A visão computacional é um ramo da automação que permite a percepção da visão de máquina e desenvolve métodos para a criação de sistemas que obtêm informações das imagens. O objetivo desta ciência é tomar decisões úteis sobre objetos físicos e cenas reais, baseadas em imagens adquiridas.

A tecnologia de visão computacional pode ser dividida em seis etapas: aquisição de imagem, pré-processamento, extração de características, segmentação, técnicas de redução de ruído e processamento de alto nível.

Nessa parte, serão abordadas as três primeiras etapas.

1ª etapa – Aquisição de Imagem

A aquisição de imagens é o primeiro passo da visão computacional, que realiza a captura de imagens por meio de um dispositivo ou sensor e transforma informações visuais em informações digitais.

A imagem digitalizada deve ser mais consistente possível com cerca de imagem real, e ao mesmo tempo apropriado para o processamento a seguir. Para realizar essa tarefa, dois elementos são indispensáveis: um dispositivo físico que é sensível a uma quantidade física e produz uma saída de sinal elétrico proporcional a um nível de energia percebido; e um conversor analógico para digital, capaz de converter a saída elétrica do sensor para a forma digital.

Alguns dispositivos utilizados para obter imagens são: câmeras de vídeo, scanners, satélites, tomógrafos médicos, sensores de raios X, análise de espectro de cores e sensor térmico. Esses hardwares oferecem propriedades distintas, como resolução espacial, velocidade de operação, precisão e custo. A escolha do sensor deve ser feita de acordo com a informação desejada e sob quais condições a imagem será obtida.

2ª etapa – Pré-Processamento

Após a aquisição da imagem, a segunda etapa computacional a ser executada é o pré-processamento. Esse procedimento é responsável por preparar a imagem para que as próximas etapas possam manipular os elementos contidos.

Os dados convertidos pelo sensor, na maioria dos casos, possui muito ruído e distorção. Os dados convertidos são analisados para realizar a correção geométrica de distorção, calibração radiométrica e remoção de ruído da imagem obtida. Esses problemas são causados por distorção da lente, iluminação inadequada ou insuficiente e sensor de capturas inadequado ou de baixa qualidade.

3ª etapa – Extração da Característica

O primeiro estágio para detecção de algum objeto é a extração de características contida em uma imagem. Durante a extração de recursos é desconsiderada a informação redundante, diminuindo a quantidade de dados a serem analisados. As características são escolhidas de acordo com o conjunto a ser analisado.

Os métodos mais utilizados durante esse processamento são detecção de bordas, pontos, cores, histograma, formas e movime