Diagnostyka obrazowa

Podobne dokumenty
Diagnostyka obrazowa

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

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

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

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

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Diagnostyka obrazowa

Diagnostyka obrazowa

CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

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

Diagnostyka obrazowa

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

Diagnostyka obrazowa

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna

Filtracja nieliniowa obrazu

Diagnostyka obrazowa

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

POB Odpowiedzi na pytania

Reprezentacja i analiza obszarów

Implementacja filtru Canny ego

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

Metody komputerowego przekształcania obrazów

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

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Diagnostyka obrazowa

Diagnostyka obrazowa

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

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Proste metody przetwarzania obrazu

Ćwiczenie 12 Różdżka, szybkie zaznaczanie i zakres koloru

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 7

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

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

Gimp Grafika rastrowa (konwersatorium)

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Wstawianie nowej strony

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

Diagnostyka obrazowa

Przetwarzanie obrazu

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

1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter.

Maskowanie i selekcja

Reprezentacja i analiza obszarów

Wymiarowanie i teksty. Polecenie:

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

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

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

Przetwarzanie obrazu

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

3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE

Grafika Komputerowa. Zajęcia X

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

Zadanie 1. Suma silni (11 pkt)

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

ANALIZA I INDEKSOWANIE MULTIMEDIÓW (AIM)

Część II Wyświetlanie obrazów

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Diagnostyka obrazowa

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

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

Detekcja twarzy w obrazie

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

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

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

WYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów

Odciski palców ekstrakcja cech

Kadry Optivum, Płace Optivum

Przewodnik po soczewkach

Diagnostyka obrazowa

Topologia działek w MK 2013

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

Modele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD

Komputerowe obrazowanie medyczne

Dodatek 4. Zadanie 1: Liczenie plam słonecznych w różnych dniach. Po uruchomieniu programu SalsaJ otworzy się nam okno widoczne na rysunku 4.1.

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

LABORATORIUM TELEMONITORINGU OBIEKTÓW I AGLOMERACJI. Temat: Metody anonimizacji obrazu

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

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

Przetwarzanie obrazów wykład 2

Operacje morfologiczne

Użycie przestrzeni papieru i odnośników - ćwiczenie

Edytor tekstu OpenOffice Writer Podstawy

Łukasz Januszkiewicz Technika antenowa

Sekretariat Optivum. Jak przygotować listę uczniów zawierającą tylko wybrane dane, np. adresy ucznia i jego opiekunów? Projektowanie listy

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

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Po wstawieniu tabeli (i zawsze wtedy, gdy w tabeli jest kursor) pojawia się na wstążce nowa grupa zakładek o nazwie Narzędzia tabel.

Grażyna Koba. Grafika komputerowa. materiały dodatkowe do podręcznika. Informatyka dla gimnazjum

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

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

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

Projekt witryny pt. Oko

Transkrypt:

Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu 1 Cel ćwiczenia 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 - teoria Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej, t.j. 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. Ponieważ przekształcenia te opierają się o sąsiedztwo analizowanego punktu, mają dużą złożoność obliczeniową. Dlatego też, stosowane są przede wszystkim w przetwarzaniu obrazów binarnych. Podstawowe przekształcenia morfologiczne to: erozja i dylatacja otwarcie i zamknięcie gradient morfologiczny szkieletyzacja 1

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, 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. X 0 X 0 1 0 X 0 X 1 X X X 1 X X X 1 1 0 1 0 1 0 X X X Rysunek 1: Przykłady elementów strukturalnych. Istnieją również inne rodzaje elementów strukturalnych, na przykład o innej wielkości: Rysunek 2. 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. 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 2

Rysunek 2: Inne elementy strukturalne. 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 3

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. 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. I tak 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. 4

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. 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 równo-odległe 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 o tym, 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 odciętej 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 5

wtyczkę w ImageJ, należy plik Gray_Morphology.jar umieścić w katalogu Plugins, znajdującym się 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. 6

3 Program ćwiczenia 1. Wczytaj obraz TEM Filter dostarczony jako jeden z przykładowych obrazów razem z programem ImageJ. 2. Polepsz kontrast na obrazie wykorzystując operacje rozciągnięcia i wyrównania histogramu. 3. Przekształć obraz do postaci binarnej (progowanie) tak aby pokryć jak najwięcej sporych, białych obiektów. UWAGA: Białe obiekty po tej operacji powinny się stać czarne. 4. Korzystając z operacji erozji, dylatacji, otwarcia i zamknięcia doprowadź do usunięcia artefaktów z tła i jego ujednolicenia. Doprowadź również do ujednolicenia analizowanych obiektów. Spróbuj skorzystać z różnych ustawień operacji morfologicznych. Które z wymienionych operacji najlepiej nadają się do wykonania tego zadania? W jakiej kolejności powinny być wykonywane? 5. Skorzystaj z operacji erozji, dylatacji, otwarcia i zamknięcia dla obrazów monochromatycznych. Spróbuj skorzystać z różnych ustawień operacji morfologicznych. Doprowadź do usunięcia artefaktów z tła, ujednolicenia tła, oraz do ujednolicenia analizowanych obiektów dla obrazu z podpunktu 2. Które z wymienionych operacji najlepiej nadają się do wykonania tego zadania? W jakiej kolejności powinny być wykonywane? Hanna Kamińska 7