Przetwarzanie obrazów wykład 4

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

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

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

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazów wykład 3

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 11. Filtracja sygnałów wizyjnych

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Przetwarzanie obrazów medycznych. Ćwiczenie 5. Filtracja kontekstowa obrazów.

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 5

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 AiR III

Diagnostyka obrazowa

Przetwarzanie obrazów wykład 2

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III

Komputerowe obrazowanie medyczne

Detekcja twarzy w obrazie

Metody komputerowego przekształcania obrazów

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

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

Diagnostyka obrazowa

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

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

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

Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Przetwarzanie obrazu

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

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

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

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

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

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

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

POB Odpowiedzi na pytania

Filtracja w domenie przestrzeni

Proste metody przetwarzania obrazu

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Filtracja splotowa obrazu

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

Diagnostyka obrazowa

Implementacja filtru Canny ego

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Diagnostyka obrazowa

Filtracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej

INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE

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

Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

Wykład 2. Informatyka Stosowana. 8 października 2018, M. A-B. Informatyka Stosowana Wykład 2 8 października 2018, M. A-B 1 / 41

Rozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy

Przekształcenia punktowe

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Piotr Sobolewski Krzysztof Skorupski

Szacowanie wartości monet na obrazach.

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

Informatyka, studia dzienne, mgr II st. Przetwarzanie obrazu i dźwięku 2011/2012 Prowadzący: dr inż. Bartłomiej Stasiak czwartek, 8:30

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

Inteligencja obliczeniowa

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

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

Histogram obrazu, modyfikacje histogramu

Rekonstrukcja obrazu (Image restoration)

Arytmetyka liczb binarnych

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Algorytmy graficzne. Nieliniowa filtracja obrazów monochromatycznych

POPRAWIANIE JAKOŚCI OBRAZU W DZIEDZINIE PRZESTRZENNEJ (spatial image enhancement)

Segmentacja przez detekcje brzegów

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU

Plan wykładu. Architektura systemów komputerowych. MnoŜenie realizacja sprzętowa (wersja 1) Układy mnoŝące liczby całkowite.

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów

Photoshop. Tworzenie tekstu

Bramki logiczne Podstawowe składniki wszystkich układów logicznych

Diagnostyka obrazowa

Podstawowe operacje arytmetyczne i logiczne dla liczb binarnych

Filtrowanie tekstur. Kinga Laurowska

Raport. Bartosz Paprzycki UMK 2009/2010

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

Kurs logiki rozmytej - zadania. Wojciech Szybisty

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2

Filtracja nieliniowa obrazu

Diagnostyka obrazowa

Operacje kontekstowe (filtry)

Antyaliasing w 1 milisekundę. Krzysztof Kluczek

Podstawy programowania. 1. Operacje arytmetyczne Operacja arytmetyczna jest opisywana za pomocą znaku operacji i jednego lub dwóch wyrażeń.

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Filtracja

Transkrypt:

Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda

Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane) lokalizują krawędzie dokładniej i w sposób bardziej pewny niż laplasjany. Idea polega na kolejnym zastosowaniu dwóch gradientów w prostopadłych do siebie kierunkach a następnie dokonaniu nieliniowej kombinacji wyników tych gradientów. Dzięki nieliniowej kombinacji liniowych przekształceń obraz wynikowy ma dobrze podkreślone kontury niezależnie od kierunku ich przebiegu.

Najczęściej stosowanymi maskami gradientu są maski Sobela

Następnie należy połączyć obrazy razem. Niestety po liniowej konwulacji maskami Sobela wartości pikseli są zarówno ujemne jak i dodatnie. Metoda łączenia powinna więc zabezpieczać przed skompensowaniem się wartości pikseli.

Do połączenia (kombinowania) obrazów można użyć formy Euklidesowej: Gradient Sobela

Można wykorzystać uproszczoną formułę modułową, pozwalającą na uzyskanie równie dobrych wyników przy zdecydowanie mniejszym koszcie obliczeniowym. Gradient Sobela

Przy tworzeniu filtrów kombinowanych najważniejsze jest aby użyć liniowych gradientów o różnych kierunkach -mogą być ukośne

Ten sam rysunek żaglówki przekształcony typowymi gradientami Sobela

Różnica dwóch obrazów przekształconych gradientami ukośnymi i gradientami poziomym i pionowym

Operacje logiczne na obrazach Operacje binarne najczęściej przeprowadzane są na obrazach binarnych, w których wartości pikseli przyjmują jedną z dwóch stanów logicznych prawda (1) lub fałsz (0). Dla większości operacji logicznych danymi wejściowymi są dwa obrazy a rezultatem jest jeden obraz. Na poszczególnych punktach obrazu wykonywane są najczęściej następujące operacje logiczne: - NOT zaprzeczenie (negatyw obrazu) - AND iloczyn logiczny ( wykrywanie obrazu za pomocą maski) - OR suma logiczna ( fotomontaż ) - SUB różnica logiczna - XOR suma rozłączna - NXOR równoważność logiczna

NOT

AND

OR

SUB, XOR, NXOR

Dla obrazów o większej skali kolorów (odcienie szarości od 0 do 255) tradycyjna logika Bool a jest niewystarczająca. Stosowana jest logika rozmyta (ang. fuzzy logic), w której operacje są zdefiniowane następująco:

Operacje logiczne dla obrazów binarnych mogą mieć również charakter kontekstowy, które będą uwzględniały wartości pikseli sąsiadujących Takie operacje logiczne są łatwo interpretowalne eliminują pojedyncze białe piksele z czarnego tła lub pojedyncze czarne piksele z białego tła.

Uogólnienie dla pełnej skali stopni szarości zamiast równości sąsiednich pikseli stosujemy warunek aby odpowiednia różnica była dostatecznie mała:

Filtry medianowe Omawiane wyżej filtry niestety niszczą drobne szczegóły i krawędzie przetwarzanych obrazów. Lepsze rezultaty uzyskujemy dzięki zastąpieniu wartości obrabianego piksela przez wartość mediany (wartości średniej) kolorów pikseli sąsiadujących. Dla przykładowego rozkładu jasności pikseli w otoczeniu pewnego bardzo jasnego punktu wartość mediany wynosi 16 i taką wartością zostanie zastąpiona liczba 198.

Filtr medianowy jest filtrem mocnym gdyż ekstremalne wartości, odbiegające od średniej nie mają dużego wpływu na wartość jaką filtr przekazuje na swoim wyjściu. Filtr medianowy bardzo skutecznie zwalcza wszystkie lokalne szumy nie powodując ich rozmywania na większym obszarze (inaczej niż filtry konwulacyjne).

Filtracja medianowa nie wprowadza do obrazu żadnych dodatkowych wartości, więc po dokonaniu filtracji nie trzeba wykonywać dodatkowego skalowania. Najważniejszy atut filtracji medianowej polega na tym, że na ogół nie pogarsza ona krawędzi istniejących na rysunku obiektów.

Technika filtracji medianowej jest jedną z najlepszych technik filtracji, ale niestety nie jest pozbawiona wad. Ma skłonność do obgryzania narożników.

Skutki filtracji medianowej dla okien o rozmiarach kolejno: 3x3, 5x5, 7x7 i 9x9 pikseli

Optymalizacje obliczeń filtrów medianowych Niestety filtracja medianowa obarczona jest dużym kosztem obliczeniowym. Stosuje się uproszczenia polegające ograniczeniu ilości punktów tworzących okno: Lub zastosowanie specjalnych wzorów pozwalających na obliczenie mediany bez konieczności uciążliwego sortowania elementów okna:

Inne filtry nieliniowe Do filtrów nieliniowych zaliczamy również inne metody analizujące stopnie szarości wybranego otoczenia punktu, jak ciągi liczb. Wybierając z takiego ciągu wartość największą uzyskujemy filtr maksymalny, natomiast wybierając wartość najmniejszą uzyskujemy filtr minimalny.

Filtry adaptacyjne Filtry adaptacyjne zmieniają charakterystykę działania w zależności od cech analizowanego obrazu. Przewaga nad innymi filtrami jest taka, że większość z dotychczasowych filtrów działa jednostronnie, np.: filtr dolnoprzepustowy rozmazuje krawędzie, a filtr górnoprzepustowy wydobywa niepotrzebne szczegóły z obrazów. Filtr adaptacyjny działa dwuetapowo: 1 etap wyznaczany jest parametr klasyfikujący dany punkt do krawędzi. Kryterium może być wariancja punktów szarości: duża wariancja oznacza krawędź. 2 etap dokonywana jest filtracja filtrem uśredniającym, ale tylko tych punktów, które nie zostały zaklasyfikowane jako krawędź. Punkty krawędzi pozostają bez zmian. Unika się w ten sposób ich rozmycia.