prof. Paweł Strumiłło dr hab. Michał Strzelecki tel. 631 26 31, p. 216, mstrzel@p.lodz.pl godz. przyj: poniedziałek 12-13, wtorek 15-16 Strumillo, Strzelecki
Literatura: 1. Notatki i materiały wykładowe (pliki *.pdf) (http://www.eletel.p.lodz.pl/~mstrzel) user: student password: oiz2004 2. A. Materka, Elementy przetwarzania obrazów, PWN, 1991. 3. 4. R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. Fundacji Postpu Telekomunikacji, Kraków 1997. 4. K. Zieliski, M. Strzelecki, Komputerowa analiza obrazu biomedycznego, PWN 2002. 5. T. Pavlidis, Grafika i przetwarzanie obrazów, WNT, 1987. 6. W. Skarbek, Metody reprezentacji obrazów cyfrowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, 1993.
Cele przetwarzania obrazów 1. Poprawa subiektywnej jakoci obrazu postrzeganej przez ludzkie oko. (np. w 1964, zastosowano komputerowe metody do poprawy jakoci obrazu zdj Ksiyca przesłanych przez sond kosmiczn Ranger 7 w Jet Propulsion Laboratory, USA) 2. Przetworzenie obrazu do postaci umoliwiajcej pomiar wybranych jego cech, automatycznej analizy lub transmisji. (np. czas transmisji pierwszego przesłania obrazu kablem połoonym na dnie oceanu w 1920, obliczono na ok. 1 tyg., po zastosowaniu technik kompresji danych czas transmisji skrócił si do 3 godz.)
Cele przetwarzania obrazów Przetworzenie obrazu do postaci umoliwiajcej pomiar wybranych jego cech, automatycznej analizy lub transmisji.
Cele przetwarzania obrazów Przetworzenie obrazu do postaci umoliwiajcej pomiar wybranych jego cech, automatycznej analizy lub transmisji. JPEG 0.1 bpp 8 bpp Wavelet 0.1 bpp Playboy Magazine
Cele przetwarzania obrazów Poprawa subiektywnej jakoci obrazu postrzeganej przez ludzkie oko. MIT
Widmo fal elektromagnetycznych Czstotliwo, Hz 10 24 10 22 10 20 10 18 10 16 10 14 10 12 10 10 10 8 10 6 10 4 10 2 promieniowanie gamma prom. X mikrofale fale radiowe ultrafiolet Promieniowanie wietlne podczerwie 400 500 600 700 [nm]
Schemat naturalnego przetwarzania obrazów Obraz (90% informacji) Decyzja!
Schemat komputerowego systemu przetwarzania obrazów Przetwarzanie wstpne Segmentacja Wydzielanie cech Akwizycja obrazu Komputer + program + baza wiedzy Analiza cech obrazu decyzja decyzja
Polepszanie jakoci obrazu transformacja skali jasnoci
Addison_Wesley Inc. ruch kamery w czasie ekspozycji obraz po korekcji
Przykład zadania analizy obrazów! $ " #
Systemy analizy obrazów - zastosowania nauka i przemysł (kontrola jakoci produktów, sortowanie wyrobów,...) medycyna (diagnostyka obrazowa, RTG, tomografia komputerowa, USG, mikroskopia,...) obronno (rozpoznanie fotograficzne, wykrywanie i ledzenie celów, sterowanie pociskami,...) robotyka (sterowanie spawarek i dysz do malowania, sterowanie pojazdów,...) eksploracja Ziemi i kosmosu (interpretacja obrazów astronomicznych, satelitarnych, lotniczych, sody kosmiczne,...)
% & & ' ( )!* +, - &.& 0 / 0 0 / & 1 & 1 1 & / 2 & /
rentgenografia (J. Hall-Edwards, 1896) angiografia (E. Honiz, 1927) ultrasonografia tomografia CT (A. Cormack, G. Hounsfield, 1972) tomografia MRI (P. Lauterbur, P. Mansfield, 1973 w zast. od lat 80tych) (I. Edler, C. Hertz, 1953) tomografia PET (M. Ter-Pogossian i wsp., 1973) kapsuła endoskopowa (Given Imaging, 2001) endoskopia (B. Hirschowitz, zast. od lat 70tych)
!"# $
!" %$ %
#$! % &'()$ *+,
%"! -.
%"!&! % $
4 $ 5 3.& $ 5 4 6
, - 7 & 7 8, 4
Termografia komputerowa Termogram Obraz optyczny Struktura układu scalonego Medycyna Energetyka Budownictwo
& & 9 &
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: odciski palców Baza obrazów z odciskami palców FBI 1992
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: diagnostyka obrazowa Mamografia
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: rozpoznawanie twarzy (biometria) Juliusz Jaksa, Krzysztof lot, Piotr Szczypiski Face recognition using deformable models, ICSES 2001
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: rozpoznawanie twarzy (biometria) H. Nowak Rozpoznawanie słów na podstawie analizy sekwencji obrazów, praca doktorska realizowana w Zakładzie Elektroniki Medycznej IE
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: rozpoznawanie tczówki oka (biometria) Jan Mazur, Iris pattern recognition using simple non-linear filtering, ICSES 2001
Przykłady zada rozpoznawania obrazów: bazy obrazów Idea obrazu poszukiwanego lub kopia obrazu poszukiwanego Obraz odszukany DWT C.E. Jacobs, A. Finkelstein, D.H. Salesis, Fast multiresolution image quering, 1999
Obraz monochromatyczny jako funkcja dwumymiarowa f(x,y) x y
Obraz monochromatyczny jako funkcja dwumymiarowa 220 200 180 160 140 120 100 80 60 0 50 100 150 200 250 300 Distance along profile
Obrazy kolorowe RGB R B G
Obrazy kolorowe RGB 300 250 200 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Distance along profile rozkład składowych RGB dla wybranej linii obrazu
Obraz cyfrowy dyskretyzacja + kwantowanie piksel (ang. picture element)
Obraz cyfrowy jako macierz pikseli (0,0) X f(x,y).............. 15 17 18.... 20 31 14............ Y
Obraz cyfrowy jako macierz pikseli Obraz cyfrowy f(x,y): macierz dwuwymiarowa (M,N), tj. o M wierszach i N kolumnach, której elementy s nieujemne i przyjmuj skoczon liczb wartoci x y = = 0,1,..., N 1 0,1,..., M 1 f ( x, y) f ( x, y) = 0,1,..., L 1 (np. L=256) Kolorowy obraz cyfrowy?
Kolorowy obraz cyfrowy RGB Jeeli kada składowa koloru jest kodowana za pomoc 8 bitów, mona uzyska 2 24 kolorów! f ( x, y) = ( f, f, f ) R G B
Kolorowy obraz cyfrowy obraz indeksowany f=25 R G B 0 1 2... : : : 25 obraz monochromatyczny... paleta barw (look-up-table) Obraz kolorowy
Hands on demo Demonstracja prostego programu do przetwarzania obrazów