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2.2 Pixel 26Figura 2.3: Representação dos pixels de uma imagem digital [31]Esta notação permite que uma imagem digital seja representada como umamatriz MxN. Cada elemento que compoe a matriz representa o valor de cada pixel emsua posição específica.Figura 2.4: Representação matricial de uma imagem digitalA forma mais comum para o pixel é a forma retangular ou quadrada quepossui dimensões finitas na representação de uma imagem. Normalmente, as imagenssão organizadas na forma de uma matriz de pixels com simetria quadrada. Um problemadireto desta organização é que um pixel não apresenta as mesmas propriedades em todasas direções, por exemplo, ele é anisotrópico (é a característica que uma substância possuiem que uma certa propriedade física varia com a direção). Esta propriedade faz comque um pixel tenha 4 (quatro) vizinhos de borda e 4 (quatro) vizinhos de diagonal. Deacordo com [1], temos dois tipos de conectividades: D4 (considerando apenas os vizinhosde borda verticais e horizontais) ou D8 (considerando os vizinhos de borda verticais,horizontais e diagonais).Se a for adotada a Conectividade D4, um pixel p com coordenadas (x,y) possuidois vizinhos na horizontal e dois vizinhos na vertical , representados por:(x+1,y), (x-1,y), (x,y+1), (x,y-1)
2.3 Transformadas e Filtros 27Caso seja adotada a conectividade D8, além dos vizinhos horizontais e verticais tem-semais quatro vizinhos nas diagonais, representados por:(x+1, y+1), (x+1, y-1), (x-1, y+1), (x-1, y-1)Dois pixels são conectados se, e somente se, forem vizinhos. A distância entre umpixel e seus vizinhos é igual a 1 (um), se for um vizinho de borda, ou √ 2 (raiz quadradade dois), se for um vizinho de diagonal.2.3 Transformadas e FiltrosTransformadas são operações realizadas sobre uma imagem para obtenção deuma nova representação de seu conteúdo que seja mais adequada, ou mais apropriada,para a aplicação. Como exemplos de algumas transformadas podemos citar:- Conversão para tons de cinza: converte uma imagem do padrão RGB ouCMKY para o padrão de tons de cinza.- Convolve: é uma operação espacial onde se aplica uma máscara sobre aimagem. Ela é composta de uma série de iterações e em cada passo a máscara é sobrepostaa um grupo de pixels da imagem. Cada pixel da imagem é multiplicado pelo pixel que osobrepõe, estes produtos são somados para obter o pixel resultante [47]. Esse processo éaplicado a todos os pixels da imagem, gerando o efeito de suavização (smoothing). Estaoperação não afeta os pixels da borda da imagem, pois ela utiliza pixels vizinhos paracalcular o pixel resultante.Os filtros são modos de se manipular as matrizes de pixels para se obter informaçõesdesejadas ou eliminar aquelas informações que prejudicam o correto funcionamentoda aplicação. Basicamente, uma máscara é uma pequena matriz em que seus coeficientesdeterminam a natureza do processo a que se aplicam. Eles se baseiam em uma matrizde convolução, que é uma matriz responsável por definir, para cada elemento, como estese relaciona com os seus vizinhos. O valor de cada pixel da imagem obtida após a filtragemserá determinado, então, como resultado das operações definidas pela matriz deconvolução para os elementos correspondentes da matriz original [9]. A convolução éuma operação bastante comum entre as aplicações para processamento de imagens.A máscara, ou filtro, aplicado a uma imagem irá determinar o efeito resultante.Algoritmo: Para cada pixel da imagem• Posicionar centro do filtro sobre o pixel sendo analisado• Calcular média ponderada dos pixels vizinhos segundo os valores do filtro• O pixel correspondente na imagem final ganhará essa médiaA figura 2.5 ilustra o processo de aplicação de um filtro sobre uma imagem.
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