Computer Vision Transformação de Imagens Paulo Sérgio Rodrigues PEL205.
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Segmentação
Paulo Sérgio RodriguesPEL205
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Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Aristóteles (384-322 a.C.), em um tratado sobre os sentidos humanos, definiu o que seria a diferença entre Sensação e Razão.
Segundo o Filósofo, sensação é o processo de captura de sinais externos através de órgãos sensitivos de um ser.
Ao generalizar sinais externos, órgãos sensitivos e ser, Aristóteles define a sensação como um processo inerente a qualquer ser vivo.
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Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Por outro lado, define razão como o processo de interpretar o sinal sensitivo como tendo alguma finalidade dentro de um contexto:
“.. Um Leão percebe uma Gazela correndo mas não reconhece queela está correndo ...”
Assim, podemos definir o processo de Segmentação como sendo simplesmente a idéia de percepção de elementos em uma cena.
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
Por outro lado, o processo de reconhecimento é o processo de interpretação dos elementos percebidos pelos órgãos sensitivos.
Assim, fica bem clara a diferença ente segmentação e reconhecimentode imagens, que também podem ser chamadas de detecção e análise.
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Técnicas de Segmentação
• Detecção de Bordas
• Detecção de Linhas
• Detecção de Círculos
• Detecção de Regiões
• Detecção de movimento
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Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
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Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
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Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas
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Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
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Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
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Detectores de Borda e Linhas
x
fx
f
G
Gf
y
x
Detectores Baseados em Gradientes
21
22yx GGfmag
22yx GGfmag
x
y
G
Gyx 1tan),(
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
2),( 1,1, jiji
x
zzjiG
Zi-1,j-1 Zi-1,j+1
Zi,j-1
Zi-1,j
Zi+1,j-1
Zi,j
Zi+1,j
Zi,j+1
Zi+1,j+1
2),( ,1,1 jiji
y
zzjiG
22yx GGfmag
x
y
G
Gyx 1tan),(
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em derivadas
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em derivadas
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
3
2
1
w
w
w
w
3
2
1
z
z
z
z
zwzwR T
iii
9
1
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
zwzwR T
iii
9
1
w2
z
w1
zwT1
Θcos1 zzwT
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
21
23
22
21 )()()( zwzwzwz TTT
zwT2
zwT1
zwT3
Detector de linhasw1
w2
w3
Detector de linhas
Detector de Bordas
z Projeção de z no plano w1 w2
Projeção no eixo w3
θ
Φ
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
21
21
)]()()[(
)]()[(cos
321
211
zwzwzw
zwzwTTT
TT
21
21
3
1
2
2
1
2
1
)(
)(
cos
j
Tj
i
Ti
zw
zw
2
12
1
21 )(1
cosi
Ti zw
z
zwz
zwz
T
i
Ti 3
13
3
21 1cos)(
1cos
21
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Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas
Detector de linhasw1
w2
w3
Detector de linhas
Detector de Bordas
z Projeção de z no plano w1 w2
Projeção no plano w3
θ
Φ
2
12
1
21 )(1
cosi
Ti zw
z
zwz
T3
1 1cos
Conclusão: Se θ > Φ a região representada por z possui mais bordas do que linhas. O contrário é verdadeiro para θ < Φ.
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
As abordagens vistas até aqui para detecção de bordas e linhasquase sempre não são eficientes para detectar as bordas em umacena. Isso é devido à presença de ruído, descontinuidade de bordase relativo baixo contraste entre elas.
O objetivo desta parte da disciplina é definir, dada a saída de umdetector de bordas ou linhas, quais pixels realmente pertencem aum borda.
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Uma das maneiras mais simples de se definir bordas reais a partirda saída de um detector é através da análise de características locais.
Os pixels na vizinhança de uma borda possuem características semelhantes que podem ser usadas para sua detecção. Dada a saídade um detector como Gradiente, Sobel ou Roberts, pode-se definir uma borda com base em dois tipos de informação: a) a intensidadeda detecção e b) a direção da detecção.
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Considerando o primeiro critério, pode-se estabelecer um limiar T, a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou nãoà uma borda. Formalmente, a coordenada (x’,y’) de um pixel navizinhança de (x,y) é similar em magnitude ao pixel (x,y) se:
Tyxfyxf )','(),(
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Considerando o segundo critério, pode-se também estabelecer um limiar A (A é um ângulo), a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou não à uma borda. Se o gradiente de um pixel qualquer é dado pela equação:
x
y
G
Gyx 1tan),(
Então, um pixel (x’,y’) é semelhante a um pixel de uma vizinhança (x,y) se:
Ayxyx )','(),(
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
Assim, pixels são ligados como pertencentes a mesma região (borda)se atenderem ambos aos critérios a) e b).
Região Região
pixels com mesmas características pixels com mesmas características
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Local
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough
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Lidando com Descontinuidade de Bordas
Processamento Global: Transformada de Hough