Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

1 Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów Filtracja obrazów.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "1 Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów Filtracja obrazów."— Zapis prezentacji:

1 1 Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów Filtracja obrazów

2 2 Definicje sąsiedztwa punktów obrazu: Sąsiedztwo cztero-spójne Sąsiedztwo ośmio-spójne Sąsiedztwo dalsze Najbliższe otoczenie [3 3] analizowanego punktu f(x,y).

3 3 Filtracja liniowa w dziedzinie przestrzennej: Dwuwymiarowa operacja splotu dla tzw. maski h oraz macierzy określającej obraz: stąd: g(x,y) = f(x-1,y-1)·h(-1,-1) + f(x,y-1)·h(0,-1) + f(x+1,y-1)·h(1,-1) + f(x-1,y)·h(-1,0) + f(x,y)·h(0,0) + f(x+1,y)·h(1,0) + f(x-1,y+1)·h(-1,1) + f(x,y+1)·h(0,1) + f(x+1,y+1)·h(1,1)

4 4 Efekty brzegowe: obraz oryginalny obraz po filtracji

5 5 Efekty brzegowe - jedno z rozwiązań: pomija się pierwszy rząd, pierwszą kolumnę, ostatni rząd i kolumnę obrazu oryginalnego (NxN)- w efekcie obraz po filtracji jest mniejszy: (N-1)x(N-1)

6 6 Filtry dolnoprzepustowy: Tablica mnożników filtru: oryginałdolnoprzepustowy Aby zachować wartość średnią obrazu, suma elementów maski musi być równa 1. Wszystkie mnożniki muszą być wartościami dodatnimi.

7 7 Filtr dolnoprzepustowy uśredniający: transmitancja filtru uśredniającego: dla maski h 1 3x3dla maski h 2 5x5

8 8 Zastosowania filtru uśredniającego: oryginał3x35x5

9 9 Wynik działania filtru dolnoprzepustowego: Zastosowania filtru dolnoprzepustowego cd: Obraz oryginalny:

10 10 Filtr dolnoprzepustowy Gaussa:

11 11 Filtr dolnoprzepustowy Gaussa: oryginałpo filtracji

12 12 Filtry górnoprzepustowy : Tablica mnożników filtru: oryginałgórnoprzepustowy Aby wyeliminować składową stałą z obrazu, suma elementów maski musi być równa 0. Mnożniki mogą być dodatnie lub ujemne.

13 13 Zastosowania filtrów górnoprzepustowych: obraz rozmytyobraz po filtracji górnoprzepustowej, z zachowaniem wartości średniej

14 14 Filtracja nieliniowa w dziedzinie przestrzennej: Filtr medianowy: Mediana dzieli zbiór na dwie równoliczne części. Ma wartość większą (bądź równą) od połowy jego elementów oraz ma wartość mniejszą (bądź równą) od połowy jego elementów.

15 15 Porównanie filtrów medianowego i uśredniającego:

16 16 Porównanie efektów brzegowych filtr medianowy w: Corelu: Matlabie:

17 17 Porównanie efektów brzegowych filtr medianowy w: Matlabie: Corelu:

18 18 Przekształcenia nieliniowe:

19 19

20 20

21 21

22 22

23 23

24 24

25 25

26 26

27 27

28 28

29 29

30 30 Detekcja brzegów: Brzegiem nazywamy granice pomiędzy dwoma obszarami o różnych jasnościach. Detekcja brzegów obszarów pozwala na identyfikację położenia obiektów w obrazie. Z tego też względu metody detekcji brzegów należą do najważniejszych narzędzi w przetwarzaniu i analizie obrazów. Większość metod detekcji brzegów bazuje na wyznaczaniu lokalnych pochodnych obrazu (tzw. operatorów gradientowych).

31 31 Przykładowy profil rozkładu jasności brzegu obrazu:

32 32 Detekcja brzegów za pomocą operatorów gradientowych:


Pobierz ppt "1 Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów Filtracja obrazów."

Podobne prezentacje


Reklamy Google