Download
1 / 60
660 likes | 1.05k Views
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor. Cap. 3. Preprocesarea imaginilor. Preprocesare: - imbunatatirea imaginii - evidentierea trasaturilor: muchii si colturi transform ă ri ale nivelului de gri
E N D
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor Cap. 3. Preprocesarea imaginilor Preprocesare: - imbunatatirea imaginii - evidentierea trasaturilor: muchii si colturi transformări ale nivelului de gri Metode de preprocesare transformări geometrice preprocesări locale refacerea imaginii
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor 3.1. Transformări ale nivelului de gri corectarea nivelului de gri (depinde de poziţie) Metode modificarea scalei nivelurilor de gri
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor 3.1.1. Corectarea nivelului de gri Ideal: sensibilitatea dispozitivelor de achizitie nu depinde de pozitia obiectului in imagine Distorsiuni: lentile, fotodetectorul senzorului, iluminarea corecţia nivelului de gri e(x, y): coeficientul multiplicativ al erorii g(x, y): imaginea originală nedistorsionata f(x, y): imaginea cu distorsiuni Determinarea coeficientului multiplicativ al erorii: imagine de referinta cunoscuta g(x, y): imagine de referinta cu acelaşi nivel de gri (c) fc(x, y): imagine cu distorsiuni
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor 3.1.2. Transformarea scalei nivelului de gri • Transformari ale nivelului de gri (a) : negativă (b) : contrast (p1, p2) (c) : alb/negru Fig. 3.1.1. Transformări ale scalei nivelului de gri
Fig. 3.1.2. Histograma unei imagini Cap. 3. Preprocesarea imaginilor
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor Fig. 3.1.3. Egalizarea histogramei
Cap. 3. Procesarea imaginilor Imagini ale aceleiasi scene cu diferite nivele de iluminare: a,b,cImagine prelucrata: contrast marit: d a) c) b) d)
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor Fig. 3.2.1. Transformarea geometrică a unui plan
Cap. 3. Procesarea imaginilor - translaţia cu a pe x şi b pe y:
Cap. 3. Procesarea imaginilor Imaginea initiala: a Imaginea inclinata dupa axa Oy: cImagine rotita cu 45 grade: b Transformare geometrica de tip proiectie: d a) c) b) d)
grila II mapată de T-1 în imaginea originală grila discretă a imaginii originale Cap. 3. Preprocesarea imaginilor
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor • Filtararea gaussiana - se reduce ponderarea pixelilor odata cu cresterea distantei fata de pixelul central - pixelul (x,y) va fi ponderat cu: Distributie gaussiana cu media (0,0) si σ = 1 Aproximarea discreta a gaussianului cu σ = 1.4
Cap. 3. Preprocesarea imaginilor • Filtrarea mediană neliniară Generalizare: f (i,j): pixelul din imaginea iniţială g(m,n): rezultatul filtrării a(i, j) = coeficient de ponderare ct. : filtru izomorf Filtre izomorfe: - media aritmetică u(f) = f - media armonică u(f) = 1/f - media geometrică u(f) = log f
Cap. 3. Procesarea imaginilor • a) imaginea initiala; b) zgomot sare si piper • filtru mediere 3x3; d) filtru mediere 7x7; e) filtru mediere 15x15 • d) si e) => efectul de estompare (blur) a) b) c) d) e)
Cap. 3. Procesarea imaginilor a)imaginea initiala; b) zgomot sare si piperc) filtru gaussian 3x3; d) filtru gaussian 7x7; b) a) c) d)
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Magnitudinea muchiei (fără direcţie) (Laplacian) • Calculul derivatelor diferenţe finite • Operatori detectie: - aproximarea derivatelor FI cu diferenţe finite (gradient, compas) (i) • muchii- trecerile prin zero ale derivatei de ordinul doi (ii) • - punerea în corespondenţă cu modelele parametrice ale muchiilor (iii) • măşti de convoluţie
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Operatorul Sobel • Operatorul Robinson • Operatorul Kirsch
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Operatorul Laplacian • - Se aproximează derivata de ordinul 2 • pixeli tetraconectaţi: pixeli octococectaţi: • - Dezavantaj: răspunde dublu pentru anumite muchii
Cap. 3. Procesarea imaginilor Operatorul Roberts Operatorul Sobel Operatorul Prewitt
Cap. 3. Procesarea imaginilor Operatorul Roberts Operatorul Prewitt Operatorul Sobel
Cap. 3. Procesarea imaginilor a) b) Masti care aproximeaza operatorul LoG a) 3x3; b) 11x11
Cap. 3. Procesarea imaginilor Operatorul Canny Detectorul de treceri prin zero Operatorul LoG
Cap. 3. Procesarea imaginilor Detectorul de treceri prin zero Operatorul LoG Operatorul Canny
Cap. 3. Procesarea imaginilor 3.3.3 Detectia colturilor • Muchie => trasatura unidimensionala (variatia functiei imagine intr-o directie) • => reconstitue miscarea numai pe directia perpendiculara pe muchie • Colt => trasatura bidimensionala (variatia functie imagine in ambele directii – x si y) • => intersectia a doua sau mai multe muchii • => analiza miscarii in planul imaginii • Detectoare de colturi => calculul unei marimi locale = cornerness • operatorul pentru detectia punctelor de interes (OPI) • operatorul Harris • operatorul Smith
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Operatorul pentru detectia punctelor de interes (OPI) • - Punct de interes (Moravec) => punct in care functia imagine are variatii importante in toate directiile - Se calculeaza varianta vi, i = 1..4 - Puncte de interes:
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Operatorul Harris Regiune neteda (flat):fara schimbari in toate directiile Muchie (edge):fara schimbari de-a lungul muchiei Colt (corner):importante schimbari in toate directiile
sau - fereastra w(x,y) = 1 in fereastra, 0 afara gaussiana Cap. 3. Procesarea imaginilor • Colt maximul unei functii de autocorelatie • functia de autocorelatie => variatii locale ale lui f(x,y) • Variatii locale (Δx,Δy) si punctul (x,y) => functia de autocorelatie: • (i,j) puncte in fereastra w centrata pe (x,y) • Detectie colturi => integrare dupa toate directiile variatiilor • ;
Cap. 3. Procesarea imaginilor • Integrare dupa directiile discrete matricea de autocorelatie • matricea de autocorelatie dezvoltare in serii Taylor si aproximare
Cap. 3. Procesarea imaginilor Matricea A => structura ferestrei w Fereastra gaussiana: Evaluarea variatiilor functiei f: Derivatele fx, fy => aproximarea gradientului (de ex. cu Prewitt) Nota: w: (3x3) => vecinatatea de cautare: (5x5) w: (5x5) => vecinatatea de cautare: (7x7) …etc.
