Filtro Gaussiano

Em muitos casos para se extrair as informações de uma imagem é necessário realizar um pré-processamento, tal como conversão de formato, alteração do tamanho da imagem, remoção
de ruídos, entre outros. O tipo de sensor utilizado, a iluminação do ambiente e as condições climáticas são alguns exemplos que podem provocar ruídos em uma imagem. Essas interferências podem atrapalhar a interpretação ou o rastreamento de objetos. Para remover esses ruídos pode-se utilizar filtros.

O filtro Gaussiano é uma das técnicas utilizadas para borrar a imagem, remover ruídos e detalhes desnecessários. Matematicamente, esse filtro modifica o sinal por meio de uma convolução da imagem com uma função gaussiana. A figura a seguir mostra uma imagem antes e depois da utilização do filtro.

Observa-se claramente que a imagem se tornou menos nítida com a utilização do filtro.
A partir disso, após a binarização (ver postagem sobre binarização) detalhes desnecessários são
removidos, permitindo melhor isolamento de objetos na imagem. Esse tema vai ser abordado
de forma mais detalhada em postagens futuras.


Fontes Utilizadas:

• MARENGONI, M.; STRINGHINI, S. Tutorial: Introdução à visão computacional usando opencv. Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 16, n. 1, p. 125–160, 2009.
• DENG, G.; CAHILL, L. An adaptive gaussian filter for noise reduction and edge detection. In: IEEE. Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, 1993., 1993 IEEE Conference Record. [S.l.], 1993. p. 1615–1619.
• MATLAB. 2018. Último acesso: 12 mar. 2018. Disponível em: <https://www.mathworks.com/products/matlab.html>.