As técnicas de Processamento Digital de Imagem (PDI) têm por objetivo melhorar a informação visual para a análise e interpretação humanas. O processamento digital de imagens abrange uma ampla escala de hardware, software e fundamentos teóricos.
O processamento digital de imagens (PDI) é entendido como a análise e a manipulação de imagens por computador, cuja finalidade é identificar e extrair informações da imagem e transformar a imagem de tal modo que a informação seja mais facilmente discernível por um analista humano (Crósta, 1992).
As técnicas de Processamento Digital são feitas em uma imagem que é uma função bidimensional de intensidade da luz f (x, y), onde x e y denotam as coordenadas espaciais e o valor de f em qualquer ponto (x, y) é proporcional ao brilho (nível de cinza) da imagem naquele ponto.
Uma imagem digital pode ser considerada uma matriz cujos índices de linhas e colunas identificam um ponto na imagem, como mostra a Figura 1, e o correspondente valor do elemento identifica o nível de cinza naquele ponto. Os elementos dessa matriz são chamados de pixels ou pels (Picture elements).
Figura 1: Convenção dos eixos para representação de imagens digitais
O objetivo principal do processamento digital de imagens é o de remover as barreiras inerentes ao sistema visual humano, facilitando a extração de informações a partir de imagens. Envolve procedimentos que são geralmente expressos em forma algorítmica; a maioria, implementada em software. Esses dados são manipulados e processados em softwares de PDI específicos para essa aplicação (SPRING, ENVI, ERDAS, IDRISI, TNTmips e GRASS). Os procedimentos e técnicas aplicados pelos softwares de PDI objetivam melhorar o poder de discriminação dos objetos e corrigir distorções.
O processamento de imagens e caracterizado por soluções específicas. Técnicas que funcionam bem em uma área podem se mostrar inadequadas em outra área. Um método de PDI é a transformação IHS, onde Fonseca (2002) afirma ser um processamento que pode ser utilizado visando melhorar a resolução espacial. Este método corresponde a combinação de três componentes conhecidas por saturação (Saturation – S), intensidade (Intensity – 3961 I) e Matiz (Hue – H), descrevendo a formação de cores de uma maneira muito próxima àquela pela qual o sistema visual humano percebe cores, apresentando vantagens em relação ao sistema RGB.
Outro método de PDI utilizado é a restauração de imagens, que é uma técnica de correção radiométrica que procura reconstruir ou recuperar, da melhor maneira possível, uma imagem que sofreu algum tipo de degradação durante o processo de imageamento. Além de melhorar a visualização de imagens, a restauração também pode gerar uma nova imagem, cuja resolução espacial é mais fina que a da imagem original (Fonseca, 2002).
Conforme Silva (2001), a função primordial do processamento digital de imagens de sensoriamento remoto é a de fornecer ferramentas para facilitar a identificação e a extração da informação contidas nas imagens, para posterior interpretação. Nesse sentido, sistemas dedicados de computação são utilizados para atividades interativas de análise e manipulação das imagens brutas. O resultado desse processo é a produção de outras imagens, estas já contendo informações específicas, extraídas e realçadas a partir das imagens brutas.
Algumas das etapas de pré-processamento digital de imagens:
1) Definição da melhor composição colorida com as bandas multiespectrais;
2) Composição Colorida da Imagem;
3) Projeção dos dados
4) Equalização da imagem: Realce e contraste;
5) Filtragem;
6) Mosaico
7) Recorte da imagem;
8) Georreferenciamento;
9) Geração de Carta Imagem.
1) Definição das bandas: http://www.4shared.com/document/NUqwZXIw/Aplicaes_Landsat_7.html
2) Composição Colorida: promove a junção de n bandas em um único arquivo, possibilitando a associação de três dessas bandas às cores (Vermelho –RED, Verde (GREEN) e Azul (BLUE).
3) Projeção dos dados: Realiza o processo de mudança de projeção e parâmetros de projeção de imagens de sensores remotos e outros tipos de dados, utilizando modelo geométrico específico.
4) Equalização da imagem: Executa o realce de contraste e melhoramento visual nas imagens, provendo melhor visualização e distinção das feições no terreno.
5) Filtragem: Executa a operação com objetivo de eliminar ou realçar elementos com uma determinada característica na imagem. As filtragens, mas comuns são: Filtragem espacial e Filtragem estatística. Visa o realce e melhoramento nas imagens, provendo melhor distinção das feições no terreno.
6) Mosaico: Representa um processo que fará um mosaico de imagens adjacentes, bem como as principais técnicas de junção e operações de equalização de imagens para mosaico.
7) Recorte de imagem: executa o recorte de uma área de interesse. É possível recorta uma área de interesse a partir de um shape.
8) Georreferenciamento: Realiza processo de georreferenciamento e reprojeção de imagem de sensores remotos.
Estes procedimentos possuem sua vantagem, na medida em que facilita o processo de análise dos dados de sensores remotos, reduzindo assim a subjetividade, inerente à interpretação visual, e também a otimização de tempo no processo total de classificação. Contudo, estas etapas podem ainda ser ampliadas com a fusão de imagem que melhora sobremaneira a resolução espacial das imagens de satélites.
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