IMPRIMIR VOLTAR A. Ciências Exatas e da Terra - 5. Matemática - 4. Matemática Aplicada TÉCNICAS DE REALCE E SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS Célia Aparecida Zorzo Barcelos 1 e VINÍCIUS BORGES PIRES 1 1 - Instituto de Matemática de Catalão - UFG, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS - UFG A utilização de filtros de suavização em processamento digital de imagens têm como objetivo principal extrair informações e transformar a imagem, eliminando ruídos, realçando bordas, segmentando. Em geral, a aquisição de uma imagem gera erros, que são chamados "ruídos", os quais causam uma deteriorização da imagem, como por exemplo, em fotografias de satélites em que a turbulência do ar altera a imagem original, em imagens médicas, etc. Torna-se preciso então, utilizar algoritmos para restaurar essas imagens. O uso de filtros e a técnica de realce de imagens são poderosas ferramentas usadas na restauração de imagens. Como o objetivo geral é processar uma imagem para obter da mesma, resultados que sejam mais apropriados que a imagem inicial, para uma aplicação específica, serão abordados os principais filtros de suavização lineares e não lineares utilizados para a eliminação de ruídos e detecção de bordas em imagens. Abordaremos também as vantagens do uso de equações diferenciais parciais (EDPs) em processamento de imagens em substituição aos filtros discretos. A idéia básica do uso das EDPs em processamento de imagens é a de modificar uma dada imagem inicial u(x,t) via EDP e obter os resultados esperados como solução desta equação quando t → ∞. Embora a utilização de máscaras em filtros, para o processamento de imagens, utilizando as técnicas de realce e segmentação de imagens tem se mostrado eficiente para a eliminação de ruídos e detecção de bordas, o uso de EDP apresentou grande vantagem sobre estes filtros tradicionais devido à possibilidade de se obter estabilidade e exatidão no processo numérico, além de bons algoritmos computacionais. Os filtros via EDPs são mais eficientes que os filtros de convolução para eliminação de ruídos e detecção de bordas. Por exemplo, o filtro via EDP da curvatura média apresentou melhores resultados comparados com os filtros tradicionais, pois retirou o ruído Gaussiano da imagem sem deteriorar as bordas da mesma. Trabalho de Iniciação Científica Palavras-chave:  Bordas; Eliminação de Ruídos; Filtragem e Realce Anais da 57ª Reunião Anual da SBPC - Fortaleza, CE - Julho/2005