Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

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

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

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

Diagnostyka obrazowa

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

Diagnostyka obrazowa

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

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

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Filtracja nieliniowa obrazu

Reprezentacja i analiza obszarów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Reprezentacja i analiza obszarów

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Przetwarzanie obrazów wykład 2

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

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

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

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

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

POB Odpowiedzi na pytania

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

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

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Implementacja filtru Canny ego

S O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor

Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych

Przetwarzanie obrazu

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

CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

Przetwarzanie obrazów wykład 6. Adam Wojciechowski

Szkieletyzacja 2. Rysunek 1.1. Siatka: a), b) h

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Przekształcenia punktowe

Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych

Transformata Fouriera

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

Przygotowanie materiału uczącego dla OCR w oparciu o aplikację Wycinanki.

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

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

1 Wstęp teoretyczny. Temat: Obcinanie odcinków do prostokąta. Grafika komputerowa 2D. Instrukcja laboratoryjna Prostokąt obcinający

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 AiR III

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 9 AiR III

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

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Podstawy OpenCL część 2

1. Synteza automatów Moore a i Mealy realizujących zadane przekształcenie 2. Transformacja automatu Moore a w automat Mealy i odwrotnie

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

START. Wprowadź (v, t) S:=v*t. Wyprowadź (S) KONIEC

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA POSZCZEGÓLNYCH ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI POLITECHNICZNEJ KLASA 2

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna

ZESPÓŁ SZKÓŁ W OBRZYCKU

Przedmiotowe zasady oceniania i wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy drugiej gimnazjum

Kolejny krok iteracji polega na tym, że przechodzimy do następnego wierzchołka, znajdującego się na jednej krawędzi z odnalezionym już punktem, w

Wymagania na poszczególne oceny w klasie II gimnazjum do programu nauczania MATEMATYKA NA CZASIE

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

ROK SZKOLNY 2017/2018 WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY:

Detekcja twarzy w obrazie

Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Konieczne Podstawowe Rozszerzające Dopełniające Wykraczające. tworzyć teksty w stylu matematycznym

Wymagania edukacyjne z matematyki

Krzywa uniwersalna Sierpińskiego

Odciski palców ekstrakcja cech

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

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

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Strona 1 z 9. prowadzić rozumowania matematyczne sprawnie posługiwać się językiem matematycznym

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

SEGMENTACJA OBRAZU Wprowadzenie

Kryteria oceniania Osiągnięcia ponadprzedmiotowe W rezultacie kształcenia matematycznego w klasie 3 gimnazjum uczeń potrafi:

Osiągnięcia ponadprzedmiotowe. Osiągnięcia przedmiotowe

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Osiągnięcia ponadprzedmiotowe

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KLASY TRZECIEJ NA ROK SZKOLNY 2011/2012 DO PROGRAMU MATEMATYKA Z PLUSEM

Pytania do spr / Własności figur (płaskich i przestrzennych) (waga: 0,5 lub 0,3)

maska 1 maska 2 maska 3 ogólnie

Automatyczne nastawianie ostrości

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

Plan wynikowy do programu MATEMATYKA 2001 klasa 3 gimnazjum

Kryteria ocen z matematyki dla klasy III gimnazjum. Osiągnięcia przedmiotowe

Modelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1. Robert Banasiak

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Notatki przygotowawcze dotyczące inwersji na warsztaty O geometrii nieeuklidesowej hiperbolicznej Wrocław, grudzień 2013

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

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

Samochodowy system detekcji i rozpoznawania znaków drogowych. Sensory w budowie maszyn i pojazdów Maciej Śmigielski

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE III GIMNAZJUM

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI dla uczniów klasy trzeciej gimnazjum na podstawie programu MATEMATYKA 2001

Układy współrzędnych

Grafika 2D. Animacja Zmiany Kształtu. opracowanie: Jacek Kęsik

Transkrypt:

Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski

Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest określony warunek Przekształcenia morfologiczne są jednym z najważniejszych operacji w komputerowej analizie obrazu, pozwalają na najbardziej złożone operacje związane z analizą kształtu elementów obrazu. Wadą przekształceń morfologicznych jest duża złożoność obliczeniowa

Podstawowe pojęcia Element strukturalny obrazu - podzbiór obrazu (przy dyskretnej reprezentacji obrazu - pewien podzbiór jego elementów) z wyróżnionym jednym punktem (tzw. punktem centralnym). Najczęściej stosowanym elementem strukturalnym jest koło o promieniu jednostkowym. Element strukturalny jest bardziej zbliżony do koła Element strukturalny składa się z 7 elementów a nie 9 co zmniejsza złożoność obliczeniową Element strukturalny nie preferuje dwóch abstrakcyjnych kierunków poziomego i pionowego Tradycyjnie przyjmowany jest element strukturalny w postaci siatki prostokątnej gdyż jest prostszy w realizacji

Ogólny algorytm przekształcenia morfologicznego 1. Przyłożenie punktu centralnego do wszystkich punktów obrazu 2. Sprawdzenie czy lokalna konfiguracja punktów odpowiada układowi zapisanemu w elemencie strukturalnym 3. Wykonanie, w przypadku zgodności konfiguracji punktów, operacji określonej dla danego przekształcenia

Różnica pomiędzy przekształceniami morfologicznymi a innymi przekształceniami obrazów polega na tym, że: -przekształcenia punktowe transformują każdy punkt obrazu w taki sam sposób bez względu na to jakich ma sąsiadów, - filtry uzależniają wynik od sąsiedztwa danego punktu, ale przekształcenie jest wykonywane zawsze nawet jeśli wartość obrazu w danym punkcie nie ulega zmianie, -przekształcenia morfologiczne przekształcają tylko tę cześć punktów obrazu, których otoczenie jest zgodne z elementem strukturalnym, co pozwala na szczególnie subtelne planowanie przekształceń.

Typowe przekształcenia morfologiczne - Erozja Przy założeniu, że istnieje nieregularny obszar X i koło B o promieniu r, które będzie elementem strukturalnym (za punkt środkowy elementu strukturalnego przyjmuje się środek koła B) to erozję obszaru X elementem B można zdefiniować na dwa sposoby: - figura zerodowana to zbiór środków wszystkich kół o promieniu r, które w całości zawarte są w obszarze X, -koło B przetacza się po wewnętrznej stronie brzegu figury. Kolejne położenia środka koła B wyznaczają brzeg figury zerodowanej.

Erozja - definicja W implementacji komputerowej erozja jednostkowa polega na usunięciu tych wszystkich punktów obrazu o wartości 1, które posiadają choć jednego sąsiada o wartości 0.

Erozja - definicja Erozję można również zinterpretować jako tzw. filtr minimalny, tzn. taki operator, który każdemu punktowi przypisuje się minimum z wartości jego sąsiadów.

Przeprowadzenie erozji - symbolika Proces przeprowadzenia erozji można wykonać posługując się następującym elementem strukturalnym: gdzie zastosowane symbole oznaczają: Jeżeli punkt centralny i otoczenie elementu strukturalnego zgadza się z lokalną konfiguracją punktów obrazu to nowa wartość punktu centralnego obrazu przyjmuje wartość 1, natomiast w przeciwnym przypadku 0.

Kształt elementu strukturalnego Najczęściej erozję przeprowadza się za pomocą elementu strukturalnego przypominającego kształtem koło, ale można też używać innych elementów strukturalnych np.: pary punktów, odcinków trójkątów itp. Elementy liniowe jako elementy strukturalne są przydatne do wyszukiwania fragmentów obrazu zorientowanych liniowo w tym samym kierunku co element strukturalny. Np.: sprawdzenie czy w badanym obrazie przedstawiającym materiał włóknisty nie ma zakłóceń.

Erozja - przykłady

Cechy erozji o znaczeniu praktycznym Jest addytywna co oznacza, że erozję o złożonej wielkości można interpretować jako złożenie odpowiedniej ilości erozji o wielkości jednostkowej. Bardzo ważna cecha przy praktycznej realizacji przekształcenia. Erozja złożonym elementem strukturalnym jest równoważna złożeniu erozji poszczególnymi tego elementu strukturalnego Położenie punktu centralnego elementu strukturalnego nie ma większego znaczenia. Translacja punktu centralnego o wektor powoduje translację obrazu wynikowego o ten sam wektor. Erozja ma zdolność do eliminowania drobnych szczegółów i wygładzania brzegu figury.

Cechy erozji o znaczeniu praktycznym Erozja elementami strukturalnymi o podłużnym kształcie pozwala uwypuklić fragmenty obrazu zorientowane liniowo w tym samym kierunku co element strukturalny. Erozja dokonuje generalizacji obrazu. Odizolowane, drobne wyróżnione obszary zostają usunięte. Brzegi wyróżnionych obszarów zostają wygładzone, ich długość zostaje zdecydowania zmniejszona. Zmniejszone zostają także ich powierzchnie. Często większe wyróżnione obrazy zostają podzielone na mniejsze. Spada nasycenie obrazu.

Przykłady działania erozji na obrazy naturalne

Typowe przekształcenia morfologiczne - Dylatacja Dylatacja jest przekształceniem odwrotnym do erozji. Aby zdefiniować operację dylatacji zakłada się, że istnieje nieregularny obszar na obrazie X i koło B o promieniu r, które będzie elementem strukturalnym. Wówczas dylatację figury X elementem B można zdefiniować na trzy różne sposoby: - figura po dylatacji jest zbiorem środków wszystkich kół B, dla których choć jeden punkt pokrywa się z jakimkolwiek punktem figury właściwej, - koło B przetacza się po zewnętrznej stronie brzegu figury; kolejne położenia środka koła B wyznaczają brzeg figury po dylatacji, - analogicznie jak w przypadku erozji, dylatację można zdefiniować jako filtr maksymalny.

Operację dylatacji można przeprowadzić posługując się elementem strukturalnym: Jeżeli punkt centralny i otoczenie elementu strukturalnego zgadza się z lokalną konfiguracją punktów obrazu to nowa wartość punktu centralnego obrazu przyjmuje wartość 1, ale pod warunkiem, że nie wszystkie wartości otoczenia obrazu są równe 0. W przeciwnym razie wartość punktu centralnego w obrazie pozostaje bez zmian.

Formalnie dylatację można zdefiniować na następujące sposoby:

Podstawowe własności dylatacji są następujące: - zamykanie małych otworów i wąskich zatok w konturach obiektów na obrazie; -zdolność do łączenia obiektów, które położone są blisko siebie; - dylatację obrazu kolorowego można przedstawić jako złożenie dylatacji przeprowadzonych dla poszczególnych składowych;

Przykłady dylatacji dla obrazu sztucznego

Przykłady dylatacji dla obrazów rzeczywistych

Otwarcie i zamknięcie Omówione wcześniej operacje erozji i dylatacji mają niestety określone wady. Zmieniają one w sposób wyraźny pole powierzchni przekształcanych obszarów. Erozja zmniejsza je a dylatacji zwiększa. Aby wyeliminować te wady wprowadzono przekształcenia będące złożeniem poprzednich. Są nimi otwarcie i zamknięcie, które można zdefiniować następująco:

Otwarcie i zamknięcie cechują następujące własności:

Przykłady otwarcia i zamknięcia

Jedynie operacja domknięcia

Jedynie operacja otwarcia

Operacja domknięcia i otwarcia zastosowana jednocześnie

Niestety operacje zamknięcia i otwarcia zniekształcają przetwarzany obraz

Otwarcie, zamknięcie właściwe, automediana Kolejne przekształcenia morfologiczne mogą być budowane jako coraz bardziej złożone transformacje obrazu w oparciu o zdefiniowane wcześniej otwarcie i zamknięcie. Serię interesujących przekształceń figury f można zrealizować poprzez porównanie złożeń otwarcie i zamknięcia z obrazem wyjściowym figury f przed wykonaniem jakichkolwiek przekształceń. Powstać w ten sposób mogą następujące przekształcenia:

Detekcja ekstremów Aby wyodrębnić z obrazu lokalne ekstrema (maksima i minima) można wykorzystać zdefiniowane wcześniej przekształcenia otwarcia i zamknięcia. Aby wyszukać lokalne maksima należy od wyniku otwarcia danego obrazu odjąć obraz wyjściowy, a następnie dokonać binaryzacji z dolnym progiem otrzymanej różnicy:

Aby wyszukać lokalne minima należy dokonać podobnej operacji, z tym, że pierwszą operacją będzie domknięcie: Łatwo zauważyć, że operacja ta daje podobny wynik, jak operatory wydzielające krawędzie (na przykład Laplasjan)

Ścienianie Ścienianie jest odmianą przekształceń morfologicznych. Ścienianie obiektu X przy użyciu elementu strukturalnego B polega na przyłożeniu tego elementu do każdego punktu obrazu w ten sposób, że punkt centralny pokrywa się z analizowanym punktem i podjęciem jednej z dwóch decyzji: - nie zmieniać punktu gdy element nie pokrywa się z jego sąsiedztwem - zmieniać wartość punktu na 0 jeżeli element strukturalny pasuje do sąsiedztwa analizowanego punktu Ścienianie może być powtarzany wielokrotnie, aż do momentu gdy następny krok nie wprowadza żadnych zmian w obrazie

Przykład elementów strukturalnych wykorzystywanych do ścieniania Wynikiem ścieniania jest zawsze obraz binarny W większości przypadków obrazem wejściowym dla operacji ścieniania jest również obraz binarny, chociaż to nie jest konieczne

Przykładem ścieniania może być wyodrębnianie krawędzi

Szkieletyzacja Szkieletyzacja jest operacją pozwalającą wyodrębnić osiowe punkty (szkielety) w analizowanym obrazie. Definicja Szkielet figury jest zbiorem wszystkich punktów, które są równoodległe od co najmniej dwóch punktów należących do brzegu.

Szkieletyzacja - własności Szkielet figury jest znacznie od niej mniejszy, a odzwierciedla w pełni jej topologiczne własności. Analiza szkieletu figur umożliwia przeprowadzenie następujących analiz obrazu: - klasyfikacja cząstek na podstawie ich kształtu -określenie orientacji podłużnych obiektów - rozdzielenie posklejanych obiektów - wyznaczanie linii środkowej szerszej linii - symulacja procesu rozrostu cząstek oraz tworzenia struktury ziarnistej Szkieletyzacja może być realizowana jako ścienianie z następującycm elementem strukturalnym:

W praktyce do ścieniania często stosowane są różne elementy strukturalne naprzemiennie, np.: elementy alfabetu Golay a

Niestety proces szkieletyzacji może wprowadzać do obrazu pewne artefakty w postaci bocznego gałązkowania linii szkieletu. Efekt ten jest szczególnie dokuczliwy, jeśli obraz oryginalny posiada zakłócenia.

Szkieletyzacja jest jednak w rzeczywistości techniką przetwarzania obrazu o bardzo dużym znaczeniu aplikacyjnym. Przykładowym zadaniem praktycznym, w którym ważną rolę odgrywa szkieletyzacja jest przykładowo zadanie analizy przebiegu głównego przewodu trzustkowego w obrazach ERCP.

Czasami jednak operacja szkieletyzacji wprowadza pewne zniekształcenia (gałązkowanie).

Obcinanie gałęzi Aby usunąć zniekształcenia gałązkowania redukuje się stopniowo odcinki posiadające wolne zakończenie. W ostateczności pozostają jedynie zamknięte pętle i odcinki przecinające brzeg obrazu. W rzeczywistości obcinanie gałęzi przeprowadza się w ograniczonym stopniu uzależnionym od ilości iteracji. Algorytm obcinania gałęzi może być realizowany jako ścienianie przy elemencie strukturalnym pokazanym obok (5 iteracji):

Przykład obcinania gałęzi dla obrazu ERCP