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Processamento de Imagens: Conceitos Básicos
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Aplicações em Processamento de Imagens
•Processamento de Imagens:
* Reconhecimento e Classificação de Padrões: - Impressões Digitais / Identificação da íris do olho - Assinaturas e textos manuscritos - Reconhecimento de caracteres em textos digitalizados (OCR) - Reconhecimento de expressões faciais e gestos - Identificação e controle de acesso com “senha visual” - Reconhecimento de objetos em uma cena - Reconstrução de modelos geométricos a partir de imagens digitais - Controle de Qualidade Automático (produto bom/ruim)
* Tratamento de Imagens: - Destacar, corrigir, apagar ou melhorar elementos de uma imagem - Focalizar melhor uma imagem, suavizar os contrastes de uma imagem - Transformar as cores dos elementos que compõem a imagem - Identificar bordas e contornos, linhas horizontais, linhas verticiais, etc
3
Imagem
Original
(X,Y)
Imagem
Transformada
(X,Y)
F(x,y) Imagem
Original
(X,Y)
Classificação
da Imagem
(X,Y)
G(x,y)
Processamento de Imagens Convencional
•Processamento de Imagens:
* Tratamento de Imagens Imagem(X,Y) => F( Imagem(X,Y) , Vizinhança (X,Y) ) : Transformar em uma nova imagem F(Imagem) => Imagem Tratada F(Imagem) => Função deve ser conhecida (algoritmo a ser implementado)
* Reconhecimento e Classificação de Padrões Imagem(X,Y) => G( Imagem(X,Y) ), Vizinhança (X,Y) ) : Classificar / Reconhecer elementos G(Imagem) => Classes, Dados e Modelos G(Imagem) => Função deve ser conhecida (algoritmo a ser implementado)
X
XXX P
4-vizinhança
X
XXX P
8-vizinhança
X
X
X
X
4
Imagem
Original
(X,Y)
Imagem
Transformada
(X,Y)
F(x,y) Imagem
Original
(X,Y)
Classificação
da Imagem
(X,Y)
G(x,y)
Processamento de Imagens Convencional
•Processamento de Imagens:
* Tratamento de Imagens
(a) (b)
Original Cores Falsas
5
Processamento de Imagens Neural
Y N=F(XN)
Função F(X) de transformação
não é conhecida previamente
XN
são imagens fornecidas pelo usuário
YN
são imagens fornecidas pelo usuário
F(X N)
ImagemOriginal (X 1)
Imagem Transformada
(Y1)
?
ImagemOriginal (X 2)
Imagem Transformada
(Y2)
?
ImagemOriginal (X 3)
Imagem Transformada
(Y3)
?
ImagemOriginal (X 4)
Imagem Transformada
(Y4)
?
Função F(X) de transformação
deve ser APRENDIDA usandoos exemplos disponíveis
Tratamento de Imagens
6
Processamento de Imagens Neural
Y N=F(XN)
Função F(X) de transformação
não é conhecida previamente
XN
são imagens fornecidas pelo usuário
YN
são imagens fornecidas pelo usuário
F(X N)
ImagemOriginal (X 1)
Imagem Transformada
(Y1)
?
ImagemOriginal (X 2)
Imagem Transformada
(Y2)
?
ImagemOriginal (X 3)
Imagem Transformada
(Y3)
?
ImagemOriginal (X 4)
Imagem Transformada
(Y4)
?
Função F(X) de transformação
deve ser APRENDIDA usandoos exemplos disponíveis
Tratamento de Imagens
Transformações: RGB 24 = Red Green Blue 24 bits/pixel, Gray= GrayScale, P&B = Preto e Branxo
RGB 24 => RGB 24 - Transformação da imagem RGB 24 => Gray 8 - Tirar a cor, colorido para monocromáticoRGB 24 => Palette 8 - Reduzir o número de cores por pixelGray 8 => Palette 8 - Cores falsas atribuídas ao monocromáticoGray 8 => P&B 1 - Reduzir o número de cores por pixel Palette 8 => P&B 1 - Reduzir o número de cores por pixelGray 8 => RGB 24 - Cores falsas (aumento do nro. de cores!)Palette 8 => RGB 24 - Cores falsas (aumento do nro. de cores!)
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(a)
(b) (c) (d)
Processamento de Imagens Neural
Transformaçãode
Cores
RGB 24 Bits/Pixel
GrayScale 8 Bits/PixeL
(a) Imagem Original
(b) Imagem Tratada - Convencional
(c) Imagem Tratada Neural sem vizinhança
(d) Imagem Tratada Neural com vizinhança
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Processamento de Imagens Neural
Detecçãode
Contornos
(a) (b) (c) Original Filtro Convencional Filtro Neural
Transformação da Imagem:
RGB 24 Bits/Pixel
P&B 1 Bit/Pixel
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Processamento de Imagens Neural
Focalizaruma
Imagem
Desfocada Focalizada Convencional Focalizada Neural
Transformação da Imagem:
RGB 24 Bits/Pixel
RGB 24 Bits/Pixel
(a) (b) (c)
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Processamento de Imagens Neural
Ferramenta NeuronColor
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Processamento de Imagens Neural
Reconhecimento e Classificação de Imagens
Texto Original
Texto Digitalizado
OCROpticalCharacterRecognition