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

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WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.O módulo filtro da mediana, cuja função foi descritaanteriormente, apresenta como saídas um barramento deendereços, para acesso à posição de memória, trêsbarramentos, de 8 bits que irão conter o resultado daaplicação do filtro da mediana e sinais de controle,gera_pos e wr. Na entrada, o módulo apresenta trêsbarramentos de entrada de dados (pixels), um barramentode endereço e sinais de controle enable e clock. Omódulo filtro da mediana pode ser observado a partir dafigura 7.que o módulo é composto pelos sinais de entradaenable, reset e clock, e também ot0, ot1, ot2 e ot3 quereceberão sinais da memória e dos módulos dos filtros.Na saída, há os sinais EF1, EF2 e EF3 (enable dosfiltros), rw (leitura e escrita na memória), CEM (bufferde entrada), CSM (buffer de saída) e CE (controladorde endereços)Figura 9. Módulo controladorFigura 7. Módulo filtro da medianaOs módulos filtro de remoção de cores e filtro deremoção de ruídos seguem o mesmo padrão do módulofiltro da mediana, pois têm a mesma função demanipulação dos dados (pixels) da memória. Os módulosfiltro de remoção de cores e filtro de remoção de ruídospodem ser observados a partir da figura 8 (a) e (b)respectivamente.O fluxo de dados dar-se-á da seguinte maneira: aimagem é armazenada nas memórias, onde cadamemória armazena um componente do sistema RGB.Após a imagem ser armazenada, iniciam-se os módulosdos filtros, na seguinte ordem: filtro da mediana, filtrode remoção cores e filtro de remoção de ruídos. Cadafiltro trata a imagem inteira, pixel a pixel, conformeseus algoritmos individuais, realizando operações deleitura e escrita nas memórias. O próximo filtro iráiniciar somente após o término do filtro anterior. Apóso filtro de remoção de ruídos, o conteúdo da memóriaserá a imagem transformada, sem o fundo e somentecom as folhas.8. Conclusões(a)(b)Figura 8. (a) Módulo filtro de remoção de cores e(b) Módulo filtro de remoção de ruídosO módulo controlador é composto por sinais deentrada e saída que comandarão todos os módulos dopré-processador. Pode-se observar, a partir da figura 9,Neste artigo foi apresentado um métododesenvolvido para eliminação de fundo em imagens,voltado para tarefas de identificação de plantasdaninhas em cultivo de soja.Os algoritmos foram inicialmente descritos emMATLAB, exceto o da Mediana, para facilitar asimulação e os testes interativos. Posteriormente àdefinição dos algoritmos, procedeu-se a conversão àlinguagem C. As imagens obtidas em ambos osambientes foram praticamente iguais, apresentandoresultados finais satisfatórios.Observa-se que os testes iterativos são de sumaimportância, pois a partir deles são obtidos os valoresideais para a remoção das cores e ruídosinconvenientes. Se esses valores não forem escolhidosadequadamente, pode haver o comprometimento daestrutura das folhas, ao serem criadas oclusões nasmesmas.Após os testes iterativos e a conversão à linguagemC, os filtros foram descritos em VHDL. Cada bloco foisimulado individualmente, com resultados esperados.257
WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Logo após os blocos foram unidos e simulados como umbloco só.Foram realizados testes com cerca de 30 imagens desoja. Para cada cultivo de soja, é necessária a calibraçãode cores, pois as tonalidades de verde das folhas podemser diferentes para cada cultivo. As condições climáticas(nublado, sol) e o horário da filmagem (manhã, tarde)também podem contribuir para que as tonalidades deverde sejam diferentes.O desempenho do algoritmo pode ser melhorado seum calibrador de cores puder ser gerado; assim, ascondições climáticas e o horário da filmagem nãoinfluenciariam muito nos resultados.Observa-se também que as condições de captura daimagem são extremamente importantes para odesempenho das etapas de pré-processamento esegmentação. Deste modo, um melhor sistema decaptura, com o mínimo de oscilações e com iluminaçãoadequada (sem a presença de sombras) deve serdesenvolvido para obtenção de melhores imagens.[11] GREEN, B. Raster Data Tutorial (24-Bit). Disponívelem:.Acesso em: Outubro 2006.[12] UNIVERSITY OF CALIFORNIA - CECS. Feature listand restrictions on input C for SPARK. Disponível em:. Acesso em: Outubro 2006.[13] D’AMORE, R.; Descrição e síntese de CircuitosDigitais. LTC Editora, 2005.[14] ALTERA INC. Disponível em:.9. Referências[1] EMBRAPA. Tecnologias de Produção de Soja. Brasil,2000. Disponível em: .[2] TSCHIEDEL, M; FERREIRA, M. F. Introduction thePrecision Farming: Concepts and Advantages. CiênciaRural, vol.32, no.1, p.159-163, Santa Maria, Brazil, 2002.[3] PERNOMIAN, V. A. Identificação de plantas invasoras emtempo real. Dissertação de Mestrado – ICMC, USP. SãoCarlos, 2002.[4] YANG, C.C.; PRASHER, S.O.; LANDRY, J.A.;RAMASWAMY, H.S.; DITOMMASO, A. Application ofartificial neural networks in image recognition andclassification of crops and weeds. Canadian AgriculturalEngineering. Vol. 42, No. 3 July 2000.[5] DIAS, D. N. Identificação dos sintomas de ferrugem emáreas cultivadas com cana-de-açúcar. Dissertação deMestrado – ICMC, USP. São Carlos, 2004.[6] GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Digital ImageProcessing. 2nd.ed. Addison-Wesley Publishing Company,New Jersey, 2002.[7] RIBEIRO, F. F. S.; LIMA, A. C. C. Detecção de volume detráfego de veículos proporcionada por visãocomputacional via redes neurais. Proceedings of the IVBrazilian Conference on Neural Networks. São José dosCampos, SP, Brazil. 1999.[8] THE MATHWORKS. MatLab Help Desk. Disponível em:. Acesso em: Junho 2006.[9] FILHO, O. M.; NETO, H. V. Processamento digital deimagens, Brasport, 1999.[10] SANDBERG, K. Introduction to image processing inMatlab. University of Colorado. Disponível em:. Acessoem: Junho 2006.258
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