III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.utilizando redes neurais artificiais. Em [4], YANG.PRASHER, LANDRY, RAMASWAMY eDITOMMASO apresentam uma aplicação de redesneurais artificiais em reconhecimento e classificação deplantas daninhas. Pode-se citar também [5], onde DIASdesenvolve uma aplicação para a identificação da doençaFerrugem em áreas cultivadas com cana-de-açúcarutilizando-se redes neurais artificiais. Estes trabalhosforam desenvolvidos em software, mas nãoimplementados em hardware.Este trabalho tem por objetivo a criação de umalgoritmo para eliminação de fundo em imagens, voltadoa tarefas de identificação de plantas daninhas em cultivode soja, implementado em VHDL.2. MetodologiaO trabalho está subdividido em quatro etapas:aquisição, pré-processamento, segmentação das imagensdigitais, criação do software em linguagem C eimplementação em VHDL. As figuras 1 e 2 ilustram asetapas do trabalho.Ambiente(Cultivo deSoja)Figura 1. Diagrama de blocos da etapa deaquisição das imagensFiltro da MedianaPré-ProcessamentoCâmeraRemoção deCoresCriação do software em CImplementação em VHDLFigura 2. Diagrama de blocos da etapa do préprocessamento,segmentação, criação do softwareem C e Implementação em VHDL.3. Aquisição das imagens digitaisO primeiro passo foi a escolha do local do cultivo desoja a ser filmado. A propriedade escolhida estálocalizada em Frutal-MG.. A filmagem foi realizada como auxílio de uma câmera digital, da fabricante Sony, acerca de 1,5 metros de altura e perpendicular ao solo.De posse de um filme de cerca de 5 minutos, a câmerafoi conectada ao computador a partir da porta Firewire(IEEE 1394), sem a necessidade do uso de placa decaptura de vídeo, pois a câmera utilizada apresenta saídaPCSegmentaçãoRemoção deRuídosdigital. Para a captura do vídeo a partir da portaFirewire foi utilizado o software de edição de vídeoSony Vegas.Foram obtidos três filmes no formato AVI (ÁudioVídeo Interleave), com resolução de 720x480 pixels. Aseguir, o programa AVI Constructor foi utilizado paradesmembrar os arquivos AVI em uma série de arquivosde imagens digitais. Tal procedimento gerou inúmerasimagens no formato BMP (Bitmap) [7]. Das imagensobtidas, foram selecionadas as com melhor nitidez.4. Pré-Processamento das ImagensA partir deste ponto, de posse dos arquivos deimagens BMP na resolução 720x480 pixels, foiiniciada a etapa de pré-processamento e segmentaçãodas imagens. Primeiramente foi utilizado o softwareMATLAB v7.1 e seu Toolbox de processamento deimagens [8], para facilitar as simulações e testes, poisas transformações realizadas nas imagens podem serobservadas e simuladas mais facilmente. Os algoritmoscriados no MATLAB foram refinados até queproduzissem um resultado satisfatório. Estes, após orefinamento, foram programados em linguagem C,onde foram realizadas modificações visando futuraimplementação em hardware. A linguagem C foiutilizada por ter uma estrutura muito parecida com alinguagem VHDL, tornando a transição para linguagemde hardware (VHDL) mais fácil.4.1 A primeira remoção de ruídos – filtro damedianaPara a retirada de ruídos da imagem original foidescrito o filtro da mediana, amplamente conhecido naliteratura [6] [9]. Este filtro é utilizado comumente emedição de fotografias digitais para suavizar a imagem,eliminando sua granulação (ruído).O algoritmo descrito utiliza uma janela 3x3x3 corespara armazenar um pixel e seus vizinhos. A janela émovida através da imagem, pixel a pixel. Com janelasmaiores obtém-se uma maior suavização da imagem.Neste projeto foi utilizada uma janela 3x3, pois estetamanho de janela é suficiente para suavização dasbordas das folhas.O filtro da mediana não foi criado no MATLAB,uma vez que o software já provê esta função em seuToolbox (ferramentas) de processamento de imagens: afunção medfilt2(I,[3 3]) realiza o filtro da mediana naimagem I utilizando janela 3x3 [8].5. Segmentação das imagensApós a retirada de ruído, caminhou-se à etapa desegmentação da imagem, em que se diferenciam os254