Visao computacional

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VISÃO COMPUTACIONAL
Visão computacional (visão de computador ou visão artificial) pode ser definida como uma tecnologia de sensores com aplicações potenciais em várias operações industriais, ela desenvolve teoria e tecnologia para a construção de sistemas artificiais que obtém informação de imagens ou quaisquer dados multidimensionais, ou veja é a área da ciência que se dedica a desenvolverteorias e métodos voltados à extração automática de formações úteis contidas em imagens. Tais imagens são capturadas por dispositivos, como câmera de vídeo, scanner, etc.
As novas tecnologias de visão computacional e processamento de imagens têm sido utilizados com sucesso em muitas aplicações relevantes, principalmente nas áreas da astronomia, medicina, análise de impressões digitais, sensoriamentoremoto, multimídia, entretenimento, reconhecimento de assinaturas, manufatura, robótica de manipuladores, robótica móvel, sistemas produtivos, entre outras. Devido à crescente automatização dos processos produtivos, busca-se tornar os sistemas computacionais e de robótica capazes de tornar automática a execução de tarefas complexas.
Processamentos de imagens
Processamento de imagens é umprocesso onde a entrada do sistema é uma imagem e a saída é um conjunto de valores numéricos, que podem ou não compor outra imagem. A visão computacional procura emular a visão humana, portanto também possui como entrada uma imagem, porém, a saída é uma interpretação da imagem como um todo, ou parcialmente. Como será visto neste tutorial os processos de visão computacional geralmente iniciam com oprocessamento de imagens.
Os processos de visão computacional, muitas vezes, necessitam de uma etapa de reprocessamento envolvendo o processamento de imagens. As imagens de onde queremos extrair alguma informação em alguns casos precisam ser convertidas para um determinado formato ou tamanho e precisam ainda ser filtradas para remover ruídos provenientes do processo de aquisição da imagem.
Os ruídospodem aparecer de diversas fontes, como por exemplo, o tipo de sensor utilizado, a iluminação do ambiente, as condições climáticas no momento da aquisição da imagem, a posição relativa entre o objeto de interesse e a câmera.

Domínio de freqüência

É possível fazer uma troca de base em uma imagem e representá-la em termos de uma soma ponderada infinita de um conjunto de senóides (forma deonda cujo gráfico é idêntico ao da função seno generalizada). Esta representação mostra que mudanças rápidas na imagem são representadas por freqüências altas e mudanças suaves são representadas por freqüências baixas. Esta mudança de base pode ser feita utilizando a transformada de Fourier.
Essas são as expressões que computam a transformada de Fourier:
Modo continuo:


Modo discreto:A expressão discreta geralmente é utilizada na implementação em computador da transformada de Fourier.

O processo de convolução(é um operador que, a partir de duas funções, produz uma terceira.) no domínio espacial corresponde a multiplicação de duas expressões no domínio de freqüência, isto é:

Onde ** indica a convolucao entre a imagem f(x,y) com a mascara w(i,j)G(u,v) e a transformada de Fourier de g(x,y), que e o produto de F(u,v) por W(r,s) F(u,v) e a transformada de Fourier de f(x,y) W(r,s) e a transformada de Fourier de w(i,j)
Alguns detalhes para filtrar uma imagem no domínio de freqüência:
a) Dada uma imagem f(x,y) de tamanho M x N, obter uma imagem com entorno
fp(x,y) de tamanho P x Q onde P = 2M e Q = 2Npreenchida com zeros no entorno.
b) Multiplicar fp(x,y) por (-1)(x+y) para centralizar a transformada.
c) Determinar a DFT da imagem obtida em b.
d) Criar um filtro simétrico H(u,v) de tamanho P x Q com centro em (P/2,Q/2)
e) Fazer o produto H(u,v)*F(u,v) obtido na etapa c.
f) Obter a imagem no domínio de espaço fazendo o inverso da transformada de
Fourier gp(x,y).
g) Multiplicar gp(x,y)...
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