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Este documento apresenta uma seria de execícios sobre processamento de imagem.
Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas
Oferta por tempo limitado
Compartilhado em 05/07/2020
4.8
(19)2 documentos
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A imagem monocromática e formada pelo valor da intensidade luminosa que é convertida em níveis de cinza conforme a intensidade, no processo da aquisição da imagem, já a imagem colorida e composta por três imagens cada uma representada uma das componentes fundamentais no sistema RGB (vermelha (R), verde (G), azul (B)). A imagem monocromática é descrita como uma função f (x,y) já a colorida em função f(x,y,z). Converta a imagem colorida lena_color_256.tif para níveis de cinza usando o comando rgb2gray. Explique o que mudou na imagem, avalie dimensões e quantidade de dados da imagem resultante. Aplicado o comando rgb2gray na variável img3 que contém a imagem lena_color_256.tif, com o comando “size” foi possível notar que a matriz que armazena a imagem convertida é bidimensional e a matriz da imagem antes da conversão é tridimensional como pode ser visto na figura a seguir. Faça o levantamento do histograma destas imagens, explique o formato do histograma, a respeito de níveis de cinza, quantidade de pixels e contraste. Após a aplicação da técnica do histograma, nas imagens cameraman.tif, house.tif e lene_color_256.tif, foi possível observa a distribuição dos valores
dos pixels na matriz conforme a imagem a seguir, como podemos nota o histograma da imagem cameraman.tif, o mesmo demostra um grupo significativo de pixels nas tonalidades mais escuras e um volume muito grande de pixels tendendo a tonalidades claras. Já na imagem house.tif temos uma tendência para tonalidades mais claras pois a maioria dos pixels se se concentra no entorno de valor 100 e um valor muito mais significa próximo a valor 200 o que indica que a imagem tem como predominância as tonalidades claras. Na análise do histograma da imagem lene_color_256.tif é possível nota uma distribuição maior entre as tonalidades, notamos que a imagem tende a tons mais claros. Faça a plotagem das imagens com seus respectivos histogramas usando subplot, use 3 linhas e 2 colunas.
3.2 Atividade 2: Filtragem Espacial Para realizar a atividade 2, faça a leitura das imagens jetplane.tif e walkbridge.tif usando imread. Em ambas imagens aplique um filtro para detecção de pontos isolados. Para isto procure uma máscara e utilize conv2 para aplicar o filtro na imagem. Plote o resultado e explique o que aconteceu com a imagem. Após a aplicação do filtro passa alta foi possível notar os pontos insolados nas imagens onde sobre sai as características de linhas e bordas. Em ambas imagens aplique os filtros para detecção de linha: horizontal, vertical, 45° e -45°. Para isto procure uma máscara para cada filtro e utilize
conv2 para aplicar o filtro na imagem. Plote o resultado e explique o que aconteceu com a imagem. Com a aplicação dos filtros horizontais, verticais 45º e -45º, na imagem walkbridge.tif, podemos notar apenas no filtro de linhas horizontais, notórias detecções de linhas, nos demais filtro não foi possível notar padrões que se reporta a características da imagem. Com a aplicação dos filtros horizontais, verticais 45º e -45º, na imagem jetplane.tif, podemos notar que todos os filtros detectaram características das linhas referente a imagem.
detecção o filtro de bordas de Roberts foi o que se destacou mais, com maior nitidez das linhas e curvas em relação aos demais resultados. Procure na literatura por outro filtro de borda que não foi utilizado aqui, apresente sua máscara e explique seu funcionamento, características e a apresente a bibliografia da qual foi retirado este método. Filtro de borda de laplaciano usado para destaca características de bordas finas, linhas, curvas e manchas. Sua implementação de forma digital se dar de maneira que a máscara percorre toda a imagem, e cada pixels correspondente a posição central, terá seu valor modificado para o valor da média ponderada dos pixels vizinhos. Referências H.Pedrini, Análise de Imagens Digitais, Ed.Thomson, 2007
3.3 Atividade 3: Modelo de cores Para realizar a atividade 3, faça a leitura das imagens: baboo_colorido.tif, jupiter.tif e lena_colorida.tif usando imread. Separe as componentes de cor das imagens: R, G e B.
Converta as imagens para HSI, usando o comando rgb2hsv. Veja cada uma das componentes deste modelo: 1: Intensidade, 2: Saturação, 3: Matiz. O que cada uma destas componentes significa?
1: A intensidade refere-se à quantidade de brilho de uma imagem. 2: A saturação é a medida de grau de diluição de uma cor pura pela luz branca. 3: A matiz descreve a cor pura. Separe apenas uma componente de cor diferente de cada imagem, zerando as outras componentes. Apresente separadamente componente vermelha, verde e azul. O resultado deverá mostrar nove imagens, sendo elas as componentes RGB de cada imagem.
Escolha uma imagem e apresente-a em formato de filtro Bayer. Apresente os códigos e a imagem. Faça a interpolação e restaure a imagem do exercício anterior. Apresente os códigos e a imagem.
3.4 Atividade 4: Morfologia matemática Para realizar a atividade 4, faça a leitura das imagens: retangulo.tif, texto.tif e Rosto.tif. Realizar um processamento morfológico nas imagens para realçar as características e o conteúdo das imagens. E obter os seguintes resultados: Na imagem retangulo.tif deve resultar no mais próximo possível de um retângulo branco sem nenhum artefato dentro ou fora do mesmo.
A área de Processamento de Imagens apresenta uma gama de soluções para diversos problemas cotidianos, é possível notar com a realização dessas atividades que para cada situação podemos fazer de uso uma técnica especifica ou em combinação com outras. Para corrigir desde de ruídos que pode ser proveniente do ambiente onde a imagem foi capita até imperfeições causadas por hardware. A atividade foi de fundamental importância para aprofundamento de conhecimento e aplicação de técnicas que foi estudada durante o decorrer da matéria.
