Prelucrarea digitala a imaginilor

1. Titular curs: Conf. dr. ing. Mihaela GORDAN Catedra de Comunicatii e-mail: mihag@bel.utcluj.ro Tel.: 0264-401309 Adresa birou: Lab. Multimedia (CTMED), Str. C. Daicoviciu Nr. 15 Prelucrarea digitala a imaginilor Note de curs – sem. I, 2009

2. Curs 1 – Introductiv • Curs 1 • Introducere • Descrierea cursului • Informatii privind examenul/notarea Prelucrarea digitala a imaginilor

3. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (1) • Prelucrarea digitala a imaginilor: • lucreaza cu imagini digitale = reprezentari digitale ale scenelor vizuale • Observatie: perceptia vizuala poate fi statica (continutul scenei nu se modifica vizual in timp) sau dinamica (continutul scenei se modifica in timp); in cel de-al doilea caz, avem secvente video; • In mod tipic, prin scena = o imagine statica • se refera la: • “implementarea” in forma digitala (algoritmi digitali) a diferitelor procese vizuale umane => analiza si interpretarea imaginilor, recunoasterea formelor • “imbunatatirea” aspectului imaginii pt. o mai buna vizualizare => imbunatatirea imaginilor, filtrarea zgomotului; PRELUCRAREA PROPRIUZISA A IMAGINILOR DIGITALE • stocarea si transmisia eficienta a imaginilor => compresia imaginilor

4. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (2) • Aplicatii ale prelucrarilor digitale de imagini? • … practic, in toate domeniile! • Industrie: inspectie/sortare; manufactura (robot vision) • Mediu: supravegherea mediului (baraje, paduri, incendii, galerii de mine) cu camere de supraveghere, roboti autonomi • Medicina: imagistica medicala (ultrasonografie, MRI, CT, vizibil) • Cultura: biblioteci digitale; patrimoniu cultural (stocare, restaurare, analiza – indexare) • Televiziune: broadcasting, editare video, stocare • Educatie si turism: interfete multi-modale inteligente om-calculator, cu componente de recunoastere a emotiilor • Securitate/autentificare (recunoastere iris, verificare semnatura) • … etc…

5. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (3) • Inspectie industriala • (sisteme de viziune industriala):

6. Inspectia surselor de apa: Supravegherea barajelor Monitorizarea incendiilor forestiere Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (4) • Monitorizarea si supravegherea mediului:

7. Segmentare imagini microscopice color; numararea celulelor Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (5) • Aplicatii de analiza a imaginilor medicale: Analiza imaginilor ecografice; extragere masuratori cantitative

8. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (1) • … Evident, prelucrarea digitala a imaginilor este un domeniu foarte vast…, deci… • …Ce anume vom studia intr-un semestru…? • Doar notiunile de baza care va sunt necesare pt. a dezvolta si implementa algoritmi de prelucrare si analiza a imaginilor, utilizabili in toate categoriile de aplicatii prezentate anterior. Simplificari: • tratam doar imagini pe nivele de gri; • discutam doar metode de baza de prelucrare, • fara a intra in algoritmi mai avansati care presupun utilizarea cascadata/combinata a metodelor de baza

9. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (2) • Capitolele cursului: • Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri. Notiuni matematice de baza necesare algoritmilor de prelucrare digitala a imaginilor. • Digitizarea imaginilor pe nivele de gri: • II. 1. Esantionarea imaginilor • II. 2. Cuantizarea imaginilor • Transformari de imagini: reprezentarea imaginii digitale in domeniul frecventa; aplicatii: filtrarea zgomotului, compresie, recunoastere de obiecte • III. 1. Proprietati fundamentale ale transformarilor de imagini • III. 2. Transformari sinusoidale • III. 3. Transformari rectangulare • III. 4. Transformari bazate pe vectori proprii

10. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (3) • Imbunatatirea imaginilor: • IV. 1. Operatiuni punctuale • IV. 2. Histograma nivelelor de gri; imbunatatirea imaginilor prin modificarea histogramei • IV. 3. Operatiuni spatiale • IV. 4. Operatiuni in domeniul transformat • IV. 5. Imbunatatirea imaginilor color; pseudo-colorarea • V. Analiza si interpretarea imaginilor: • V.1. Regiuni de interes; trasaturi; extragerea trasaturilor • V. 2. Detectia muchiilor, extragerea si reprezentarea conturului • V. 3. Detectia regiunilor, extragerea si reprezentarea regiunilor • V. 4. Analiza si reprezentarea structurala a obiectelor formate dintr-o singura regiune: transformari ale axei mediane; morfologie binara

11. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (4) V. 5. Descriptori ai formei obiectelor V. 6. Reprezentarea texturilor; descriptori ai texturii V. 7. Segmentarea imaginilor in regiuni componente VI. Codarea si compresia imaginilor: VI. 1. Introducere VI. 2. Codarea la nivel de pixel VI. 3. Codarea predictiva a scenelor statice VI. 4. Codarea prin transformari a scenelor statice VI. 5. Codarea secventelor video (codarea inter-cadre) … toate ilustrate prin exemple practice – la curs si laborator!

12. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Modul de examinare si notare • Componentele notei: • 1) Examen scris – parte de grila: => max. 3,5 puncte • - 6 intrebari din teorie • - 6 intrebari tip problema/exercitiu • 2) Examen scris – parte clasica: => max. 6,5 puncte • - 5 intrebari scurte de teorie (max. ½ pagina/raspuns) • - 5 probleme/exercitii • => Nota pentru examenul scris: E=1…10 • 3) Evaluarea activitatii de laborator: => nota L=1…10 • 4) Participarea la curs: => nota C=1…10 • 5) Evaluare proiect: => nota P=1…10 • ____________________________________________________________________ => Nota finala = 0.75(0.7E+0.2L+0.1C)+0.25P !!! Pentru promovarea examenului: E≥ 5, L≥ 5 !!!

13. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Bibliografie • A) Curs: • A.Vlaicu – Prelucrarea imaginilor digitale. Editura Microinformatica, Cluj-N., 1997 • Notite de curs in format electronic • B) Laborator: • B.Orza, s.a. – Viziunea computerizata in exemple si aplicatii practice. Editura UT Press, Cluj-N., 2007 • http://193.226.17.10/sites/pni

14. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (1) Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y)

15. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (2) Obs.: Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea) (0,0) (0,0) δx x δy Hf y Wf Digitizarea scenei: discretizarea pozitiilor spatiale Scena continua, pe nivele de gri

16. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y) Obs.: 1. Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea)