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12-08-2022

Processamento e Classificação Digital de Imagens

Processamento - Classificação - Digital - Imagens


O processamento digital de imagem pode ser dividida em três etapas:


  • Pré-processamento;
  • Aperfeiçoamento de imagem; e
  • Classificação e análise das imagens.

 

Pré-processamento

O pré-processamento geralmente é feito antes da análise principal (retificação e restauração de imagem). O pré-processamento tem o intuito de corrigir a plataforma, o sensor radiométrico e as distorções geométricas nos dados. As correções radiométricas são feitas para estabilizar a variação de iluminação e a geometria de visualização. Tal sucede devido à distorção existente nas plataformas e nos sensores. Estas correções são possíveis ao modelar a relação geométrica e a distância entre as áreas da superfície da Terra fotografadas. O ruído da imagem pode ser devido a erros ou distorções que ocorrem durante a gravação dos dados. Formas comuns de ruído incluem listras ou faixas sistemáticas e linhas soltas que devem ser corrigidas antes da etapa de aperfeiçoamento de imagem.

 

Aperfeiçoamento de imagem

As técnicas de aperfeiçoamento são aplicadas ao visualizador digital antes da Interpretação Visual da imagem (ver artigo sobre histogramas e técnicas de aperfeiçoamento de imagem). Esta etapa visa a otimização das imagens para fins de interpretação visual. Embora já tenham sido realizadas na etapa anterior correções radiométricas na imagem para reduzir o ruído e outras perturbações atmosféricas, mesmo assim podem não estar otimizadas para interpretação visual. Se a imagem tiver grandes variações nas respostas espectrais de vários alvos, a simples correção radiométrica pode não otimizar a imagem em todas as suas partes. Dependo dos casos, para cada aplicação, cada imagem, são necessários aperfeiçoamentos personalizados.

 

Classificação e análise de imagens

Na classificação de imagem digital o computador classifica a imagem pelos valores DN de cada pixel com base nas respostas espectrais. A classificação pode ser totalmente automatizada, Classificação Não Supervisionada, na qual o computador classifica a imagem e o intérprete apenas define as classes (edifício, floresta, terras agrícolas e assim por diante) pretendidas e com base nisso o sistema gera a imagem classificada. O outro método é a Classificação Supervisionada que exige ao intérprete ter regulamentos sobre a classificação. O intérprete identifica os pixels de cada classe e com base nisso o computador classifica a imagem.

 

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