Pobierz prezentację
Pobieranie prezentacji. Proszę czekać
1
Analiza obrazu komputerowego wykład 1
Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
2
Plan wykładu Wprowadzenie – pojęcie obrazu cyfrowego i analogowego
Geometryczne przekształcenia obrazu Przekształcenia punktowe Kontekstowa filtracja obrazu – filtry liniowe i nieliniowe Transformacje Fouriera Przekształcenia morfologiczne Analiza obrazu Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
3
Literatura i programy komputerowe
Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazu R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, 1997 r. (niektóre przykłady pokazane w trakcie wykładu będą pochodzić z powyższej książki) Image Tool Imlab ImageJ Origin 8.0 – program komercyjny Photoshop CS2 – program komercyjny Motic 2.0 – program komercyjny Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
4
Przykładowe zastosowania analizy obrazu
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
5
Zastosowanie: obrazy satelitarne, meteorologia
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
6
Zastosowanie: medycyna
tomografia komputerowa mikroskopia Obrazy 3D Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
7
Zastosowanie: kryminalistyka
analiza pisma porównywanie portretów pamięciowych porównywanie linii papilarnych Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
8
Zastosowanie: astronomia
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
9
Podstawowe pojęcia Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
10
Przebieg procesu widzenia Recepcja (akwizycja obrazu)
Przetwarzanie obrazu (filtracja wstępna, eliminacja zakłóceń, kompresja obrazu, eksponowanie ważnych cech, itp.) Analiza obrazu (wydobycie cech opisujących obraz) Rozpoznanie obrazu i jego interpretacja Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
11
Schemat naturalnego przetwarzania obrazu
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
12
Schemat automatycznego widzenia
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
13
sygnał analogowy - sygnał, który może przyjmować dowolną wartość z ciągłego przedziału nieskończonego lub ograniczonego zakresem zmienności). Jego wartości mogą zostać określone w każdej chwili czasu dzięki funkcji matematycznej opisującej dany sygnał. Przeciwieństwem sygnału analogowego jest sygnał skwantowany sygnał cyfrowy - to sygnał, którego dziedzina i zbiór wartości są dyskretne. Jego odpowiednikiem o ciągłej dziedzinie i ciągłym zbiorze wartości jest sygnał analogowy. Znaczenie tego terminu może odnosić się do: - wielkości fizycznej, która z natury jest dyskretna (np. liczba błysków lampy w ciągu godziny) - wielkości pierwotnie ciągłej i analogowej, która została spróbkowana i skwantowana (np. sygnał na wyjściu komparatora napięcia kontrolującego pewien proces w określonych chwilach) - każdej reprezentacji jednego z powyższych, w tym (najczęściej) w postaci ciągu liczb zapisanych w pamięci maszyny cyfrowej (np. plik komputerowy typu WAV). Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
14
Obraz – rzut przestrzeni trójwymiarowej na fragment płaszczyzny (2D)
obraz analogowy obraz cyfrowy Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
15
Dyskretyzacja obrazu: ograniczenie zdolności rozpoznawania szczegółów
ograniczenie ilości możliwych do rozróżnienia stanów elementu (kolorów) analizowanie obrazu płaskiego zamiast przestrzennego analizowanie obrazu statycznego zamiast dynamicznego Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
16
Rozmieszczenie cyfrowych elementów obrazów
Siatka heksagonalna siatka kwadratowa Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
17
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
18
Rozdzielczość obrazu – jeden z parametrów trybu wyświetlania, parametr określający liczbę pikseli obrazu wyświetlanych na ekranie w bieżącym trybie pracy monitora komputerowego, telewizora a także każdego innego wyświetlacza, którego obraz budowany jest z pikseli. Rozdzielczość wyraża się w postaci liczby pikseli w poziomie i w pionie. Pojęcie rozdzielczości używa się także w znaczeniu ilości pikseli na cal. Wyrażana jest wtedy w jednostka ppi – pixels per inch (monitory) lub dpi – dots per inch (drukarki) Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
19
Obraz jako funkcja Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
20
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
21
256x256 128x128 64x64 32x32 16x16 8x8 Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
22
pomniejszony z 256x256 do 32x32 i z powrotem powiększony
NN BC powiększony z 256x256 do 4096x4096 i z powrotem pomniejszony NN BC
23
Interpolacja metodą "najbliższego sąsiada", ang
Interpolacja metodą "najbliższego sąsiada", ang. nearest neighbor - przy powiększaniu odbywa się wierne kopiowanie najbliższego piksela. W przypadku skalowania innego niż o wielokrotność 100% jest to statystyczne kopiowanie niektórych pikseli. Przy pomniejszaniu jest to mechaniczne pomijanie niektórych pikseli. Metoda najprostsza i wymagająca od komputera najmniejszej mocy obliczeniowej. Jest to interpolacja rzadko stosowana, ponieważ w przypadku dużych powiększeń wyraźnie widać grupy identycznych pikseli, a granice pomiędzy pikselami są wyraźne, ostre, nie rozmyte. Metoda dobra przy obrabianiu zrzutów z ekranu monitora, np. okien dialogowych, przycisków. Można jej także użyć do najbardziej kontrastowych obrazów, oraz obrazów o motywach wyraźnie ułożonych na siatce. Reguły nie ma. Decyzję należy podjąć drogą eksperymentu - wszystko zależy od oczekiwanych rezultatów. Jest to jedyna interpolacja nie powodująca rozmycia kształtów – owo rozmycie jest jednak najczęściej potrzebne dla zachowania naturalnego wyglądu obrazu. Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
24
Interpolacja liniowa szczególny przypadek interpolacji za pomocą funkcji liniowej. Jeśli x określa wartość z przedziału x0 < x < x1,a y0 = f(x0) i y1 = f(x1) tablicę wartości danej funkcji, oraz h = x1 − x0 odstęp pomiędzy argumentami, wówczas liniową interpolację wartości L(x) funkcji f otrzymujemy jako: Interpolacja dwusześcienna - metoda, ta uwzględnia kolor od wszystkich ośmiu pikseli sąsiadujących z pikselem interpolowanym. Daje ona najlepsze rezultaty, łagodne krawędzie i przyjemny (naturalny) dla oka kolor i kształt obrazka po transformacji. Jest to domyślna opcja w większości programów graficznych. Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
25
obraz oryginalny 16x16 powiększony 32x32 BC powiększony 32x32 NN powiększony 32x32 BL
26
obraz oryginalny 16x16 powiększony 24x24 BC powiększony 24x24 NN powiększony 24x24 BL
27
pomniejszony 8x8 BC obraz oryginalny 16x16 pomniejszony 8x8 BL pomniejszony 8x8 NN
28
Reprezentacja koloru Każdy z elementów dyskretnej reprezentacji obrazu może przyjmować tylko jeden z pośród ograniczonej ilości stanów. Ilość ta popularnie zwana ilością kolorów, może być także w komputerowej reprezentacji obrazu interpretowana jako ilość bitów przeznaczonych na zapamiętanie stanu jednego elementu (bpp – bits per pixel). Najpopularniejsze formaty binarny – 1 bpp – 2 kolory monochromatyczny – 8 bpp – 256 stopni szarości kolorowy – 24 lub 32 bpp – 17 milionów odcieni kolorów Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
29
kolorowy monochromatyczny binarny
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
30
Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
31
Kolorowy 64 16 256 8 4 2 Marek Jan Kasprowicz – Analiza obrazu komputerowego – 2009 r.
Podobne prezentacje
© 2024 SlidePlayer.pl Inc.
All rights reserved.