Histogram obrazu, modyfikacje histogramu

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

Proste metody przetwarzania obrazu

Przetwarzanie obrazów wykład 2

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

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

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

Odczytywanie i zapisywanie obrazów rastrowych do plików, operacje punktowe na tablicach obrazów

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform

Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne

Przekształcenia punktowe

Diagnostyka obrazowa

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów

Ćwiczenie 6. Transformacje skali szarości obrazów

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

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

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

Adam Korzeniewski p Katedra Systemów Multimedialnych

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

Detekcja twarzy w obrazie

AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Przetwarzanie obrazu. Formaty zapisu obrazu cyfrowego Przetwarzanie geometryczne Przetwarzanie bezkontekstowe

POB Odpowiedzi na pytania

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +

Komputerowe obrazowanie medyczne

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

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

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

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

POJĘCIA WSTĘPNE. STATYSTYKA - nauka traktująca o metodach ilościowych badania prawidłowości zjawisk (procesów) masowych.

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

Plan wykładu. Wprowadzenie Program graficzny GIMP Edycja i retusz zdjęć Podsumowanie. informatyka +

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

Pomiar światła w aparatach cyfrowych w odniesieniu do histogramu.

Rozciąganie histogramu

Przekształcenia punktowe i geometryczne

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

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

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

MODELE KOLORÓW. Przygotował: Robert Bednarz

OBRÓBKA FOTOGRAFII. WYKŁAD 1 Korekcja obrazu. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej

ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)

Grafika komputerowa. Zajęcia IX

Ćwiczenia z grafiki komputerowej 4 PRACA NA WARSTWACH. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University.

Wykład Prezentacja materiału statystycznego. 2. Rodzaje szeregów statystycznych.

Analiza i przetwarzanie obrazów

Teoria światła i barwy

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Transformata Fouriera

INFORMATYKA WSTĘP DO GRAFIKI RASTROWEJ

Wprowadzenie Pojęcia podstawowe Szeregi rozdzielcze STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP.

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Odciski palców ekstrakcja cech

Diagnostyka obrazowa

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Percepcja obrazu Podstawy grafiki komputerowej

Statystyka opisowa- cd.

Przetwarzanie obrazu

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Przetwarzanie obrazu

Monitory LCD (ang. Liquid Crystal Display) (1)

KOREKTA ROZKŁADU JASNOŚCI (obrazy monochromatyczne i barwne)

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

KONWERSJA OBRAZÓW CYFROWYCH DO POSTACI ZBIORÓW UCZĄCYCH DLA POTRZEB MODELOWANIA NEURONOWEGO

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

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 6 AiR III

1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:

Diagnostyka obrazowa

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE

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

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

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

Kolor, mat. pomoc. dla technologia inf. (c) M. Żabka (12 listopada 2007) str. 1

Szacowanie wartości monet na obrazach.

Do opisu kolorów używanych w grafice cyfrowej śluzą modele barw.

Teledetekcja w inżynierii środowiska

Monitory Opracował: Andrzej Nowak

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium)

Statystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

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

GIMP GNU Image Manipulation Program. Narzędzia Informatyki

Podstawy Informatyki Wykład V

Marcin Wilczewski Politechnika Gdańska, 2013/14

Pojęcie Barwy. Grafika Komputerowa modele kolorów. Terminologia BARWY W GRAFICE KOMPUTEROWEJ. Marek Pudełko

dr inż. Piotr Odya dr inż. Piotr Suchomski

Przetwarzanie obrazów Grafika komputerowa. dr inż. Marcin Wilczewski 2016/2017

Definicja i funkcje Systemów Informacji Geograficznej

Transkrypt:

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 przedziały klasowe wartości cechy, natomiast ich wysokość jest określona przez liczebności (lub częstości) elementów wpadajacych do określonego przedziału klasowego.

Funkcja tworzaca histogram Inaczej jest to funkcja h(i): gdzie

Cechy histogramu 1 W praktyce oznacza to, że histogram zawiera informację na temat tego ile pikseli o danym poziomie jasności występuje na obrazie (w przypadku obrazu w odcieniach szarości) Często wykorzystuje się tzw. znormalizowana postać histogramu - wszystkie wartości h(i) sa dzielone przez ilość pikseli na obrazie. Otrzymana w ten sposób wielkość to gęstość prawdopodobieństwa wystapienia na obrazie pikseli o odcieniu i. Histogram można zdefiniować dla obrazów kolorowych. Otrzymujemy wtedy 3 histogramy po jednym dla danej składowej: R,G,B (lub HSV, YCrCb) lub histogram trójwymiarowy.

Cechy histogramu 2 Histogram jest bardzo użyteczny w przetwarzaniu obrazów. Wykorzystywany jest przy binaryzacji oraz do oceny jakości (dynamiki, kontrastu) obrazu. W idealnym przypadku wszystkie poziomy jasności w obrazie powinny być wykorzystane (i to najlepiej w miarę jednolicie), co oznacza, że histogram powinien rozciagać się od 0-255 (obraz w skali szarości). W przypadku gdy histogram obejmuje jedynie fragment dostępnego zakresu (waski histogram) lub histogram nie jest jednolity (występuja dominujace grupy pikseli) obraz ma dość słaby kontrast. Cechę tę można poprawić stosujac tzw. rozciaganie albo wyrównywanie histogramu (histogram equalization).

Przykład histogramu 3

Przykład histogramu 2

Przykład histogramu 3

Operacja poprawy histogramu maja za zadanie poprawić jakość kontrastu obrazu zmieniaja histogram

Rozciaganie histogramu rozciagnięcie histogramu piksele powinne używać wszystkich dostępnych poziomów intensywności

Wyrównanie histogramu wyrównanie (ang. equalization) histogramu wszystkie poziomy powinne być w przybliżeniu równoliczne czyli histogram powinien był płaski, bez gór i dolin

Histogram kumulacyjny

Rozciaganie histogramu Konwersja zakresu wartości składowych tak, aby histogram obejmował wszystkie wartości składowych. Np. < 4, 198 > < 0, 255 > LUT (i) = imax/(vmax vmin) (i vmin) gdzie imax - maksymalna możliwa wartość składowej w obrazie vmax - maksymalna wartość składowej w obrazie vmin - minimalna wartość składowej w obrazie

Przykład rozciagania histogramu

Wyrównanie histogramu Operacja polegajaca na zmianie położenia (wzdłuż poziomej osi odpowiadajacej stopniom szarości poszczególnych pikseli) kolejnych słupków, zawierajacych zliczenia liczby pikseli o danej szarości. Intuicyjnie mówiac równoważenie histogramu polega na zwiększaniu różnic jasności pomiędzy tymi pikselami w obrazie, które maja jasności często występujace. W efekcie operacja prowdzi do zwiększenia kontrastu obrazu.

Operacja wyrównywania Operacja realizowana jest przez funkcję transformujac a skonstruowana na podstawie histogramu skumulowanego gdzie rk jasność wejściowa, sk jasność wynikowa, nj liczba pikseli o poziomie jasności rk n całkowita liczba pikseli w obrazie

Przykład wyrównywania histogramu

Efekt wyrównywania dla obrazu sztucznego

Efekt wyrównywania dla obrazu naturalnego

Literatura Dokumentacja języka Python oraz modułów numpy, scipy, matplotlib, PIL. Tadeusiewicz R., Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Społeczeństwo Globalnej Informacji, Kraków 1997.