bloco é processado de
forma a que o novo histograma
apresente média e desvio
padrão próximos ao desejado
Bordas da
imagem
De forma geral, media
representa o brilho e desvio
padrão o contraste.
Dodger © LH Systems, LLC, March 26, 1988
Figura 1: Exemplo ilustrativo da técnica Local Range
Modification (LRM) descrito por SCHOWENGERT, 1997 e
adaptado no programa Dodger © LH Systems, LLC.
3.2.1 Balanceamento em uma única imagem
Para o caso de uma única imagem, a técnica
consiste basicamente na adaptação da LMR às
necessidades de homogeneização da imagem, para qual
é prevista um ganho em luminosidade para regiões
escurecidas, normalmente os extremos das fotografias
aéreas, e um leve escurecimento na região central.
lagos, bem como regiões com luminosidade
reduzida próximo ao centro da imagem.
E emprego da técnica de LRM permite que
cada porção pré-definida da imagem seja tratada de
forma única sucessivamente à todos os blocos
adjacentes. Para isso, em uma etapa anterior, a imagem
deve ter alguns parâmetros globais calculados, como
média e desvio padrão, para que, durante etapas
posteriores, seja possível estimar se uma determinada
região apresenta valores de brilho e contraste acima ou
Todavia, é comum o aparecimento de regiões
extremamente claras próximas as bordas da imagem,
devido a variação do relevo e principalmente ao
excessivo
reflexo
de
rios
e
abaixo da média ou de um valor pré-determinado.
Outro fator importante é a decomposição da
imagem, quando colorida, em canais RGB (vermelho,
verde e azul respectivamente), tratando-os de forma
independente. Neste caso, a estrutura os blocos da
LRM é preservada em cada canal processado,
necessitando que o processo seja repetido três vezes,
demandando maior tempo de processamento.
RED
IMAGEM ORIGINAL
GREEN
DECOMPOSIÇÃO
BLUE
Figura 2: Decomposição de uma imagem colorida em canais RGB, cedida por: Aerocarta S.A. engenharia de
aerolevantamentos.
Figura 3: imagem original (esq.) X balanceada (dir.) em área rural com intensa presença de água - Estado de São
Paulo, esc.1:35000, cedida por: Aerocarta S.A. engenharia de aerolevantamentos.
O balanceamento aplicado a um conjunto de
imagens não difere dos princípios anteriores, ou seja,
requer processamentos localizados (LRM), para os
quais valores serão calculados visando uma
aproximação das tonalidades do bloco em questão ao
restante os blocos das demais imagens.
Primeiramente são calculados valores de
média e desvio padrão globais dos canais vermelho,
verde e azul de todas as imagens do conjunto.
Posteriormente, um valor único para cada canal que
servirá como referência deve ser calculado, por
exemplo através de uma nova média, conforme mostra
a tabela abaixo:
3.2.2 Balanceamento em um conjunto de imagens
Na Fotogrametria não é comum trabalhar
isoladamente com uma imagem apenas, principalmente
se o objetivo final do processamento for a composição
de mosaicos ou a aerotriangulação de um conjunto de
imagens para restituição de mapas. Desta forma, se
pensarmos na qualidade radiométrica das imagens, um
conjunto de imagens com tonalidades uniformes,
qualquer que seja o propósito, é quase sempre mais
apropriado.
Bloco i
Média
120 119 133
D.Padrão 36 39 38
Bloco i
Média
132 117 145
D.Padrão 43 31 42
Bloco ii
Bloco iii
Bloco iv
127 129 118
33 37 29
125 131 125
34 39 33
138 144 138
36 36 36
Bloco ii
Bloco iii
Bloco iv
143 143 139
38 35 31
139 129 133
36 32 29
145 153 147
44 45 39
...
...
...
128 131 129
35 38 34
...
...
...
136 133 137
39 38 37
...
...
...
129 119 129
35 26 33
IMG 1
IMG 2
.
.
.
Bloco i
Média
125 122 131
D.Padrão 37 27 32
Bloco ii
Bloco iii
Bloco iv
132 110 136
35 27 33
131 115 121
36 25 32
136 119 132
32 29 36
IMG n
Valores Médios
129
35
119
26
129
33
Tabela 1: Valores de média e desvio padrão dos blocos, das imagens e do conjunto de imagens
Em um projeto aerofotogramétrico de grandes
proporções, é comum a execução do recobrimento
aéreo em etapas, atendendo especificações prévias
como o horário de vôo (horário onde a influência de
sombras seja minimizada), ausência de nuvens ou
mesmo fumaça de queimada. Neste caso, vários vôos
com datas distintas são necessário para o recobrimento
da região de interesse que, mesmo sobre controle,
reflete na qualidade das imagens.
Desta forma, a não homogeneidade entre as
imagens será refletida nos valores calculados de média
e desvio padrão se comparado as demais imagens do
conjunto. Imediatamente ao final do processo estas
imagens sofrerão influência das demais e passarão a ter
valores de média e desvio padrão próximos as demais,
cujo efeito será a aproximação das tonalidades nos
canais vermelho, verde e azul entre todas as imagens
do conjunto, ou seja, as imagens após o processamento
tendem a apresentar semelhança entre histogramas.
Outra forma de obter imagens digitais com
tonalidades globais homogêneas é a padronização
manual dos histogramas através de curvas ou
manipulação da tabela de cores, ferramentas estas
disponíveis na maioria dos programas editores de
imagem. Como os efeitos sofridos por uma imagem
aérea não são lineares, a simples utilização destas
ferramentas não resolverá por completo a não
homogeneidade das imagens. Assim, se nenhum
processo local de alteração de histograma for aplicado,
as imagens permanecerão com regiões excessivamente
claras e escuras próximas ao centro e as bordas,
respectivamente.
Alguns dos aplicativos existentes para
balanceamento de imagens presentes em software de
fotogrametria são capazes de extrair parâmetros das
imagens sem a necessidade de processá-las
posteriormente,
gerando
relatórios
estatísticos
detalhados para intervenção de um operador, o qual
pode alterar de modo global a tonalidade, brilho ou
contraste em qualquer dos três canais. Assim, caso as
imagens aéreas não apresentem resultados satisfatórios
quanto a tonalidade por exemplo, a introdução manual
e parâmetros forçará o sistema a corrigir sua tonalidade
para uma mais adequada, desde que esta alteração não
comprometa a interpretação das feições mapeáveis
presentes na imagem.
Figura 4:Fotoíndice de imagens originais X fotoíndice de imagens balanceadas - Estado de São Paulo, esc.1:35000,
cedida por: Aerocarta S.A. engenharia de aerolevantamentos
4 RESULTADOS
Mesmo com o trabalho em desenvolvimento,
algumas conclusões já podem ser extraídas. Quanto a
implementação de algoritmos, apesar de lento, o
MatLab® tem mostrado eficiência e disponibilidade de
funções básicas de processamento de imagens, como
recorte, manipulação de histograma , facilitando o
desenvolvimento de funções mais avançadas.
Desta forma, o desenvolvimento de funções de
LRM no MatLab® tem resultado em imagens
homogeneamente balanceadas, comprovando a
eficiência da técnica, seja em uma imagem ou em um
conjunto. Como complemento, um estudo mais
detalhado deve ser feito visando a suavização entre os
blocos processados, pois a simples aplicação da LRM
ressalta linhas de quebra nas divisas dos mesmos. Para
contornar, alguns modelos de interpolação e
recobrimento dos blocos estão sendo estudados e
testados, conforme ARTERO & TOMMASSELLI,
2000, cujos resultados já podem ser apresentados, ,
conforme ilustra a figura 6 a seguir.
Figura 5: Imagem original (dir) X imagem balanceada (esq) - rotina implementada utilizando o MatLab®.
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