processamento de imagens

Processamento de Imagens Digitais

Frank Santosfacebook.com/aitproeg

Segundo Ballard and Brow (1982) a imagem:Ocorre quando um sensor registra a radiação que

interagiu com objetos físicos.Representação do objeto físico.Manipulada e interpretada de acordo com a

necessidade do interessado.

Matematicamente:Função da intensidade do sinal retornado em um

sensor.Função da “intensidade luminosa” refletida no

objeto.Considera o espaço bidimensional em sua maioria.

Imagem

Representação:f(x,y)

Onde: x, y : coordenadas espaciais.e o valor de f na coordenada espacial (x,y), fornece

a intensidade, ou seja, o brilho da imagem no ponto. Dessa forma, afirma-se que: f(x,y) = i(x,y) *

r(x,y)onde:

i(x,y) depende da fonte de luz, (0 < i(x,y) < ∞); r(x,y) depende do tipo de material que compõe o

objeto, (0 ≤ r(x,y) ≤ 1).

Imagem

Para ser adequada para o processamento computacional, uma função f(x,y) precisa ser digitalizada tanto espacialmente quanto em amplitude.

A digitalização de:(x,y) -> chamamos amostragem da imagem;Digitalização da amplitude chamamos de

quantização em níveis de cinza.

Imagem

Representando essa imagem digital temos:

Cada elemento da matriz:Elemento da imagem, pixel.

Imagem

O processamento de imagens abrange uma ampla escala de hardware, software e fundamentos teóricos.

Passos fundamentais em processamento de

imagens

As inovações tecnológicas das últimas décadas viabilizaram grandes avanços na área da saúde. Em especial, as tecnologias associadas a imagens médicas têm oferecido relevantes contribuições à prática da Medicina moderna. Tais imagens oferecem não apenas uma forma de visualização de órgãos, tecidos, ossos e outras estruturas do corpo de um paciente, mas, também, meios para monitorar efeitos de tratamentos e subsídios para o planejamento de cirurgias.

Processamento de imagens médicas

Na medicina , procedimentos computacionais melhoram o contraste ou codificam os níveis de intensidade em cores de modo a facilitar a interpretação de imagens de raio X e outras imagens biomédicas.

Aplicações:DiagnósticoTratamentoPlanejamento cirúrgico


SegmentaçãoIdentificar as formas significativas em uma

imagens afim de fornecer informações para a sua interpretação e possível planejamento


Segmentação para a identificação:


Segmentação para planejamento cirúrgico:

Cirurgia guiada por imagem


Segmentação para planejamento cirúrgico:


Segmentação Limiar


ACR-NEMA 1 (1985)American College of

Radiography – National Electrical Manufacturer’s Association

ACR-NEMA 2 (1988) DICOM3 (1992,

1994)Digital Imaging

Communication in Medicine

Formato dos arquivos / tecnologia disponível

Hardwareservidoresworkstationsmicrocomputadores

pessoaisterminais

Sistemas operacionaisUnix, Linux, ...MS Windows (NT, XP, ...)MacOS

Custo/ licença O.S Fornecedor

3dviewnix - Unix UPenn

Khoros 250 Unix Khoral Res.Inc

Data Explorer 8000 Unix IBM

AVS 10.000 Unix / Windows AVS Inc

Mathlab 7000 Unix / Windows MathWorks Inc

Tecnologia de software

PhotoshopPaint ShopCorel Draw ImageJ (free, java, científico, )

[Ballard e Brown 1982] – Ballard, D.H. and Brown, C.M (1982) “Computer Vision”, Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice-Hall Inc.

[Gonzalez e Woods 2010] – Gonzalez, R.C. and Woods R.E. (2010) “Processamento de Imagens Digitais”, São Paulo, Editora Edgard Bluncher Ltda.

Referências

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