A tecnologia de visão computacional pode ser dividida em seis etapas: aquisição de imagem, pré-processamento, extração de características, segmentação, técnicas de redução de ruído e processamento de alto nível.
Nessa parte, serão abordadas as três últimas etapas.
D. Segmentação
Segmentação é a separação da imagem em regiões coesas usando como critério um ou mais recursos de imagem. A qualidade da subdivisão a ser executada depende do problema a ser resolvido.
Em geral, a segmentação autônoma é uma das tarefas mais difíceis do processamento digital de imagens. Um procedimento de segmentação de imagem bem-sucedido aumenta as chances de sucesso na solução de problemas que exigem que os objetos sejam identificados individualmente.
Duas características mais comumente usadas durante o processo são: segmentação por regiões (similaridade) e por contornos (descontinuidade)
E. Processamento de alto nivel
A visão computacional visa tomar decisões a partir da extração de informações utilizando imagens adquiridas. Essas decisões são tomadas durante o processamento de alto nível, com base em um conjunto de conhecimentos sobre os objetos a serem detectados.
Todas as informações obtidas nos processos anteriores são usadas para auxiliar nas decisões durante o processamento de alto nível. Essas decisões podem ser tomadas apenas com os recursos encontrados ou utilizando técnicas mais complexas de Inteligência Artificial para uma interpretação mais efetiva.
F. Técnicas de redução de ruídos
Ruídos estão presentes em quase todas as imagens obtidas, variando principalmente em sua intensidade. As origens são distintas, sendo as principais: qualidade e sensibilidade do sensor utilizado, sujeira da lente, condições ambientais, iluminação local e posição de captura da imagem.
É possível ver interferências capazes de dificultar ou mesmo impossibilitar a interpretação ou reconhecimento de objetos. Estas interferências também são consideradas como ruído.
Os filtros são usados para remover ou atenuar o ruído em dispositivos de aquisição e software. A intenção é “limpar” a imagem, de modo que se assemelhe o máximo possível à imagem desejada, perdendo o mínimo de informação possivel.
Sistemas Inteligentes Aplicados para Otimização de Robôs – parte 3
Prof. Dr. Alexandre Baratella Lugli, coordenador dos cursos de Engenharia de Controle e Automação, Engenharia Elétrica e Tecnologia em Automação Industrial do Inatel.
A tecnologia de visão computacional pode ser dividida em seis etapas: aquisição de imagem, pré-processamento, extração de características, segmentação, técnicas de redução de ruído e processamento de alto nível
Nessa parte, serão abordadas as três últimas etapas.
D. Segmentação
Segmentação é a separação da imagem em regiões coesas usando como critério um ou mais recursos de imagem. A qualidade da subdivisão a ser executada depende do problema a ser resolvido.
Em geral, a segmentação autônoma é uma das tarefas mais difíceis do processamento digital de imagens. Um procedimento de segmentação de imagem bem-sucedido aumenta as chances de sucesso na solução de problemas que exigem que os objetos sejam identificados individualmente.
Duas características mais comumente usadas durante o processo são: segmentação por regiões (similaridade) e por contornos (descontinuidade), como mostrado na Figura 3.
E. Processamento de alto nivel
A visão computacional visa tomar decisões a partir da extração de informações utilizando imagens adquiridas. Essas decisões são tomadas durante o processamento de alto nível, com base em um conjunto de conhecimentos sobre os objetos a serem detectados.
Todas as informações obtidas nos processos anteriores são usadas para auxiliar nas decisões durante o processamento de alto nível. Essas decisões podem ser tomadas apenas com os recursos encontrados ou utilizando técnicas mais complexas de Inteligência Artificial para uma interpretação mais efetiva.
F. Técnicas de redução de ruídos
Ruídos estão presentes em quase todas as imagens obtidas, variando principalmente em sua intensidade. As origens são distintas, sendo as principais: qualidade e sensibilidade do sensor utilizado, sujeira da lente, condições ambientais, iluminação local e posição de captura da imagem.
Na Figura 4 é possível ver interferências capazes de dificultar ou mesmo impossibilitar a interpretação ou reconhecimento de objetos. Estas interferências também são consideradas como ruído.
Os filtros são usados para remover ou atenuar o ruído em dispositivos de aquisição e software. A intenção é “limpar” a imagem, assim como mostra a Figura 5, de modo que se assemelhe o máximo possível à imagem desejada, perdendo o mínimo de informação possivel.
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