Introdução à Visão Computacional e Processamento de Imagens Digitais
Visão Computacional é o campo da inteligência artificial que permite aos computadores extrair informações significativas de imagens digitais e vídeos, efetivamente tentando superar a lacuna semântica entre os dados brutos de pixels e a compreensão humana de nível superior.Processamento de Imagens Digitais serve como a camada fundamental para a Visão Computacional, focando na manipulação e melhoria de sinais de imagem por meio de transformações ponto a ponto para preparar os dados para tarefas interpretativas de nível superior.
Princípios Fundamentais
- Representação de Dados: Ao nível da máquina, uma imagem é um tensor em vez de uma imagem abrangente. Imagens em escala de cinza são matrizes bidimensionais de valores de intensidade, enquanto imagens coloridas são tensores tridimensionais representando os canais Vermelho, Verde e Azul (RGB) com dimensões $H \times W \times 3$.
- Transformação versus Interpretação: O Processamento de Imagens Digitais está principalmente focado em operações imagem-para-imagem, como redução de ruído, nitidez ou equalização de histograma. A Visão Computacional concentra-se em operações imagem-para-conhecimento, como classificação de objetos, localização e segmentação.
- O Paradigma da Gráfica Inversa: A Visão Computacional pode ser vista como o inverso da Gráfica Computacional. Enquanto a gráfica busca gerar um mundo visual a partir de modelos matemáticos, a visão busca recuperar estruturas 3D e rótulos semânticos a partir de projeções 2D.
O Desafio Central
O principal desafio neste campo é a Lacuna Semântica, que é a desconexão entre os valores de pixels de baixo nível processados pelas máquinas e os conceitos de alto nível percebidos pelos humanos.
Implementação em Python
Questão 1
Qual processo é classificado como uma operação imagem-para-conhecimento?
Questão 2
Ao nível da máquina, qual é a estrutura de dados de uma imagem colorida padrão?
Estudo de Caso: Sistema Médico de Diagnóstico
Leia o cenário abaixo e responda às perguntas.
Um hospital está desenvolvendo um novo sistema automático de diagnóstico médico projetado para analisar exames de raio-X em busca de possíveis fraturas ósseas. O sistema processa dados brutos dos sensores da máquina de raio-X e gera um relatório diagnóstico para o radiologista.
Q
1. Se o sistema aplicar realce de contraste para tornar as estruturas ósseas mais claras, isso é Processamento de Imagens Digitais (DIP) ou Visão Computacional (CV)?
Resposta:
Processamento de Imagens Digitais. O realce de contraste é uma transformação imagem-para-imagem que melhora a qualidade visual do sinal sem extrair significado semântico.
Processamento de Imagens Digitais. O realce de contraste é uma transformação imagem-para-imagem que melhora a qualidade visual do sinal sem extrair significado semântico.
Q
2. Se o sistema marcar automaticamente uma área específica como possível fratura, qual tarefa ele está realizando?
Resposta:
Visão Computacional / Detecção de Objetos. O sistema está interpretando o conteúdo da imagem para extrair conhecimento de alto nível (localizar uma fratura).
Visão Computacional / Detecção de Objetos. O sistema está interpretando o conteúdo da imagem para extrair conhecimento de alto nível (localizar uma fratura).
Q
3. Por que a redução de ruído é necessária antes de executar um algoritmo de detecção?
Resposta:
Para melhorar a qualidade do sinal e reduzir falsos positivos na fase de interpretação semântica. O ruído pode ser mal interpretado por algoritmos de Visão Computacional como características reais ou bordas.
Para melhorar a qualidade do sinal e reduzir falsos positivos na fase de interpretação semântica. O ruído pode ser mal interpretado por algoritmos de Visão Computacional como características reais ou bordas.