Analiza obrazu. wykład 3. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Analiza obrazu. wykład 3. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009"

Transkrypt

1 Analiza obrazu komputerowego wykład 3 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

2 Binaryzacja

3 Binaryzacja jest jedną z ważniejszych ż czynności punktowego przetwarzania obrazów. Poprzedza prawie zawsze analizę obrazu a także jest bardzo przydatna w procesie rozpoznawania. Dopiero dla obrazów binarnych można przeprowadzić większość pomiarów oraz niektóre złożone o przekształcenia. ace a Celem binaryzacji jest radykalna redukcja informacji zawartych w obrazie. Przeprowadzenie procesu binaryzacji polega na tym, żeby obraz zawierający wiele poziomów szarości zamienić na obraz, którego piksele mają wyłącznie wartości 0 lub 1.

4 Binaryzacja z dolnym progiem 0; L( m, n) a L`( m, n) = a próg binaryzacji 1; L( m, n) > a

5 Binaryzacja z górnym progiem 0; L( m, n) a L`( m, n) = a próg binaryzacji 1; L( m, n) < a

6 Binaryzacja z podwójnym ograniczeniem ) ( ; 0 a n m L < = ) ( 0 ), ( 1; ), ( 0; ), `( L a n m L a a n m L n m L a 1, a 2 progi binaryzacji; a 1 < a 2 > 2 ), ( ; 0 a n m L

7 Binaryzacja warunkowa (z histerezą) ) ( ; 0 a n m L < = ) ( 1 ), ( ; ), ( 0; ), `( L a n m L a s a n m L n m L a 1, a 2 progi binaryzacji; a 1 < a 2 s wartość sąsiadujących punktów (0 lub 1) > 2 ), ( ; 1 a n m L

8 Porównanie binaryzacji w kolejności: próg dolny, próg górny, z podwójnym progiem, z histerezą

9 Podstawowym problemem przy binaryzacji jest znalezienie odpowiedniego progu binaryzacji. Najczęściej dla znalezienia właściwej wartości progu tworzy się histogram obrazu, a następnie próg binaryzacji ustala się ę w ewentualnej dolinie histogramu.

10 LUT Look Up Tables

11 Przekształcenia punktowe z użyciem LUT wykorzystywane są w celu przyspieszenia operacji na obrazach. W operacji tej do przekształcenia wartości poszczególnych punktów obrazu używa się przygotowanych wcześniej tabel przekodowania, inaczej zwanych tablicami korekcji. Wartość piksela obrazu źródłowego staje się adresem (numerem wiersza w tabeli) zaś wartość odpowiedniego piksela dla obrazu wynikowego jest po prostu odczytywana z tabeli i może być natychmiast wykorzystana niezależnie ż i od stopnia złożoności ł ż ś funkcji przekształcającej

12

13 Operacje kontekstowe (filtry)

14 Operacje polegają na modyfikacji poszczególnych elementów obrazu w zależności od stanu ich samych i stanu ich otoczenia. Ze względu na kontekstowość mogą zajmować ć dużo ż czasu, ale algorytmy są proste i regularne a ponadto mogą być wykonywane na wszystkich punktach obrazu jednocześnie. Filtry wykorzystywane do analizy obrazów zakładają, że wykonywane na obrazie operacje będą kontekstowe. Oznacza to, że dla wyznaczenia jednego punktu obrazu wynikowego trzeba dokonać określonych obliczeń na wielu punktach obrazu źródłowego. Zadanie polega na wyznaczenie wartości funkcji, której argumentami są wartości piksela o tym samym położeniu na obrazie źródłowym oraz wartości pikseli z jego otoczenia K, które może mieć różną formę ale najczęściej utożsamiane jest z kwadratowym oknem otaczającym symetrycznie aktualnie przetwarzany punkt obrazu

15 Filtrowanie -przeszkody Z powodu kontekstowości wykonywanych operacji filtracja z reguły nie może dotyczyć pikseli znajdujących się bezpośrednio na brzegu obrazu. Wieloargumentowa funkcja będąca matematycznym t zapisem reguły ł dił działania i filtru nie będzie di posiadała wartości punktów oznaczonych symbolem x.

16 Filtry praktyczne zastosowanie Filtry wykorzystywane są zazwyczaj do realizacji następujących celów: Stłumienie w obrazie niepożądanego szumu. Przy braku kontekstowych przesłanek na temat istoty szumów realizujący tę funkcję filtr działa na zasadzie lokalnych średnich. Każdemu z punktów obrazu przypisywana jest średnia wartości jego otoczenia. Wzmocnienie w obrazie pewnych elementów zgodnych z posiadanym wzorcem. W tym przypadku dany punkt zostanie wzmocniony o w stopniu zależnym od stopnia spełnienia przez jego otoczenie określonych warunków. Usunięcie określonych wad z obrazu. Na przykład: usunięcie wad powstałych w wyniku zarysowania kliszy fotograficznej. Poprawa obrazu o złej jakości technicznej; np.: obrazów nieostrych, poruszonych lub o niewielkim kontraście. Rekonstrukcja obrazu, który uległ częściowemu zniszczeniu; np.: rekonstrukcja materiałów fotograficznych, które przez długi czas podlegały działaniu niekorzystnych warunków atmosferycznych

17 Filtry rodzaje Filtr - funkcja wieloargumentowa przekształcająca ł punkty jednego obrazu w drugi Właściwości filtru wynikają bezpośrednio z analitycznych własności realizującej go funkcji. Wyróżniamy filtry: liniowe: liniowa kombinacja wybranych pikseli obrazu wejściowego (prostsze w wykonaniu) nieliniowe: nieliniowa funkcja wybranych pikseli obrazu wejściowego (większe możliwości)

18 Filtry liniowe Filtry są zaliczane do liniowych, jeżeli funkcja je realizująca spełnia dwa warunki liniowości: jest addytywna: ϕ ( f + g ) = ϕ ( f ) + ϕ ( g ) jest jednorodna: ϕ ( λ f ) = λ ϕ ( f ) w praktyce najczęściej wykorzystywane są filtry spełniające dodatkowo warunek niezmienności względem przesunięcia: ϕ( ϕ ( f r ) = [ ϕ ( f )] h r h Spełnienie tego warunku oznacza, że każdy punkt obrazu przekształcany jest w identyczny sposób.

19 Konwolucja

20

21

22

23 ttp://ics.p.lodz.pl/~adamwoj/wsfi/po/3_wyklad_po.pdf

24

25

26 Filtry dolnoprzepustowe 3x33 5x5 7x7

27 Filtry dolnoprzepustowe 3x33 5x5 7x7

28 Filtry dolnoprzepustowe

29 Filtry dolnoprzepustowe

30 Skutki filtracji konwolucyjnej

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Przetwarzanie obrazów medycznych. Ćwiczenie 5. Filtracja kontekstowa obrazów.

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Przetwarzanie obrazów medycznych. Ćwiczenie 5. Filtracja kontekstowa obrazów. Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Przetwarzanie obrazów medycznych Ćwiczenie 5 Filtracja kontekstowa obrazów. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zdobucie umiejętności tworzenia funkcji realizujących

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 3

Przetwarzanie obrazów wykład 3 Przetwarzanie obrazów wykład 3 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Operacje kontekstowe (filtry) Operacje polegają

Bardziej szczegółowo

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 11. Filtracja sygnałów wizyjnych

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 11. Filtracja sygnałów wizyjnych Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 11 Filtracja sygnałów wizyjnych Operacje kontekstowe (filtry) Operacje polegające na modyfikacji poszczególnych elementów obrazu w zależności od stanu

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk Grafika komputerowa Dr inż. Michał Kruk Operacje kontekstowe Z reguły filtry używane do analizy obrazów zakładają, że wykonywane na obrazie operacje będą kontekstowe Polega to na wyznaczeniu wartości funkcji,

Bardziej szczegółowo

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Metody komputerowego przekształcania obrazów Metody komputerowego przekształcania obrazów Przypomnienie usystematyzowanie informacji z przedmiotu Przetwarzanie obrazów w kontekście zastosowań w widzeniu komputerowym Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz,

Bardziej szczegółowo

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Filtracja obrazu operacje kontekstowe Filtracja obrazu operacje kontekstowe Podział metod filtracji obrazu Metody przestrzenne i częstotliwościowe Metody liniowe i nieliniowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 2

Przetwarzanie obrazów wykład 2 Przetwarzanie obrazów wykład 2 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Etapy obróbki pozyskanego obrazu Obróbka wstępna

Bardziej szczegółowo

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Filtracja obrazu operacje kontekstowe Filtracja obrazu operacje kontekstowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu Poprawa ostrości Usunięcie określonych wad obrazu Poprawa obrazu o złej jakości technicznej Rekonstrukcja

Bardziej szczegółowo

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.

Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny. Filtracja nieliniowa może być bardzo skuteczną metodą polepszania jakości obrazów Filtry nieliniowe Filtr medianowy Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia punktowe

Przekształcenia punktowe Przekształcenia punktowe Przekształcenia punktowe realizowane sa w taki sposób, że wymagane operacje wykonuje sie na poszczególnych pojedynczych punktach źródłowego obrazu, otrzymujac w efekcie pojedyncze

Bardziej szczegółowo

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat

BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat Biblioteka biops zawiera funkcje do analizy i przetwarzania obrazów. Operacje geometryczne (obrót, przesunięcie,

Bardziej szczegółowo

Operacje kontekstowe (filtry)

Operacje kontekstowe (filtry) Operacje kontekstowe (filtry) Operacje polegaj na modyfikacji poszczególnych elementów obrazu w zale no ci od stanu ich samych i stanu ich otoczenia. Ze wzgl du na kontekstowo mog zajmowa du o czasu, ale

Bardziej szczegółowo

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Analiza obrazu komputerowego wykład 4 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Filtry górnoprzepustowe - gradienty Gradient - definicje Intuicyjnie, gradient jest wektorem, którego zwrot wskazuje

Bardziej szczegółowo

Ł ż ż Ł ż ż ż ż ż ż ż ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ż ż ź ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ć ż

Ł ż ż Ł ż ż ż ż ż ż ż ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ż ż ź ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ć ż Ś Ż Ś ć ż Ś ż ź ż ż ż ć ż ć Ł ż ż Ł ż ż ż ż ż ż ż ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ż ż ź ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ć ż ć ź ż ż ć ć ż ć ż ż ż ć ż ż ć ć ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ć ż ć ć ż ć ż ż ż ć ć ć

Bardziej szczegółowo

ę ę ż ż ć ć ę ć ę ż ć ć ę Ś ę ę ę Ź Ź ż Ś ę ć ć ę ę ę ę ę ę ż ć ż ć ę ę ę Ź ę ż ę ę ę

ę ę ż ż ć ć ę ć ę ż ć ć ę Ś ę ę ę Ź Ź ż Ś ę ć ć ę ę ę ę ę ę ż ć ż ć ę ę ę Ź ę ż ę ę ę ę Ł ć ż ć ż ć ę ę ę ż ć ż ć ę ż ż ć ę ę ę ę ę ę ę ę ę ż ę ę ę Ź ę ż ę ć ż ę ę ę Ź ć Ź ę ę ż ż ć ć ę ć ę ż ć ć ę Ś ę ę ę Ź Ź ż Ś ę ć ć ę ę ę ę ę ę ż ć ż ć ę ę ę Ź ę ż ę ę ę ć ę ę ż ę ż ć ć Ść ć ę ć ć ż

Bardziej szczegółowo

Operator rozciągania. Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości

Operator rozciągania. Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości Operator rozciągania q = 15 ( p p1 ) ( p p ) 0 2 1 dla p < p p 1 2 dla p p, p > p 1 2 Obliczyć obraz q i jego histogram dla p 1 =4, p 2 =8; Operator redukcji poziomów szarości q = 0 dla p p1 q2 dla p1

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu Definicja Przekształcenia kontekstowe są to przekształcenia które dla wyznaczenia wartości jednego punktu obrazu wynikowego trzeba dokonać określonych obliczeń na wielu punktach obrazu źródłowego. Przekształcenia

Bardziej szczegółowo

Komputerowe obrazowanie medyczne

Komputerowe obrazowanie medyczne Komputerowe obrazowanie medyczne Część II Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych Grafika rastrowa i wektorowa W grafice wektorowej obrazy i rysunki składają się z szeregu punktów, przez które prowadzi

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazu Przetwarzanie obrazu Przekształcenia kontekstowe Liniowe Nieliniowe - filtry Przekształcenia kontekstowe dokonują transformacji poziomów jasności pikseli analizując za każdym razem nie tylko jasność danego

Bardziej szczegółowo

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych Piotr Dalka Wprowadzenie Z reguły nie stosuje się podawania na wejście algorytmów decyzyjnych bezpośrednio wartości pikseli obrazu Obraz jest przekształcany

Bardziej szczegółowo

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU WYKŁAD 2 Marek Doros Przetwarzanie obrazów Wykład 2 2 Akwizycja (pozyskiwanie) obrazu Akwizycja obrazu - przetworzenie obrazu obiektu fizycznego (f(x, y)) do postaci

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazu Przetwarzanie obrazu Przekształcenia geometryczne Obroty Przesunięcia Odbicia Rozciągnięcia itp Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność 90 stopni Inne Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność

Bardziej szczegółowo

Proste metody przetwarzania obrazu

Proste metody przetwarzania obrazu Operacje na pikselach obrazu (operacje punktowe, bezkontekstowe) Operacje arytmetyczne Dodanie (odjęcie) do obrazu stałej 1 Mnożenie (dzielenie) obrazu przez stałą Operacje dodawania i mnożenia są operacjami

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Przetwarzanie obrazów wykład 4 Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane)

Bardziej szczegółowo

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE WYKŁAD 2 AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE Akwizycja (pozyskiwanie) obrazu Akwizycja obrazu - przetworzenie obrazu obiektu fizycznego (f(x,y)) do postaci zbioru danych dyskretnych (obraz cyfrowy) nadających

Bardziej szczegółowo

ś ść ść ś ść ść ś ś ś ś ść ś ś ś ść ść

ś ść ść ś ść ść ś ś ś ś ść ś ś ś ść ść Ą Ł Ł Ł Ę Ł ś ś ś ś ść ść ść ść Ś ść ŚĆ ś ŚĆ ś ś ść ść ś ść ść ś ś ś ś ść ś ś ś ść ść ś ś ś Ż ś Ś ś Ś ść ś ś ś ś ś ś ś ś Ś ś ś ś ś Ł Ś ś ś ś Ś ś ś ź Ś ŚĆ ś ś ś ś ś ś Ś ś Ś ś ś ś ś ś ś ś Ś Ś ść ś ś ś ś

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji 1 Wstęp Obrazy rastrowe są na ogół reprezentowane w dwuwymiarowych tablicach złożonych z pikseli, reprezentowanych przez liczby określające ich jasność

Bardziej szczegółowo

ź Ź Ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć Ź

ź Ź Ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć Ź ź Ź Ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć Ź ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ż Ż ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć ć ć ź ć Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć Ł Ś Ś ć Ą Ę ć Ę ć Ż ć

Bardziej szczegółowo

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2 Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2 Filtracja obrazów Filtracja obrazu polega na obliczeniu wartości każdego z punktów obrazu na podstawie punktów z jego otoczenia. Każdy sąsiedni piksel ma wagę, która

Bardziej szczegółowo

Ą ŚĆ Ś Ś Ę ć

Ą ŚĆ Ś Ś Ę ć Ą Ę Ą Ą ŚĆ Ś Ś Ę ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć ć Ą Ś ć Ś ć ć Ą ć Ś Ś Ą Ś Ą ć ć Ą ź ź ć ć Ą ć ź ć Ą ć Ą ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ć Ś ć ć ć Ę Ą ć Ą ć ć ć ć ć ć Ł ź ź ź Ł Ł ć Ą ć ć ć ć ć Ą ć Ą ć Ą

Bardziej szczegółowo

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38

Grafika Komputerowa Wykład 2. Przetwarzanie obrazów. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/38 Wykład 2 Przetwarzanie obrazów mgr inż. 1/38 Przetwarzanie obrazów rastrowych Jedna z dziedzin cyfrowego obrazów rastrowych. Celem przetworzenia obrazów rastrowych jest użycie edytujących piksele w celu

Bardziej szczegółowo

Ż ń ń ź ć Ż Ł ć ż ć ż ć Ś Ć ć ż ń ż ń ń ż Ć ż ć ż ń

Ż ń ń ź ć Ż Ł ć ż ć ż ć Ś Ć ć ż ń ż ń ń ż Ć ż ć ż ń Ż ż ż ń Ł Ż ż ń ń ż ń Ę ń ń ż Ż ż Ż ń ń ź ć Ż Ł ć ż ć ż ć Ś Ć ć ż ń ż ń ń ż Ć ż ć ż ń Ę ń ń Ź Ż ć ń ń ń ń ż ż ć Ź ń ń Ź Ś Ś ń ć Ź ń Ę Ę ń ć ż ć Ś Ę Ź ż ń ż Ż Ż Ś ż Ć ż ń Ć ż ż ń ć Ż ż ż ć Ć Ż ż Ś ż ć Ź

Bardziej szczegółowo

ż ń ż ć ń ż ść ś ż ć ś ś Ż ść ść ś ść ść ść ść ć ń ć ń ć ń ś ś ś ż ć ź ś ś ś ń ż ś ż ż ż ś ś ż ć

ż ń ż ć ń ż ść ś ż ć ś ś Ż ść ść ś ść ść ść ść ć ń ć ń ć ń ś ś ś ż ć ź ś ś ś ń ż ś ż ż ż ś ś ż ć ż ń ż ć ń ż ść ś ż ć ś ś Ż ść ść ś ść ść ść ść ć ń ć ń ć ń ś ś ś ż ć ź ś ś ś ń ż ś ż ż ż ś ś ż ć ż ż ż ś ś ść ż ść ś ść ś ż ś ś ś ś ś ż ś ś ś ś ż ś ś ś ś ż ś Ź ś ś ś ś ż ń ś ż ż ż ć ż ź ż ż ć ż Ż ś ć ś

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III 1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może

Bardziej szczegółowo

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE 3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE 3.1. Tablice korekcji (LUT) Przekształcenia bezkontekstowe (punktowe) to takie przekształcenia obrazu, w których zmiana poziomu szarości danego piksela zależy wyłącznie od jego

Bardziej szczegółowo

Analiza obrazu. wykład 1. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy Marek Jan Kasprowicz Analiza obrazu komputerowego 2009 r.

Analiza obrazu. wykład 1. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy Marek Jan Kasprowicz Analiza obrazu komputerowego 2009 r. Analiza obrazu komputerowego wykład 1 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Plan wykładu Wprowadzenie pojęcie obrazu cyfrowego i analogowego Geometryczne przekształcenia obrazu Przekształcenia

Bardziej szczegółowo

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III 1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może

Bardziej szczegółowo

ć ć Ł ć Ź ć Ł ź ć Ś ć ć Ż Ł Ż ć ż ć

ć ć Ł ć Ź ć Ł ź ć Ś ć ć Ż Ł Ż ć ż ć Ł Ź Ł Ł ź ź Ż Ż ż Ż ć Ś ż ć ć Ę ć ć Ł ć Ź ć Ł ź ć Ś ć ć Ż Ł Ż ć ż ć Ł ć ć ć ć Ł Ż ć Ł ź ć Ś Ż Ż Ż ż Ż Ż ż Ż Ś Ż Ą Ł Ż ź Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ś Ż Ż ż Ż Ż ż ż Ł Ż Ś Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ś Ż Ę Ł Ź Ó ż Ę Ł ź Ł Ź Ż ż Ł Ż Ż ż

Bardziej szczegółowo

ć

ć Ł Ę Ę Ą ć Ś ć ć ź ź ć ć ź ź ź ć ć ź Ś ć ć ć ć ć Ś ć Ż ć ŚĆ Ć Ż Ś Ż Ś Ż ć Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś ć Ć ć Ć ć Ć ć Ś Ś Ś ć Ć Ż Ć ć ć Ś Ż Ż Ś Ć Ż ć ć ć ć ć Ś Ś Ś ć Ż Ż ć ć Ś Ś ć Ś Ż ć Ś ć ć ć Ż Ć ć ć Ż Ś Ż Ć

Bardziej szczegółowo

POB Odpowiedzi na pytania

POB Odpowiedzi na pytania POB Odpowiedzi na pytania 1.) Na czym polega próbkowanie a na czym kwantyzacja w procesie akwizycji obrazu, jakiemu rodzajowi rozdzielczości odpowiada próbkowanie a jakiemu kwantyzacja Próbkowanie inaczej

Bardziej szczegółowo

Ę ś

Ę ś ć Ę Ł ś Ę ś ś ż Ź ż ż ż ż ż ś ż ż Ż Ę ś ść ść ś Ć ś ś Ć ść Ź ć Ż ć ś ż ś ść ś ś ś ś ć Ć ś Ć ś ś Ź ś ś Ź ś ź ś ż ż ś ś ś ź ś ś Ź Ł ż ś ż Ę Ź ś Ę Ę ż Ę Ź Ę ś ś ś ć ź ś ś ś ś ś ś ś Ź ś ż ż ć ć ć ś Ę ż ś ć

Bardziej szczegółowo

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. FPT, Kraków, 1997 Analiza obrazu Analiza obrazu

Bardziej szczegółowo

Ś Ę Ą Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ł Ś Ś Ł Ł Ł Ą Ł Ł Ł Ł Ł Ą Ą Ł

Ś Ę Ą Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ł Ś Ś Ł Ł Ł Ą Ł Ł Ł Ł Ł Ą Ą Ł ę Ą Ł Ł Ś Ę Ą Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ł Ś Ś Ł Ł Ł Ą Ł Ł Ł Ł Ł Ą Ą Ł Ł ś ś ś ś ę ś ę ę ś ść ść ść ę ę ę ść ę ś Ą Ą ś Ż ść Ź Ś Ą ę ść ść ść Ą ś Ż ę Ż Ń Ą Ł ś ę ś ę ś ś ę ś ś ść Ę Ś ś Ś ś Ś ś Ś ź ę ź ę ść ś ę Ę ś Ł ść

Bardziej szczegółowo

Ć ć ć Ś ć

Ć ć ć Ś ć ź Ę Ę Ę ź ć ć ć Ć ć ć Ś ć ź ć ć ć Ć Ś ź Ś Ć ć Ż ź ć Ż Ś Ł ŚĆ ć ć ć Ć ć Ść ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć Ś ć Ś ć Ż Ś ć Ó ć Ś ć Ś ć ć ć ć Ś ć ć Ś ć Ć Ż ć Ć ć ć ć ć Ę ć ź ć ć ć ć ć ź ć ć ć Ć ź ć Ż ć ć ć Ś ć Ć

Bardziej szczegółowo

Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę

Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę Ł Ś Ę ź Ż Ż ź ź Ż Ś Ż Ś Ł Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę Ś Ę Ń Ę ć ć Ę Ś Ę Ś Ę Ś Ś Ś ŚĘ ć Ś Ś Ś Ś ŚĘ Ł Ś Ł ź Ę ź ź ź ź Ń Ś Ś Ń ź ć ź ź ź ź ź ź Ś ź Ż ź Ń ź Ś ź ź ć Ę ź Ę Ę Ś Ę Ę Ł ź ź Ę ć Ś Ś Ł Ś Ę Ś Ł Ł Ś ć Ł ź Ł

Bardziej szczegółowo

ć ć ż ć ź ż ż ź ź ŚĆ Ź ź ć Ź ź ź ź ź Ś Ą Ć Ć ć Ź ź

ć ć ż ć ź ż ż ź ź ŚĆ Ź ź ć Ź ź ź ź ź Ś Ą Ć Ć ć Ź ź Ł Ł ć ć Ś Ź Ć Ś ć ć ż ć ź ż ż ź ź ŚĆ Ź ź ć Ź ź ź ź ź Ś Ą Ć Ć ć Ź ź Ś Ć Ć Ś ź Ć ż ż ź ż Ć ć ż Ć Ć ż ż ź Ć Ś Ś ż ż ć ż ż Ć ż Ć Ś Ś Ź Ć Ę ż Ś Ć ć ć ź ź Ś Ć Ś Ć Ł Ś Ź Ś ć ż Ś Ć ć Ś ż ÓŹ Ś Ś Ź Ś Ś Ć ż ż Ś ż

Bardziej szczegółowo

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab EXIT 2004 Wstęp 7 CZĘŚĆ I 9 OBRAZ ORAZ JEGO DYSKRETNA STRUKTURA 9 1. Obraz w programie Matlab 11 1.1. Reprezentacja obrazu

Bardziej szczegółowo

Ę Ż Ż Ż ś ż Ż

Ę Ż Ż Ż ś ż Ż Ż ż ż ś ś ż ż ż ś ż Ż Ź ś Ź Ź ś ś ż ż ś ś ś ś Ż ś Ż Ę Ż Ż Ż ś ż Ż ś ś ś Ż Ą ż ś ś ź Ż ż ż ś ś ż Ł Ż ź ż ż ś ś Ę ż ż ż ż Ę ś ż ć ś Ę ż ś ż ś Ż ż ś ż ś ść ść Ę ż ż ż ś ż Ą Ż Ś ś Ą Ż ż ż ś Ę ś Ż ś Ń ś ż Ą

Bardziej szczegółowo

ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź

ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź ż Ś Ż ś ś ś ćż ć ś ś ż ż ż ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź ś ż ż ż ż ść Ź ś ż ż ś ś ś ść ć Ń ż ś ś ś Ł ś ś ś Ź ż ś ż ż ś ść ś ść ś Ż ś ż ż ś ś Ń ś ś ś ż ś ś ś ś ś Ń ś ś ś ś ś ś ś ś Ń ś ż

Bardziej szczegółowo

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska.

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 9. Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Politechnika Świętokrzyska. Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 9 Przetwarzanie sygnałów wizyjnych. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie studentów z funkcjami pozwalającymi na

Bardziej szczegółowo

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne Cyfrowe przetwarzanie obrazów I Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne dr. inż Robert Kazała Definicja obrazu Obraz dwuwymiarowa funkcja intensywności światła f(x,y); wartość f w przestrzennych

Bardziej szczegółowo

ć Ą Ą Ł Ą

ć Ą Ą Ł Ą ź ź ź ć ć Ą Ą Ł Ą ź ź Ę Ą ź Ą ć Ł Ł Ą Ś Ę ź ź Ą Ą ź ć ć Ł Ę ć ź ć ć Ą Ć ź ź ź ć ć ć ć ć ź ź ć ć ź ć Ś Ę ć ć ć ć Ł ź ź ź ź ć Ę Ż ć ć ć ć Ę Ę ć Ę Ę ć ć Ę ć ć Ł ć Ć ć Ł Ł Ę Ę ć Ę ć ź ć Ń Ł Ł Ł Ś ć ć ć Ę Ś

Bardziej szczegółowo

ż ć

ż ć Ł Ł ż ć ć ż ć Ą Ł ó ó ć ż ć ć ż ć Ę ć Ę ć ć Ę ć ć ć Ę ż ć ć ć Ś ć Ę Ę ż ż ć ż Ę ć ć Ę ż ż Ę Ł ć ć Ą Ę Ł ć ć ć ż ć Ę Ł Ść Ą Ę Ł ć ć ć ć Ę Ł Ść Ą Ę Ł ć ć ć Ł ć Ę Ę ć ć ć ć Ł Ść ć ć Ę Ę Ł Ś Ą Ś Ś Ł Ą Ą ż

Bardziej szczegółowo

ć Ś Ś Ść

ć Ś Ś Ść ć Ś Ś Ść Ś Ł Ź Ść ć ć ć Ść ć Ść Ś Ść ć ć Ś Ó Ś Ś ć ć Ś Ś Ó Ś Ś ć Ą ć Ś Ś Ł ć Ś Ś Ł ć Ą Ść ć Ś Ó Ź ć ć Ś Ś ć ć ć Ś Ść Ść Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś ć Ą Ś Ą Ś Ś Ź Ź ć ć Ś Ę Ź Ł ź Ę Ę Ś Ś Ś Ę Ą Ź ć Ł Ś Ś Ś Ś ć Ś

Bardziej szczegółowo

ż Ę Ł Ą ż ż ż ź Ł ć Ł ż ć ć Ść ć ź ż ż Ź ć ć ć ć ć ć ć ż ż Ś Ś ż Ś ć ż ć ć Ł Ść ż Ś ż Ś ż ć ż ć ć ć ż ć ż ć ż ż ż ż ć ż ż Ł ć ż ć Ł ż Ź Ę ż ż Ś ć ż ż ć Ź Ś ż Ą ż ć Ś ć ć ż ć ć Ś ż Ź Ł ć ć ć Ć ć ć Ś ć ż

Bardziej szczegółowo