1	Computação Gráfica Módulo I – Imagem UniverCidade - Prof. Ismael H F Santos
2	Considerações Gerais Objetivo: Discutir os principais conceitos eos princípios básicos dos Sistemas Gráficos e a Programação em OpenGL. A quem se destina : Alunos e Profissionais que desejem aprofundar seus conhecimentos sobre Computação Grafica e suas aplicações.
3	Bibliografia Computação Gráfica Volume 1. Jonas Gomes e Luiz Velho. Instituto de Matemática Pura e Aplicada – IMPA. Introdução a Computação Gráfica - Paulo Roma http://www.lcg.ufrj.br/compgraf1/downloads/apostila.pdf http://www.lcg.ufrj.br/compgraf1/downloads/apostila.ps.gz Notas do Curso ministrado na Universidade de Maryland pelo Prof. David Mount ftp://ftp.cs.umd.edu/pub/faculty/mount/427/427lects.ps.gz http://www.lcg.ufrj.br/~esperanc/CG/427lects.ps.gz Apostila Fundamentos da Imagem Digital – Antonio Scuri Computer Graphics: Principles and Practice, Second Edition. James Foley, Andries van Dam, Steven Feiner, John Hughes. Addison-Wesley. OpenGL Programming Guide, 2nd Edition. Mason Woo, Jackie Neider, Tom Davis. Addison Wesley.
4	Bibliografia OpenGL OpenGL® Programming Guide, 2nd Edition. Mason Woo, Jackie Neider, Tom Davis. Addison Wesley. http://www.lcg.ufrj.br/redbook Manual de referência online http://www.lcg.ufrj.br/opengl Sítio oficial do OpenGL www.opengl.org
5	Paradigma dos 4 Universos
6	Paradigma dos 4 Universos
7	Imagens como Funções
8	Imagem - Modelo Matemático: Função
9	Imagem colorida
10	Imagem coloridas como 3 canais de cor
11	Imagem Digital Amostragem, quantização e codificação
12	Imagem Digital: Histogramas
13	Histogramas de Imagem Colorida
14	Propriedades básicas de uma Imagem Digital
15	Amostragem, quantização e codificação de f(x)
16	Amostragem, quantização e codificação de f(x)
17	Digitalização de Imagens
18	Resolução geométrica Interpolação e Filtragem Resolução de Vídeos
19	Processos básicos
20	Problemas associados a re-amostragem de um sinal digital f(x)
21	Re-amostragem de f(x)
22	Freqüência de Amostragem
23	Quantização
24	Digitalização de Imagens
25	Codificação e armazenamento de Imagens compressão e formatos de arquivos
26	Codificação Imagem no Universo de Codificação: Palette de cores RGBRGB RRGGBB Compressão formato PPM formato BMP Obs: Imagens em formato raster (não vetorias)
27	Palette de Cores
28	RRGGBB
29	RRGGBB
30	RGBRGB
31	Compressão de imagens Preserva exatamente o conteúdo da imagem Taxas de compressão 3 : 1 Preserva de forma controlada o nível de qualidade da imagem Taxas de compressão que chegam a valores de mais de 100 : 1
32	Métodos de compressão Sem perdas Run length encoding (RLE) - repetição Huffman coding - histograma Predictive coding - diferenças Block coding (LZW) - dicionário Com perdas Truncation coding - reduz a representação Predictive coding - descarta diferenças altas Block coding - dicionário aproximado Transform coding - descarta frequencias altas
33	Processo de compressão e descompressão
34	Fundamentos da Compressão de Imagens codificação entre pixels psico-visual
35	Redundância entre pixels
36	Compressão - RLE Objetivo Reduzir a quantidade de dados redundantes. Exemplo AAAAAAxxx 6A3x Caracterísiticas Simples e rápido, porém a eficiência depende da imagem a ser comprimida.
37	Run-Length Encoding
38	Codificação uniforme
39	Codificação de Huffman
40	Codificação de Huffman
41	Codificação de Huffman
42	Codificação de Huffman
43	Redundância de Codificação
44	Resultado da Teoria da Informação
45	Compressão do jpeg
46	Aplicações são tecnologicamente complexas - exemplo: algoritmo do JPEG
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50	Equations for JPEG DCT Forward DCT: Inverse DCT:
51	Visualization of Basis Functions
52	Tipo Abstrato Imagem
53	Arquivos Targa RGBA
54	Formato PPM
55	Organização de pixels num array no formato PPM (o mais simples)
56	Formato PPM
57	Formato PPM
58	Gravação em PPM
59	Leitura em PPM
60	Programa Simples
61	Arquivo BMP
62	Microsoft Windows Bitmap - BMP Características Principais Mono, 4-bit, 8-bit, 24-bit Tipo de compressão: RLE / não comprimido Tamanho máximo: 64K x 64K pixels Seções (versão 3):
63	BMP - Header typedef struct _Win3xBitmapHeader { WORD Type; /* Image file type 4D42h (“BM”)/ DWORD FileSize; / File size (bytes) / WORD Reserved1; / Reserved (always 0) / WORD Reserved2; / Reserved (always 0) / DWORD Offset; / Offset to bitmap data in bytes */ } WIN3XHEAD;
64	BMP - Information Header typedef struct _Win3xBitmapInfoHeader { DWORD Size; /* Size of this Header (40) / DWORD Width; / Image width (pixels) / DWORD Height; / Image height (pixels) / WORD Planes; / Number of Planes (always=1) / WORD BitCount; / Bits per pixel (1/4/8 or 24)/ DWORD Compression; / Compression (0/1/2) / DWORD SizeImage; / Size of bitmap (bytes) / DWORD XPelsPerMeter; / Horz. resol.(pixels/m) / DWORD YPelsPerMeter; / Vert. resol.(pixels/m) / DWORD ClrUsed; / Num of colors in the image / DWORD ClrImportant; / Num of important colors */ } WIN3XINFOHEADER;
65	BMP - Palette typedef struct _Win3xPalette { RGBQUAD Palette[ ]; /* 2, 16, or 256 elem. / } WIN3XPALETTE; typedef struct _Win3xRgbQuad { BYTE Blue; / 8-bit blue component / BYTE Green; / 8-bit green component / BYTE Red; / 8-bit red component / BYTE Reserved; / Reserved (= 0) */ } RGBQUAD;
66	BMP - Image Data Notas Cada scan line em um arquivo BMP é sempre um múltiplo de 4. Imagens com1-, 4-, e 8-bits usam uma palheta de cores. Imagens com 24-bits guardam a cor diretamente, na ordem azul, verde e vermelho (RGBRGB). O armazenamento da imagem é sempre feito a partir do canto esquerdo inferior.
67	Processamento de Imagens Processamentos apenas no espaço das cores
68	Correção gama
69	Correção gama
70	Probabilidade
71	Mudança de variavel y = f (x)
72	Equalização de Histograma
73	Equalização do histograma
74	Tons de cinza e negativo
75	Processamento de Imagens Eliminação de ruídos e realce de arestas
76	Redução de ruídos Dada uma imagem I com um ruído n, reduza n o máximo que puder (preferencialmente elimine n completamente) sem alterar significativamente I.
77	Dois tipos básicos de ruídos Ruído Gaussiano branco : processo estocástico de média zero, independente do tempo e dos espaço.
78	Dois tipos básicos de ruídos Ruído impulsivo: causado por erro de transmissão, CCDs defeituosos, etc... Também chamado de pico e de sal e pimenta.
79	Exemplo de ruído Gaussiano ( s=5) e Impulsivo (l =0.99)
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81	Imagem com ruído impulsivo
82	Sinal com ruído
83	Filtragem Gaussiana – Suavização
84	Filtro Um filtro é um operador que atenua ou realça uma determinada freqüência Fácil de visualizar no domínio da freqüência onde:
85	Tipos de Filtros
86	Imagem filtrada com um filtro passa baixa
87	Imagem filtrada com um filtro passa alta
88	Filtragem no domínio espacial Filtragem no domínio espacial é obtida pela convolution (e vice-versa).
89	Mascara ou Filtro
90	Discretização da Gaussiana 1D
91	Discretização da Gaussiana 2D
92	Separabilidade do filtro gaussiano
93	Transformada normalizada de Fourier
94	Transformada normalizada de Fourier: separação
95	Transformada normalizada de Fourier: Matriz H
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100	Problemas com a Transformada de Fourier
101	Transformada de Mellin
102	Transformada de Mellin
103	Transformada de Mellin
104	Transformada de Mellin
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106	Transformada de Mellin
107	Transformada de Mellin
108	Outros exemplos com o PaintShopPro^tm
109	Quantização de cores
110	A qualidade depende da imagem
111	Corte mediano
112	Corte mediano
113	Estudo de sinais digitais Transformadas para o domínio da freqüencia Teorema de Nyquist e Alias
114	Harmônicos
115	Integrais de senos e cosenos em [-p,p]
116	Integrais de senos e cosenos em [-p,p]
117	Série de Fourier
118	Exemplo: Série de harmônicos
119	Série de Fourier: cálculo de a₀
120	Série de Fourier: a_n e b_n
121	Resumindo
122	Domínios
123	Coeficientes de funções pares e ímpares
124	Periodicidade da Série de Fourier
125	Números complexos
126	Operação básicas com complexos
127	Derivada de eⁱ^w^t
128	Outras propriedades úteis
129	Outras propriedades úteis (2)
130	Outras propriedades úteis (2)
131	Outras propriedades úteis (3)
132	Amplitude e fase de complexos
133	Série de Fourier com números complexos
134	Escrevendo em complexos
135	Serie de Fourier de Sinais Discretos
136	Sinal discreto
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140	Inversa da inversa
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144	Transformada Discreta
145	Transformada Discreta de Fourier
146	Outro exemplo
147	Transformada
148	Eixo de freqüência
149	Tutorial com o Excel
150	Discrete Cosine Transformation (DCT)
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152	Transformada de Fourier
153	Exemplo 1: Função caixa (box)
154	Transformada da função box
155	Distribuição normal: Gaussiana
156	Exemplo 2: Gaussiana
157	Transformada da Gaussiana
158	Exemplo 3: Delta de Dirac
159	Delta de Dirac de Gaussianas
160	Transformada do Delta de Dirac
161	Transformada do cosseno
162	Exemplo 4: Cosseno
163	Exemplo 5: Sequência de impulsos
164	Pares importantes
165	Propriedades da transformada
166	Convolução
167	Ilustação da convolução
168	Ilustração da convolução
169	An undersampled signal
170	Amostragem e Reconstrução Observando os domínio do espaço e das freqüências
171	Sinal original
172	Amostragem
173	Sinal discretizado
174	Reconstrução
175	Retorno ao sinal original
176	Sinal original com mais altas freqüências
177	Mesma taxa de amostragem
178	Sinal amostrado
179	Teorema de Nyquist
180	Aliasing Esta mistura de espectros é chamada de aliasing. Existem duas maneiras de lidarmos com aliasing. Passar um filtro passa-baixa no sinal. Aumentar a freqüência de amostragem.
181	Alias