WYKŁAD 3. Przykłady zmian w obrazie po zastosowaniu Uniwersalnego Operatora Punktowego

Podobne dokumenty
Filtracja liniowa (metody konwolucyjne, tzn. uwzględniające pewne otoczenie przetwarzanego piksla):

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

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE

maska 1 maska 2 maska 3 ogólnie

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne

POB Odpowiedzi na pytania

WYKŁAD 7. Obraz z wykrytymi krawędziami: gdzie 1 - wartość konturu, 0 - wartość tła.

PRZETWARZANIE OBRAZÓW

Filtracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

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

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

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

Rekonstrukcja obrazu (Image restoration)

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Komputerowe obrazowanie medyczne

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

Proste metody przetwarzania obrazu

Przetwarzanie obrazu

Diagnostyka obrazowa

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

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Segmentacja przez detekcje brzegów

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

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

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Przetwarzanie obrazów wykład 2

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Diagnostyka obrazowa

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT

ALGORYTMY PRZETWARZANIA OBRAZÓW Projekt. Aplikacja przetwarzająca obrazy z możliwością eksportu i importu do programu MS Excel.

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów

Diagnostyka obrazowa

Przekształcenia punktowe

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk

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

Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1)

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Filtracja

Filtracja splotowa obrazu

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 AiR III

PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń. Ćwiczenie 2. Korekcja zniekształceń radiometrycznych

FILTRACJE W DZIEDZINIE CZĘSTOTLIWOŚCI

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.

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

Filtracja nieliniowa obrazu

Diagnostyka obrazowa

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

zna wybrane modele kolorów i metody transformacji między nimi zna podstawowe techniki filtracji liniowej, nieliniowej dla obrazów cyfrowych

Algorytmy graficzne. Nieliniowa filtracja obrazów monochromatycznych

Przetwarzanie obrazów. Grupy metod przetwarzania obrazu. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe

Metody poprawy jakości obrazu (image enchancement)

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Obraz i komputer. Trzy dziedziny informatyki. Podział przede wszystkim ze względu na dane wejściowe i wyjściowe

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU

Analiza obrazu. wykład 6. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Przekształcenia punktowe i geometryczne

Przetwarzanie obrazów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 2 AiR III

Diagnostyka obrazowa

Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów

6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

WYKŁAD 14. Informacja obrazowa Ukrywanie informacji w obrazie (Steganografia) Transformaty w przetwarzaniu obrazów

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 2 RETUSZ OBRAZU. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University.

ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)

Histogram obrazu, modyfikacje histogramu

Filtracja w domenie przestrzeni

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

KARTA PRZEDMIOTU. W5/1;W16/1 W5 Zna podstawowe metody przetwarzania wstępnego EP WM K_W9/3; obrazów barwnych.

WYKŁAD 10. kodem pierwotnym krzywej jest ciąg par współrzędnych x, y kolejnych punktów krzywej: (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),...

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Przetwarzanie obrazu

Ćwiczenie 2. Przetwarzanie graficzne plików. Wprowadzenie teoretyczne

WYBRANE ZAGADNIENIA WIDZENIA MASZYNOWEGO

KOREKTA ROZKŁADU JASNOŚCI (obrazy monochromatyczne i barwne)

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku

Podstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex. Środowisku InSight Explorer / Spreadshee

Podstawy grafiki komputerowej

Transkrypt:

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 w typowych programach użytkowych prowadzące do realizacji operacji punktowych: Jasność - Kontrast - Korekcja Gamma 3

Regulacja jasnością q = p±c 250 200 150 100% 50% 10 50-50% 0-100% 0 0 50 100 150 200 250 Regulacja jasnością - Przykład: 4

Kontrast Kontrast jest to miara określająca szerokość zakresu poziomów szarości lub kolorów występujących w obrazie lub jego fragmencie (np. obiekt-tło) K = I I max max I + I min min I intensywność szarości lub koloru Regulacja kontrastem 250 200 50% 20% 150-20% 100-50% 50 0 0 50 100 150 200 250 5

Regulacja kontrastem -Przykład Przekształcenie Gamma Przekształcenie gamma poziomów szarości obrazu jest to przekształcenie oparte o funkcję wykładniczą o wykładniku całkowitym lub ułamkowym w : q = p w lub log arytmiczną log e (x) i wykładniczą e x Przekształcenie prowadzi do deformacji liniowej skali poziomów szarości tak, aby była zgodna (-odwrotna) z charakterystyką percepcji szarości przez oko człowieka. 6

Regulacja korekcją gamma Linear intensity I = 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Linear encoding V S = 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 W fotografii i w charakterystyce urządzeń wyświetlających występuje funkcja zamiany intensywności pamiętanej na wyświetlaną / wywołaną opisaną krzywą 7

Regulacja korekcją gamma Przykład Inne transformacje jasności - krzywa dzwonowa 8

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 (i,j): Podział operacji sąsiedztwa: - operacje wygładzania - operacje wyostrzania. Operacje wygładzania stanowią praktyczną realizację filtracji dolnoprzepustowej (FD) i dzielą się na operacje filtracji liniowej i nieliniowej. Operacje filtracji nieliniowej dzielą się na operacje filtracji logicznej i medianowej. Operacje wyostrzania stanowią praktyczną realizację filtracji górnoprzepustowej (FG) i dzielą się na operacje filtracji gradientowej i laplasjanowej Wygładzanie obrazu Filtracja liniowa (metody konwolucyjne, tzn. uwzględniające pewne otoczenie przetwarzanego piksla): n gxy (, ) = w f ( xy, ) k = 1 k k n - liczba punktów (piksli) otoczenia wraz z pikslem przetwarzanym, f(x,y) - wartość piksla o współrz. x,y obrazu pierwotnego, g(x,y) - wartość piksla o współrz. x,y obrazu wynikowego w k - waga k-tego piksla otoczenia 9

Przykład: obraz [f(x,y)] [f(x,y)] otoczenie 3x3 [g(x,y)] średnia ważona: (, ) = 1 ( 1, 1) + 2 ( 1, ) + 3 ( 1, + 1) + w4f ( xy, 1) + wf 5 ( xy, ) + w6f ( xy, + 1) + + w f ( x+ 1, y 1) + w f ( x+ 1, y) + w f ( x+ 1, y+ 1) g x y w f x y w f x y w f x y 7 8 9 + Filtracja liniowa Ruchoma średnia 10

Sposoby zapisu operacji filtracji liniowej : 1. Za pomocą macierzy wag 2. Za pomocą maski filtracji dolnoprzepustowej (FD) Macierz wag Maska filtracji dolnoprzepustowej (FD) K - współczynnik maski K = 1/9 Przykłady macierzy wag i masek operacji filtracji liniowej: K = 1/10 K = 1/16 Kwestie związane z liniową operacją filtracji dolnoprzepustowej(fd): Wpływ poziomu jasności przetwarzanego piksla na wynik operacji Histogram obrazu pierwotnego a histogram obrazu wynikowego 11

Filtracja nieliniowa filtracja logiczna filtracja medianowa Filtracja logiczna Otoczenie punktu (4-spójne) - dyskusja 3-ch warunków a if a = d 1. X = else X 2. = b if b = c X else X eliminacja izolowanych punktów i poziomych linii o pojedynczej grubości el. izolowanych punktów i pionowych linii o pojedynczej grubości 3. = a if a = b = c = d X else X Przykład zastosowania w obrazach binarnych: 1) 2) 3) el. izolowanych punktów. Otoczenie 8-spójne - dyskusja 5-ciu warunków 12

Filtracja medianowa Usuwanie zakłóceń bez zamazywania krawędzi (por. metodę filtracji liniowej) Mediana - wartość środkowa (sensie położenia w ciągu wartości uporządkowanych) Przykład: - metoda filtracji liniowej: w k =1: p śr i, j = 9 k 9 p k [p(i,j)] [q(i,j)] -metoda filtracji medianowej: [q(i,j)] 1... P 22 : 1 1 12 13 14 14 14 15 15 P 23 : 0 1 11 12 13 13 14 14 15 P 24 : 0 11 12 12 12 13 13 14 14 P 32 : 0 0 1 1 1... P 33 : 0 0 1 1 1... P 34 : 0 1 1 10 11... P 42 : 0 0 0 0 0... P 43 : 0 0 0 0 P 44 : 0 0 1 1 1... 13

Literatura podstawowa: 1. M. Doros, Przetwarzanie obrazów, Skrypt WSISIZ, Warszawa 2005. Literatura uzupełniająca: 1. C.D.Watkins at al., Nowoczesne metody przetwarzania obrazu, WNT Warszawa 1995 (korekcja gamma) 14