Przetwarzanie obrazu. Formaty zapisu obrazu cyfrowego Przetwarzanie geometryczne Przetwarzanie bezkontekstowe
|
|
- Justyna Marszałek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przetwarzanie obrazu Formaty zapisu obrazu cyfrowego Przetwarzanie geometryczne Przetwarzanie bezkontekstowe
2 Zapis obrazu rastrowego Sprowadza się do zapisu barw poszczególnych punktów Główne cechy: ilość dostępnych barw na piksel stosowana kompresja (stratna/bezstratna) zdolność do przechowywania dodatkowych informacji przeznaczenie (np. obrazy RMI)
3 początki - Format rastrowy GIF Format GIF (Graphic Interchange Format) zdefiniowano około 1987 roku jako pierwszy uniwersalny format wymiany grafiki między różnymi systemami Jego cechą szczególną jest zapisywanie kolorów pikseli za pomocą indeksów (kolor indeksowany / indexed).
4 Format rastrowy GIF Kolory indeksowane Index R G B
5 Przetwarzanie obrazu cyfrowego Format rastrowy GIF Paleta może zawierać maksymalnie 256 kolorów dzięki czemu indeks ma wielkość 1 bajta, co znacząco wpływa na wielkość pliku Możliwe jest zmniejszenie wielkości palety i wykorzystywanie mniejszej ilości bitów do zapisu indeksów
6 Format rastrowy GIF W formacie GIF wprowadzono pojęcie przeźroczystości. Pewnym indeksom (a wiec kolorom) można przypisać cechę przeźroczysty. Piksele o tym indeksie nie są wyświetlane, zamiast nich widać kolor tła. W ten sposób uzyskano możliwość zapisu obrazów o innych kształtach niż prostokąt.
7 Format rastrowy GIF Przeźroczystość Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło. Dowolne tło.
8 Przetwarzanie obrazu cyfrowego Format rastrowy GIF Przeźroczystość Tak prosta realizacja przeźroczystości ma jednak swoje wady. Wykorzystanie przeźroczystości koliduje z antyaliasingiem
9 Antyaliasing Linie inne niż poziome/pionowe są odwzorowywane skokowo Schodkowa krawędź
10 Antyaliasing Ostre przejścia między dwoma kolorami są rozmywane przez zamianę kolorów pikseli sąsiadujących na kolory pośrednie miedzy tymi dwoma barwami.
11 Format rastrowy GIF Przeźroczystość Oznaczenie koloru tła (białego) jako przeźroczysty i wyświetlenie obrazka na innym tle powoduje powstanie efektu HALO
12 Przezroczystość kanał alfa Przezroczystość jest przypisana do każdego piksela (a nie do koloru) tworząc mapę pikseli przezroczystych kanał alfa. Stopień przezroczystości piksela ma 256 poziomów od do 255 lub od % do 1%.
13 Przezroczystość kanał alfa
14 Format rastrowy GIF Animacja Format GIF oferuje możliwość zapisywania w jednym pliku wielu obrazów Obrazy te mogą być wyświetlane w sekwencji, tworząc prymitywną animację. Czasy odstępów między obrazami są zapisywane w pliku.
15 Format rastrowy GIF Kompresja bezstratna LZW (Lempel Ziv Welch) Algorytm kompresji LZW wyszukuje w obrazie obszary jednokolorowe (zbiory pikseli o jednakowym indeksie) i zastępuje indeksy tego obszaru jego opisem (np. obszar 5x6 pikseli, indeks koloru 92). Znakomicie sprawdza się dla grafik umieszczonych na jednakowym tle Zupełnie nieskuteczny w przypadku przejść tonalnych typowych dla obrazów rzeczywistych.
16 Format rastrowy JPG Format ten jest obecnie najpopularniejszym formatem zapisu obrazów rastrowych. Wykorzystywany jest przede wszystkim do zapisu zdjęć cyfrowych. Swoją popularność zawdzięcza możliwości zapisu obrazu w pełnej gamie kolorów RGB przy jednoczesnym utrzymywaniu stosunkowo niewielkich rozmiarów plików.
17 Format rastrowy JPG Główną zaletą JPG jest stosowanie bardzo wydajnej, stratnej kompresji JPEG. Kompresja JPEG wywodzi swoją nazwę od Joint Photographic Experts Group zrzeszenia, które opracowało jej podstawy.
18 Format rastrowy JPG - kompresja Bazuje ona na niedoskonałości postrzegania zmian barwy przez ludzkie oko (znacznie łatwiej zauważamy zmianę jasności niż zmianę koloru). Zmiana koloru nie musi więc być zapisywana tak dokładnie lub można ją w ogóle pominąć
19 Przetwarzanie obrazu Pięć podstawowych grup Przekształcenia geometryczne Przekształcenia bezkontekstowe (punktowe) Przekształcenia kontekstowe Przekształcenia widmowe (tr. Fouriera) Przekształcenia morfologiczne
20 Podstawowe przekształcenia geometryczne Przesunięcie Skalowanie Obrót Odbicie lustrzane Pochylenie Inne przekształcenia geometrii obrazu
21 Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność 9 stopni Inne
22 Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność 9 stopni Inne
23 Przekształcenia geometryczne Przesunięcia Przemieszczenie bloku wartości kolorów pikseli do nowego miejsca w wierszach i kolumnach obrazu
24 Przekształcenia geometryczne Odbicia Poziome Pionowe odwrócenie kolejności pikseli w każdym wierszu. odwrócenie kolejności wierszy obrazu.
25 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Obiekt graficzny najczęściej opisywany jest za pomocą zbioru wierzchołków połączonych liniami (prostymi lub zdefiniowanymi krzywymi) obiekt wektorowy. Bitmapę można traktować jako prostokątny obiekt wypełniony teksturą zbiorem punktów/wierzchołków o konkretnych położeniach. Transformacja takich obiektów polega na przekształceniu położeń wszystkich jego wierzchołków i ponownym ich połączeniu liniami
26 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Przesunięcie (translation) x y x y t t x y t y x,y x,y t > -> przesunięcie w prawo/górę t < -> przesunięcie w lewo/dół t x
27 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Obrót względem środka układu wsp. (rotation) x y x x cos cos y y sin sin x,y x,y Uwaga: częste implementacje algorytmów cos/sin dla kąta podawanego w radianach
28 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Ciało sztywne (Rigid body) Przesunięcie (translation) Obrót względem środka układu wsp. (rotation) Kształt obiektu pozostaje bez zmian
29 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Zmiana skali (scaling) x y x y S S x y S > 1 -> powiększenie < S < 1 -> pomniejszenie x,y x,y Co gdy S <?
30 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Przekształcenia RST Przesunięcie (translation) Obrót względem środka układu wsp. (rotation) Zmiana skali (scaling) Przekształcenia te nie zmieniają wartości kątów w obiekcie
31 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Pochylenie (shear) Wzdłuż osi X x y x y ay x,y x,y Analogicznie wzdłuż osi Y
32 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Odbicie (reflection) Wzdłuż osi X Wzdłuż osi Y x x y x y y x y
33 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Podstawowe transformacje Przekształcenia afiniczne Przesunięcie (translation) Obrót względem środka układu wsp. (rotation) Zmiana skali (scaling) Pochylenie (shear) Odbicie (reflection) Przekształcenia te zachowują równoległość linii w obiekcie
34 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacje mogą być stosowane do obrazu globalnie Jak i lokalnie Procedury transformacji lokalnych, zmiany skali (warping), koloru itp. Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
35 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Bardziej złożone przekształcenia polegają na wykonaniu serii przekształceń podstawowych (Ma znaczenie kolejność wykonywania przekształceń podstawowych) Oznacza to wielokrotne obliczenia dla każdego punktu -> kosztowne obliczeniowo Rozwiązaniem jest znalezienie przekształcenia złożonego, nie wymagającego dużej złożoności obliczeniowej najlepiej obliczanego zawsze w ten sam sposób.
36 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Przekształcenie wierzchołka o współrzędnych P(x,y) polega na znalezieniu jego nowych współrzędnych P'(x',y'). Dla ujednolicenia sposobu obliczania przekształceń wykorzystuje się zapis współrzędnych w postaci wektorowej x v y 1 Trzecia współrzędna punktu w 2D jest zawsze równa 1 a taki rodzaj współrzędnych jest nazywany współrzędnymi jednorodnymi (homogeneous coordinates)
37 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Wprowadził je August Ferdynand Möbius w 1827r. W 1946r. E. Maxwell wykorzystał je do rozwiązywania problemów rzutowania W 1965r. L. Roberts wykorzystał współrzędne jednorodne do ujednolicenia zapisu transformacji afinicznych Podstawowa cecha wsp. jednorodnych to zapis n-wymiarowej przestrzeni za pomocą n+1 współrzędnych (3 współrzędne dla 2D) W przypadku przestrzeni 2D jest ona traktowana jako obszar przestrzeni 3D leżący na płaszczyźnie Z=1. Stąd dodatkowa współrzędna jest zawsze równa 1. -> może być konieczna normalizacja po przekształceniach
38 Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Podstawowa zaleta: Możliwość łączenia w jednej macierzy różnych przekształceń np. obrót + przesunięcie y yy yx x yx xx y x yy yx xy xx t y o x o t y o x o t t y x o o o o T y x O y x ˆ y yy yx x yx xx y yy yx x xy xx t y o x o t y o x o y x t o o t o o y x H y x Jedno mnożenie macierzowe, łatwe do zaimplementowania sprzętowo Przekształcenia geometryczne 2D
39 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Dowolna transformacja pojedynczego punktu sprowadza się do przemnożenia reprezentującego go wektora przez odpowiednią macierz przekształcenia P' HP P' x' y' 1 P x 1 y
40 Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji przesunięcie x przesunięcie w kierunku osi X y przesunięcie w kierunku osi Y y x H Przekształcenia geometryczne 2D
41 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji przesunięcie y x
42 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - obrót H cos sin sin cos 1 - kąt obrotu względem środka układu współrzędnych
43 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - obrót - kąt obrotu względem środka układu współrzędnych
44 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - obrót - kąt obrotu względem środka układu współrzędnych
45 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - skalowanie H S x S y 1 S x skalowanie wzdłuż osi X S y skalowanie wzdłuż osi Y S x =S y -> skalowanie względem środka układu współrzędnych
46 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - skalowanie S x =,5 S y = Jeśli środek obiektu nie leży na osi Y, nastąpi jego przesunięcie
47 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - skalowanie S x =,5 S y = Jeśli środek obiektu nie leży na osi Y, nastąpi jego przesunięcie
48 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - skalowanie S x =S y Jeśli środek obiektu nie znajduje się w środku układu wsp. nastąpi jego przesunięcie
49 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji - skalowanie S x =S y Jeśli środek obiektu nie znajduje się w środku układu wsp. nastąpi jego przesunięcie
50 Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji pochylenie a H W kierunku osi X W kierunku osi Y a H Przekształcenia geometryczne 2D
51 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji pochylenie W kierunku osi X H 1 a 1 1
52 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji pochylenie W kierunku osi X H 1 a 1 1
53 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji pochylenie W kierunku osi X H 1 a 1 1
54 Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji odbicie lustrzane H Względem osi X Względem osi Y H Przekształcenia geometryczne 2D
55 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji odbicie lustrzane Względem osi Y Środek obiektu nie leży na osi Y
56 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Współrzędne jednorodne Macierze transformacji odbicie lustrzane Względem osi Y Środek obiektu leży na osi Y
57 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja względem środka obiektu Skąd środek P s x max 2 x min, y max 2 y min Z reguły maksimum w wierzchołku Problem gdy wierzchołki utworzone krzywymi bardziej złożone wyznaczanie
58 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja względem środka obiektu Złożenie transformacji: przesunięcie obiektu tak aby jego środek znalazł się w punkcie (,)
59 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja względem środka obiektu Złożenie transformacji: przesunięcie obiektu tak aby jego środek znalazł się w punkcie (,) wykonanie właściwego przekształcenia
60 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja względem środka obiektu Złożenie transformacji: przesunięcie obiektu tak aby jego środek znalazł się w punkcie (,) wykonanie właściwego przekształcenia przesunięcie powrotne (o wektor odwrotny)
61 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja względem środka obiektu Złożenie transformacji: We współrzędnych jednorodnych przekształcenie odpowiadające złożeniu transformacji można wyznaczyć mnożąc macierze poszczególnych transformacji zgodnie z kolejnością ich wykonania. Dowolna transformacja T względem środka obiektu może być zapisana za pomocą mnożenia 3 macierzy (gdzie punkt (x s,y s ) jest środkiem obiektu) s s s s y x T y x H
62 Problemy: Sztywne ułożenie pikseli w obrazie, z reguły zachowanie tej samej rozdzielczości w obrazie wynikowym Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja obrazu rastrowego Bitmapa jest zbiorem punktów na płaszczyźnie. Można stosować do niej powyższe przekształcenia. Podejście naiwne Dla każdego punktu(piksela) bitmapy wykonanie przekształcenia tego punktu znalezienie położenia tego punktu na nowym obrazie przepisanie barwy punktu do nowego położenia
63 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja obrazu rastrowego Problem: zachowanie tej samej (skończonej) rozdzielczości w obrazie wynikowym Efekt: Możliwość powstawania dziur w obrazie wynikowym ilość pikseli w obrazie źródłowym i wynikowym może być różna a ilość przekształceń = ilość pikseli obrazu źródłowego
64 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja obrazu rastrowego Rozwiązanie: Wykonywanie przekształcenia odwrotnego, pikseli docelowych w piksele źródłowe. Piksel docelowy przyjmuje wartość piksela źródłowego, w który trafił po przekształceniu. Konieczność określenia zbioru pikseli docelowych, dla których obliczane będzie przekształcenie odwrotne
65 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja obrazu rastrowego Konieczność określenia zbioru pikseli docelowych, dla których obliczane będzie przekształcenie odwrotne Możliwe rozwiązanie: Potraktowanie bitmapy jako prostokąta o określonych wierzchołkach Postępowanie: Wykonanie transformacji tego prostokąta Nałożenie prostokąta na piksele docelowe Wyznaczenie zbioru pikseli docelowych obejmowanych przez prostokąt
66 Przekształcenia geometryczne 2D Transformacje obiektów 2D Transformacja obrazu rastrowego Problem: Sztywne ułożenie pikseli w obrazie Efekt: Obliczone z przekształcenia położenie punktu może nie trafiać w piksel oryginalnego obrazu Rozwiązanie: Interpolacja
67 Przekształcenia bezkontekstowe Przekształcenia bezkontekstowe cechują dwie właściwości: Punkty obrazu poddawane są przekształceniu niezależnie od otaczających je punktów - sąsiadów. Przekształcane są jedynie wartości punktów (jasność/kolor). Punkty nie zmieniają pozycji w obrazie. Gdy funkcja przekształcenia jest monotoniczna, możliwe jest odtworzenie oryginalnego obrazu* Z reguły temu samemu przekształceniu poddawane są wszystkie punkty obrazu.
68 Przekształcenia bezkontekstowe Funkcja przekształcenia może być również ekstremalnie niemonotoniczna Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
69 Przekształcenia bezkontekstowe Funkcja przekształcenia może być również ekstremalnie niemonotoniczna - bywa przydatna przy wyszukiwaniu trudno zauważalnych szczegółów np. w analizie ingerencji w obraz Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
70 Przekształcenia bezkontekstowe Najczęściej polegają na obliczeniu nowej wartości piksela na podstawie funkcji L' m, n L( m, n) L(m,n) jest intensywnością (jasnością) obrazu w punkcie (m,n) lub poziomem wartości jednej ze składowych koloru w tym punkcie W przypadku obrazów kolorowych funkcja obliczana jest osobno dla każdej składowej koloru
71 Przekształcenia bezkontekstowe Wartości intensywności (składowej koloru) są najczęściej liczbami całkowitymi między a 255. Przed wykonaniem na nich funkcji L (m,n) są one często przeskalowywane do zakresu <,1> Nowa wartość piksela, po wykonaniu funkcji, może wykraczać poza przyjęty zakres <,1>. W zależności od przyjętej strategii może nastąpic przycinanie (Wartości mniejsze od są zamieniane na a wartości większe od 1 są ustawiane na 1) lub normalizacja danych wynikowych
72 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Rozjaśnianie / ściemnianie W tym przypadku funkcja przyjmuje postać: L' m, n L( m, n) ( i mają wartość 1) Do wartości wszystkich pikseli w obrazie dodawana jest taka sama wartość.
73 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Rozjaśnianie / ściemnianie Jeżeli jest dodatnia następuje rozjaśnienie obrazu. Ujemne wartości powodują ściemnienie obrazu. Im większa jest wartość (ujemna lub dodatnia), tym więcej wartości pikseli obrazu wykracza poza zakres i jest równanych do lub 1.
74 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Rozjaśnianie / ściemnianie
75 Przekształcenia bezkontekstowe Tabela LUT Zmiana jasności obrazka powyższą metodą wymagałaby obliczenia wartości funkcji dla każdego punktu obrazu W przypadku obrazu kolorowego RGB, 3 x ilość punktów Ilości pikseli obrazów liczone są w milionach
76 Przekształcenia bezkontekstowe Tabela LUT Bardziej efektywną metodą jest policzenie funkcji dla wszystkich możliwych wartości Luminancji od do 255 i zapisanie ich w dwuwierszowej tabeli zawierającej starą i nową wartość. LUT (Look Up Table tabela przeglądania).
77 Przekształcenia bezkontekstowe Tabela LUT
78 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Zwiększanie/zmniejszanie kontrastu Zmiana kontrastu polega na zwiększaniu lub zmniejszaniu różnic pomiędzy wartościami punktów obrazu. Odbywa się to z wykorzystaniem funkcji w postaci: L' m, n L( m, n) MAX MAX dla L( m, n) 2 2 MAX MAX MAX MAX dla L( m, n) MAX MAX MAX dla L( m, n) MAX 2 2 MAX
79 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Zwiększanie/zmniejszanie kontrastu Dla wartości mniejszej od 1 następuje zmniejszanie kontrastu, czyli zmniejszenie różnic między poszczególnymi wartościami jaskrawości. W skrajnym przypadku uzyskamy jednolite szare tło. Wartość większa od 1 powoduje zwiększenie kontrastu aż do skrajnego przypadku występowania tylko 2 wartości: i MAX
80 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Zwiększanie/zmniejszanie kontrastu
81 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Korekcja gamma Korekcja gamma służy do poprawiania zniekształceń jasności wprowadzonych przez urządzenia takie jak skaner, kamera czy monitor. Wzór jest właściwy wyłącznie gdy potęgowane są wartości z przedziału <, 1>, stąd dzielenie i mnożenie przez wartość MAX. L' m, n MAX * L( m, n) MAX
82 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Korekcja gamma Dla wartości mniejszej od 1 następuje rozciągniecie wartości ciemnych kosztem wartości jasnych Dla wartości większej od 1, odwrotnie.
83 Przekształcenia bezkontekstowe Typowe przekształcenia Zwiększanie/zmniejszanie kontrastu
84 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe Częstym przypadkiem jest sytuacja gdy globalna korekcja bezkontekstowa obrazu (jasność, kontrast, gamma, itp) poprawia pewien obszar obrazu pogarszając jednocześnie inny W takiej sytuacji konieczne jest wykorzystanie narzędzia pozwalającego na precyzyjne ustawienie korekcji dla różnych obszarów jasności. Takim narzędziem są Krzywe (ang. Curves) będące kombajnem pozwalającym na jednoczesne wykorzystanie złożonych korekcji
85 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe Okno narzędzia krzywe zawiera prostokąt przedzielony ukośną linią. Na dole prostokąta zaprezentowany jest zakres jasności obrazu oryginalnego od do MAX. Po lewej stronie prostokąta przedstawiony jest analogiczny zakres jasności dla obrazu po przekształceniu. Często w tle prostokąta przedstawiany jest histogram obrazu oryginalnego, ułatwiający dobór kształtu krzywej.
86 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe Ukośna linia reprezentuje przekształcenie jednego zakresu w drugi W swojej obecnej postaci pokazuje przekształcenie 1:1, czyli bez zmian Zaznaczone na zielono zakresy jasności przed i po transformacji mają tą samą szerokość
87 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja rozjaśniania Linia została przesunięta w górę Gęstość rozłożenia stopni jasności jest taka sama Zakres stopni jasności jest przesunięty w stosunku do oryginału w stronę większej jasności.
88 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja ściemniania Linia została przesunięta w dół Gęstość rozłożenia stopni jasności jest taka sama Zakres stopni jasności jest przesunięty w stosunku do oryginału w stronę mniejszej jasności.
89 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja ściemniania Linia została przesunięta w dół Gęstość rozłożenia stopni jasności jest taka sama Zakres stopni jasności jest przesunięty w stosunku do oryginału w stronę mniejszej jasności.
90 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja zmiany kontrastu Linia została przekrzywiona w dół Gęstość rozłożenia stopni jasności jest mniejsza Zakres stopni jasności jest przesunięty w stosunku do oryginału w stronę mniejszej jasności. Uzyskano niezamierzone ściemnienie obrazu
91 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja zmiany kontrastu Linia została przekrzywiona symetrycznie względem środka Gęstość rozłożenia stopni jasności jest mniejsza Obszar wynikowy znajduje się w odpowiednim zakresie jasności w stosunku do oryginału Prawidłowa realizacja zmiany kontrastu
92 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja zmiany kontrastu Linia została przekrzywiona symetrycznie względem środka Gęstość rozłożenia stopni jasności jest większa Obszar wynikowy znajduje się w odpowiednim zakresie jasności w stosunku do oryginału Prawidłowa realizacja zwiększenia kontrastu
93 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji gamma Rysunek rozciągnięcie ciemnych. ilustruje poziomów Zakres najciemniejszy został rozciągnięty Zakres środkowy przesunięty w stronę jaśniejszą Zakres jasny został ściśnięty
94 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji gamma Rysunek rozciągnięcie jasnych. ilustruje poziomów Zakres najciemniejszy został ściśnięty Zakres środkowy przesunięty w stronę ciemniejszą Zakres jasny został rozciągnięty.
95 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji obrazu Jakie niedoskonałości ma ten obraz?
96 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji obrazu Co pokazuje histogram?
97 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji obrazu Korekcja gamma poprawia cały obraz?
98 Przekształcenia bezkontekstowe Krzywe realizacja korekcji obrazu Korekcja tylko w obszarze najjaśniejszym
99 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram Histogram jest narzędziem wspomagającym wiele bezkontekstowych przekształceń obrazu. Prezentuje on zestawienie (w postaci wykresu słupkowego) ilości w obrazie pikseli o jednakowych poziomach jasności. Słupki odpowiadające poziomom ułożone są w kolejności rosnącej od poziomu do MAX.
100 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram Formalnie wyliczany na podstawie wzoru W przypadku obrazów kolorowych histogram może być generowany albo dla każdej składowej z osobna albo jako histogram obrazu skonwertowanego do monochromatycznego. Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
101 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram Histogram prawidłowo naświetlonego obrazu powinien być mniej więcej równomierny. Przesunięcie ciężaru na lewą lub prawą połowę może świadczyć o niedoświetleniu lub prześwietleniu obrazu. Źródło:
102 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram Ogólnie występowanie pustych obszarów świadczy o nieoptymalnym wykorzystaniu zakresu jasności Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
103 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram Ogólnie występowanie pustych obszarów świadczy o nieoptymalnym wykorzystaniu zakresu jasności Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
104 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Rozciągniecie histogramu (ang. histogram stretching) wykonuje się gdy nie pokrywa on całego zakresu wartości składowych obrazu. Operacja ta polega (tak jak wszystkie przekształcenia bezkontekstowe) na przygotowaniu odpowiedniej tablicy LUT Źródło: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, R. Tadeusiewicz, P. Korohoda
105 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Nowe wartości w tablicy LUT obliczane są według wzoru gdzie v max maksymalna wartość jasności w obrazie v min minimalna wartość jasności w obrazie i max maksymalna możliwa wartość jasności w obrazie Źródło:
106 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Źródło:
107 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Źródło:
108 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Bardziej zaawansowane algorytmy mogą uwzględniać środek ciężkości zakresu lub eliminować przerwy w histogramie
109 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Przykład życiowego zastosowania rozciągania histogramu
110 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram -rozciąganie Przykład życiowego zastosowania rozciągania histogramu
111 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - wyrównywanie Wyrównywanie histogramu (ang. histogram equalization) ma na celu takie dobranie wartosci aby wykres był mozliwie "płaski". Celem jest uwypuklenie szczegółów o niewielkiej różnicy kontrastu zmniejszenie płynności przejść tonalnych Operacja ta polega (tak jak wszystkie przekształcenia bezkontekstowe) na przygotowaniu odpowiedniej tablicy LUT Jest jednak nieco bardziej skomplikowana niż rozciąganie histogramu
112 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Stosowany algorytm składa się z dwóch etapów 1. Obliczenie dystrybuanty rozkładu prawdopodobieństwa dla każdej wartości intensywności I=,1,2,.., n,..,255 ze wzoru Gdzie h n - jest ilością pikseli o intensywności n S jest ilością wszystkich pikseli obrazu Źródło:
113 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - rozciąganie Stosowany algorytm składa się z dwóch etapów 2. Obliczenie nowych wartości intensywności i ze wzoru Gdzie D - jest pierwszą dystrybuantą > k jest liczbą dostępnych wartości intensywności (256) Źródło:
114 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - wyrównanie Źródło:
115 Przekształcenia bezkontekstowe Histogram - wyrównanie Źródło:
116 Rozciąganie vs wyrównanie Źródło:
117 Rozciąganie vs wyrównanie Źródło:
118 Zadanie referatowe Zaawansowane techniki przetwarzania obrazu z wykorzystaniem histogramu
Grafika 2D. Przekształcenia geometryczne 2D. opracowanie: Jacek Kęsik
Grafika 2D Przekształcenia geometrczne 2D opracowanie: Jacek Kęsik Wkład obejmuje podstawowe przekształcenia geometrczne stosowane w grafice komputerowej. Opisane są w nim również współrzędne jednorodne
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przekształcenia geometryczne Obroty Przesunięcia Odbicia Rozciągnięcia itp Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność 90 stopni Inne Przekształcenia geometryczne Obroty Wielokrotność
Bardziej szczegółowoLaboratorium. 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 szczegółowoObraz 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 szczegółowoĆwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów
Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Przetwarzanie sygnałów laboratorium ETD5067L Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów 1. Obraz cyfrowy Obraz w postaci cyfrowej
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 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 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 szczegółowo3. 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 szczegółowoGrafika. Formaty zapisu obrazu cyfrowego
Grafika Formaty zapisu obrazu cyfrowego Od formatu pliku graficznego zależy objętość/wielkość pliku jakość obrazu przystosowanie do późniejszej edycji obrazu i zmiany jego rozmiarów. Zapis obrazu rastrowego
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 szczegółowoPlan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +
Plan wykładu Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie 2 Po co obrabiamy zdjęcia Poprawa jasności, kontrastu, kolorów itp. Zdjęcie wykonano w niesprzyjających warunkach (złe
Bardziej szczegółowoCała prawda o plikach grafiki rastrowej
~ 1 ~ Cała prawda o plikach grafiki rastrowej Grafika rastrowa to rodzaj grafiki zapisywanej na dysku w postaci bitmapy, czyli zbioru pikseli. W edytorach grafiki rastrowej możliwa jest edycja na poziomie
Bardziej szczegółowo0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do
0. OpenGL ma układ współrzędnych taki, że oś y jest skierowana (względem monitora) a) w dół b) w górę c) w lewo d) w prawo e) w kierunku do obserwatora f) w kierunku od obserwatora 1. Obrót dookoła osi
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ
INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ Przygotowała mgr Joanna Guździoł e-mail: jguzdziol@wszop.edu.pl WYŻSZA SZKOŁA ZARZĄDZANIA OCHRONĄ PRACY W KATOWICACH 1. Pojęcie grafiki komputerowej Grafika komputerowa
Bardziej szczegółowoTechnologie Informacyjne
Grafika komputerowa Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności December 12, 2016 1 Wprowadzenie 2 Optyka 3 Geometria 4 Grafika rastrowa i wektorowa 5 Kompresja danych Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoFORMATY PLIKÓW GRAFICZNYCH
FORMATY PLIKÓW GRAFICZNYCH Różnice między nimi. Ich wady i zalety. Marta Łukasik Plan prezentacji Formaty plików graficznych Grafika wektorowa Grafika rastrowa GIF PNG JPG SAV FORMATY PLIKÓW GRAFICZNYCH
Bardziej szczegółowodr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski
dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski Podział grafiki wektorowa; matematyczny opis rysunku; małe wymagania pamięciowe (i obliczeniowe); rasteryzacja konwersja do postaci rastrowej; rastrowa; tablica
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 szczegółowoHistogram obrazu, modyfikacje histogramu
March 15, 2013 Histogram Jeden z graficznych sposobów przedstawiania rozkładu cechy. Składa się z szeregu prostokatów umieszczonych na osi współrzędnych. Prostokaty te sa z jednej strony wyznaczone przez
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 szczegółowoObrót wokół początku układu współrzędnych o kąt φ można wyrazić w postaci macierzowej następująco
Transformacje na płaszczyźnie Przesunięcie Przesunięcie (translacja) obrazu realizowana jest przez dodanie stałej do każdej współrzędnej, co w postaci macierzowej można przedstawić równaniem y'] = [ x
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa. Dla DSI II
Grafika komputerowa Dla DSI II Rodzaje grafiki Tradycyjny podział grafiki oznacza wyróżnienie jej dwóch rodzajów: grafiki rastrowej oraz wektorowej. Różnica pomiędzy nimi polega na innej interpretacji
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia punktowe i geometryczne
Przekształcenia punktowe i geometryczne 1 Przekształcenia punktowe Przekształcenia punktowe (bezkontekstowe) są to przekształcenia dotyczące stopnia szarości lub nasycenia barwy dla każdego punktu oddzielnie,
Bardziej szczegółowoGrafika rastrowa (bitmapa)-
Grafika komputerowa Grafika rastrowa Grafika rastrowa (bitmapa)- sposób zapisu obrazów w postaci prostokątnej tablicy wartości, opisujących kolory poszczególnych punktów obrazu (prostokątów składowych).
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie drugie Podstawowe przekształcenia obrazu 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z podstawowymi przekształceniami obrazu wykonywanymi
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 szczegółowoDodatek B - Histogram
Dodatek B - Histogram Histogram to nic innego, jak wykres pokazujący ile elementów od czarnego (od lewej) do białego (prawy koniec histogramu) zostało zarejestrowanych na zdjęciu. Może przedstawiać uśredniony
Bardziej szczegółowoWykorzystanie grafiki wektorowej do tworzenia elementów graficznych stron i prezentacji
Wykorzystanie grafiki wektorowej do tworzenia elementów graficznych stron i prezentacji grafika rastrowa a grafika wektorowa -13- P SiO 2 Grafika rastrowa - obraz zapisany w tej postaci stanowi układ barwnych
Bardziej szczegółowoGrafika Komputerowa Wykład 1. Wstęp do grafiki komputerowej Obraz rastrowy i wektorowy. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/22
Wykład 1 Wstęp do grafiki komputerowej rastrowy i wektorowy mgr inż. 1/22 O mnie mgr inż. michalchwesiuk@gmail.com http://mchwesiuk.pl Materiały, wykłady, informacje Doktorant na Wydziale Informatyki Uniwersytetu
Bardziej szczegółowoFormaty plików graficznych
Formaty plików graficznych grafika rastowa grafika wektorowa Grafika rastrowa Grafika rastrowa służy do zapisywania zdjęć i realistycznych obrazów Jakość obrazka rastrowego jest określana przez całkowitą
Bardziej szczegółowoGRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej
GRAFIKA RASTROWA WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej Grafika rastrowa i wektorowa W grafice dwuwymiarowej wyróżnia się dwa rodzaje obrazów: rastrowe,
Bardziej szczegółowoAnimowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik.
Animowana grafika 3D Opracowanie: J. Kęsik kesik@cs.pollub.pl Powierzchnia obiektu 3D jest renderowana jako czarna jeżeli nie jest oświetlana żadnym światłem (wyjątkiem są obiekty samoświecące) Oświetlenie
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przekształcenia kontekstowe Liniowe Nieliniowe - filtry Przekształcenia kontekstowe dokonują transformacji poziomów jasności pikseli analizując za każdym razem nie tylko jasność danego
Bardziej szczegółowoOperacje przetwarzania obrazów monochromatycznych
Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych Obraz pobrany z kamery lub aparatu często wymaga dalszej obróbki. Jej celem jest poprawienie jego jakości lub uzyskaniem na jego podstawie określonych
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 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 szczegółowoGrafika 2D. Animacja Zmiany Kształtu. opracowanie: Jacek Kęsik
Grafika 2D Animacja Zmiany Kształtu opracowanie: Jacek Kęsik Wykład przedstawia podstawy animacji zmiany kształtu - morfingu Animacja zmiany kształtu Podstawowe pojęcia Zlewanie (Dissolving / cross-dissolving)
Bardziej szczegółowoKlasyfikacja metod kompresji
dr inż. Piotr Odya Klasyfikacja metod kompresji Metody bezstratne Zakodowany strumień danych po dekompresji jest identyczny z oryginalnymi danymi przed kompresją, Metody stratne W wyniku kompresji część
Bardziej szczegółowoDane obrazowe. R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski
Dane obrazowe R. Robert Gajewski omklnx.il.pw.edu.pl/~rgajewski www.il.pw.edu.pl/~rg s-rg@siwy.il.pw.edu.pl Przetwarzanie danych obrazowych! Przetwarzanie danych obrazowych przyjmuje trzy formy:! Grafikę
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 szczegółowodr hab. inż. Lidia Jackowska-Strumiłło, prof. PŁ Instytut Informatyki Stosowanej, PŁ
Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Politechnika Łódzka Środowisko pracy grafików dr hab. inż. Lidia Jackowska-Strumiłło, prof. PŁ Instytut Informatyki Stosowanej, PŁ Formaty
Bardziej szczegółowoWaldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30
Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT / Mapa zasadnicza 30 2.3. Model rastrowy Rastrowy model danych wykorzystywany jest dla gromadzenia i przetwarzania danych pochodzących ze skanowania istniejących
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 szczegółowoAnimowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik.
Animowana grafika 3D Opracowanie: J. Kęsik kesik@cs.pollub.pl Rzutowanie Równoległe Perspektywiczne Rzutowanie równoległe Rzutowanie równoległe jest powszechnie używane w rysunku technicznym - umożliwienie
Bardziej szczegółowoKompresja obrazów i formaty plików graficznych
Kompresja obrazów i formaty plików graficznych Kompresja obrazów Obrazy zapisywane w 24 lub 32-bitowej głębi kolorów o dużej rozdzielczości zajmują dużo miejsca. Utrudnia to przesyłanie ich pocztą elektroniczną,
Bardziej szczegółowo1 LEKCJA. Definicja grafiki. Główne działy grafiki komputerowej. Programy graficzne: Grafika rastrowa. Grafika wektorowa. Grafika trójwymiarowa
1 LEKCJA Definicja grafiki Dział informatyki zajmujący się wykorzystaniem komputerów do generowania i przetwarzania obrazów (statycznych i dynamicznych) oraz wizualizacją danych. Główne działy grafiki
Bardziej szczegółowoOperator 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 szczegółowoPodstawy grafiki komputerowej. Teoria obrazu.
WAŻNE POJĘCIA GRAFIKA KOMPUTEROWA - to dział informatyki zajmujący się wykorzystaniem oprogramowania komputerowego do tworzenia, przekształcania i prezentowania obrazów rzeczywistych i wyimaginowanych.
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 szczegółowoObróbka grafiki cyfrowej
Obróbka grafiki cyfrowej 1 ROZDZIELCZOŚĆ (ang. resolution) - oznacza ilość malutkich punktów, które tworzą widzialny znak w druku bądź na ekranie monitora Typowe rozdzielczości monitorów komputerowych
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 szczegółowoGimp Grafika rastrowa (konwersatorium)
GIMP Grafika rastrowa Zjazd 1 Prowadzący: mgr Agnieszka Paradzińska 17 listopad 2013 Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium) Przed przystąpieniem do omawiania cyfrowego przetwarzania obrazów niezbędne jest
Bardziej szczegółowoTransformacje obiektów 3D
Synteza i obróbka obrazu Transformacje obiektów 3D Opracowanie: dr inż. Grzegorz Szwoch Politechnika Gdańska Katedra Systemów Multimedialnych Lokalny układ współrzędnych Tworząc model obiektu, zapisujemy
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie 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 szczegółowoKlasyfikacja metod kompresji
dr inż. Piotr Odya Klasyfikacja metod kompresji Metody bezstratne Zakodowany strumień danych po dekompresji jest identyczny z oryginalnymi danymi przed kompresją, Metody stratne W wyniku kompresji część
Bardziej szczegółowoZ życia grafika-webmastera
Z życia grafika-webmastera Czasy, kiedy jedynym wymaganiem co do pracy grafika, była wyłącznie jego bujna inwencja twórcza, już dawno minęły. Grafik-webmaster, pracujący czy to jako freelancer, czy jako
Bardziej szczegółowoPOPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)
POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement) Przetwarzanie obrazów cyfrowych w celu wydobycia / uwydatnienia specyficznych cech obrazu dla określonych zastosowań. Brak
Bardziej szczegółowoGrafika na stronie www
Grafika na stronie www Grafika wektorowa (obiektowa) To grafika której obraz jest tworzony z obiektów podstawowych najczęściej lini, figur geomtrycznych obrazy są całkowicie skalowalne Popularne programy
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa dziedzina informatyki zajmująca się wykorzystaniem technik komputerowych do celów wizualizacji artystycznej oraz wizualizacji i
Grafika komputerowa dziedzina informatyki zajmująca się wykorzystaniem technik komputerowych do celów wizualizacji artystycznej oraz wizualizacji i rzeczywistości. Grafika komputerowa jest obecnie narzędziem
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 szczegółowoGrafika Komputerowa Wybrane definicje. Katedra Informatyki i Metod Komputerowych Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN w Krakowie apw@up.krakow.
Grafika Komputerowa Wybrane definicje Katedra Informatyki i Metod Komputerowych Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN w Krakowie apw@up.krakow.pl Spis pojęć Grafika komputerowa Grafika wektorowa Grafika rastrowa
Bardziej szczegółowoPodstawy grafiki komputerowej
Podstawy grafiki komputerowej Krzysztof Gracki K.Gracki@ii.pw.edu.pl tel. (22) 6605031 Instytut Informatyki Politechniki Warszawskiej 2 Sprawy organizacyjne Krzysztof Gracki k.gracki@ii.pw.edu.pl tel.
Bardziej szczegółowoGRAFIKA. Rodzaje grafiki i odpowiadające im edytory
GRAFIKA Rodzaje grafiki i odpowiadające im edytory Obraz graficzny w komputerze Może być: utworzony automatycznie przez wybrany program (np. jako wykres w arkuszu kalkulacyjnym) lub urządzenie (np. zdjęcie
Bardziej szczegółowoPrzewodnik po soczewkach
Przewodnik po soczewkach 1. Wchodzimy w program Corel Draw 11 następnie klikamy Plik /Nowy => Nowy Rysunek. Następnie wchodzi w Okno/Okno dokowane /Teczka podręczna/ Przeglądaj/i wybieramy plik w którym
Bardziej szczegółowo1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter.
OPIS PROGRAMU TPREZENTER. Program TPrezenter przeznaczony jest do pełnej graficznej prezentacji danych bieżących lub archiwalnych dla systemów serii AL154. Umożliwia wygodną i dokładną analizę na monitorze
Bardziej szczegółowoJoint Photographic Experts Group
Joint Photographic Experts Group Artur Drozd Uniwersytet Jagielloński 14 maja 2010 1 Co to jest JPEG? Dlaczego powstał? 2 Transformata Fouriera 3 Dyskretna transformata kosinusowa (DCT-II) 4 Kodowanie
Bardziej szczegółowoGrafika 2D. Animacja Zmiany Kształtu. opracowanie: Jacek Kęsik
Grafika 2D Animacja Zmiany Kształtu opracowanie: Jacek Kęsik Wykład przedstawia podstawy animacji zmiany kształtu - morfingu Animacja zmiany kształtu Podstawowe pojęcia Zlewanie (Dissolving / cross-dissolving)
Bardziej szczegółowoOBRÓBKA FOTOGRAFII. WYKŁAD 1 Korekcja obrazu. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej
OBRÓBKA FOTOGRAFII WYKŁAD 1 Korekcja obrazu Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej Korekcja i retusz Korekcja (pół)automatyczne operacje wykonywane na całym obrazie (lub jego dużych fragmentach)
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku
WYKŁ 3 WYPŁNINI OSZRÓW. Wypełnianie wieloboku Zasada parzystości: Prosta, która nie przechodzi przez wierzchołek przecina wielobok parzystą ilość razy. Plan wykładu: Wypełnianie wieloboku Wypełnianie konturu
Bardziej szczegółowoWedług raportu ISO z 1988 roku algorytm JPEG składa się z następujących kroków: 0.5, = V i, j. /Q i, j
Kompresja transformacyjna. Opis standardu JPEG. Algorytm JPEG powstał w wyniku prac prowadzonych przez grupę ekspertów (ang. Joint Photographic Expert Group). Prace te zakończyły się w 1991 roku, kiedy
Bardziej szczegółowoTematy lekcji zajęć komputerowych klasa 5b grupa 1 i grupa 2
Tematy lekcji zajęć komputerowych klasa 5b grupa 1 i grupa 2 1 Program nauczania. Przedmiotowy system oceniania. Regulamin pracowni komputerowej. - 7 punktów regulaminu potrafi powiedzieć, czego się będzie
Bardziej szczegółowoPodstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych. Format rastrowy
Podstawy przetwarzania obrazów teledetekcyjnych Format rastrowy Definicja rastrowego modelu danych - podstawowy element obrazu cyfrowego to piksel, uważany w danym momencie za wewnętrznie jednorodny -
Bardziej szczegółowo4. Oprogramowanie OCR do rozpoznawania znaków 39
Spis treêci Wstęp 9 1. Podstawowe pojęcia dotyczące tekstu 13 1.1. Wprowadzenie 13 1.2. Pismo 14 1.2.1. Podstawowe pojęcia 14 1.2.2. Grupy krojów pisma 14 1.2.3. Krój pisma 15 1.2.4. Rodzina kroju pisma
Bardziej szczegółowoMateriały dla studentów pierwszego semestru studiów podyplomowych Grafika komputerowa i techniki multimedialne rok akademicki 2011/2012 semestr zimowy
Materiały dla studentów pierwszego semestru studiów podyplomowych Grafika komputerowa i techniki multimedialne rok akademicki 2011/2012 semestr zimowy Temat: Przekształcanie fotografii cyfrowej w grafikę
Bardziej szczegółowoTechnologie cyfrowe semestr letni 2018/2019
Technologie cyfrowe semestr letni 2018/2019 Tomasz Kazimierczuk Kompresja Kompresja bezstratna: z postaci skompresowanej można odtworzyć całkowitą informację wejściową. Kompresja polega na zastosowaniu
Bardziej szczegółowoProjektowanie graficzne. Wykład 2. Open Office Draw
Projektowanie graficzne Wykład 2 Open Office Draw Opis programu OpenOffice Draw OpenOffice Draw umożliwia tworzenie prostych oraz złożonych rysunków. Posiada możliwość eksportowania rysunków do wielu różnych
Bardziej szczegółowoANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)
ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM) LABORATORIUM 5 - LOKALIZACJA OBIEKTÓW METODĄ HISTOGRAMU KOLORU 1. WYBÓR LOKALIZOWANEGO OBIEKTU Pierwszy etap laboratorium polega na wybraniu lokalizowanego obiektu.
Bardziej szczegółowoSYLABUS ECCC MOD U Ł : C S M2 GR A F I K A KO M P U T E R O W A PO Z I O M: PO D S T A W O W Y (A)
SYLABUS ECCC MOD U Ł : C S M2 GR A F I K A KO M P U T E R O W A PO Z I O M: PO D S T A W O W Y (A) GRUPA KOMPETENCJI KOMPETENCJE OBJĘTE STANDARDEM ECCC 1. Teoria grafiki komputerowej 1.1. Podstawowe pojęcia
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3
Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3 0. Logo [6 godz.] PODSTAWA PROGRAMOWA: Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego.
Bardziej szczegółowoPython: JPEG. Zadanie. 1. Wczytanie obrazka
Python: JPEG Witajcie! Jest to kolejny z serii tutoriali uczący Pythona, a w przyszłości być może nawet Cythona i Numby Jeśli chcesz nauczyć się nowych, zaawansowanych konstrukcji to spróbuj rozwiązać
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa. Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Żółty
Grafika komputerowa Opracowali: dr inż. Piotr Suchomski dr inż. Piotr Odya Oko posiada pręciki (100 mln) dla detekcji składowych luminancji i 3 rodzaje czopków (9 mln) do detekcji koloru Czerwony czopek
Bardziej szczegółowoGrafika 2D. Pojęcia podstawowe. opracowanie: Jacek Kęsik
Grafika 2D Pojęcia podstawowe opracowanie: Jacek Kęsik Obraz - przedmiot, przeważnie płaski, na którym za pomocą plam barwnych i kreski, przy zastosowaniu różnych technik malarskich i graficznych autor
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 szczegółowoZasady edycji (cyfrowej) grafiki nieruchomej
Zasady edycji (cyfrowej) grafiki nieruchomej Trudno jest w czasie wykonywania fotografii widzieć i myśleć o wszystkim! Zasady ogólne wykonywania zdjęć (od strony wygody ich późniejszej edycji): 1. maksymalna
Bardziej szczegółowoPrzedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2.
Przedmowa 11 Ważniejsze oznaczenia 14 Spis skrótów i akronimów 15 Wstęp 21 W.1. Obraz naturalny i cyfrowe przetwarzanie obrazów 21 W.2. Technika obrazu 24 W.3. Normalizacja w zakresie obrazu cyfrowego
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Wykład V
Nie wytaczaj armaty by zabić komara Podstawy Informatyki Wykład V Grafika rastrowa Paint Copyright by Arkadiusz Rzucidło 1 Wprowadzenie - grafika rastrowa Grafika komputerowa tworzenie i przetwarzanie
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa. Zajęcia 7
Grafika komputerowa Zajęcia 7 Wygląd okna aplikacji programu Corel PhotoPaint Źródło: Podręcznik uŝytkownika pakietu CorelDRAW Graphics Suite 12 Tworzenie nowego obrazka Wybór trybu kolorów Określenie
Bardziej szczegółowoFormaty obrazów rastrowych biblioteki PBM
Formaty obrazów rastrowych biblioteki PBM Reprezentacja obrazu Obrazy pobierane z kamery, bądź dowolnego innego źródła, mogą być składowane na pliku dyskowym w jednym z wielu istniejących formatów zapisu
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Akcelerator 3D Potok graficzny
Plan wykładu Akcelerator 3D Potok graficzny Akcelerator 3D W 1996 r. opracowana została specjalna karta rozszerzeń o nazwie marketingowej Voodoo, którą z racji wspomagania procesu generowania grafiki 3D
Bardziej szczegółowoWarstwa Rysunek bitmapowy Rysunek wektorowy
Warstwa - powierzchnia robocza w programie graficznym. Jest obszarem roboczym o określonych rozmiarach, położeniu i stopniu przeźroczystości. Warstwę należy traktować jako przeźroczystą folię na której
Bardziej szczegółowoPomiar światła w aparatach cyfrowych w odniesieniu do histogramu.
Pomiar światła w aparatach cyfrowych w odniesieniu do histogramu. POMIAR ŚWIATŁA Tylko poprawnie naświetlone zdjęcie będzie miało wiernie odtworzone kolory, cienie i półcienie. Wykonanie takiego zdjęcia
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 szczegółowoDodawanie grafiki i obiektów
Dodawanie grafiki i obiektów Word nie jest edytorem obiektów graficznych, ale oferuje kilka opcji, dzięki którym można dokonywać niewielkich zmian w rysunku. W Wordzie możesz zmieniać rozmiar obiektu graficznego,
Bardziej szczegółowo1. Prymitywy graficzne
1. Prymitywy graficzne Prymitywy graficzne są elementarnymi obiektami jakie potrafi bezpośrednio rysować, określony system graficzny (DirectX, OpenGL itp.) są to: punkty, listy linii, serie linii, listy
Bardziej szczegółowoGRAFIKA WEKTOROWA. WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki wektorowej. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej
GRAFIKA WEKTOROWA WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki wektorowej Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej Grafika rastrowa i wektorowa W grafice dwuwymiarowej wyróżnia się dwa rodzaje obrazów: rastrowe,
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia geometryczne. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
Przekształcenia geometryczne Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Akademia Górniczo Hutnicza w Krakowie Przekształcenia elementarne w przestrzeni D Punkty p w E na płaszczyźnie
Bardziej szczegółowo