O Processamento Digital de Imagens (PDI) é uma área da informática que se dedica ao desenvolvimento de técnicas e algoritmos para manipular imagens digitais. O objetivo é melhorar a qualidade das imagens, facilitar sua interpretação, extrair informações relevantes e reconhecer objetos e padrões presentes nas imagens.
Existem diversas aplicações do PDI em áreas como medicina, biologia, geologia, astronomia, engenharia, entre outras. Na medicina, por exemplo, o PDI é usado para a análise de imagens médicas, como tomografias, ressonâncias magnéticas e radiografias. Na biologia, é utilizado para a análise de imagens de células, tecidos e órgãos. Na engenharia, o PDI é usado em imagens de satélite para a análise de terrenos e mapeamento.
As técnicas de PDI podem ser classificadas em três níveis: baixo, médio e alto. As técnicas de baixo nível se referem a processamentos na própria imagem, como filtro de suavização, aumento de contraste e nitidez. As técnicas de médio nível referem-se à extração de características da imagem, como segmentação e descrição de objetos. Já as técnicas de alto nível envolvem a interpretação de imagens e a tomada de decisões, como reconhecimento de padrões e detecção de objetos.
Outras técnicas de PDI incluem processamento morfológico, análise de texturas, detecção de bordas, remoção de ruído, reconhecimento de formas, entre outras. Essas técnicas são aplicadas de acordo com a necessidade de cada aplicação.
Por fim, é importante mencionar que o PDI tem evoluído com o avanço das tecnologias, como o uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essas tecnologias possibilitam o desenvolvimento de algoritmos cada vez mais precisos e eficientes na manipulação de imagens digitais.
* Aulas - Curso_TADS: https://www.youtube.com/watch?v=YSrsyftTMGs&list=PLkHLOFXuBa2UZXcZAbzBGGV5Y33phiLKI&ab_channel=Profa.AlessandraMendes
* Livro - Wilson Carron e Osvaldo Guimarães - As Faces da Física : Volume Unico - 1997
* Slides da disciplina de PDI - TADS / UFRN
* OpenCV
- https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
- https://docs.opencv.org/3.3.0/d6/d00/tutorial_py_root.html
- https://opencv24-python-tutorials.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contour_features/py_contour_features.html
* Pytorch
- https://learnopencv.com/pytorch-for-beginners-basics/
* TensorFlow
- https://www.tensorflow.org/tutorials
* Laboratório Mobilis
- http://www2.decom.ufop.br/imobilis/segmentacao-instancias/