TRANSFORMAÇÃO DE INTENSIDADE

As técnicas de processamento no domínio espacial operam diretamente nos pixels da imagem. A expressão geral para a Função de Transformação nos níveis de cinza pode ser dada por:

g(x,y)= T[ƒ(x,y)]

Onde ƒ(x,y) é a imagem de entrada e g(x,y) é a imagem de saída ou a imagem processada. T é um operador de ƒ. A função do MatLab que realiza transformações de intensidade nos níveis de cinza de uma imagem é a imadjust. Para onde, os valores de low_in, high_in, low_out e high_out são especificados entre 0 e 1. Se high_out for menor que low_out, a imagem de saída será o negativo da imagem de entrada. A seguir apresentamos sintaxe do comando:

g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)

cuja função de transferência é vista na fig. 5

Figura 5 –Função de transferência.

Na fig-5.1 temos a imagem original com ruído. Na fig-5.2 temos a imagem negativa da imagem original. Na fig-5.3 se encontra a o ajuste que o matlab aplica na imagem
negativa, utilizando a função imcomplement que separa a parte do fundo da figura com a imagem que esta sendo observada:

Figura 5.1 – Imagem com ruído.

Figura 5.2 – Imagem binarizada.

Figura 5.3 – Imagem ajustada.

Repare que o ruído não desapareceu com a imagem de fundo. Portanto isto nos mostra que os valores dos pixels no ruído estão acima dos valores da imagem que estava no fundo.

<MATLAB>

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%%%%%%%%% 2-AJUSTE DA IMAGEM %%%%%%%%%%%%%%%%

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n1 = imread('.\hc\ruido\c_ruido.jpg');

figure , imshow(n1);

g1 = imadjust(n1, [0 1], [1 0],2);

figure, imshow(g1)

g2 = imcomplement(g1);

filename = ('.\hc\ruido\negativa.jpg')

imwrite(g1, filename);

figure, imshow(g2)

filename = ('.\hc\ruido\ajustada.jpg')

imwrite(g2, filename);

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Vamos trabalhar a partir de agora somente com a imagem da fig-5.3, para ver se temos condições de eliminar o ruído em volta do material metálico. A seguir será apresentado algumas funções do Matlab que verifica os valores dos pixels de imagem:

<MATLAB>

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%%%%%%% 3-APRESENTAÇÃO DOS PIXELS DA IMAGEM %%%

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%% A função pixval mostra em uma nova janela o valor de cada pixel.

n1 = imread('.\hc\ruido\ajustada.jpg');

figure , imshow(n1);

g1 = rgb2gray(n1);

figure , imshow(g1)

pixval

%% A váriavel vals mostra o valor de todos os pixels da figura escolhido %% pelo cursor.

n1 = imread('.\hc\ruido\ajustada.jpg');

figure , imshow(n1);

g1 = rgb2gray(n1);

figure , imshow(g1)

vals = impixel

%% O Matlab possui uma ferramenta de visualização dos pixels da imagem

%% que é chamada pela função imtool.

n1 = imread('.\hc\ruido\ajustada.jpg');

g1 = rgb2gray(n1);

imtool(g1)

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Após esse último comando no Matlab é aberta a ferramenta Image Tool que fornece várias opções para trabalhar com a imagem que esta sendo analisada, no nosso caso a imagem ajustada.jpg. Na fig. 6 podemos ver algumas características dessa imagem:

Figura 6 – Algumas informações sobre a imagem ajustada.

Na fig. 7 esta sendo apresentado o Pixel Region que mostra o valor de cada pixel da imagem ajustada. No rodapé da imagem temos o pixel info que mostra a coordenada e o valor do pixel conforme o movimento do cursor na imagem.

Figura 7 – Valores dos pixels da imagem ajustada.

Notemos que a imagem que apresenta o ruído não esta totalmente saturada. Conforme os pixels com ruído vão se distanciando dos dentes, podemos perceber que o nível de cinza diminui. Somente os pixels que fazem fronteira com os dentes o nível de cinza ultrapassa 200, conforme o nível de cinza da maioria dos dentes ultrapassam esse valor. Na fig.8.2 é apresenta a ferramenta Adjust Contrast do Matlab, que faz uma espécie de janelamento do contraste da imagem que apresenta ruído:

Figura 8.1 –Imagem com ruído.

Figura 8.2 –Ajuste de contraste do Matlab.

Figura 8.3 –Imagem sem ruído.

Vemos que a fig-8.3 foi alterado o contraste da imagem para não aparecer mais o ruído que tem na fig.-8.1, porém existiam alguns pixels internos dos dentes que também desapareceram, pois o nível de cinza deles era semelhante ao nível de cinza do ruído da fig-8.1.