Desvio-padrão para RGB e YUV

O desvio padrão é uma operação realizada em um conjunto de valores, que neste caso, será aplicado sobre um vetor contendo a vizinhança do pixel. Neste trabalho, utilizou-se dois tipos de desvio padrão; o estimado e o calculado, que serão exemplificados a seguir.

Desvio padrão estimado: Neste desvio padrão, deve-se calcular a amplitude média do processo, que é dada pela razão da soma das amplitudes médias dos subgrupos pela quantidade de subgrupos, que neste caso, resume-se a um, ou seja, uma vizinhança.

A amplitude da vizinhança é calculada pela diferença entre o maior e o menor valor das amostras. Uma vez calculada a amplitude, deve-se realizar a razão desta com um fator correspondente ao número de amostras, dada pela tabela a seguir:

Sendo assim, o desvio padrão estimado é dado por:

Onde R é a amplitude das amostras.

Desvio padrão calculado: Este desvio padrão normalmente é aplicado em valores individuai. Para seu calculo, deve-se calcular a média do processo, que é a média das médias dos subgrupos. Ou seja, soma-se os pixels de uma vizinhança e calcula-se sua média, que deverá ser somada às demais médias dos demais subgrupos e dividida pela quantidade total de subgrupos. Por fim, faz-se o quadrado da diferença de cada amostra pela média do processo, soma-se todos esses valores e divide-se pelo numero total de amostras menos 1. O resultado será a variância, que ao ter sua raiz quadrada calculada, dará o desvio padrão calculado daquele pixel. Abaixo segue a formula:

Onde: Xi é cada amostra em uma vizinhança

X é a média do processo, dado pela média das médias dos subgrupos.

n é a quantidade total de amostras

Para aplicação do desvio padrão em uma imagem, deve-se efetuar um dos cálculos acima para cada um dos pixels, substituindo-o pelo resultado da operação. Neste trabalho, ambas as formulas citadas acima foram implementadas na linguagem Java e estão disponiveis nos anexos, as quais resultam em uma imagem escurecida, como se houvesse sido capturada em um ambiente pouco iluminado. Porém, o efeito solicitado, na verdade, foi de uma imagem final quase totalmente escura, com apenas alguns riscos brancos nos locais das bordas. Para alcançar este efeito, outro algoritmo foi estudado e implementado, o qual se alcançou através de uma variação do calculo do desvio padrão estimado.

A implementação final encontra-se, também, junto aos anexos, e consiste em capturar os pixels mais e menos relevantes do final do vetor com as amostras de uma vizinhança e, por fim, realizar a razão da diferença destes pixels por 2, ou seja:

(ultimoPixelDeMaiorValor – ultimoPixelDeMenorValor) / 2.

Ressalta-se que o objetivo desde trabalho é a manipulação de imagens digitalmente, através da implementação de operações que hão de trabalhar sobres as mesmas e que, dado um determinado filtro, em forma de algoritmo, sua implementação e aplicação faz parte deste objetivo, e não a medição da “afeição” com ferramentas de buscas, que certamente estão fora deste escopo. Em suma, se o filtro correto do desvio padrão não foi especificado, não é tarefa dos autores tentarem “adivinhá-lo”.

Dissolve cruzado em RGB

Cada pixel gi da imagem é dado por gi = (f1i + f2i)/2, onde f1 e f2 são imagens de dimensões idênticas.

3. Resultados

Os resultados obtidos para cada objetivo são mostrados abaixo:

1. Funcionalidades do sistema

a) Conversão RGB-YUV e YUV RGB

Percebe-se que a imagem em YUV aparece em vermelho, pois a banda Y é representada pela banda vermelha.

Figura 3 Imagem Original                    Figura 4 Imagem YUV                    Figura 5 recuperação da original

b) Exibição de bandas individuais (R, G e B) como imagens monocromáticas ou coloridas

Figura 6 Banda R                                   Figura 7 Banda G                                  Figura 8 Banda B

c) Negativo

O negativo aplicado em RGB altera as cores da imagem, uma vez que é aplicado a cada banda. Enquanto que no YUV, apenas o brilho sofre variação, que corresponde a banda Y, luminancia.

Aplicado em RGB

Figura 9 Imagem Original                                Figura 10 negativo RGB

Aplicado em YUV e convertido para RGB

Figura 11 Imagem Original                                 Figura 12 negativo YUV

d) Brilho Aditivo

A adição de brilho em YUV é mais intensa, uma vez que o brilho é incrementado diretamente na luminancia da imagem.

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Aplicado em RGB(c=50)

Figura 13 Imagem Original                 Figura 14 aditivo 50 RGB

Aplicado YUV e convertido para RGB(c=50)

Figura 15 Imagem Original                 Figura 16 aditivo 50 YUV

e) Brilho Multilicativo

Semelhante ao brilho aditivo, porém mais intenso.

Aplicado em RGB(c=2):

Figura 17 Imagem Original              Figura 18 multiplicativo 2 RGB

Aplicado YUV e convertido para RGB(c=2):

Figura 19 Imagem Original              Figura 20 multiplicativo 2 YUV

f) Media e Mediana