Um Ambiente para Estudo de Processamento Digital de Imagens

Prof. M.Sc. Alceu Heinke Frigeri

Curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação - CPGCC da UFRGS.

Porto Alegre, 1992.

Resumo:
Este trabalho versa sobre processamento digital de imagens. Nele são discutidas e apresentadas técnicas fundamentais de processamento digital de imagens.
Com o objetivo de estudar e analisar técnicas de processamento de imagens é apresentado um modelo de processamento de imagens modular, que pode servir de base tanto para hardware dedicado a processamento de imagens como para software de processamento de imagens.
Para introduzir o assunto é feita uma apresentação prévia da nomenclatura utilizada, definindo-se conceitos básicos como o que é uma imagem e quais são os seus atributos principais. Em seqüência são apresentadas algumas características do olho humano que permitem qualificar resultados e definir limites práticos em termos de processamento de digital de imagens.
A apresentação de algumas das principais técnicas de processamento digital de imagens é feita no capítulo 4, onde, inicialmente, é apresentada uma taxonomia dos algoritmos de processamento de imagens, segundo diversos critérios, a fim de ordenar o estudo dos mesmos. As técnicas apresentadas são:
- Transformada de Fourier,
- Transformada co-seno,
- Transformada seno,
- Transformada de Wash-Hadamar,
- Transformada de Hough,
- Convolução,
- Pseudocoloração,
- Histogramas & equalização de histogramas e,
- Operações no domínio homomórfico.
Dado o fato de que estas técnicas envolvem formalismos matemáticos nem sempre claros, foi desenvolvido um ambiente integrado de software que permite aplicar tais técnicas na prática e desta forma possibilita observar-se as propriedades de cada um dos algoritmos. O ambiente desenvolvido (programa DIP) caracteriza-se por ser um sistema de múltiplas janelas definíveis pelo usuário, tendo cada janela o seu contexto próprio de operação, o que facilita a comparação de resultados entre a execução de diversos algoritmos.
Como fechamento são apresentados alguns resultados da aplicação dos algoritmos apresentados, utilizando-se o ambiente desenvolvido. Os casos estudados são:
- Eliminação de ruído,
- Eliminação de ruído coerente,
- Aumento de contraste,
- Realce via homomorfismo,
- Equalização automática de histograma,
- Realce via equalização de histograma,
- Extração de bordas,
- Binarização,
- Detecção de objetos,
- Detecção de movimento,
- Compressão de imagens e,
- Ampliação de imagens.
Palavras chaves: Processamento Digital de Imagens, Processamento Digital de Sinais, Ambientes.

Abstract:
In this work, about digital image processing, some fundamental techniques of image processing are presented and discussed.
With the purpose of study and analysis of image processing techniques, a modular image processing model is proposed. This model is useful both to hardware and software implementation.
To introduce the subject, firstly the nomenclature used is presented, allowing the definition of the basic concepts related to images. Next the human eye is studied to make it possible to quality results (in a qualitative manner) and to define the limits of what is reasonable to espect using digital image processing.
The presentation of the main techniques is done in a entire chapter, where a taxonomy of such algorithms is presented (according to different criteria). The algorithms studied are:
- Fourier transform,
- Cossine transform,
- Sine transform,
- Wash-Hadamar transform,
- Hough transform,
- Convolution,
- Pseudo-coloration,
- Histograms & equalization of histograms and,
- Homomorfic operations.
An integrated environment allowing the application and study of such algorithms was developed. The environment (DIP program) is a user-defined multi-window system with a different operation context in each window, what facilitates the comparison task putting the results of diferent algorithms face to face.
To finish the text some practical results, obtained using the developed program, are showed. The studied cases are:
- Noise cancellation,
- Coherent noise cancellation,
- Contrast enhancement,
- Homomorfic enhancement,
- Histogram equalization,
- Histogram enhancement,
- Edges extraction,
- Binarization,
- Objects detection,
- Image compression and
- Image enlargement.
Key-words: Digital Image Processing, Digital Signal Processing, Enviroments.