Introdução ao processamento digital de imagens

O processamento de imagem digital é um processo para executar algoritmos de processamento de imagem em imagens digitais. O Processamento de imagem digital contém o processamento de imagens, como ler, analisar e manipular uma imagem e executar qualquer tipo de operação, como melhorar a representação das informações de uma imagem, processar os dados da imagem para armazenamento, transmissão e representação. O processamento de imagem digital é usado em projetos que lidam com classificação, extração de recursos, reconhecimento de padrões etc. As técnicas usadas no processamento de imagens digitais são: Edição de imagens, Restauração de imagens, Filtragem linear, Pixelação, Correspondência de recursos pontuais, Análise de componentes principais, Análise de componentes independentes, etc.

O que é uma imagem?

Uma imagem é representada como uma função F (a, b) que é bidimensional, onde aeb são as coordenadas espaciais ou planas. O intervalo de 'F' em qualquer ponto de (a, b) é chamado de intensidade da imagem naquele ponto. Se a, be os valores de f são finitos, a imagem é considerada uma imagem digital. Uma imagem digital consiste em pixels com localizações e valores específicos. O valor do pixel variou de 0 a 255.

Exemplo:

A figura abaixo mostra uma imagem e os pixels correspondentes de um ponto

Imagem e seus pixels

Explicar o processamento de imagens

O processamento de imagens é definido como uma técnica para aprimorar as imagens brutas capturadas usando vários sensores de visão para diversas aplicações, como imagens médicas, indústria cinematográfica, transporte inteligente etc. Para aplicar técnicas de processamento de imagens, o primeiro passo é digitalizar a imagem em um arquivo de imagem . Além disso, os métodos devem ser aplicados para reorganizar as partes da imagem, para aprimorar a separação de cores e melhorar a qualidade.

Exemplo: o aplicativo médico usa técnicas de processamento de imagem para aprimoramento de imagem, em tomografia e em operações de simulação. A tomografia é um método usado para a fotografia de raios-X.

Tipos de imagem

  • A imagem que contém apenas elementos de dois pixels 1 e 0, em que 1 representa branco e 0 representa cor preta é chamada de imagem binária ou monocromática.
  • A imagem que consiste na única cor preto e branco é chamada imagem em preto e branco.
  • Há uma "imagem em formato de cor de 8 bits" com 256 tons diferentes de cores e geralmente conhecida como Imagem em escala de cinza. Neste, 0 representa preto, 127 significa cinza e 255 representa branco.
  • Outro é o formato de 16 bits, que possui 65.536 cores diferentes. Nesse formato, a distribuição de cores é diferente da imagem em escala de cinza.

Um formato de 16 bits é ainda mais segregado em três formatos: vermelho, verde e azul, abreviados como formato RGB.

Representação da imagem

A imagem é representada como uma matriz ou matriz de pixels quadrados organizados em linhas e colunas. O Matlab é uma plataforma muito boa para recuperar, ler e processar imagens. Também possui uma caixa de ferramentas para processamento de imagens. Sabe-se que a imagem é exibida como colunas e linhas, como representado abaixo:

Esta equação é a representação da matriz de uma imagem digital na qual cada elemento é chamado de pixel.

Exemplo: Para ler uma imagem, precisamos usar o seguinte comando no MatLab

i=imread('F:\image.jpg.webp');

Após executar este comando, a imagem será salva na variável I como uma matriz ou matriz tridimensional, conforme mostrado na figura abaixo. A matriz tem um tamanho de 225X224X3. Possui diferentes valores de pixel, variando de 0 a 255.

Representação de matriz de uma imagem

Depois de exibir a imagem usando o seguinte comando:

show(i)

Também podemos ver os valores de pixel de um ponto específico, como mostra a figura abaixo. Ele mostra a posição do pixel apontado como (X, Y) e os valores de RGB que são detalhes de cores em vermelho, verde e azul.

Posição de pixel e valores RGB

No MatLab, as várias funções podem ser executadas em imagens como leitura, exibição, redimensionamento, rotação, nitidez, adição de ruído, remoção de ruído, filtragem, detecção de bordas, detecção de cantos, mapeamento e muito mais.

Fases do processamento de imagens

  1. Aquisição: A aquisição de imagem é definida como a recuperação ou a busca de uma imagem usando qualquer tipo de sensor de visão. O trabalho principal envolve redimensionamento e conversão de cores RGB para cinza ou cinza para RGB
  2. Aprimoramento da imagem: o aprimoramento da imagem visa melhorar a qualidade de uma imagem, aumentando a nitidez ou o brilho da imagem. Isso está sendo feito para identificar facilmente seus recursos.
  3. Restauração de imagem: a restauração de imagem trata da remoção de ruído ou efeito de desfoque de uma imagem para melhorar sua legibilidade.
  4. Processamento de várias resoluções e wavelets: usando essas técnicas, as imagens podem ser representadas em vários graus.
  5. Compactação de imagem: a compactação de imagem trata do tamanho ou resolução da imagem. É aplicado à imagem para reduzir o custo de armazenamento e transmissão.
  6. Detecção e reconhecimento de objetos: é para detectar e reconhecer a imagem e atribuir seu rótulo real, detectando os recursos de uma imagem.

Aplicação de Processamento Digital de Imagem

  • A aplicação mais famosa e útil do processamento de imagens são as redes neurais profundas. As redes neurais profundas são as redes que podem ser treinadas e testadas para diversos fins, usando dados de imagem. Nesse caso, a imagem bruta está geralmente disponível. Os dados da imagem devem ser pré-processados ​​primeiro e depois podem ser usados ​​para fins de treinamento. P
  • o reprocessamento da imagem inclui redução de ruído, remoção de efeito de desfoque, equalização de intensidade usando FFT e muito mais. Recursos adicionais dos dados da imagem precisam ser extraídos e o uso desses recursos pode ser treinado. Essa rede pode ser treinada para classificar qualquer tipo de dados, como tráfego, rostos, cenas etc.
  • O resultado da rede depende do tipo e da qualidade dos dados da imagem que foram utilizados para o treinamento. Existem muitas redes disponíveis online, como AleNet, GoogleNet, VGG, etc. que foram treinadas em vários tipos de imagens.

Conclusão

Neste, apenas a parte introdutória do processamento de imagem foi discutida. O processamento de imagens é muito vasto no cenário atual. Por exemplo, há uma variedade de filtros que podem ser aplicados à imagem. Existem muitas técnicas que podem ser aplicadas à imagem para diversos fins, como detecção e classificação de objetos, localização de cenas, reconhecimento de faces, reconhecimento de padrões etc.

Artigos recomendados

Este é um guia para o processamento de imagens digitais. Aqui discutimos a introdução, o que é uma imagem, os tipos de imagem e as aplicações do processamento digital de imagens. Você também pode consultar nossos outros artigos relacionados para saber mais:

  1. Bibliotecas de Machine Learning
  2. Softwares de assinatura digital
  3. O que é processamento de dados?
  4. Versão MATLAB
  5. Como implementar cores no Matlab?

Categoria:

Big Data