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Aplicações • Segurança
• Identificação pessoal • Detecção de intrusos • Detecção de incêndio
• Automobilística • Cálculo de velocidade • Reconhecimento de placas
• Militar • Veículos autônomos
Aplicações (cont.) • Indústria
• Controle de qualidade
• Meio ambiente • Agricultura • Meteorologia • Controle ambiental
• Medicina • Diagnóstico • Tratamento • Planejamento cirúrgico
CONCEITOS BÁSICOS
Aquisição • Direta
• Olho humano • Câmera digital • Microscópio • Ultrassonografia
• Indireta • Câmera de filme fotográfico • Tomografia computadorizada (CT) • Ressonância magnética nuclear (MRI)
Analógica x Digital
• Analógica • Contínua no espaço • Contínua em intensidade
• Digital • Discreta no espaço • Discreta em intensidade
Imagem Digital
• É uma matriz onde cada posição é chamada de “pixel” e contém um valor numérico que representa uma cor ou um tom de cinza.
Imagem em tons de cinza • Intervalo de valores;
• 0 a 1 • 0 a 255
Imagem Colorida - RGB • A cor de cada pixel é uma composição de Vermelho, Verde e Azul • (0, 0, 0) indica preto • (255, 255, 255) indica branco • (255, 0, 0) indica ...
Pixel, Voxel, Spel Imagem digital => Multi-dimensional e Multi-paramétrica => spel (space element)
• 2D => pixel (picture element) • raio X - CR (4096 x 4096)
• 3D => voxel (volume element) • CT multi-slice (700cortes x 512 x 512)
Exemplo: Tomografia computadorizada
• número de dimensões (espaço) : 3D • número de elementos por dimensão:
• 700 em z • 512 em x • 512 em y
• número de atributos (medidas por elem.): 1 • número de bits ou bytes por elemento: 2 • 367 MB
CT multi-slice (700cortes x 512 x 512 x 2B)
Processamento de Imagens Digitais • Processar imagens digitais é realizar operações
matemáticas ou lógicas utilizando os valores que representam cada um dos pixels
• Objetivos • Melhoramento das Imagens • Análise das Imagens
Tipos de processamento • Melhoramento: melhorar a imagem
• contraste, • brilho, • ruído
• Restauração: corrigir distorções • movimento, • iluminação
• Análise: obter informações do conteúdo das imagens • segmentação, • classificação, • extração de características
• Compressão: reduzir tamanho do arquivo • com perda • sem perda
• Síntese: criar novas imagens à partir das existentes • reconstrução, • modelos 3D
Melhoramento: Filtragem
Melhoramento: Contraste e Brilho
Análise de Imagens • Segmentação • Extração de características:
• Bordas • Formas • Texturas
• Reconhecimento • Classificação
Restauração: Contraste heterogêneo
Restauração: Movimento
Segmentação
Análise: Detecção de Bordas
Análise: Segmentação e Rotulação
Análise: Segmentação e Rotulação
Perseguição de Borda (LiveWire)
http://www.ic.unicamp.br/~afalcao/downloads.html
Segmentação: Contornos Ativos (“Snakes”)
Segmentação: Contornos Ativos (“Snakes”)
Segmentação: planejamento cirúrgico
Cirurgia guiada por imagem
Segmentação Temporal: Homem e Sombra
Reconhecimento • Placa de carro • Biometria - Impressão digital, Íris • Busca de imagens em base de dados
• Busca por Conteúdo
Reconhecimento: Placas
Reconhecimento: Impressões Digitais
ü Singularidades - linhas pretas, linhas brancas, minúcias, delta e núcleo
Classificação: Impressões Digitais ü Classificação baseada nas singularidades
Arco Redemoinho Loop à direita Loop à esquerda
Reconhecimento de Faces
http://www.ri.cmu.edu/projects/project_271.html
Desafios
• … • … • … • …
James S. Duncan and Nicholas Ayache, Medical Image Analysis: Progress over two decades and the challenges ahead
Segmentação
ü Dificuldade: Iluminação (Sombra)
Classificação e Reconhecimento
ü Dificuldade: Qualidade das imagens
Exemplo de 3 amostras digitais de um mesmo dedo
Classificação e Reconhecimento
ü Dificuldade: Grande variabilidade dentro de uma mesma classe
Classificação e Reconhecimento ü Dificuldade: Grande variabilidade dentro de uma mesma classe
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