Przetwarzanie obrazu
|
|
- Stefan Jaworski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przetwarzanie obrazu
2 Przekształcenia kontekstowe Liniowe Nieliniowe
3 - filtry Przekształcenia kontekstowe dokonują transformacji poziomów jasności pikseli analizując za każdym razem nie tylko jasność danego piksela ale również jasności pikseli go otaczających. Najczęściej przekształcenie kontekstowe jest funkcją intensywności pikseli w otoczeniu analizowanego punktu.
4 Najczęściej wykorzystuje się prostokątne otoczenie badanego piksela numerując piksele w stosunku do piksela środkowego (i,j=0). Otoczenie najczęściej ma szerokość 1 piksela (im większy obszar wkoło piksela tym dłuższy czas obliczania przekształcenia) -1,-1 0,-1 1,-1-1,0 0,0 1,0-1,1 0,1 1,1
5 2d x +1 2d y +1 Rozmiar okna filtru w i,j Maska filtru Obraz oryginalny Obraz wynikowy
6 Problem brzegowy
7 Problem brzegowy rozwiązanie 1
8 Problem brzegowy rozwiązanie 2
9 Główne zastosowania: Minimalizacja niepożądanego szumu. Jeśli nie znamy istoty szumu można próbować uśredniać względem otoczenia Wzmocnienie w obrazie elementów pasujących do pewnego wzorca Usunięcie określonych wad obrazu Poprawa pewnych wad technicznych ostrość, poruszenie itp. Rekonstrukcja pewnych części obrazu
10 Gdzie a i b są obrazami poddawanymi przekształceniu f
11 Przekształcenia liniowe Najczęściej stosowanym rodzajem filtru liniowego jest Konwolucja (splot) Gdzie w k,l jest wagą jasności piksela w pozycji k,l.
12 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający (dolnoprzepustowy) Piksel przyjmuje wartość średnią liczoną z wszystkich pikseli otoczenia. Uzyskuje się w ten sposób efekt rozmycia obrazu Maska wag
13 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający (dolnoprzepustowy) Wagi są najczęściej liczbami całkowitymi ze względu na potrzebę minimalizowania złożoności obliczeniowej (operacje stałoprzecinkowe vs operacje zmiennoprzecinkowe) Oznacza to potrzebę normalizacji wyników, tak aby zostały ponownie umieszczone w zakresie stopni jasności barwy W przypadku prostych filtrów rolę tą spełnia podział przez sumę wag
14 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający (dolnoprzepustowy) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
15 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający (dolnoprzepustowy) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
16 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Większa maska Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
17 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Większa waga oryginalnej intensywności piksela Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
18 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Filtr Gaussa maska wzorowana na rozkładzie normalnym (Gaussa)
19 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Inne maski eliminacja wpływu oryginalnego piksela Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
20 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Inne maski piramidalna i stożkowa
21 Przekształcenia liniowe filtr uśredniający wersje Inne maski piramidalna i stożkowa
22 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Filtry górnoprzepustowe (ang. high-pass) przepuszczają i wzmacniają elementy obrazu o dużej częstotliwości, (szumy, drobne szczegóły i krawędzie). Tłumieniu natomiast ulegają elementy o niskiej częstotliwości. Wynikiem działania takich filtrów jest wyostrzenie obrazu, a także zwiększenie ilości szumów. Można tu mówić o swoistym rodzaju różniczkowania sygnału obrazu
23 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Przykład Gradient Robertsa Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
24 Przykład Gradient Robertsa = = = = - 255
25 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Przykład Gradient Robertsa Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
26 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Filtr Robertsa ma kierunkowy charakter. Jest to wynikiem właściwości różniczkowania dwuwymiarowej funkcji, które musi przebiegać wzdłuż określonego kierunku. Dla gradientu Robertsa jest to 45. Kierunek można odwrócić stosując odpowiednią maskę
27 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Filtr Robertsa jest w rzeczywistości macierzą 2x2 co pozwala na pewną dowolność umiejscowienia jej we właściwej masce
28 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Rozwinięciem gradientu Robertsa są maski Prewitta pozwalające na różniczkowanie obrazu w wielu kierunkach Pozioma maska Prewitta
29 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Rozwinięciem gradientu Robertsa są maski Prewitta pozwalające na różniczkowanie obrazu w wielu kierunkach Pozioma maska Prewitta Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
30 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Rozwinięciem gradientu Robertsa są maski Prewitta pozwalające na różniczkowanie obrazu w wielu kierunkach Pozioma maska Prewitta Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
31 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Maska Prewitta Pozwala na wykrywanie krawędzi w kierunku określanym co
32 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Maska Prewitta Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
33 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Na masce Prewitta bazuje maska Sobela, w której większą wagę przykłada się do bezpośredniego sąsiada analizowanego punktu
34 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Prewitt Sobel Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
35 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Tak samo jak w przypadku Prewitta maskę Sobela można obracać co 45 Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
36 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Wszystkie powyższe filtry produkują krawędzie o wielopikselowej grubości i różnej intensywności precyzyjne wskazanie krawędzi nie jest więc możliwe Różnica między nimi to głównie stopień wrażliwości na szum. Od największej dla filtru Robertsa i stopniowo zmniejszaną przy kolejnych.
37 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Modyfikacją maski Prewitta jest filtr uwypuklający (Emboss) Wpływ na wartość końcową ma również oryginalna wartość piksela badanego
38 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Modyfikacją maski Prewitta jest filtr uwypuklający (Emboss) Wpływ na wartość końcową ma również oryginalna wartość piksela badanego Źródło:
39 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Wszystkie powyższe filtry Cechują się asymetrią maski odpowiadającą kierunkowi wykrywania znaczących zmian intensywności pikseli (krawędzi) Istnieje również grupa filtrów mających za zadanie wykryć zmianę niezależnie od jej kierunku. Np. wykrywanie wszystkich krawędzi na obrazie
40 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Laplasjany (czterospójny) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
41 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Laplasjany (czterospójny) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
42 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Laplasjany (ośmiospójny) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
43 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Laplasjany (ośmiospójny) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
44 Przekształcenia liniowe filtr wzmacniający (górnoprzepustowy) Laplasjany (inne maski)
45 Przekształcenia nieliniowe Liniowe przekształcenia stosowały tą samą funkcję dla wszystkich punktów obrazu. W przypadku przekształceń nieliniowych dobór przekształcenia następuje na podstawie analizy otoczenia przetwarzanego piksela
46 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Polegają na przetworzeniu obrazu dwoma gradientami ustawionymi prostopadle do siebie. Np. gradienty Sobela Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
47 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Połączenie obu wyników z zastosowaniem modułu (uniknięcie wzajemnego niwelowania się wartości dodatnich i ujemnych) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
48 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Połączenie obu wyników z zastosowaniem modułu (uniknięcie wzajemnego niwelowania się wartości dodatnich i ujemnych) Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
49 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Analogicznie można postępować wykorzystując maski Prewitta czy Kirscha itd
50 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Tzw. Gradient Kirscha Maksymalna wartość z wyników dla 8 kierunków itd
51 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Tzw. Gradient Kirscha Źródło: wikipaedia.org
52 Przekształcenia nieliniowe filtry kombinowane Tzw. Gradient Kirscha Źródło: wikipaedia.org
53 Przekształcenia nieliniowe operacje logiczne Wykonywane na dwóch obrazach najczęściej binarnych (progowanie) Operatory NOT OR AND SUB XOR NXOR
54 Przekształcenia nieliniowe operacje logiczne Wykonywane na dwóch obrazach najczęściej binarnych (progowanie) W przypadku obrazów o większej ilości stanów stosuje się tzw logikę rozmytą np:
55 Przekształcenia nieliniowe operacje logiczne NOT Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
56 Przekształcenia nieliniowe operacje logiczne AND Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
57 Przekształcenia nieliniowe operacje logiczne SUB, XOR, NXOR Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
58 Przekształcenia nieliniowe mediana Nie powoduje rozmycia brzegów nie wprowadza nowych kolorów (poziomów jasności) do obrazu Etapy: posortować wartości L(i,j) w obrębie okna wybrać jako L'(i,j) tę wartość, która znalazła się najbliżej środka zakresu ciągu posortowanego
59 Przekształcenia nieliniowe mediana Zalety: mediana gauss mediana gauss
60 Przekształcenia nieliniowe mediana Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
61 Wzrost wielkości okna Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Przetwarzanie obrazu cyfrowego Przekształcenia nieliniowe mediana
62 Przekształcenia nieliniowe filtr Kuwahra Dzieli okno na 4 podzbiory, z których wybierany jest wynik Zalety: Dobre wygładzanie obrazu Brak zacierania krawędzi
63 Przekształcenia nieliniowe filtr Kuwahra Podział okna Jeżeli rozmiar kwadratowego okna jest 2a+1 to kolejne obszary wyznaczane są wg wzoru Obszary zazębiają się
64 Przekształcenia nieliniowe filtr Kuwahra Dla każdego okna liczona jest średnia arytmetyczna intensywności oraz odchylenie standardowe Jako wynik końcowy przyjmowana jest średnia tego okna, którego odchylenie standardowe jest najmniejsze (obszar najbardziej jednorodny) Źródło: wikipaedia.org
65 Przekształcenia nieliniowe filtr Kuwahra Dla każdego okna liczona jest średnia arytmetyczna intensywności oraz odchylenie standardowe Jako wynik końcowy przyjmowana jest średnia tego okna, którego odchylenie standardowe jest najmniejsze (obszar najbardziej jednorodny)
66 Przekształcenia nieliniowe Unsharp Mask Przebieg Utworzenie kopii obrazu Rozmycie kopii filtrem Gaussa Odjęcie kopii od oryginału wyliczenie różnic Jeżeli różnica jest większa od ustawionego zakresu, różnica ta jest przepisywana do nowego obrazu. W przeciwnym wypadku piksel jest przepisywany bez zmian
67 Przekształcenia nieliniowe Unsharp Mask Efekt Źródło: wikipaedia.org
68 Canny
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 szczegółowoFiltracja 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 szczegółowoFiltracja 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 szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoPrzekształcenia 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoGrafika 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 szczegółowoLaboratorium. 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 szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 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 szczegółowoSpośród 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 szczegółowoParametryzacja 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 szczegółowoPolitechnika 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 szczegółowoImplementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoZbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 5
5. FILTRY LINIOWE I STATYSTYCZNE. WYRÓWNYWANIE TŁA. Znacznie większe znaczenie w przetwarzaniu obrazu niż operacje punktowe mają takie przekształcenia w których zmiana poziomu szarości piksela zależy nie
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne
Filtry Plan wykładu Przegląd dostępnych filtrów Zastosowanie filtrów na różnych etapach pracy systemu Dalsze badania Kontrast i ostrość Kontrast różnica w kolorze i świetle między częściami ś i obrazu
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie piąte Filtrowanie obrazu Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z pojęciami szumu na obrazie oraz metodami redukcji szumów
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przekształcenia geometryczne Obroty Przesunięcia Odbicia Rozciągnięcia itp Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność 90 stopni Inne Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 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 szczegółowoBIBLIOTEKA 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 szczegółowoFiltracja w domenie przestrzeni
1 Filtracja Filtracja w domenie przestrzeni Filtracja liniowa jest procesem splotu (konwolucji) obrazu z maską (filtrem). Dla dwuwymiarowej i dyskretnej funkcji filtracja dana jest wzorem: L2(m, n) = (w
Bardziej szczegółowoFiltracja splotowa obrazu
Informatyka, S1 sem. letni, 2012/2013, wykład#3 Filtracja splotowa obrazu dr inż. Paweł Forczmański Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki ZUT 1 / 53 Proces przetwarzania obrazów Obraz f(x,y)
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie piate Filtrowanie obrazu Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z pojęciami szumu na obrazie oraz metodami redukcji szumów przez
Bardziej szczegółowoProjekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni
Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni 1. 2. Wstęp teoretyczny a. Filtracja w domenie przestrzeni b. Krótko o szumie c. Filtracja d. Usuwanie szumu typu Salt and Pepper filtrem medianowym e. Wnioski
Bardziej szczegółowoFiltracja liniowa (metody konwolucyjne, tzn. uwzględniające pewne otoczenie przetwarzanego piksla):
WYKŁAD 3 Operacje sąsiedztwa Są to operacje, w których na wartość zadanego piksla obrazu wynikowego q o współrz. (i,j) mają wpływ wartości piksli pewnego otoczenia piksla obrazu pierwotnego p o współrzędnych
Bardziej szczegółowoSegmentacja przez detekcje brzegów
Segmentacja przez detekcje brzegów Lokalne zmiany jasności obrazu niosą istotną informację o granicach obszarów (obiektów) występujących w obrazie. Metody detekcji dużych, lokalnych zmian jasności w obrazie
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 3. Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego
WYKŁAD 3 Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego 1 Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego (c.d.) 2 Zestawienie zbiorcze - Regulacje
Bardziej szczegółowoKomputerowe 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 szczegółowoPolitechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.
Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 8 Filtracja uśredniająca i statystyczna. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zdobycie umiejętności tworzenia i wykorzystywania
Bardziej szczegółowoFiltracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej
Filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości w dziedzinie przestrzennej filtry liniowe filtry nieliniowe Filtracja w dziedzinie częstotliwości Obraz oryginalny FFT2 IFFT2 Obraz po filtracji f(x,y) H(u,v)
Bardziej szczegółowoPOB 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoĆwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015
Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY Miłosz Michalski Institute of Physics Nicolaus Copernicus University Październik 2015 1 / 12 Wykorzystanie warstw Opis zadania Obrazy do ćwiczeń Zadanie ilustruje
Bardziej szczegółowoWyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Grupa ID308, Zespół 11 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń Ćwiczenie 6 Temat: Operacje sąsiedztwa wyostrzanie obrazu Wykonali: 1. Mikołaj Janeczek
Bardziej szczegółowomaska 1 maska 2 maska 3 ogólnie
WYKŁAD 4 Detekcja krawędzi, operacje morfologiczne Detekcja (wykrywanie) krawędzi (edge detection) jest to technika segmentacji obrazu, polegająca na znajdowaniu piksli krawędziowych przez sprawdzanie
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów. Grupy metod przetwarzania obrazu. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe
Przetwarzanie obrazów Ogólna definicja Algorytm przetwarzający obraz to algorytm który, otrzymując na wejściu obraz wejściowy f, na wyjściu zwraca takŝe obraz (g). Grupy metod przetwarzania obrazu Przekształcenia
Bardziej szczegółowoGrafika 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 szczegółowoWSTĘP DO PRZETWARZANIA OBRAZÓW. Jak znaleźć ciekawe rzeczy na zdjęciu? mgr Krzysztof Szarzyński
WSTĘP DO PRZETWARZANIA OBRAZÓW Jak znaleźć ciekawe rzeczy na zdjęciu? mgr Krzysztof Szarzyński Czym jest obraz? Na nasze potrzeby będziemy zajmować się jedynie obrazami w skali szarości. Większość z omawianych
Bardziej szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX Lokalne transformacje obrazów Joanna Ratajczak, Wrocław, 28 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami lokalnych
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazu. wykład 3. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009
Analiza obrazu komputerowego wykład 3 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Binaryzacja Binaryzacja jest jedną z ważniejszych ż czynności punktowego przetwarzania obrazów. Poprzedza prawie zawsze
Bardziej szczegółowoZygmunt 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 szczegółowoPRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW SEMESTR V Wykład VIII Podstawy przetwarzania obrazów Filtracja Przetwarzanie obrazu w dziedzinie próbek Przetwarzanie obrazu w dziedzinie częstotliwości (transformacje częstotliwościowe)
Bardziej szczegółowoProste 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 szczegółowoLaboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów
Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów Ćwiczenie 4 Filtracja 2D Opracowali: - dr inż. Krzysztof Mikołajczyk - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska - dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych.
Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych. Słowa kluczowe: teledetekcja, filtracja obrazu, segmentacja obrazu, algorytmy
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoCyfrowe 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 szczegółowoAnaliza obrazu. wykład 6. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009
Analiza obrazu komputerowego wykład 6 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Slajdy przygotowane na podstawie książki Komputerowa analiza obrazu R.Tadeusiewicz, P. Korohoda, oraz materiałów ze
Bardziej szczegółowoSpis treści. strona 1 z 11
Spis treści 1. Edycja obrazów fotograficznych...2 1.1. Księżyc...2 1.2. Słońce zza chmur...4 1.3. Rzeka lawy...6 1.4. Śnieżyca...7 1.5. Ulewa...8 1.6. Noktowizor...9 strona 1 z 11 1. Edycja obrazów fotograficznych
Bardziej szczegółowoWyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT Grupa IZ06TC01, Zespół 3 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr 5 Temat: Modelowanie koloru, kompresja obrazów,
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie i Kompresja Obrazów. Filtracja
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. acja Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, 80-045 Gdańsk 7 kwietnia 206
Bardziej szczegółowoALGORYTMY PRZETWARZANIA OBRAZÓW Projekt. Aplikacja przetwarzająca obrazy z możliwością eksportu i importu do programu MS Excel.
Grupa IZ07IO1 Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT ALGORYTMY PRZETWARZANIA OBRAZÓW Projekt Aplikacja przetwarzająca obrazy z możliwością eksportu i importu do programu MS Excel. Wykonali:
Bardziej szczegółowoWyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT
3-1 Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT Grupa BD2,TC1, Zespół 2 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr3 Temat: Operacje sąsiedztwa wygładzanie i wyostrzanie
Bardziej szczegółowoDetekcja twarzy w obrazie
Detekcja twarzy w obrazie Metoda na kanałach RGB 1. Należy utworzyć nowy obrazek o wymiarach analizowanego obrazka. 2. Dla każdego piksela oryginalnego obrazka pobiera się informację o wartości kanałów
Bardziej szczegółowoTechniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów
Doc. dr inż. Jacek Jarnicki Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej jacek.jarnicki@pwr.wroc.pl Techniki wizualizacji Ćwiczenie 4 Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów
Bardziej szczegółowoTransformata Fouriera i analiza spektralna
Transformata Fouriera i analiza spektralna Z czego składają się sygnały? Sygnały jednowymiarowe, częstotliwość Liczby zespolone Transformata Fouriera Szybka Transformata Fouriera (FFT) FFT w 2D Przykłady
Bardziej szczegółowoWOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA LABORATORIUM CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Stopień, imię i nazwisko prowadzącego Imię oraz nazwisko słuchacza Grupa szkoleniowa Data wykonania ćwiczenia dr inż. Andrzej Wiśniewski
Bardziej szczegółowoAKWIZYCJA 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 szczegółowoDetekcja punktów zainteresowania
Informatyka, S2 sem. Letni, 2013/2014, wykład#8 Detekcja punktów zainteresowania dr inż. Paweł Forczmański Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki ZUT 1 / 61 Proces przetwarzania obrazów
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 2. Przetwarzanie graficzne plików. Wprowadzenie teoretyczne
Ćwiczenie Przetwarzanie graficzne plików Wprowadzenie teoretyczne ddytywne składanie kolorów (podstawowe barwy R, G, ) arwy składane addytywnie wykorzystywane są najczęściej w wyświetlaczach, czyli stosuje
Bardziej szczegółowoFILTRACJE W DZIEDZINIE CZĘSTOTLIWOŚCI
FILTRACJE W DZIEDZINIE CZĘSTOTLIWOŚCI ( frequency domain filters) Każdy człon F(u,v) zawiera wszystkie wartości f(x,y) modyfikowane przez wartości członów wykładniczych Za wyjątkiem trywialnych przypadków
Bardziej szczegółowoGIMP Grafika rastrowa (Ćwiczenia cz. 2)
Zjazd 1 GIMP Grafika rastrowa (Ćwiczenia cz. 2) Zaznaczenia Aby zacząć profesjonalnie rysować w programie GIMP należy opanować tematykę zaznaczeń. Zaznaczenia (inaczej maski) służą do zaznaczania obszarów
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa. Zajęcia IX
Grafika komputerowa Zajęcia IX Ćwiczenie 1 Usuwanie efektu czerwonych oczu Celem ćwiczenia jest usunięcie efektu czerwonych oczu u osób występujących na zdjęciu tak, aby plik wynikowy wyglądał jak wzor_1.jpg
Bardziej szczegółowoAntyaliasing w 1 milisekundę. Krzysztof Kluczek
Antyaliasing w 1 milisekundę Krzysztof Kluczek Zasada działania Założenia: Metoda bazująca na Morphological Antialiasing (MLAA) wejście: obraz wyrenderowanej sceny wyjście: zantyaliasowany obraz Krótki
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 9 AiR III
1 Na podstawie materiałów autorstwa dra inż. Marka Wnuka. Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania
Bardziej szczegółowoObraz cyfrowy. Radosław Mantiuk. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie
Obraz cyfrowy Radosław Mantiuk Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Obraz Funkcja dwuwymiarowa. Wartością tej funkcji w dowolnym punkcie jest kolor (jasność). Obraz
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoFiltracja nieliniowa obrazu
Informatyka, S1 sem. letni, 2014/2015, wykład#4 Filtracja nieliniowa obrazu dr inż. Paweł Forczmański Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki ZUT 1 / 61 Proces przetwarzania obrazów Obraz
Bardziej szczegółowo9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie
9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie Obrazy binarne to takie, które mają tylko dwa poziomy szarości: 0 i 1 lub 0 i 255. ImageJ wykorzystuje to drugie rozwiązanie - obrazy
Bardziej szczegółowoOperacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu
Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej działu matematyki opartego na teorii zbiorów Wykorzystuje się do filtracji morfologicznej, wyszukiwania informacji i analizy
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoObliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński
Obliczenia Naukowe Wykład 12: Zagadnienia na egzamin Bartek Wilczyński 6.6.2016 Tematy do powtórki Arytmetyka komputerów Jak wygląda reprezentacja liczb w arytmetyce komputerowej w zapisie cecha+mantysa
Bardziej szczegółowoDetekcja kodów kreskowych w obrazach za pomocą filtrów gradientowych i transformacji morfologicznych
ZACNIEWSKI Artur 1 Detekcja kodów kreskowych w obrazach za pomocą filtrów gradientowych i transformacji morfologicznych WSTĘP Kod kreskowy (ang. barcode) to graficzna reprezentacja informacji, w postaci
Bardziej szczegółowoInformatyka, studia dzienne, mgr II st. Przetwarzanie obrazu i dźwięku 2011/2012 Prowadzący: dr inż. Bartłomiej Stasiak czwartek, 8:30
Informatyka, studia dzienne, mgr II st. semestr I Przetwarzanie obrazu i dźwięku 2011/2012 Prowadzący: dr inż. Bartłomiej Stasiak czwartek, 8:30 Data oddania: Ocena: Grzegorz Graczyk 178717 Andrzej Stasiak
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do architektury komputerów systemy liczbowe, operacje arytmetyczne i logiczne
Wprowadzenie do architektury komputerów systemy liczbowe, operacje arytmetyczne i logiczne 1. Bit Pozycja rejestru lub komórki pamięci służąca do przedstawiania (pamiętania) cyfry w systemie (liczbowym)
Bardziej szczegółowoRekonstrukcja obrazu (Image restoration)
Rekonstrukcja obrazu (Image restoration) Celem rekonstrukcji obrazu cyfrowego jest odtworzenie obrazu oryginalnego na podstawie obrazu zdegradowanego. Obejmuje ona identyfikację procesu degradacji i próbę
Bardziej szczegółowoOperacje 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 szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów Laboratorium EX6 Operacje morfologiczne Joanna Ratajczak, Wrocław, 2018 1 Cel i zakres ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z własnościami podstawowych
Bardziej szczegółowoZAZNACZENIA. Zaznaczenia (inaczej maski) służą do zaznaczania obszarów rysunku.
1 z 5 ZAZNACZENIA Zaznaczenia (inaczej maski) służą do zaznaczania obszarów rysunku. WAŻ E: Jeżeli obraz posiada zaznaczenie, to wszystkie przekształcenia obrazu (lub warstwy) są wykonywane w ramach. Rodzaje
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski
Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest
Bardziej szczegółowozna wybrane modele kolorów i metody transformacji między nimi zna podstawowe techniki filtracji liniowej, nieliniowej dla obrazów cyfrowych
Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia Kod modułu Język kształcenia Wydział Matematyki i Informatyki Instytut Informatyki Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych w
Bardziej szczegółowoSegmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp. autor: Łukasz Chlebda
Segmentacja obrazów cyfrowych Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp autor: Łukasz Chlebda 1 Segmentacja obrazów cyfrowych - temat pracy Temat pracy: Aplikacja do segmentacji
Bardziej szczegółowoPRZETWARZANIE OBRAZÓW
PRZETWARZANIE OBRAZÓW WYKŁAD 1 Marek Doros Przetwarzanie obrazów Wykład 1 2 Schemat procesu przetwarzania obrazu Obraz cyfrowy Opis obrazu Obraz Pozyskanie Wstępne przetworzenie obrazu Segmentacja obrazu
Bardziej szczegółowoCyfrowe 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 szczegółowoPrzetwarzanie obrazów
Przetwarzanie obrazów Zajęcia 11 Filtracje przestrzenne obrazów rastrowych (2). Zasady wykonania ćwiczenia Obrazy wynikowe do zadań zapisujemy w pliku nazwiskonr.rvc (bieżące nr 1) a komentarze do wyników
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +
Plan wykładu Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie 2 Wprowadzenie Po co obrabiamy zdjęcia Obrazy wektorowe i rastrowe Wielkość i rozdzielczość obrazu Formaty graficzne
Bardziej szczegółowoRaport. Bartosz Paprzycki xed@mat.umk.pl UMK 2009/2010
Raport Bartosz Paprzycki xed@mat.umk.pl UMK 2009/2010 1. Wykrywanie krawędzi 1.0. Obraz oryginalny 1. 1.1. Sobel. Parametry: domyślne. 1.2. Prewitt. Parametry: domyślne. 1.3. Roberts. Parametry: domyślne.
Bardziej szczegółowoSpis treści. strona 1 z 10
Spis treści 1. Zaawansowane techniki obróbki fotografii...2 1.1. Odbicia na samochodzie...2 1.2. Mokra nawierzchnia...4 1.3. Odbicie od powierzchni wody...5 1.4. Koloryzacja fotografii...7 1.5. Phantasy...8
Bardziej szczegółowoWYBRANE ZAGADNIENIA WIDZENIA MASZYNOWEGO
Optomechatronika - Laboratorium Ćwiczenie 4 WYBRANE ZAGADNIENIA WIDZENIA MASZYNOWEGO 4.1 Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się ze sposobami akwizycji oraz analizy obrazu przydatnymi w kontroli
Bardziej szczegółowoOświetlenie. Modelowanie oświetlenia sceny 3D. Algorytmy cieniowania.
Oświetlenie. Modelowanie oświetlenia sceny 3D. Algorytmy cieniowania. Chcąc osiągnąć realizm renderowanego obrazu, należy rozwiązać problem świetlenia. Barwy, faktury i inne właściwości przedmiotów postrzegamy
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 7. Obraz z wykrytymi krawędziami: gdzie 1 - wartość konturu, 0 - wartość tła.
WYKŁAD 7 Elementy segmentacji Obraz z wykrytymi krawędziami: Detektory wzrostu (DTW); badanie pewnego otoczenia piksla Lokalizacja krawędzi metodami: - liczenie różnicy bezpośredniej, - liczenie różnicy
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do przetwarzania obrazów
Wprowadzenie do przetwarzania obrazów Radosław Mantiuk Zakład Grafiki Komputerowej Wydział Informatyki Politechnika Szczecińska Maj 2008 All Images in this presentation are the courtesy of Richard Alan
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia 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 szczegółowoWyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Grupa ID308, Zespół 11 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń Ćwiczenie 8 Temat: Operacje sąsiedztwa detekcja krawędzi Wykonali: 1. Mikołaj Janeczek
Bardziej szczegółowo2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).
SPIS TREŚCI ROZDZIAŁ I SYGNAŁY CYFROWE 9 1. Pojęcia wstępne Wiadomości, informacje, dane, sygnały (9). Sygnał jako nośnik informacji (11). Sygnał jako funkcja (12). Sygnał analogowy (13). Sygnał cyfrowy
Bardziej szczegółowodr inż. Tomasz Krzeszowski
Metody cyfrowego przetwarzania obrazów dr inż. Tomasz Krzeszowski 2017-05-20 Spis treści 1 Przygotowanie do laboratorium... 3 2 Cel laboratorium... 3 3 Przetwarzanie obrazów z wykorzystaniem oprogramowania
Bardziej szczegółowoRozciąganie histogramu
Rozciąganie histogramu Histogram jest wykresem przedstawiającym częstość występowania pikseli o danej jaskrawości, jasności, barwie. Raster 1 1 3 1 0 2 2 2 3 3 3 1 1 4 0 0 0 3 1 3 4 1 3 3 3 1 3 2 3 5 1
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie siódme Usuwanie tła i segmentacja Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z metodami usuwania tła z obrazu oraz algorytmami
Bardziej szczegółowo