Pobierz prezentację
Pobieranie prezentacji. Proszę czekać
OpublikowałKassia Jaruga Został zmieniony 11 lat temu
1
Anna Bączkowska Praca po kierunkiem dr M. Berndt - Schreiber
Numeryczna analiza cyfrowych obrazów okulistycznych w dziedzinie częstotliwości. Anna Bączkowska Praca po kierunkiem dr M. Berndt - Schreiber
2
Plan seminarium: ● Krótkie przypomnienie - czego dotyczy moja praca;
● Omówienie zagadnień związanych z zaprogramowaniem FFT; ● Struktura programu; ● Efekty pracy – czy wyniki są poprawne? ● Wady programu – nad czym musze jeszcze popracować; ● Co dalej? A. Bączkowska
3
Czego dotyczy moja praca?
● Numeryczna analiza okulistycznych obrazów cyfrowych, w szczególności analiza Fouriera, która jest punktem wyjściowym do dalszych rozważań; ● Docelowo policzenie spektralnego wymiaru fraktalnego w przypadku cyfrowych obrazów dna oka; A. Bączkowska
4
Zagadnienia związane z FFT obrazu cyfrowego.
● Jak z obrazu cyfrowego uzyskać macierz danych, na której będą dokonywane obliczenia? Język programowania: C++ Narzędzie programowania: Borland C++ Builder Dostępne funkcje do pozyskiwania macierzy danych z bmp (w wewnętrznym formacie Borlanda DIB): Dostęp do pikseli poprzez właściwość TCanvas‑>Pixels; Dostęp do pikseli poprzez właściwość ScanLine; A. Bączkowska
5
Zagadnienia związane z FFT obrazu cyfrowego.
● Wybór odpowiedniego algorytmu liczącego FT: można uzyskać FT na podstawie Transformaty Hartley’a; można skorzystać z algorytmu zawartego w „Numerical Recipes”; ● Należy odpowiednio sformatować dane wejściowe dla wybranego algorytmu FT tego wymaga algorytm zawarty w „Numerical Recipes” ; A. Bączkowska
6
Zagadnienia związane z FFT obrazu cyfrowego.
● Warstwa danych a wizualizacja; ● Sprawdzenie poprawności uzyskanych wyników, czyli co na to Image Pro Plus? ● Wady programu: muszę poprawić obsługę sytuacji wyjątkowych – wykrywanie błędów; określić konktretnie *.bmp o jakich własnościach będą obsługiwane przez program; poprawić interfejs graficzny; … A. Bączkowska
7
Co dalej? Opracowanie algorytmu wyznaczania spektralnego wymiaru fraktalnego β na podstawie widma mocy – w ogólności można to widmo traktować jako strukturę 3D określoną przez (x,y,z), gdzie: - położenie ( x , y ); - poziom szarości z; A. Bączkowska
8
Opis zagadnienia. Widmo mocy: gdzie Dla danego poziomu h dla których
Zbiór punktów (x,y) jest kołem o promieniu takim, że A. Bączkowska
9
Opis zagadnienia. Ilość pixeli w zbiorze poziomym jest rzędu pola tego koła: Zależność ilości pixeli (pola) S(h) zbioru poziomicowanego dla wysokości h ma postać: Logarytmując stronami uzyskujemy zależność liniową: A. Bączkowska
10
Opis zagadnienia. Współczynnik
można znaleźć metodą najmniejszych kwadratów i w taki sposób wyznaczyć β Ogólnie może się zdarzyć, że mamy do czynienia z powierzchnią w postaci krzyżyka i wtedy : A. Bączkowska
11
Koniec.
12
Transformata Hartley’a.
DFT transformuje sekwencję rzeczywistych liczb z dziedziny czasu do sekwencji liczb zespolonych w dziedzinie częstotliwości, jednak połowa tych liczb jest redundantna (informacja jest powtarzana). Zwielokrotnienie danych zespolonych w komputerze – DFT nie jest wydajne! Transformata Hartleya wydaje się być algorytmem, który usuwa redundantność transformaty Fouriera poprzez relację: A. Bączkowska
13
Transformata Hartley’a.
Nie ma żadnej utraty informacji ponieważ możemy zawsze powrócić do Transformaty Fouriera poprzez relację: Ponieważ reprezentacja w dziedzinie częstotliwości jest rzeczywista, to HT wymaga mniej mnożeń i wydaje się być bardziej efektywna. A. Bączkowska
Podobne prezentacje
© 2024 SlidePlayer.pl Inc.
All rights reserved.