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Produção de Filtros

Jupyter Notebook 100.00%
convolution filters filtros image-processing processamento-de-imagens processamento-de-sinais python

processamentodeimagem's Introduction

Processamento de Imagem e Visão Computacional

é uma disciplina fornecidade pelo Centro de Engenharia Elétrica e Informática ao curso de Engenharia elétrica. Disciplina que dedica a apresentação de algoritmos para processamento de imagens. O intuito que tenho com essa cadeira é obter conhecimento básico para processamento de sinais de maneira geral.

Objetivo Principal

O repositório tem como objetivo ajudar com o entendimento dos algoritmos utilizados em processamento de imagem e visão computacional. Os algoritmos apresentados aqui serão construidos do zero e comentados com o intuito de que se possa entender como o algoritmo foi aplicado e funciona.

Objetivo Secundário

Como estudante de Engenharia, deve-se levar a serio uma das seguintes características do engenheiro: capacidade de analisar e solucionar problemas. construir os algoritmos de processamento de imagem do zero é um desafio para aprimorar minha capacidade de analisar o problema e solucionar com as ferramentas minimas disponíveis.


serão apresentados os algoritmos dos seguintes filtros ja desenvolvidos:

  1. Fltro Convolucional

...


1. Filtro Convolucional

consiste na aplicação da operação de convolução para obter um novo resultado para a imagem. haverá uma imagem e um filtro que transformará as características da imagem. observe o seguinte exemplo:

Figura 1 - exemplificando passos de como ocorre a convolução

o centro do filtro(matriz que irá sobrepor a imagem) será posicionado em todos os pixels da imagem. os pixels que serão captados pelo filtro serão multiplicados e somados para resultar na transdormação de um único pixel. dessa forma, a cada iteração do filtro sobre a imagem será obtido a transformação do pixel daquele posição. Observe os passos de uma convolução entre uma imagem e um filtro genéricos:

Figura 2 - exemplificando passos de como ocorre a convolução

A operação continua até passar por todos os pixels da imagem. Com isso , tem-se a imagem filtrada.
para utilizar o filtro convolucional será utilizado o filtro blur que consiste em uma matriz de 1´s onde cada posição é multiplicada por $\ \huge{ 1 \over {NºElementos}}$. a matriz de convolução dever ser quadrada e composta por dimensões impares maiores ou iguais a 3. Quanto maior a matriz mais intenso são os efeitos. observe o exemplo:

Figura 3 - Dois filtros do tipo blur com diferentes intensidades

acesse o link do arquivo do google colab clicando em Filtro Convolucional

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