Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Podobne dokumenty
Filtracja obrazu operacje kontekstowe

Przekształcenia kontekstowe. Filtry nieliniowe Typowy przykład usuwania zakłóceń z obrazu

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 2

Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji

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

Grafika komputerowa. Dr inż. Michał Kruk

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

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

Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych

Diagnostyka obrazowa

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

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

Przetwarzanie obrazów wykład 3

Diagnostyka obrazowa

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

Przetwarzanie obrazów wykład 4

Filtracja w domenie przestrzeni

Segmentacja przez detekcje brzegów

POB Odpowiedzi na pytania

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 AiR III

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

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

Metody komputerowego przekształcania obrazów

Filtracja splotowa obrazu

PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

maska 1 maska 2 maska 3 ogólnie

Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni

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

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne

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

Filtracja obrazów. w dziedzinie częstotliwości. w dziedzinie przestrzennej

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III

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

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania

Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski

Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu

Komputerowe obrazowanie medyczne

WSTĘP DO PRZETWARZANIA OBRAZÓW. Jak znaleźć ciekawe rzeczy na zdjęciu? mgr Krzysztof Szarzyński

Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 5

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

Algorytmy Laplacian of Gaussian i Canny ego detekcji krawędzi w procesie analizy satelitarnych obrazów procesów atmosferycznych.

Transformata Fouriera i analiza spektralna

Implementacja filtru Canny ego

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA

Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Filtracja

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

Rekonstrukcja obrazu (Image restoration)

dr inż. Tomasz Krzeszowski

Operacje kontekstowe (filtry)

Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

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

Przetwarzanie obrazów

Diagnostyka obrazowa

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

Przetwarzanie obrazów wykład 6. Adam Wojciechowski

Detekcja twarzy w obrazie

Przetwarzanie obrazu

Filtracja nieliniowa obrazu

Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

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

Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3

WYKŁAD 7. Obraz z wykrytymi krawędziami: gdzie 1 - wartość konturu, 0 - wartość tła.

Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT

Praca dyplomowa magisterska

WYDZIAŁ FIZYKI I INFORMATYKI STOSOWANEJ

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

Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów

Instalacja. pip install opencv-python. run pip install opencv-contrib-python CZĘŚĆ II

Algorytmy graficzne. Nieliniowa filtracja obrazów monochromatycznych

Proste metody przetwarzania obrazu

Ćwiczenie 2. Przetwarzanie graficzne plików. Wprowadzenie teoretyczne

PRAKTYKA PRZETWARZANIA OBRAZU W PROGRAMIE MATLAB

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE OBRAZU

Diagnostyka obrazowa

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

Techniki wizualizacji. Ćwiczenie 4. Podstawowe algorytmy przetwarzania obrazów

Detekcja kodów kreskowych w obrazach za pomocą filtrów gradientowych i transformacji morfologicznych

Wykrywanie obiektów na obrazach cyfrowych. Marcin Kuczyński

Diagnostyka obrazowa

CECHY BIOMETRYCZNE: ODCISK PALCA

Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

WYBRANE ZAGADNIENIA WIDZENIA MASZYNOWEGO

AKWIZYCJA I PRZETWARZANIE WSTĘPNE

Diagnostyka obrazowa

PRZETWARZANIE OBRAZÓW

Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1)

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Automatyczne nastawianie ostrości

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform

Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk

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

Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

Obraz jako funkcja Przekształcenia geometryczne

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

Transkrypt:

Filtracja obrazu operacje kontekstowe Podział metod filtracji obrazu Metody przestrzenne i częstotliwościowe Metody liniowe i nieliniowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu Poprawa ostrości Usunięcie określonych wad obrazu Poprawa obrazu o złej jakości technicznej Rekonstrukcja obrazu w przypadku jego degradacji Filtry liniowe i nieliniowe w dziedzinie przestrzennej obrazu Filtry liniowe bazują na operacjach liniowych (łatwiejsze w realizacji). Filtr jest liniowy jeśli funkcja go realizująca spełniają dwa warunki: jest addytywna jest jednorodna Filtry nieliniowe oferują bogatsze możliwości ale są trudniejsze w realizacji 1 Filtracja obrazu koncepcja Degradacja Filtr odwrotny Odtworzenie obrazu poddanego degradacji poprzez zastosowanie odpowiedniego filtru odwrotnego Na wyjściu procesu uzyskuje się estymatę obrazu poddawanego rekonstrukcji Podstawowy problem brak znajomości funkcji degradacji oraz zakłóceń (nie można zbudować filtru odwrotnego dokładnie odpowiadającego rzeczywistości) W praktyce metody rekonstrukcji i poprawy jakości polegają na heurystycznym aproksymowaniu nieznanego filtru odwrotnego 2

Splot funkcji (konwolucja) Splot jest zdefiniowany na całym obszarze zmiennej x ale funkcja h może mieć skończoną dziedzinę. W takim przypadku splot z funkcją h staje się filtrem. Przykład filtrowanie na zasadzie obliczania lokalnie wartości średnich pewnej zaszumionej funkcji f Filtr jako splot 3 Splot dyskretny Funkcja obrazowa jest dwuwymiarowa i dyskretna, splot upraszcza się do sumowania - okno filtru (maska) z wagami o wymiarach 2a+1 na 2b+1 Własności splotu (przydatne w realizacji praktycznej): łączność pozwala na rozdzielenie filtrowania dowolnie dużą maską na kolejne filtrowania za pomocą małych masek rozdzielność pozwala na zastąpienie filtracji dwuwymiarowego obrazu złożeniem filtracji jednowymiarowych 4

Splot dyskretny dla otoczenia 3x3 Realizacja praktyczna operacji splotu wymaga utworzenia nowego bufora dla obrazu wynikowego (w przeciwieństwie do operacji punktowych)! 5 Realizacja filtracji poprzez operację korelacji (stosowana w praktyce) Dla masek symetrycznych splot jest identyczny z korelacją Filtr dolnoprzepustowy powinien przenosić składową stałą suma wag powinna wynosić 1 Filtr górnoprzepustowy nie przenosi składowej stałej suma wag powinna wynosić 0 6

Filtry dolnoprzepustowe W współczynnik normalizacji suma wag maski filtru 1 a 1 1 b 1 b b 2 b b > 1 1 b 1 Filtr Gaussa W=9 W=8+a W=(b+2) 2 W=9 7 Filtry dolnoprzepustowe Filtr uśredniający W=9 3x3 Filtr uśredniający W=121 11x11 8

Filtr Gaussa b=2,5 imnoise(i,'gaussian',0,.005) Filtr uśredniający W = 7 9 Filtry górnoprzepustowe -1-1 -1 1-2 1-1 9-1 -2 5-2 -1 5-1 -1-1 -1 1-2 1 W=1 W=1 W=1-1 20-1 W=16 Filtr górnoprzepustowy 10

Filtry górnoprzepustowe wykrywające krawędzie Krawędź to granica pomiędzy dwoma regionami o różniących się poziomach jasności. Podstawą większości technik wykrywania krawędzi jest porównywanie wartości lokalnych pochodnych stosując metody gradientowe z określonym progiem Gradient dla obrazu w punkcie Moduł gradientu Operatory Robertsa 1-1 1 0 1 0 0 1 0 0-1 0 0-1 -1 0 pion poziom skos 11 Działanie operatorów Robertsa poziom pion skos pion poziom 12

Operatory Prewitta Aproksymują pierwszą pochodną, gradient może być estymowany dla ośmiu kierunków, największa wartość estymowana wskazuje kierunek gradientu. Pierwsze trzy maski operatora mają postać 0 0 0 0 1 1-1 -1-1 -1-1 0 Operatory Sobela Mniej czułe na szumy, daje silniejszą odpowiedź 1 2 1 0 0 0-1 -2-1 0 1 2-2 -1 0-2 0 2 0 0 45 0 90 0 13 Operatory Sobela Binaryzacja Filtry wykrywające narożniki przykład maski Robinsona - -1-2 1 - -1-2 1-1 -1 1 1-2 1-1 -1-1 0 0 45 0 90 0 14

Filtry wyostrzające (laplasjany) Laplasjany - filtry liniowe oparte o drugie pochodne cząstkowe mają maskę symetryczną (nie mają charakteru kierunkowego), mogą służyć do wyostrzania obrazu oraz wykrywania krawędzi (produkuje podwójny kontur i czuły na szumy dlatego poprzedza się filtrem Gaussa) 0 2 0 0 0 0 + -1 2-1 = 0 0 0-1 4-1 15 Korelacja obrazu z wzorcem Współczynnik korelacji Filtracja obrazu Operację korelacji często wykorzystuje się do prostego porównywania obrazu (fragmentów obrazu) z nauczonym wzorcem. Wartość korelacji określa stopień dopasowania obszaru obrazu do wzorca Metoda taka jest bardzo prosta ale jest czuła na zakłócenia, zmianę orientacji i czasochłonna dla dużych wzorców K R=0,993 16

Filtry logiczne Filtracja obrazu filtry nieliniowe Filtracja logiczna jest najprostszym przykładem filtracji nieliniowej. Polega na badaniu wartości wyrażenia logicznego, które opisuje związki między punktami z dowolnie wybranego sąsiedztwa w zależności od potrzeb. Najczęściej wybiera się otoczenie w postaci czterosąsiedztwa z punktem analizowanym i stosuje się przede wszystkim dla obrazów binarnych Przykładowe reguły a b X c d Wyeliminowanie zakłóceń w postaci izolowanych punktów i poziomych linii o szerokości jednego piksela Usunięcie izolowanych pojedynczych punktów 17 Filtracja medianowa Filtracja obrazu filtry nieliniowe Wartość wynikowa punktu jest medianą (wartością środkową) zbioru punktów z sąsiedztwa branych pod uwagę do filtracji Zaleta filtrów medianowych zdolność do usuwania większości lokalnych zakłóceń i szumów typu sól i pieprz. Filtry medianowe nie powodują zamazywania krawędzi i drobnych detali w porównaniu do filtracji liniowej i metod konwolucyjnych Filtracja medianowa dla zakłócenia Przed filtracją Po filtracji Filtr medianowy Filtr uśredniający 18

Filtracja obrazu filtry nieliniowe Filtracja medianowa dla krawędzi Przed filtracją Po filtracji Filtr medianowy Filtr uśredniający 19 Filtracja obrazu filtry nieliniowe Filtry lokalnego maksimum i minimum Stosowane jako podstawowe operatory morfologiczne odpowiednio dylatacji i erozji na obrazach monochromatycznych Element strukturalny Dylatacja Erozja 20