Segmentação e Morfologia em Processamento de Imagem

Segmentação

Descontinuidade • Similaridade

Limiar (Threshold)

Define-se um valor de corte: acima = 1; abaixo = 0.

Definição de limiar fixo manual

Método de tentativa e erro.

• Escolhe valor de limiar = 100; maior = branco, menor = preto.

Baseado no histograma

Analise o histograma, determinando aglomerações de pixels em determinadas faixas de intensidade.

Observação: os ruídos também acabam sendo segmentados.

Limiar por faixa de valores

• Escolhe dois valores v1 e v2; entre v1 e v2 → pixel dentro = 1; fora → pixel = 0.

Limiarização global simples

1. Estima limiar global T inicial;
2. Segmenta usando T. Origem de dois grupos de pixels: 0 e 1;
3. Calcula o valor de intensidade média para os pixels dos grupos 0 e 1, respectivamente;
4. Calcula um novo valor de limiar (a partir das médias);
5. Repete até que a variação de T entre iterações seja menor que ΔT definido.

• Eficaz apenas para imagens com vales bem definidos entre os objetos de interesse e o fundo.

Limiarização global ótima (Limiar de Otsu)

• Minimiza o erro médio de pixels nas classes.
• Cálculos realizados apenas sobre o histograma da imagem.

1. Calcular o histograma para níveis 0 a L−1 (L = número de níveis de intensidade);
2. Calcular a soma das intensidades (de 0 a L−1);
3. Calcular as médias acumuladas;
4. Calcular a intensidade média global;
5. Calcular a variância entre classes (para cada possível limiar de 0 a L−1);
6. Obter o valor de Otsu: o limiar que maximiza a medida desejada;
7. Obter a medida de separabilidade de classes.

Probabilidade de um pixel pertencer à classe b: f.

Segmentação de regiões

Crescimento de regiões

• Pontos iniciais = sementes;
• As regiões devem crescer com base em similaridade;
• Critério de parada: não houver pixels similares;
• f = imagem; S = sementes; 1 = semente; 0 = fundo;
• Q: propriedade a aplicar na região.

Algoritmo básico

1. Encontrar componentes em S e erodir componente conectado até um pixel; rotular pixels encontrados com 1; demais = 0.
2. Definir, pelas coordenadas, se o pixel pertence a 1 ou 0;
3. (passo reservado para atualização de fronteiras e critérios de similaridade);
4. Rotular componente conectado em g com uma etiqueta de região diferente (1, 2, 3, ...).

Problemas:

• Definir cada semente inicial — pode exigir inteligência ou seleção automática; a semente pode ser um ruído na região.

Split and Merge

• Algoritmo:
• Dividir em quatro quadrantes qualquer região R;
• Quando não for possível continuar dividindo, fundir as regiões adjacentes a R;
• Parar quando a fusão não for mais possível;

Problema: determinar onde dividir a região.

Descritores

Representação numérica que descreve o conteúdo da imagem — por cor, forma, etc.

Descrição de contorno (Atributos estruturais)

• Assinatura do objeto: medida do ponto central até a borda da forma geométrica.
• Dependem da rotação e da escala (quando não são invariante).
• Esqueletos: bordas até o centro.

Descritores de regiões (Morfológicos)

Caracterizam forma e contorno.

• Área e perímetro; contagens e ocorrência de pixels.
• Perímetro: conta pixels da borda.

Teoria dos momentos

Fornece informações características: quanto maior a ordem do momento, maior o detalhe da forma.

7 momentos de Hu calculados numa tabela; valores aproximados para identificar objeto mesmo após mudanças de tamanho e rotação.

Textura

Grau de regularidade; padrões que se repetem periodicamente.

Morfologia Matemática

Ferramentas que aproximam a segmentação da forma original.

Elemento estruturante = template que pode assumir várias formas (retângulo, etc.).

Erosão

• Pode remover ruídos;
• Detalhes menores que o elemento estruturante são eliminados;
• A erosão é representada por: A ⊖ B.

Dilatação

• Preencher os objetos com o elemento estruturante determinado;
• Preenche vales e buracos; aumenta a região;
• A dilatação é representada por: A ⊕ B.

Abertura

Suaviza o contorno de um objeto e elimina saliências finas.

(A ⊖ B) ⊕ B

Fechamento

Remove ruídos no interior do objeto (dilatação), suaviza contorno e funde descontinuidades.

Preenchimento de buracos

1. Não pode expandir as bordas.

Detecção de contorno

Subtração da imagem de entrada pela imagem erodida:

A − (A ⊖ B)

Esqueletização

(Técnica de extração do esqueleto da forma; aplicar operadores morfológicos sucessivos até obtenção da representação esquelética.)