Análise forense em imagens digitais

Autor:Edson Cavalcanti Neto
Páginas:139-175
 
ÍNDICE
TRECHO GRÁTIS

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Edson Caval Cantineto

Doutor em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará. Mestre em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará. Especialista em Engenharia Elétrica pela Universidade Cândido Mendes. Especialista em Gerenciamento de Projetos pela Universidade de Fortaleza, Graduado em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará. Detentor da certificação de Scrum Master da entidade Scrum Alliance. Membro da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica. Vice-Diretor Executivo da APECOF (Associação dos Peritos em Computação Forense). Tem experiência na área Processamento Digital de Sinais com ênfase nas áreas de Processamento Digital de Imagens, Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. Possui experiência em eletrônica de potência com ênfase em fontes chaveadas e experiência também nas áreas de Robótica e Automação Industrial, com ênfase nas áreas de Sistemas Embarcados, Microcontroladores e Instrumentação. Também atuo como Perito em Computação Forense, sou Palestrante, Consultor de Tecnologia. email: edsoncavalcanti@hotmail.com

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Introdução à visão computacional

Um sistema de Visão Computacional típico possui 6 etapas. A etapa de aquisição de imagens, que consiste no processo de captura da imagem, enquanto a etapa de pré-processamento consiste em retirar falhas e imperfeições da mesma. A segmentação é a etapa responsável por dividir a imagem em regiões de interesse. Posteriormente, a região segmentada é utilizada para extrair atributos, onde estes são utilizados na etapa do reconhecimento através de uma rede neural. Por fim, é gerado um relatório com as análises e informações obtidas. Uma ilustração das etapas de um sistema típico de Visão Computacional pode ser observado na Figura 1.

A aquisição de imagem é uma etapa na qual depende da câmera em utilização, dependendo da sua configuração irá influenciar na captura da imagem. A etapa de pré-processamento consistem em preparar a imagem para as etapas de segmentação e extração de atributos, desta forma um processo de pré-proces-

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samento é a transformação da imagem capturada em RGB para tom de cinza, com a finalidade de diminuir o custo computacional nos processos seguintes.

As outras etapas de um sistema de Visão Computacional são a segmentação da imagem, ou seja, a etapa na qual o objeto de interesse é obtido a partir da imagem, a extração de atributos que consiste na extração de dados a partir da imagem, os quais servirão como entrada no sistema de reconhecimento e por último existe a identificação do objeto em destaque e por fim é gerado um relatório ou as informações são armazenadas em um banco de dados.

O uso de sistemas de Visão Computacional está crescendo com o passar dos dias, na área de Computação, onde há a área de Perícia Forense em imagens, tais técnicas são utilizadas.

Na Perícia Forense em Imagens, o foco do perito consiste em realizar melhorias na imagem, detectar objetos e pessoas, realizar a descoberta de mensagens escondidas em imagens, descobrir a origem e se há adulteração na imagem, dentre outras atividades.

Uma vez que capturar uma imagem de uma câmera é um processo físico. A luz solar é usada como fonte de energia. Quando a luz cai sobre o objeto particular, ele é refletido de volta depois de atrapalhar o objeto. Os raios de luz passam através da lente dos olhos, formam um ângulo particular e a imagem é formada na retina que é a parte de trás da parede. A imagem que é formada é invertida. Essa imagem é então interpretada pelo cérebro e isso nos torna capazes de entender as coisas. Devido à formação do ângulo, somos capazes de perceber a altura e profundidade do objeto que estamos vendo.

Uma matriz de sensores é usada para a aquisição da imagem. Assim, quando a luz solar cai sobre o objeto, a quantidade de luz refletida por esse objeto é detectada pelos sensores e um sinal de tensão contínua é gerado pela intensidade dos dados detectados. Para criar uma imagem digital, precisamos converter esses dados em uma forma digital. Isso envolve amostragem e quantificação. O resultado da amostragem e quantificação resulta em uma matriz bidimensional ou matriz de números que são uma imagem digital.

Nas câmeras digitais, a formação da imagem não se deve à reação química que ocorre, e sim é um pouco mais complexa. Na câmera digital, uma matriz CCD de sensores é usada para a formação da imagem.

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CCD significa dispositivo de carga acoplada. É um sensor de imagem e, como outros sensores, detecta os valores e os converte em um sinal elétrico. No caso do CCD detecta a imagem e converte-a em sinal elétrico.

Este CCD é realmente na forma de matriz ou uma grade retangular. É uma matriz com cada célula na matriz contém um sensor que detecta a intensidade do fóton e assim gera a intensidade do pixel na imagem gerada.

Cada sensor da matriz CCD em si é um sensor analógico. Quando os fótons de luz atingem o chip, ele é mantém uma pequena carga elétrica em cada sensor. A resposta de cada sensor é diretamente proporcional à quantidade de luz ou energia (fotônica) atingida na superfície do sensor.

Uma vez que já definimos uma imagem como um sinal bidimensional e devido à formação bidimensional da matriz CCD, uma imagem completa pode ser obtida a partir desta matriz CCD.

A quantidade de sensores é limitada, e isso significa que um detalhe limitado pode ser capturado por ele. Além disso, cada sensor pode ter apenas um valor em relação a cada partícula de fóton que o atinge.

Tais procedimentos em imagens estão relacionados com a área de processamento de sinais, que lida com análise e processamento de sinais analógicos e digitais, e trata de armazenar, filtrar e outras operações em sinais. Esses sinais incluem sinais de transmissão, sinais de som ou voz, sinais de imagem e outros sinais.

Considerando as áreas onde estes sinais são obtidos e tratados, o campo que lida com o tipo de sinais para os quais a entrada é uma imagem e a saída também é uma imagem é denominado de processamento de imagens. Tais áreas podem ser divididas em processamento de imagem analógica e processamento de imagem digital.

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• PROCESSAMENTO ANALÓGICO DE IMAGENS

O processamento analógico de imagens é feito em sinais analógicos. Inclui processamento em sinais analógicos bidimensionais. Neste tipo de processamento, as imagens são manipuladas por meios elétricos ao variar o sinal elétrico. O exemplo comum inclui a imagem da televisão.

O processamento de imagens digitais dominou o processamento de imagens analógicas com o passar do tempo devido à sua maior variedade de aplicações.

• PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS

O processamento de imagem digital trata do desenvolvimento de um sistema digital que executa operações em uma imagem digital.

• PIXEL

Pixel é o menor de uma imagem. Cada pixel corresponde a um valor diretamente proporcional à intensidade luminosa no sensor do CCD. Em uma imagem de escala de cinza de 8 bits, o valor do pixel entre 0 e 255. O valor de um pixel em qualquer ponto corresponde à intensidade dos fótons de luz que atingem esse ponto.

Na Figura acima é possível verificar uma imagem com milhares de pixels e logo abaixo uma um recorte da imagem superior. É possível verificar alguns quadrados de diversos tons de cinza. Tais quadrados são os pixels.

• A IMAGEM DIGITAL

Uma imagem não passa de um sinal bidimensional. É definido pela função matemática f (x, y) onde x e y são as duas coordenadas horizontal e verticalmente.

O valor de f (x, y) em qualquer posição informa o valor da intensidade nesse ponto de uma imagem. O menor elemento que compõe uma imagem é

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denominado de pixel, que consiste no valor da intensidade de um determinado ponto na imagem.

As imagens digitais podem ser divididas em quatro tipos:

• IMAGEM RGB (RED-GREEN-BLUE)

Cada pixel possui uma cor particular, cada cor é descrita a partir de uma quantidade de vermelho, verde e azul e é requerida uma quantidade de vinte e quatro bits para armazenar cada pixel neste tipo de imagem, conforme a Figura abaixo;

• IMAGEM EM TOM DE CINZA

Cada pixel é um tom de cinza, normalmente 0 (preto) até 255 (branco).

Neste tipo de imagem cada pixel é representado por oito bits, conforme;

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• IMAGEM BINÁRIA

Cada pixel é preto ou branco. Neste tipo de imagem necessita somente de um bit para representar um pixel, ver Figura abaixo;

• IMAGEM INDEXADA

Cada pixel possui um valor que não informa a sua cor, mas um índice da cor no mapa

• REDIMENSIONAMENTO DA IMAGEM

O redimensionamento da imagem é necessário quando você precisa aumentar ou diminuir o número total de pixels, enquanto o remapeamento pode ocorrer

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quando você está corrigindo a distorção da lente ou girando uma imagem. O zoom refere-se a aumentar a quantidade de pixels, de modo que, ao ampliar uma imagem, você verá mais detalhes.

Muitas câmeras digitais compactas podem executar tanto um zoom óptico quanto um zoom digital. Uma câmera realiza um zoom óptico movendo a lente de zoom de modo a aumentar a ampliação da luz. No entanto, um zoom digital degrada a qualidade simplesmente interpolando a imagem. Embora a foto com zoom digital contenha o mesmo número de pixels, o detalhe é claramente muito menor do que com o zoom óptico.

• MELHORIA DA IMAGEM ATRAVÉS DO CONTRASTE

As técnicas de aprimoramento de imagens têm sido amplamente utilizadas em muitas aplicações de processamento de imagens onde a qualidade subjetiva de imagens é importante para a interpretação humana. O contraste é um fator importante em qualquer avaliação subjetiva da qualidade da imagem. O contraste é criado pela diferença de luminância refletida a partir de duas superfícies adjacentes. Em outras palavras, o contraste é a diferença nas propriedades...

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