Diagnostyka obrazowa

Podobne dokumenty
Diagnostyka obrazowa

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie

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

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

Diagnostyka obrazowa

Analiza obrazu. wykład 7. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009

Diagnostyka obrazowa

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Diagnostyka obrazowa

CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

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

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Wykład. Podstawowe przekształcenia morfologiczne. dr inż. Robert Kazała

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna

Reprezentacja i analiza obszarów

Filtracja nieliniowa obrazu

Wtyczka Crop3D. Wstęp. Implementacja. Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków,

Diagnostyka obrazowa

Diagnostyka obrazowa

Diagnostyka obrazowa

POB Odpowiedzi na pytania

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

Diagnostyka obrazowa

Implementacja filtru Canny ego

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 7

Ćwiczenie 12 Różdżka, szybkie zaznaczanie i zakres koloru

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Diagnostyka obrazowa

Reprezentacja i analiza obszarów

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium)

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

1 TEMAT LEKCJI: 2 CELE LEKCJI: 3 METODY NAUCZANIA 4 ŚRODKI DYDAKTYCZNE. Scenariusz lekcji. Scenariusz lekcji. 2.1 Wiadomości: 2.

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Wstawianie nowej strony

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

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

Diagnostyka obrazowa

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Diagnostyka obrazowa

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Grenlandia się topi badanie rozkładu kątów pomiędzy strumykami na lądolodzie na podstawie analizy obrazu

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

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

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

Grafika Komputerowa. Zajęcia X

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

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

Wymiarowanie i teksty. Polecenie:

R o g e r A c c e s s C o n t r o l S y s t e m 5

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

POBR Projekt. 1 Cel projektu. 2 Realizacja. 3 Zastosowany algorytm. Celem projektu było rozpoznanie logo firmy Sun Microsystems.

Część II Wyświetlanie obrazów

Przetwarzanie obrazu

Detekcja twarzy w obrazie

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

Przetwarzanie obrazu

Proste metody przetwarzania obrazu

1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter.

Maskowanie i selekcja

Przewodnik po soczewkach

Tematy lekcji zajęć komputerowych klasa 5b grupa 1 i grupa 2

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

ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)

Łukasz Januszkiewicz Technika antenowa

Przetwarzanie obrazów wykład 2

Materiały dla studentów pierwszego semestru studiów podyplomowych Grafika komputerowa i techniki multimedialne rok akademicki 2011/2012 semestr zimowy

b) Dorysuj na warstwie pierwszej (1) ramkę oraz tabelkę (bez wymiarów) na warstwie piątej (5) według podanego poniżej wzoru:

Odciski palców ekstrakcja cech

Komputerowe obrazowanie medyczne

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

Edytor tekstu MS Word 2010 PL: grafika. Edytor tekstu MS Word umożliwia wstawianie do dokumentów grafiki.

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

Kadry Optivum, Płace Optivum

Studia Podyplomowe Grafika Komputerowa i Techniki Multimedialne, 2017, semestr II Modelowanie 3D - Podstawy druku 3D. Ćwiczenie nr 4.

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

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

Projektowanie 3D Tworzenie modeli przez wyciągnięcie profilu po krzywej SIEMENS NX Sweep Along Guide

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

Topologia działek w MK 2013

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Diagnostyka obrazowa

7. Podstawy zarządzania szablonami

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z INFORMATYKI KLASA CZWARTA

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

PROJEKT WIZYTÓWKI WIZYTÓWKA A

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015

Szacowanie wartości monet na obrazach.

Użycie przestrzeni papieru i odnośników - ćwiczenie

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Podstawy Informatyki Wykład V

Operacje morfologiczne

LABORATORIUM TELEMONITORINGU OBIEKTÓW I AGLOMERACJI. Temat: Metody anonimizacji obrazu

Transkrypt:

Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z definicjami operacji morfologicznych oraz podstawowymi operacjami morfologicznymi jakie możemy wykonywać na obrazach. Przykłady i zastosowanie operacji morfologicznych zostaną zaprezentowane z wykorzystaniem programu ImageJ. 2. Operacje morfologiczne Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej, tj. działu matematyki opartego na teorii zbiorów, topologii i funkcjach losowych. Morfologia matematyczna jest teorią i jednocześnie techniką przetwarzania i analizy struktur geometrycznych. Jest bardzo często stosowana w technologii przetwarzania obrazów, ale może być również wykorzystywana w analizie struktur przestrzennych. W odróżnieniu od operacji punktowych na obrazach, przekształcenia morfologiczne bazują na analizie związków zachodzących między punktami należącymi do sąsiedztwa punktu analizowanego na obrazie. Punkt jest modyfikowany w zależności od wartości logicznej wyrażenia opisującego wybrany związek między tym punktem, a jego sąsiedztwem. Przekształcenia morfologiczne są jednymi z najważniejszych algorytmów w komputerowej analizie obrazu, ponieważ pozwalają na złożone operacje związane z analizą kształtu elementów obrazu. Oprócz badania kształtów, przekształcenia te mają zastosowanie w poprawie jakości obrazów, algorytmach segmentacji obrazu, filtracji przy zachowaniu kształtu i położenia obiektów, kodowaniu obrazów. Przekształcenia morfologiczne opierają się o sąsiedztwo analizowanego punktu, dlatego też mają dużą złożoność obliczeniową i stosowane są przede wszystkim w przetwarzaniu obrazów binarnych. Podstawowe przekształcenia morfologiczne to: erozja i dylatacja, otwarcie i zamknięcie, gradient morfologiczny, szkieletyzacja. 2.1 Pojęcie elementu strukturalnego Podstawowym terminem związanym z przekształceniami morfologicznymi jest pojęcie elementu strukturalnego. Elementem strukturalnym określamy zbiór punktów wykorzystywany do przekształcenia morfologicznego. Przy dyskretnej reprezentacji obrazu, Przekształcenia morfologiczne obrazu 1

jest to pewien podzbiór jego elementów z wyróżnionym tzw. punktem centralnym lub pikselem bieżącym, względem którego wyraża się współrzędne pikseli należących do elementu strukturalnego. Element strukturalny możemy opisać jako macierz, tworzącą pewnego rodzaju szablon, który dopasowujemy do kolejnych pikseli obrazu. Odnosząc się do macierzy obrazujących przykładowe elementy strukturalne (Rysunek 1), wyróżniamy następujące składowe: 0 punkt o mniejszym stopniu szarości niż tło (czarny w przypadku obrazów binarnych), 1 punkt o większym stopniu szarości niż tło (biały w przypadku obrazów binarnych), X punkt o dowolnym stopniu szarości (nieistotny dla algorytmu). Centralnym punktem dla przedstawionych macierzy jest ich środek. Istnieją również inne rodzaje elementów strukturalnych, przykładowo o innej wielkości (Rysunek 2). X 0 X 1 X X 1 0 X [ 0 1 0] [ X 1 X] [ 0 1 0] X 0 X X X 1 X X X Rysunek 1. Przykłady elementów strukturalnych. Rysunek 2. Inne elementy strukturalne. Nawiązując do tak zdefiniowanego elementu strukturalnego, operacja morfologiczna jest wykonywana zgodnie z następującym algorytmem: 1. punkt centralny elementu strukturalnego jest przesuwany po wszystkich punktach obrazu, 2. w każdym punkcie obrazu sprawdza się czy jego konfiguracja odpowiada elementowi strukturalnemu, Przekształcenia morfologiczne obrazu 2

3. jeżeli konfiguracje analizowanego fragmentu obrazu i nałożonego na niego elementu strukturalnego są zgodne, to na punkcie centralnym zostaje wykonana pewna operacja, 4. w przeciwnym wypadku, stan punktu centralnego pozostaje bez zmian. 2.2 Erozja i dylatacja Erozja i dylatacja są podstawowymi operacjami morfologicznymi. Możemy powiedzieć, że są względem siebie odwrotne. Erozję na obrazach binarnych możemy interpretować jako odcięcie pewnego pasa o zadanej szerokości wzdłuż brzegu obiektu, natomiast dylatację, jako nałożenie pasa o żądanej szerokości wzdłuż brzegu obiektu. Oba te procesy możemy sobie wyobrazić również jako przetaczanie elementu strukturalnego w postaci koła po granicy analizowanych obiektów. W przypadku erozji, brzeg elementu strukturalnego (koła) leży po wewnętrznej stronie obiektu (figury), a przetaczając się po jej brzegu, środek elementu strukturalnego wyznacza brzeg figury zerodowanej. W przypadku dylatacji, środek elementu strukturalnego (koła) leży na granicy obiektu (figury), a przetaczając się po jej brzegu, zewnętrzny brzeg elementu strukturalnego wyznacza nowy brzeg figury po dylatacji. 2.2.1 Erozja Erozję rozumiemy jako usunięcie tych wszystkich punktów obrazu o wartości 1, które posiadają przynajmniej jednego sąsiada o wartości 0. Do praktycznych zastosowań erozji możemy zaliczyć zdolność do usuwania drobnych szczegółów na obrazie i wygładzanie brzegu figury. Możemy powiedzieć, że erozja dokonuje generalizacji obrazu. Pozwala na wygładzenie brzegów dużych, wyróżnionych obszarów oraz na usunięcie drobnych, odizolowanych obszarów. Dzięki erozji można szybko znaleźć kontury obiektów lub dokonać dekompozycji złożonych obiektów na prostsze. Erozję w programie ImageJ wykonujemy za pomocą opcji Erode znajdującej się w menu Process -> Binary. Dodatkowo możemy określić parametry z jakimi wykonywana jest erozja. W oknie Process -> Binary -> Options (Rysunek 3) możemy sprecyzować liczbę iteracji algorytmu erozji (Iterations), czyli ile razy z rzędu erozja zostanie wykonana na całym obrazie. W przypadku erozji opcja Count określa liczbę pikseli, sąsiadów elementu centralnego, potrzebnych do usunięcia punktu o wartości 1. Zaznaczenie opcji Black background pozwala na zastosowanie algorytmu w przypadku białych obiektów na czarnym tle. Zaznaczenie opcji Pad edges when eroding powoduje, iż algorytm erozji nie bierze pod uwagę krawędzi obrazu. Przekształcenia morfologiczne obrazu 3

Rysunek 3. Okno Binary Options. 2.2.2 Dylatacja Dylatację rozumiemy jako dodanie do obrazu punktów o wartości 0 w pikselach, dla których nie wszyscy sąsiedzi mają wartość 1. Do praktycznych zastosowań dylatacji możemy zaliczyć łączenie obiektów położonych blisko siebie oraz wypełnianie wąskich zatok i małych otworów w konturach obiektów. Dylatacja również dokonuje generalizacji obrazu, wygładza brzegi obszarów, obiekty zostają zwiększone, a drobne wklęsłości na obiektach usunięte. Dylatację w programie ImageJ wykonujemy za pomocą opcji Dilate znajdującej się w menu Process -> Binary. Dodatkowo możemy określić parametry z jakimi wykonywana jest dylatacja. Analogicznie jak w przypadku erozji, w oknie Process -> Binary -> Options (Rysunek 3) możemy sprecyzować liczbę iteracji algorytmu. W przypadku dylatacji, opcja Count określa liczbę pikseli o wartości 1, sąsiadów elementu centralnego, potrzebnych do wstawienia punktu o wartości 0. Zaznaczenie opcji Black background pozwala na zastosowanie algorytmu w przypadku białych obiektów na czarnym tle. 2.3 Otwarcie i zamknięcie Operacje erozji i dylatacji mają wady polegające na znaczącej zmianie pola powierzchni modyfikowanych obszarów erozja zmniejsza to pole, natomiast dylatacja zwiększa. W celu wyeliminowania tych wad wprowadzono operacje otwarcia i zamknięcia, będące złożeniem operacji erozji i dylatacji w odpowiedniej kolejności. Otwarcie to operacja erozji, po której następuje dylatacja, natomiast zamknięcie to operacja dylatacji, po której następuje erozja. Obie operacje (otwarcie i zamknięcie) nie zmieniają rozmiaru ani kształtu obiektów o równym, gładkim brzegu. 2.3.1 Otwarcie Otwarcie pozwala na rozłączenie obiektów z przewężeniami. Dodatkowo, usuwa z obrazów drobne obiekty oraz wypustki figur nie zmieniając jednocześnie podstawowej części figury. Przekształcenia morfologiczne obrazu 4

Otwarcie wykonujemy za pomocą opcji Open również znajdującej się w menu Process - > Binary. Możemy też określić parametry z jakimi wykonywane jest otwarcie. Tak jak w poprzednich przypadkach, w oknie Process -> Binary -> Options (Rysunek 3) możemy sprecyzować liczbę iteracji algorytmu. 2.3.2 Zamknięcie Zamknięcie pozwala na połączenie obiektów leżących blisko siebie. Dodatkowo, zamknięcie wypełnia zatoki, wąskie szczeliny, małe otwory wewnątrz figury nie zmieniając jednocześnie jej podstawowej części. Zamknięcie wykonujemy za pomocą opcji Close również znajdującej się w menu Process -> Binary. Możemy też określić parametry z jakimi wykonywane jest zamknięcie. W oknie Process -> Binary -> Options (Rysunek 3) możemy sprecyzować liczbę iteracji algorytmu. 2.4 Szkieletyzacja Szkielet figury definiujemy jako zbiór punktów, które są równoodległe od co najmniej dwóch punktów należących do brzegu figury. Algorytm szkieletyzacji polega na usuwaniu pikseli wzdłuż granic obiektów, aż do powstania szkieletu obiektów o szerokości jednego piksela. Dzięki szkieletyzacji można np. rozdzielić posklejane figury, określić orientację podłużnych obiektów czy przeprowadzić ich klasyfikację na podstawie kształtu. Szkieletyzację wykonujemy za pomocą opcji Skeletonize, również znajdującej się w menu Process -> Binary. 2.5 Operacje morfologiczne dla obrazów monochrmoatycznych Warto wspomnieć, że operacje morfologiczne mogą być wykonywane również na obrazach niebędących obrazami binarnymi (8-bitowe obrazy w odcieniach szarości). Oczywistym jest, że w przypadku obrazów monochromatycznych proces erozji czy dylatacji musi zostać w pewien sposób uogólniony. Załóżmy, że prezentacja obrazu w skali szarości jest trójwymiarowa: tzn. współrzędne x i y oznaczają długość i szerokość obrazu, a z jego wysokość, odpowiadającą poziomowi skali szarości. Dla tak zdefiniowanego obrazu, erozję rozumiemy jako odcięcie pewnej warstwy o zadanej grubości względem powierzchni obiektu. Szerokość odciętej warstwy określa wielkość elementu strukturalnego. Analogicznie, proces dylatacji obrazu monochromatycznego można sobie wyobrazić jako nałożenie warstwy o zadanej grubości na powierzchnię obiektu. Ponownie, szerokość nałożonej warstwy określana jest przez wielkość elementu strukturalnego. Korzystając z tak zdefiniowanych operacji erozji i dylatacji, operacja otwarcia i zamknięcia definiujemy analogicznie jak w przypadku obrazów binarnych. Aby wykonać operacje morfologiczne dla obrazów niebinarnych w ImageJ należy zainstalować dodatkową wtyczkę. Wtyczkę o nazwie: Gray_Morphology.jar można ściągnąć ze strony: http://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/gray-morphology.html. Aby zainstalować wtyczkę w ImageJ, należy plik Gray_Morphology.jar umieścić w katalogu Plugins, znajdującym się Przekształcenia morfologiczne obrazu 5

w folderze, w którym jest zainstalowany ImageJ. Po restarcie programu ImageJ w menu Plugins -> Morfology, będziemy mogli odnaleźć dodatkowe polecenie Grayscale Morfology pozwalające na uruchomienie operacji morfologicznych dla obrazów w skali szarości. Po wybraniu tego polecenia, pojawi się okno (Rysunek 4), w którym możemy wybrać nie tylko operację morfologiczną jaką chcemy przeprowadzić na obrazie, ale także rodzaj i wielkość elementu strukturalnego wykorzystywanego w algorytmie. Rysunek 4. Okno Grayscale Morfology. 3. Zagadnienia kontrolne 1. Przetestuj eksperymentalnie rozciąganie i wyrównanie histogramu dla dowolnego obrazu dostarczonego z programem ImageJ. 2. Wykonaj eksperymentalnie operacje erozji, dylatacji, otwarcia i zamknięcia dla obrazu Dot Blot dostarczonego jako jeden z przykładowych obrazów programu ImageJ. Doprowadź do usunięcia artefaktów z tła i jego ujednolicenia. 3. Wykonaj eksperymentalnie operacje erozji, dylatacji, otwarcia i zamknięcia dla obrazów monochromatycznych, dla różnych ustawień operacji morfologicznych. Hanna Kamińska Katarzyna Wysocka-Król Przekształcenia morfologiczne obrazu 6