Processamento de Imagem

Uma imagem digital é uma matriz de pixels. Processar essa imagem significa transformar essa matriz — realçando bordas, suavizando ruído ou analisando padrões — através de operações matemáticas bem definidas.

Convolução e filtros

A operação central do processamento de imagem é a convolução: um pequeno kernel (matriz de pesos) desliza sobre a imagem, e cada pixel de saída é a soma ponderada de seus vizinhos.

saída(x,y) = Σ kernel(i,j) · entrada(x+i, y+j)

Kernels diferentes produzem efeitos diferentes:

Blur (desfoque) — média os vizinhos, suavizando detalhes
Sharpen (nitidez) — realça a diferença entre um pixel e seus vizinhos
Detecção de bordas (Sobel, Laplaciano) — destaca mudanças abruptas de intensidade

Domínio da frequência e FFT

Toda imagem pode ser decomposta em ondas de diferentes frequências espaciais pela Transformada Rápida de Fourier (FFT). Regiões de mudança suave correspondem a baixas frequências; bordas e ruído, a altas frequências.

Trabalhar no domínio da frequência permite:

Remover ruído periódico isolando frequências específicas
Comprimir dados descartando frequências pouco perceptíveis (base do JPEG)
Aplicar filtros passa-baixa/passa-alta de forma eficiente

Aplicações

Realce médico (raio-X, ressonância)
Visão computacional e reconhecimento de padrões
Compressão de imagem (veja Compressão de Dados)
Efeitos fotográficos (Instagram, Photoshop)

Experimente filtros e FFT em tempo real no módulo de Processamento de Imagem.