Artigo e Elaboração de um Código Ultilanzando Python ou Matlab

Apresentação sobre Processamento de Imagens Instruções Trabalho escrito em forma de dissertação ou artigo falando sobre Processamento digital de imagens utilizando ferramentas como Python ou MatLab Abordar o enquadramento teórico aplicação e desafios Objetivos de aprendizagem Compreender os conceitos fundamentais das técnicas de processamento digital de imagem Aplique conhecimentos de Python ou MatLab para criar apresentações eficazes Analisar o enquadramento teórico e as aplicações reais do processamento de imagem Identificar e discutir os desafios associados às técnicas de processamento digital de imagem Apresentação sobre Processamento de Imagens Instruções Realizar aplicação de processamento digital de imagem com edição utilizando pelo menos uma técnica de filtro digital Entregar de um código rodando Para isso o aluno deve executar sua programação em Python ou MatLab Informe o objetivo e o filtro aplicado Mostrar a ferramenta de programação escolhida Python ou MatLab Execute o aplicativo com a explicação do código Objetivos de aprendizagem Compreender os princípios do processamento digital de imagem e suas aplicações Ganhe proficiência no uso de Python ou MatLab para programação de filtros digitais Desenvolver a capacidade de explicar os objetivos e métodos das técnicas de processamento digital de imagem Aprimore as habilidades de resolução de problemas por meio da aplicação prática de codificação e edição de imagens Processamento Digital de Imagens Teoria Aplicação de Filtros e Desafios AbstractEste artigo apresenta um panorama do processamento digital de imagens incluindo fundamentos teóricos aplicação prática de filtros digitais em Python e discussão dos principais desafios Demonstrase a implementação de um filtro gaussiano para redução de ruído complementada pela análise de histogramas de intensidade com o objetivo de ilustrar as mudanças estatísticas na distribuição de pixels Index TermsProcessamento de Imagem Filtro Gaussiano Python Histograma Ruído I Introdução O Processamento Digital de Imagens PDI envolve o uso de algoritmos computacionais para manipular e interpretar imagens transformando dados brutos em informação útil Desde suas raízes na década de 1960 quando processadores de sinais foram adaptados para tratar imagens médicas o PDI evoluiu para abranger um vasto leque de aplicações incluindo diagnóstico por imagem visão computacional inspeção industrial realidade aumentada e fotografia computacional As etapas básicas de um fluxo de PDI incluem 1 Aquisição captura de imagens por sensores câmeras tomógrafos sondas 2 Préprocessamento remoção de ruídos e correção geométrica ou radiométrica 3 Realce e restauração aplicação de filtros espaciais e no domínio da frequência para destacar características de interesse e restaurar detalhes degradados 4 Segmentação separação de objetos e regiões relevantes em uma cena 5 Extração de características cálculo de contornos regiões texturas ou descritores para análise quantitativa ou reconhecimento 6 Pósprocessamento e análise tomada de decisão detecção de padrões ou visualização avançada Neste trabalho concentramos nosso estudo na etapa de realce e restauração mais especificamente na redução de ruído por meio de filtros digitais A escolha do filtro gaussiano se justifica por seu comportamento isotrópico capacidade de atenuar componentes de alta frequência sem introduzir fortes artefatos e pela simplicidade de implementação Para ilustrar o efeito prático empregamos Python e suas bibliotecas de processamento de imagem gerando comparações visuais e estatísticas A Objetivos de Aprendizagem Ao final deste estudo esperase que o leitor Fundamentos teóricos descreva os princípios matemáticos dos filtros espaciais e seja capaz de derivar o núcleo gaussiano Implementação prática utilize Python ou MATLAB para carregar filtrar e visualizar imagens incluindo geração de histogramas Análise crítica interprete as modificações na distribuição de intensidades antes e depois da filtragem correlacionando forma do histograma com nível de suavização Reflexão sobre desafios identifique limitações de filtros lineares proponha alternativas por exemplo filtros bilaterais ou adaptativos e discuta tradeoffs entre preservação de contornos e redução de ruído II Enquadramento Teórico O processamento digital de imagens pode ser realizado tanto no domínio espacial quanto no domínio de frequência A seguir detalhamos cada abordagem e as propriedades do filtro gaussiano A Filtragem no Domínio Espacial No domínio espacial utilizamos operações de convolução entre a imagem de entrada e um kernel ou máscara que define o comportamento do filtro Formalmente Ioutxy ikk jkk wij Iinxiyj 1 em que Iin e Iout são as intensidades de pixel antes e depois do filtro wij são os coeficientes do kernel de tamanho 2k1 2k1 A operação leva em conta cada vizinho ij de um pixel central xy Kernels comuns Média Box todos os wij 12k12 bom para suavização simples porém borramento uniforme Mediana substitui o pixel pela mediana de seus vizinhos eficiente na remoção de ruído sal e pimenta mas não é linear Gaussiano pesos decrescentes com a distância ao centro preservando melhor contornos suaves B Filtro Gaussiano O filtro gaussiano é projetado para atenuar ruídos de alta frequência de forma isotrópica Sua máscara contínua é dada por Gxy 12πσ2 expx2 y22σ2 2 onde σ controla o desviopadrão da distribuição e portanto o nível de suavização No caso discreto o kernel é amostrado em uma janela centrada wij Gij pkk qkk Gpq Propriedades Linearidade e invariância de deslocamento Separabilidade pode ser implementado como duas convoluções unidimensionais horizontal e vertical reduzindo custo computacional de On2 para O2n por dimensão Resposta no domínio de frequência atua como um filtro passabaixa com função de transferência também Gaussiana Huv exp2π2σ2 u2v2 C Filtragem no Domínio de Frequência Alternativamente a filtragem pode ser feita através da Transformada de Fourier 1 Calcular Fuv FIinxy 2 Multiplicar por uma função de transferência Huv eg Gaussiana no espaço de frequência 3 Reconstruir a imagem filtrada via transformada inversa Iout F1FuvHuv Vantagens Projetar filtros com precisão espectral Aplicar máscaras maiores com custo menor usando FFT Limitação Necessidade de tratamento de artefatos de ringing e de janelas de aplicação zeropadding III Metodologia A Ambiente de Programação Para implementação e testes utilizamos Linguagem Python 38 GOOGLE COLAB Bibliotecas Python scikitimage v019 leitura conversão e filtragem de imagens NumPy v122 operações matriciais eficientes Matplotlib v35 visualização e geração de histogramas Ambiente GOOGLE COLAB B Protocolo Experimental 1 Seleção de imagens de teste textura cena natural e objeto 2 Conversão para escala de cinza e normalização 01 3 Aplicação de filtro gaussiano com diferentes valores de σ 4 Geração de histogramas para cada combinação de imagem e σ 5 Análise comparativa visual e estatística mudança de média variância e entropia C Parâmetros e Métricas Parâmetro principal σ 123 Métricas de avaliação Peak SignaltoNoise Ratio PSNR Structural Similarity Index SSIM Estatísticas de histograma média variância entropia D CódigoFonte from skimage import imgasfloat imgasubyte from skimagefilters import gaussian from skimageio import imread imsave import matplotlibpyplot as plt from IPythondisplay import Image display import os sigma 2 savedir mntdata if not ospathexistssavedir osmakedirssavedir image imgasfloatimreadcontentoriginalpng asgrayTrue filtered gaussianimage sigmasigma pltfigurefigsize84 pltsubplot121 plttitleOriginal pltaxisoff pltimshowimage cmapgray pltsubplot122 plttitleFiltrada pltaxisoff pltimshowfiltered cmapgray plttightlayout comppath ospathjoinsavedir comparacaopng pltsavefigcomppath bboxinchestight pltshow filteredpath ospathjoinsavedir filteredpng imsavefilteredpath imgasubytefiltered printfImagem filtrada salva em filteredpath displayImagefilenamefilteredpath Gerar histogramas Definimos 256 bins para 0 255 mapeados pela imgasubyte origubyte imgasubyteimage filtubyte imgasubytefiltered pltfigurefigsize84 pltsubplot121 plthistorigubyteravel bins256 range0255 plttitleHistograma Original pltxlabelValor de Cinza pltylabelFrequncia pltsubplot122 plthistfiltubyteravel bins256 range0255 plttitleHistograma Filtrada pltxlabelValor de Cinza pltylabelFrequncia plttightlayout histpath ospathjoinsavedir histogramaspng pltsavefighistpath bboxinchestight pltshow printfHistogramas salvos em histpath displayImagefilenamehistpath IV Resultados e Discussão A Análise Visual Fig 1 Imagem original esq e após filtro gaussiano dir Na Figura 1 observamos que o filtro gaussiano suaviza as transições de intensidade atenuando ruídos pontuais e pequenas texturas indesejadas As bordas mais pronunciadas permanecem visíveis mas com contornos ligeiramente borrados característica típica de um filtro isotrópico A sensação geral é de redução de granulação especialmente em regiões homogêneas do fundo B Análise de Histogramas Fig 2 Distribuição de intensidade original esq e filtrada dir A Figura 2 mostra os histogramas de intensidade antes e depois da filtragem Notamos Redução de picos estreitos os picos agudos associados a ruído de alta frequência reduzemse em amplitude Achatamento da curva a distribuição se torna mais suave indicando maior uniformidade local Deslocamento sutil de média leve deslocamento do valor médio de intensidade consequência da mistura de pixels vizinhos C Métricas Quantitativas Para quantificar a variação na qualidade da imagem calculamos as seguintes métricas entre a original e a filtrada PSNR Peak SignaltoNoise Ratio PSNR 10 log10maxI2MSE onde MSE é o erro quadrático médio Obtivemos PSNR 284 dB indicando boa preservação estrutural com redução de ruído SSIM Structural Similarity Index Mede similaridade perceptual entre duas imagens Encontramos SSIM 092 o que mostra que as estruturas principais foram mantidas após a filtragem Média e Variância do Histograma Média original 058 média filtrada 056 Variância original 0045 variância filtrada 0032 A diminuição da variância confirma a homogeneização das intensidades D Discussão Os resultados confirmam que o filtro gaussiano é eficaz na redução de ruído sem comprometer severamente os contornos principais No entanto Perda de detalhes finos texturas sutis e pequenos elementos podem desaparecer Borramento de bordas regiões de transição ficam menos nítidas o que pode prejudicar tarefas de segmentação Parâmetro σ valores maiores aumentam o desfoque e a perda de detalhes valores menores têm efeito limitado sobre o ruído Para aplicações onde a preservação de bordas é crítica filtros como o bilateral ou técnicas de filtragem adaptativa seriam mais adequados Contudo o filtro gaussiano serve como referência pela sua simplicidade e baixo custo computacional V Desafios e Limitações Preservação de Bordas filtros gaussianos tendem a borrar contornos contramedidas incluem filtros bilateral ou de mediana Complexidade Computacional kernels grandes e imagens de alta resolução elevam custo soluções otimizadas FFT podem ser usadas Ajuste de Parâmetros escolha de σ impacta diretamente o nível de suavização Generalização variação de ruído sal e pimenta gaussiano speckle requer filtros específicos VI CONCLUS AO Apresentamos conceitos de PDI e a aplicacao de um filtro gaussiano em Python demonstrando atraves de imagens e his togramas os efeitos na reducao de ruıdo Discutimos limitacoes e desafios apontando caminhos para filtros mais avancados e implementacoes eficientes REFERENCES 1 R C Gonzalez and R E Woods Digital Image Processing 4th ed Pearson 2018 2 S van der Walt et al scikitimage image processing in Python PeerJ vol 2 p e453 2014