Material utilizado para lecionar a disciplina de Processamento de Imagens no Curso de Ciência da Computação da Faculdade Cesufoz/UNIPDescrição completa
ensaio de Ilana Feldman
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58 Imagens Brutais XxxDescrição completa
S. reprodutor
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Catequese Via sacra JesusDescrição completa
language: portuguese.
(75 % de compressão)
(62,3 % de compressão)
(70,3 % de compressão)
(32 % de compressão)
Imagem comprimida Imagem original
Fig. 5. (a) Imagem original do comprimido comercial de ibuprofeno em 5.748 cm-1 e
loadings da PCA. (b), (c), (d) e (e) Imagens de perda de resolução (intensidades próximas de 1 indicam elevada concordância entre as imagens antes e depois da compressão) e os loadings correspondentes da PCA das imagens comprimidas.
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Objetivos: •
Remoção do fundo; •
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Seleção de parte da amostra; •
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Amostra não cobre toda a área varrida; Ex. Imagem de um comprimido na qual parte do fundo foi varrida por se tratar de uma imagem quadrada e de uma amostra circular; Só parte da amostra contem a informação desejada. Ex. Imagem de um grão de cevada (barley) onde apenas a parte interna é de interesse.
Dificuldade: Diferenças sutis entre as partes da imagem (ROI e região a ser eliminada).
1. Seleção manual da ROI: •
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Apenas a região de interesse é selecionada; Desvantagem: É subjetiva e demorada;
2. Seleção baseada nos histogramas: •
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Assimetrias indicam diferenças na imagem; Derivadas dos histogramas podem acentuar diferenças; Desvantagem: Dificuldade para definir um limite claro;
3. Seleção manual de um valor limite: •
Desvantagem: Diferentes valores limites resulta em diferentes ROI.
Fig. 6. Remoção do fundo da imagem do grão de cevada (barley). Na direita tem-se a
imagem dos escores da PC1 e na parte superior o histograma desses valores e sua primeira e segunda derivada. Na parte inferior tem-se as imagens identificando as ROI usando diferentes valores de limites usando a seleção manual dos valores limites e a seleção manual da ROI.
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Pixels com nenhum valor ou valor zero; Causados por anomalias nos detectores; •
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Pode ser um só pixel, um grupo ou uma linha completa; •
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Imagens hiperespectrais no NIR têm ~1% de dead pixels;
Linhas completas podem ser observadas em detectores do tipo line scan.
Algumas rotinas são sensíveis à sua presença (ex. PCA);
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Espectros com mais de 25% dos valores ausentes ou iguais a zero; Valores de pixels vizinhos são correlacionados; •
Pode-se substituir o valor do dead pixel pela média ou mediana dos vizinhos.
Fig. 7. Eliminação dos dead pixels na imagem do grão de cevada (barley). (a) Imagem no comprimento de onda 1.790 nm com os dead pixels dispostos em grupos e (b) imagem sem os dead pixels no mesmo comprimento de onda.
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Aumento abrupto na intensidade do espectro seguido por uma diminuição também abrupta; •
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Ponto com desvio grande do valor médio do espectro;
Causados por anomalias nos detectores, imperfeições nos circuitos eletrônicos ou variações nas condições ambientais; Métodos mais comuns: •
Inspeção espectral manual; •
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Desvantagens: subjetivo e demorado;
Algoritmos; •
Identificam e substituem os valores dos spikes.
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Algoritmos •
Determinação de um limite para a identificação dos spikes; •
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Os limites são baseado na razão sinal ruído; Os limites dependem das condições experimentais e do tipo dos dados; Ex. Na imagem do comprimido de ibuprofeno comercial o limite foi definido como seis vezes a razão sinal/ruído;
Substitui-se os spikes pela mediana dos valores do pixel nos canais espectrais vizinhos;
Espectro do fundo
Espectro do comprimido
Fig. 8. Eliminação dos spikes na imagem do comprimido comercial de
ibuprofeno em diferentes posições.
Ponto 1 (fundo)
Ponto 2 (comprimido)
Fig. 9. Imagem do comprimido comercial de ibuprofeno com os
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Outliers; •
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Observações distintas da maioria dos dados (anômalas); Sua detecção é, muitas vezes, subjetiva; Algoritmos, em geral, baseados na distância de Mahalanobis; •
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Assumem que os dados são normalmente distribuídos ou se aproximam da distribuição normal; Assumem que o conjunto de dados representa uma só população contaminada por outras populações; Problema: Imagens tem dados de diferentes populações e nem sempre gaussiana e normalmente distribuídos; Resultado: Informações relevantes podem ser eliminadas.
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Objetivos: •
Evitar a influência de fenômenos indesejados nas medidas espectrais; •
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Ex. Efeitos de espalhamento de luz, de tamanho de partícula e de diferenças morfológicas;
Espectros NIR – presença de espalhamento de luz;
Técnicas adaptadas da análise multivariada clássica; Etapa obrigatória na análise das imagens; Uso indevido = perda de informações importantes.
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Algumas técnicas: •
Suavização: Minimização ou eliminação do ruído; •
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Correção de espalhamento (efeito multiplicativo); •
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Método mais comum: Suavização com filtro de Savitzky-Golay; Principais métodos: SNV e MSC;
Derivadas: correção do efeito aditivo e multiplicativo; •
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1° derivada - remoção do efeito aditivo; 2° derivada – remoção do efeito aditivo e multiplicativo; Enfatiza as características espectrais; Aumenta o nível de ruído; •
Solução: Usar o filtro de Savitzky Golay.
Fig. 10. Imagem de um comprimido contendo o princípio ativo e quatro excipientes no
comprimento de onda 5.984 cm-1. (a) Sem pré-processamento, (b) pré-processado com SNV e suavização, (c) pré-processado com primeira derivada e (d) pré-processado com segunda derivada.
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Extração de informações relevantes; Principais operações envolvendo imagens: •
Segmentação; •
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Reconhecimento de padrão não-supervisionado; •
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Reconhecimento de pixels semelhantes;
Resolução; •
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Divisão da imagem em grupos com características similares;
Obtenção de mapas de distribuição e espectros puros dos componentes da amostra;
Quantificação; Estudos morfológicos.
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Todas as etapas de pré-processamento descritas são obrigatórias; Não existe uma ordem mais correta para sua aplicação •
Depende da dificuldade dos dados, qualidade das imagens, objetivo da análise etc.