Detecção de bordas e relevos em imagens com MiniMagic e Ruby Threads 🌄
O campo do processamento e análise de imagens digitais fez avanços notáveis nos primeiros anos do século 21. Esse progresso foi impulsionado por uma fervorosa pesquisa e pelo desenvolvimento de tecnologias aplicáveis a diversos domínios, incluindo medicina, biologia, automação industrial e sensoriamento remoto.
Para verificar o código correspondente, acesse: Github.com/ErnaneJ/ruby-edge-detection-threads
📸 Processamento Digital de Imagens
O processamento digital de imagens envolve um conjunto de técnicas para capturar, representar e transformar imagens com a ajuda de computadores. Essa abordagem permite a extração de informações, o aprimoramento estrutural e a interpretação automática de imagens por meio de programas de computador. Ele melhora tanto a compreensão humana quanto a análise computacional de imagens.
🔍 Detecção de Bordas
A detecção de bordas é um aspecto crítico do processamento de imagens, facilitando a identificação de transições significativas nas intensidades de pixels e permitindo a segmentação e análise de objetos.
Empregamos operações de convolução para detectar bordas em uma imagem de matriz $M$ por $N$ em ambas as direções $x$ e $y$, usando máscaras como operadores aplicados a pixels de interesse e seus vizinhos. Vários operadores, como os operadores de Prewitt, podem ser utilizados para essa tarefa. As matrizes, como as abaixo, são instrumentais:
Essas matrizes calculam variações de intensidade nas direções $ x $ e $ y $, permitindo-nos identificar bordas.
$ Gx $ e $ Gy $ representam as máscaras usadas para detecção de bordas nas direções $x$ e $y$ da imagem digital. Aplicando essas máscaras, obtemos imagens de borda separadas em ambas as direções. A imagem segmentada final é produzida amalgamando informações dessas duas imagens de borda.
🧮 Pseudocódigo para Implementação
Dada uma imagem em tons de cinza $I$ com dimensões $M$ × $N$, realizamos o seguinte:
- Criamos uma imagem (matriz) $M$×$N$, $Gx$, com todos os elementos inicializados com 0.
- Criamos uma imagem (matriz) $M$ × $N$, $Gy$, com todos os elementos inicializados com 0.
- Criamos uma imagem (matriz) $M$ × $N$, $G$, que inicialmente pode ser configurada com todos os elementos iguais a zero.
O pseudocódigo para os cálculos é delineado no bloco de código abaixo.
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# Calculando informações de borda
Para i variando de 1 a M-2
Para j variando de 1 a N-2
# Cálculo de Gx...
Gx(i, j) = [ I(i+1, j-1) + I(i+1, j) + I(i+1, j+1) ] - [ I(i-1, j-1) + I(i-1, j) + I(i-1, j+1) ]
# Limitando...
Se Gx(i, j) < 0, então Gx(i, j) = 0;
Se Gx(i, j) > 255, então Gx(i, j) = 255;
fim-para
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# Gerando imagem de saída...
Para i variando de 0 a M-1
Para j variando de 0 a N-1
G(i, j) = Gx(i, j) + Gy(i, j)
Se G(i, j) > 255, então G(i, j) = 255
fim-para
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🛠️ Projeto
Este projeto envolve o desenvolvimento de um programa Ruby que utiliza threads para criar duas threads, uma para obter a imagem de borda na direção $x$ e a outra na direção $y$ a partir de uma imagem existente. A thread principal abre a imagem de entrada, a representa usando uma matriz adequada e, em seguida, inicia duas threads para calcular as imagens de borda $Gx$ e $Gy$. Após a conclusão de suas tarefas, a thread pai lê as duas matrizes de imagem resultantes para calcular a imagem de saída $G$.
🚀 Desenvolvimento
- O programa principal processa quatro imagens distintas localizadas na pasta de ativos.
- A classe principal do projeto é ImageProcessing, projetada exclusivamente para este problema. O código contém informações detalhadas sobre os métodos e o uso.
- A única biblioteca/gema usada neste projeto é MiniMagick, conforme indicado no Gemfile.
- Nenhuma biblioteca externa foi necessária para a implementação de threads, pois o Ruby (v3.2.0 2022-12-25 revision a528908271 - x86_64-linux) inclui nativamente a classe Thread.
📊 Resultados
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