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Codificação e Fusão de Imagens Multifoco: Comparação entre imagens codificadas fundidas e fusão de imagens codificadas
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | |
| dc.contributor.advisor | Pinheiro, António Manuel Gonçalves | |
| dc.contributor.author | Peraboa, Marta Filipa Gomes | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-07T14:15:51Z | |
| dc.date.available | 2025-11-07T14:15:51Z | |
| dc.date.issued | 2024-12-10 | |
| dc.date.submitted | 2024-10-11 | |
| dc.description.abstract | A fusão de imagens é uma técnica da fotografia computacional que é essencial para obter imagens de alta qualidade. A aquisição destas imagens é um passo crucial nas aplicações de processamento de imagens. Uma vez que, a profundidade de campo é limitada pelas lentes óticas usadas, tornando-se difícil obter uma imagem em que todos os objetos se encontrem focados. Para colmatar este problema é necessário usar uma técnica de baixo custo que ajude a obter uma imagem em que todos os planos estejam focados. Este trabalho, tem assim como objetivo verificar se é possível usar imagens codificadas para fazer a fusão de imagens multifoco. Sabe-se que o processo de fusão de imagens multifoco, tem sido aplicado em vários domínios diferentes como é o caso do processamento de imagens médicas, da fusão de micro-imagens, das redes de sensores visuais, da análise bioquímica, entre muitos outros. No entanto, têm várias limitações, que têm sido apresentadas como é o caso de erros de registo, efeitos de desfocagem e elevada sensibilidade ao ruído. Estas imagens podem ser obtidas através de diferentes métodos de fusão de imagens multifoco. As quatro categorias principais são: o domínio espacial, o domínio da transformação, de deep learning e os métodos híbridos. Estes tentam colmatar algumas das limitações apresentadas pelos processos de fusão multifoco. Assim sendo, dentro de cada uma destas categorias existem várias subcategorias, que têm o mesmo propósito que a categoria a que pertencem, mas que utilizam metodologias diferentes de aquisição de imagens e de tratamento das mesmas. Tipicamente são obtidas duas ou mais imagens do mesmo cenário com diferentes pontos de focagem o que permite através da fusão construir uma imagem mais rica em termos de focagem. Os dois métodos usados para a aquisição das imagens estudadas foram: codificar primeiro as imagens e de seguida fundi-las ou fundi-las e depois codificá-las. Foi assim, selecionado um método de fusão que apresenta um bom desempenho, a ASR, que combina informações de duas imagens com diferentes pontos de focagem para gerar uma imagem de melhor qualidade. Dessa forma, as imagens geradas pelo algoritmo de fusão utilizando imagens codificadas, foram comparadas com aquelas que foram geradas pelo mesmo algoritmo, mas sem codificação. Assim, as imagens usadas no processo de fusão vão ser codificadas usando diferentes codecs. Neste caso, os codecs utilizados são o JPEG, o JPEG 2000 e o JPEG XL. Para avaliar a qualidade das imagens obtidas, utilizando os codecs escolhidos, foi usado o seguinte conjunto de métricas: o PSNR-HVS-M, o MS-SSIM e o FSIMc. Estas métricas fazem a comparação da imagem fundida (a partir das imagens originais) com as imagens que sofreram codificação e fusão ou fusão e codificação. São também feitas comparações das imagens codificadas com a imagem original da base de dados. Os resultados obtidos foram apresentados através de tabelas, uma para cada métrica o PSNR-HVS-M, o MS-SSIM e o FSIMc, onde são apresentados os valores da área entre as duas curvas obtidas. Uma das curvas é referente aos valores obtidos através das taxas de bits para as imagens codificadas e fundidas e a outra para as imagens fundidas com posterior codificação. Foi também elaborada uma tabela para analisar a Delta Bjøntegaard da média com o respetivo desvio padrão para as três métricas usadas. Analisou-se ainda, qual o custo em termos de taxa de bits para obter a mesma qualidade com imagens originais codificadas que se obtém com imagens originais sem codificação. Através da análise dos codecs estudados, observou-se que a JPEG XL é o que tem maior capacidade de compressão. Isto foi comprovado através dos resultados obtidos através das métricas usadas. O objetivo deste trabalho era determinar se é possível comprimir as duas imagens originais em vez de comprimir a imagem fundida sem comprometer a qualidade da fusão. Os resultados obtidos mostram que tal é possível. No entanto, uma vez que os codecs analisados teriam de codificar ambas as imagens, seria necessário o dobro do espaço de armazenamento (para armazenar duas imagens) em comparação com o armazenamento da imagem resultante da fusão. Contudo, é de notar que o armazenamento de duas imagens com capacidade de fusão permite novas fusões que podem resultar em imagens de maior qualidade. | por |
| dc.identifier.tid | 203846435 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.6/19137 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Armazenamento | por |
| dc.subject | Asr | por |
| dc.subject | Compressão | por |
| dc.subject | Fusão de Imagens | por |
| dc.subject | Multifoco | por |
| dc.subject | Qualidade | por |
| dc.title | Codificação e Fusão de Imagens Multifoco: Comparação entre imagens codificadas fundidas e fusão de imagens codificadas | por |
| dc.type | master thesis | por |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | 2º Ciclo em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores | por |
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