ELT578_AULA1 - Análise exploratória de dados de imagens.pdf

Processamento de imagens

1. Análise exploratória de
dados de imagens
ELT578
ANÁLISE DE IMAGENS E VISÃO COMPUTACIONAL
Conteudista: M.Sc. Talita E. Z. Santana
Aula 1:

2. Análisede imagem
Retiradada informaçãodesejada.
Técnicasde I.A.,
Classificaçãode objetosnaimagem.
Processamento
Melhorar a informação pictorial
para interpretaçãohumana.
Retiradadeinformaçõesdeuma
cenaparafinsdeautomaçãode
processos(visãocomputacional).
Nãonecessariamentemelhoraa
imagem, o objetivoe deixaro processo
de retiradade informaçãomaiseficaz
e, preferencialmente, maissimples
(e.g.: imagembinaria).
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ProfªM.Sc. Talita E. Z. Santana
Dados de Imagem

3. Sistema de Visão Computacional
Banana, maçã,
pêra, uva, laranja
Sistema de Visão Humano
Banana, maçã,
pêra, uva, laranja
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4. Banana, maçã,
pêra, uva, laranja
Aquisição Processamento
Análise de
Imagem
Atuadores
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Sistema de Visão Computacional

5. Aquisição
Pré-
processamento
Segmentação Representação Interpretação
Redução na quantidade de informação manipulada
Baixo Médio Alto
Quando diminuímos a quantidade de informação, trabalhamos de forma mais robusta, mais inteligente,
mais rápida e mais eficiente! Estamos tentando ensinar máquinas a enxergar e a tomar decisões por
meio de imagens.
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Sistema paraprocessamento

6. ELT 578 -Análise de Imagens e Visão Computacional
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Desafios
▪O sistema humano se caracteriza por apresentar:
▪Uma base de dados muito rica;
▪Altíssima velocidade de processamento; e
▪Capacidade de trabalhar em condições muito variáveis.

7. SVH
▪Limitado a faixa do visível;
▪Capazde adaptar-se a diferentes
tarefase condiçõesde trabalho;
▪Estimativasprecisasemassuntos
subjetivos;
▪Interpretaçãosubjetivada cor;
▪Adapta-se a diferentescondiçõesde
luminosidade, texturada superfície
do objetoe distânciado objeto
SVA
▪Do raio-xao infra-vermelho;
▪Apresenta bom desempenho para
determinada tarefa;
▪Mediçõesexatasdependendoda
resolução;
▪Mediçãoobjetivados valoresRGB;
▪Sensível a variações de luminosidade
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Comparação SVH vsSVA

8. ▪Éumafunçãocontínua,ondesetemuma
fontedeenergiaeletromagnética??????(�,�),
essaenergiaatingeoobjeto??????(�,�),que
interagecomessaenergiaeproduz
reflectância,ondepartedessaenergiaé
absorvidaeparteérefletida.
▪Apartequeérefletidaatingenossosistema
devisão,estegeraumacenanonosso
cérebroquepodeserentendidacomo
??????�,�=??????.??????
??????(�,�)
??????(�,�)??????�,�=??????.??????
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DefiniçãodeImagem

9. Iluminância (lux)
Fonte de energia (0, ∞):
•90x10^3 –Dia de sol
•10x10^3 –Dia nublado
Reflectância
Característica do objeto (0,1)
•0,80 –Parede branca
•0,01 –Veludo preto
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PropriedadesdeImagem

10. •É uma função discreta e em escada. No processo de
digitalização perde-se informação.
•A qualidade da digitalização é função da taxa de
amostragem e da quantização.
•Amostragem: Define o tamanho da imagem (NxM)
•Quantização: Define o número de níveis de cinza (2^k)
•K=1 (imagem binária)
•k>1 (imagem monocromática)
•K= 8 bits (2^8=256 níveis de cinza)
•K=24 bits (2^8 + 2^8 + 2^8), imagem RGB (combinação de
3 imagens monocromáticas).
Resolução da imagem
x
y
Resolução do brilho
Nível
de
cinza
Branco (256)
Preto (0)
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Imagem Digital

11. ▪Resoluçãoda Imagem
▪número de colunas (N) e linhas (M) da imagem
▪função da câmera
▪Resolução do brilho (“brightnessresolution”)
▪número de tons de cinza
▪funçãoda quantificação
▪resolução do pixel ou profundidade do pixel
▪Resolução espacial
▪É a distância entre os centros de dois pixels (cm/px)
▪Determinada pela resolução da imagem e o campo de visão da câmera
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Qualidade da Imagem Digital

12. Veja também:
ELT 578 -Análise de Imagens e Visão Computacional
ProfªM.Sc. Talita E. Z. Santana
Material Complementar: Configuração de Câmeras Digitais

13. ELT 578 -Análise de Imagens e Visão Computacional
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Avaliações
SEMANA 1
AULA PRÁTICA 1
AVALIAÇÃO 1: Questionário
SEMANA 2
AULA PRÁTICA 2
AVALIAÇÃO 2: PRÁTICAS 1 e 2
SEMANA 3
AULA PRÁTICA 3
AULA PRÁTICA 4
AVALIAÇÃO 3: PRÁTICAS 3 e 4
SEMANA 4
AULA PRÁTICA 5
AULA PRÁTICA Tensor Flow
AVALIAÇÃO 4: PRÁTICA 5

14. Conteudista:
TalitaE.Z.Santana
[email protected]
Trilha: Enigmatic, byBenjamin Tissot(https://www.bensound.com)
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ANÁLISE DE IMAGENS E VISÃO COMPUTACIONAL

15. Realização