Processamento Digital de Imagens

1.1 O que é processamento digital de imagens?......Page 19
1.2 As origens do processamento digital de imagens......Page 20
1.3 Exemplos de áreas que utilizam o processamento digital de imagens......Page 23
1.3.2 Imagens formadas por raios X......Page 24
1.3.3 Imagens na banda ultravioleta......Page 25
1.3.4 Imagens na banda visível e na banda infravermelha......Page 26
1.3.6 Imagens na banda de rádio......Page 30
1.3.7 Exemplos nos quais outras modalidades de imagem são utilizadas......Page 31
1.4 Passos fundamentais em processamento digital de imagens......Page 33
1.5 Componentes de um sistema de processamento de imagens......Page 36
2.1.1 A estrutura do olho humano......Page 40
2.1.2 Formação da imagem no olho......Page 42
2.1.3 Adaptação ao brilho e discriminação......Page 43
2.2 A luz e o espectro eletromagnético......Page 45
2.3 Sensores e aquisição de imagens......Page 47
2.3.1 Aquisição de imagens utilizando um único sensor......Page 48
2.3.2 Aquisição de imagens utilizando sensores por varredura de linha......Page 49
2.3.3 Aquisição de imagens utilizando sensores matriciais......Page 50
2.3.4 Um modelo simples de formação de imagem......Page 51
2.4.1 Os conceitos básicos da amostragem e da quantização......Page 52
2.4.2 Representação de imagens digitais......Page 53
2.4.3 Resolução espacial e de intensidade......Page 56
2.4.4 Interpolação de imagens......Page 60
2.5.2 Adjacência, conectividade, regiões e fronteiras......Page 62
2.6 Uma introdução às ferramentas matemáticas utilizadas no processamento digital de imagens......Page 64
2.6.2 Operações lineares versus não lineares......Page 65
2.6.3 Operações aritméticas......Page 66
2.6.4 Operações com conjuntos e operações lógicas......Page 69
2.6.5 Operações espaciais......Page 73
2.6.6 Operações com vetores e matrizes......Page 77
2.6.7 Transformadas de imagens......Page 78
2.6.8 Métodos probabilísticos......Page 80
3.1.1 Os fundamentos das transformações de intensidade e filtragem espacial......Page 86
3.2.1 Negativos de imagem......Page 88
3.2.3 Transformações de potência (gama)......Page 89
3.2.4 Funções de transformação linear definidas por partes......Page 92
3.3 Processamento de histograma......Page 96
3.3.1 Equalização de histograma......Page 97
3.3.2 Especificação de histograma......Page 102
3.3.3 Processamento local de histograma......Page 108
3.3.4 Utilizando estatísticas de histograma para o realce da imagem......Page 109
3.4.1 O funcionamento da filtragem espacial......Page 112
3.4.2 Convolução e correlação espacial......Page 114
3.4.4 Gerando máscaras de filtragem espacial......Page 117
3.5.1 Filtros lineares de suavização......Page 118
3.5.2 Filtros de estatística de ordem (não lineares)......Page 119
3.6 Filtros espaciais de aguçamento......Page 120
3.6.1 Fundamentos......Page 121
3.6.2 Utilizando a segunda derivada para o aguçamento de imagens – o laplaciano......Page 123
3.6.3 Máscara de nitidez e filtragem high-boost......Page 125
3.6.4 Utilização de derivadas de primeira ordem para o aguçamento (não linear) de imagens – o gradiente......Page 126
3.7 Combinando métodos de realce espacial......Page 128
3.8.1 Introdução......Page 130
3.8.2 Princípios da teoria dos conjuntos fuzzy......Page 131
3.8.3 Utilização dos conjuntos fuzzy......Page 134
3.8.4 Utilização de conjuntos fuzzy para transformações de intensidade......Page 140
3.8.5 Utilização de conjuntos fuzzy para filtragem espacial......Page 142
4.1.1 Uma breve história da série e da transformada de Fourier......Page 149
4.1.2 Sobre os exemplos deste capítulo......Page 150
4.2.3 Impulsos e sua propriedade de peneiramento (sifting)......Page 151
4.2.4 A transformada de Fourier de funções de uma variável contínua......Page 152
4.3 Amostragem e a transformada de Fourier de funções amostradas......Page 155
4.3.2 A transformada de Fourier de funções amostradas......Page 156
4.3.3 O teorema da amostragem......Page 158
4.3.4 Aliasing......Page 159
4.4 A transformada discreta de Fourier (DFT) de uma variável......Page 161
4.4.1 Obtenção da DFT a partir da transformada contínua de uma função amostrada......Page 162
4.4.2 Relacionamento entre intervalos de frequência e amostragem......Page 163
4.5.1 O impulso 2-D e sua propriedade de peneiramento......Page 164
4.5.3 Amostragem bidimensional e teorema da amostragem 2-D......Page 165
4.5.4 Aliasing em imagens......Page 166
4.5.5 A transformada discreta de Fourier 2-D e sua inversa......Page 170
4.6.2 Translação e rotação......Page 171
4.6.3 Periodicidade......Page 172
4.6.4 Propriedades de simetria......Page 173
4.6.5 Espectro de Fourier e ângulo de fase......Page 176
4.6.6 O teorema de convolução 2-D......Page 178
4.6.7 Resumo das propriedades da transformada discreta de Fourier 2-D......Page 181
4.7.1 Características adicionais do domínio da frequência......Page 184
4.7.2 Fundamentos da filtragem do domínio da frequência......Page 185
4.7.4 Correspondência entre a filtragem no domínio do espaço e da frequência......Page 189
4.8 Suavização de imagens utilizando filtros no domínio da frequência......Page 193
4.8.1 Filtros passa-baixa ideais......Page 194
4.8.2 Filtros passa-baixa Butterworth......Page 195
4.8.3 Filtros passa-baixa gaussianos......Page 197
4.8.4 Exemplos adicionais de filtragem passa-baixa......Page 199
4.9 Aguçamento de imagens utilizando filtros no domínio da frequência......Page 201
4.9.1 Filtros passa-alta ideais......Page 202
4.9.3 Filtros passa-alta gaussianos......Page 204
4.9.4 O laplaciano no domínio da frequência......Page 205
4.9.5 Máscara de nitidez, filtragem high-boost e filtragem de ênfase de alta frequência......Page 206
4.9.6 Filtragem homomórfica......Page 208
4.10.1 Filtros rejeita-banda e passa-banda......Page 210
4.10.2 Filtros notch......Page 211
4.11.2 Cálculo da IDFT utilizando um algoritmo DFT......Page 214
4.11.3 A transformada rápida de Fourier (FFT)......Page 215
4.11.4 Alguns comentários sobre o design de filtros......Page 217
5. Restauração e reconstrução de imagens......Page 222
5.2.1 Propriedades espaciais e de frequência do ruído......Page 223
5.2.2 Algumas importantes funções densidade de probabilidade de ruído......Page 224
5.2.3 Ruído periódico......Page 226
5.2.4 Estimativa de parâmetros de ruído......Page 228
5.3.1 Filtros de média......Page 229
5.3.2 Filtros de estatística de ordem......Page 231
5.3.3 Filtros adaptativos......Page 235
5.4.1 Filtros rejeita-banda......Page 238
5.4.2 Filtros passa-banda......Page 239
5.4.4 Filtragem notch ótima......Page 240
5.5 Degradações lineares, invariantes no espaço......Page 243
5.6.1 Estimativa pela observação da imagem......Page 245
5.6.3 Estimativa por modelamento......Page 246
5.7 Filtragem inversa......Page 248
5.8 Filtragem de mínimo erro quadrático médio (Wiener)......Page 250
5.9 Filtragem por mínimos quadráticos com restrição......Page 253
5.10 Filtro de média geométrica......Page 255
5.11.1 Introdução......Page 256
5.11.2 Princípios da tomografia computadorizada (CT)......Page 258
5.11.3 Projeções e a transformada de Radon*......Page 260
5.11.5 Reconstrução utilizando retroprojeções filtradas por feixes paralelos......Page 264
5.11.6 Reconstrução utilizando retroprojeções filtradas por feixes em formato de leque......Page 268
6.1 Fundamentos das cores......Page 277
6.2 Modelos de cores......Page 282
6.2.1 O modelo RGB de cores......Page 283
6.2.3 O modelo HSI de cores......Page 286
6.3.1 Fatiamento por intensidades......Page 292
6.3.2 Transformações de intensidade para cores......Page 294
6.4 Fundamentos do processamento de imagens coloridas......Page 298
6.5.1 Formulação......Page 299
6.5.2 Complementos de cor......Page 301
6.5.3 Fatiamento de cores......Page 302
6.5.4 Correções de tonalidades e cores......Page 304
6.5.5 Processamento de histogramas......Page 306
6.6 Suavização e aguçamento......Page 308
6.6.1 Suavização de imagens coloridas......Page 309
6.7.1 Segmentação no espaço de cores HSI......Page 310
6.7.2 Segmentação no espaço de vetores RGB......Page 312
6.7.3 Detecção de bordas em imagens coloridas......Page 314
6.8 Ruído em imagens coloridas......Page 316
6.9 Compressão de imagens coloridas......Page 319
7. Processamento com waveletse multirresolução......Page 324
7.1.1 Pirâmides de imagem......Page 325
7.1.2 Codificação em sub-bandas......Page 328
7.1.3 A transformada de Haar......Page 333
7.2.1 Expansões em séries......Page 335
7.2.2 Funções de escala......Page 336
7.2.3 Funções wavelet......Page 339
7.3.1 As expansões de séries wavelet......Page 341
7.3.2 A transformada wavelet discreta......Page 342
7.3.3 A transformada wavelet contínua......Page 344
7.4 A transformada rápida de wavelet......Page 345
7.5 Transformadas wavelet em duas dimensões......Page 351
7.6 Pacotes wavelet......Page 356
8. Compressão de imagens......Page 366
8.1.1 Redundância de codificação......Page 367
8.1.3 Informações irrelevantes......Page 369
8.1.4 Medindo as informações da imagem......Page 370
8.1.5 Critérios de fidelidade......Page 372
8.1.6 Modelos de compressão de imagens......Page 373
8.1.7 Padrões de formatos de imagem, contêiners e compressão......Page 374
8.2.1. Codificação de Huffman......Page 376
8.2.2 Codificação de Golomb......Page 378
8.2.3 Codificação aritmética......Page 380
8.2.4 Codificação de LZW......Page 382
8.2.5 Codificação run-length......Page 384
8.2.6 Codificação baseada em símbolos......Page 387
8.2.7 Codificação de planos de bits......Page 390
8.2.8 Codificação por transformada em blocos......Page 392
8.2.9 Codificação preditiva......Page 404
8.2.10 Codificação wavelet......Page 417
8.3 Marca d’água em imagens digitais......Page 423
9.1 Algumas definições básicas......Page 433
9.2.1 Erosão......Page 435
9.2.2 Dilatação......Page 436
9.2.3 Dualidade......Page 437
9.3 Abertura e fechamento......Page 438
9.4 A transformada hit-or-miss......Page 441
9.5.2 Preenchimento de buracos......Page 442
9.5.3 Extração de componentes conexos......Page 443
9.5.4 Fecho convexo......Page 444
9.5.6 Espessamento......Page 446
9.5.7 Esqueletos......Page 447
9.5.8 Poda......Page 448
9.5.9 Reconstrução morfológica......Page 451
9.6 Morfologia em imagens em níveis de cinza......Page 455
9.6.1 Erosão e dilatação......Page 458
9.6.2 Abertura e fechamento......Page 459
9.6.3 Alguns algoritmos morfológicos básicos em níveis de cinza......Page 461
9.6.4 Reconstrução morfológica em níveis de cinza......Page 465
10. Segmentação de imagens......Page 472
10.1 Fundamentos......Page 473
10.2.1 Fundamentos......Page 474
10.2.3 Detecção de linhas......Page 477
10.2.4 Modelos de borda......Page 480
10.2.5 Detecção básica de bordas......Page 482
10.2.6 Técnicas mais avançadas para detecção de bordas......Page 488
10.2.7 Ligação de bordas e detecção de fronteiras......Page 496
10.3.1 Fundamentos......Page 504
10.3.2 Limiarização global simples......Page 506
10.3.3 Limiarização global ótima utilizando o método de Otsu......Page 507
10.3.4 Usando a suavização da imagem para melhorar a limiarização global......Page 510
10.3.5 Usando as bordas para melhorar a limiarização global......Page 512
10.3.6 Limiares múltiplos......Page 514
10.3.7 Limiarização variável......Page 516
10.3.8 Limiarização baseada em diversas variáveis......Page 519
10.4.1 Crescimento de região......Page 520
10.4.2 Divisão e fusão de região......Page 522
10.5.1 Apresentação......Page 524
10.5.2 Construção das barragens......Page 526
10.5.3 Algoritmo de segmentação de watersheds......Page 527
10.5.4 O uso de marcadores......Page 528
10.6.1 Técnicas no domínio do espaço......Page 529
10.6.2 Técnicas no domínio da frequência......Page 531
11.1.1 Seguidor de fronteira (contorno)......Page 541
11.1.2 Códigos da cadeia......Page 543
11.1.3 Aproximações poligonais utilizando polígonos de perímetro mínimo......Page 545
11.1.4 Outras abordagens de aproximação poligonal......Page 549
11.1.5 Assinaturas......Page 550
11.1.6 Segmentos de fronteira......Page 551
11.1.7 Esqueletos......Page 553
11.2 Descritores de fronteira......Page 554
11.2.2 Números do formato......Page 555
11.2.3 Descritores de Fourier......Page 556
11.3.1 Alguns descritores simples......Page 559
11.3.2 Descritores topológicos......Page 561
11.3.3 Textura......Page 563
11.3.4 Momentos invariantes......Page 570
11.4 Utilização de componentes principais na descrição......Page 573
11.5 Descritores relacionais......Page 579
12.1 Padrões e classes de padrões......Page 586
12.2 Reconhecimento com base no método de decisão teórica......Page 588
12.2.1 Casamento (matching)......Page 589
12.2.2 Classificadores estatísticos ótimos......Page 593
12.2.3 Redes neurais......Page 598
12.3.1 Casamento de números do formato......Page 611
12.3.2 Casamento de strings......Page 612
Apêndice A. Tabelas de codificação para a compressão de imagens......Page 617
Bibliografia......Page 622
Glossário Inglês-Português......Page 632
Índice remissivo......Page 634
Sobre os autores......Page 641