ALTE TEHNICI DE RESTAURARE A IMAGINILOR

1. ALTE TEHNICI DE RESTAURARE A IMAGINILOR Corectia de umbra Mascarea zonelor estompate Suprimarea zgomotului prin tehnici temporale

2. Corectia de umbra In functie de conditiile de achizitie (iluminarea, caracteristicile camerei video, etc.) => o imagine cu umbrire excesiva sau neuniforma. Modelul de umbra  model al efectului de umbra: a(x,y) = imaginea finala; I(x,y)= iluminarea; f(x,y) = imaginea initiala (obiectul initial) : r(x,y)= reflectanta; OD(x,y)= densitatea optica; c(x,y)= concentratia materialului fluorescent.

3. Camera video contribuie la imaginea finala prin amplificare (gain) si deplasament (offset): se presupune I(x,y) lent variabil fata de f(x,y).

4. Estimarea umbririi  doua cazuri: -exista numai imaginea finala; -pe langa imaginea finala exista inca doua imagini suplimentare de calibrare. 1) se incearca extragerea estimarii umbrei din imaginea finala g(x,y). Solutii: a) Filtrare trece-jos. => o versiune filtrata a imaginii initiale, cu largimea de banda suficient de mare in comparatie cu dimensiunea obiectului de interes. => Rezultatul ~ o estimare a fondului => se scade din imaginea initiala imaginea filtrata si se reface componenta continua dorita. Alegerea corespunzatoare a filtrului trece jos se bazeaza pe cunoasterea frecventelor din domeniul Fourier unde predomina termenii corespunzatori umbririi.

5. b) Filtrare homomorfica. • offset(x,y)=0=> imaginea finala g(x,y)= produs. • gain(x,y)·I(x,y) lent variabil, f(x,y) poate varia mult mai rapid. • logaritmul imaginii finale=>termen de frecventa joasa + termen de frecventa inalta. • Umbrirea este suprimata prin filtrarea trece-sus a logaritmului imaginii, iar apoi imaginea finala este refacuta printr-o functie exponentiala. • Etape:

6. c) Filtrare morfologica. => versiunea filtrata a imaginii initiale g(x,y), unde filtrarea este larga in raport cu dimensiunea obiectului din imagine, utilizand filtrarea morfologica. => versiunea filtrata ~ fond =>se scade din imagine =>+ componenta continua dorita.

7. 2) Cazul in care este posibil sa se inregistreze imagini de test (calibrare) : doua inregistrari BLACK(x,y) si WHITE(x,y): -acoperirea lentilei camerei video => BLACK(x,y)=offset(x,y); -utilizand f(x,y)=1, deci WHITE(x,y)=gain(x,y)·I(x,y)+offset(x,y). Rezulta:

8. Mascarea zonelor estompate Procesul de achizitie imagine degradata g(x,y) => Scopul restaurarii: obtinerea estimarii celei mai bune a imaginii originale f(x,y) pornind de la o imagine inregistrata g(x,y). Masura succesului = eroarea dintre original si estimata (masurarea erorii: functia de abatere medie patratica):

9. Tehnica de mascare a zonelor estompate („unsharp masking”) imprumutata de la prelucrarea fotografiilor. • imbunatatirea contururilor = izolarea acestora din imagine, amplificarea lor si adaugarea inapoi in imagine. • O solutie utilizeaza Laplacianul: k>0amplificarea.

10. Original Laplacian Imbunatatirea conturului.

11. Suprimarea zgomotului prin tehnici temporale Suprimarea zgomotului: -tehnici bazate pe informatii temporale; -tehnici bazate pe informatii spatiale. Tehnici bazate pe informatii temporale: o secventa de imagini continand exact acelasi obiect {fp(x,y|p=1,2,...,P} difera numai prin zgomotul aleator. => diminuarea zgomotului: medierea secventei de imagini ! In cazul in care medierea temporala nu este posibila: medierea spatiala pentru diminuarea zgomotului => estomparea contururilor obiectelor din imagine. Se pot utiliza: filtrarile Gaussiana, mediana, Kuwahara si morfologica. Filtrul optim (pe baza erorii mediei patratice minime) pentru restaurarea unei imagini in prezenta zgomotului: filtrul Wiener (in domeniul Fourier).