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Supondo que a resposta ao impulso de um sistema seja conhecida, podemos aplicar um método para determinar a resposta a um sinal de entrada geral utilizando a convolução (Roberts, 2009).

Em nossos estudos, trabalhamos com sinais arbitrários, e, na prática, esses sinais carregam uma informação. Como estamos falando sobre imagens estáticas, cada pixel da imagem carrega uma informação pertinente àquela imagem. De maneira simplificada, um pixel é o menor ponto que forma uma imagem digital, sendo que um conjunto de pixels com várias cores forma a imagem inteira.

A filtragem aplicada a uma imagem digital é uma operação local que modifica os valores dos níveis digitais de cada pixel da imagem, considerando o contexto atual do pixel. Pela filtragem, o valor de cada pixel da imagem é modificado utilizando uma operação de vizinhança, ou seja, uma operação que leva em conta os níveis digitais dos pixels vizinhos e o próprio valor digital do pixel considerado.

A convolução é utilizada no tratamento digital de imagens, por meio de filtros lineares e não lineares, por exemplo.

 

Baseado(a) no que aprendemos sobre sinais e sistemas lineares e operações com sinais, identifique quais tipos de sinais são trabalhados em imagens digitais, aponte os objetivos da utilização de filtros em imagens digitais e explique como a convolução afeta a imagem tratada por tipo de filtro utilizado.


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dimas assis nascimento

há 3 meses

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Ed Verified user icon

há 3 meses

Em imagens digitais, os sinais trabalhados são representados pelos níveis de intensidade de cada pixel, que podem variar em uma escala de cores (por exemplo, de 0 a 255 em imagens em tons de cinza). Os objetivos da utilização de filtros em imagens digitais incluem: 1. Suavização: Reduzir ruídos e detalhes indesejados, tornando a imagem mais uniforme. 2. Realce de bordas: Destacar as bordas e contornos, facilitando a identificação de formas e objetos. 3. Detecção de características: Identificar padrões ou características específicas na imagem. A convolução afeta a imagem tratada de acordo com o tipo de filtro utilizado: - Filtros de suavização (como o filtro média): A convolução com esses filtros resulta em uma imagem mais suave, onde os detalhes finos são atenuados. - Filtros de realce de bordas (como o filtro de Sobel): A convolução com esses filtros acentua as transições abruptas de intensidade, destacando as bordas. - Filtros não lineares (como o filtro mediano): A convolução pode remover ruídos enquanto preserva as bordas, pois considera a mediana dos valores dos pixels vizinhos. Assim, a convolução é uma ferramenta fundamental no processamento de imagens, permitindo a manipulação e a extração de informações relevantes a partir dos sinais representados pelos pixels.

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