Számítógépes képelemzés 2007/08 I. félév

1. Számítógépes képelemzés2007/08 I. félév

3. Számítógépes képelemzés FONTOS FOGALMAK A képfeldolgozása képek olyan típusú átalakítása (képből >> képet transzformáció), amelynek célja a lényeges és a lényegtelen információk különválasztása. A képelemzés, nem más, mint a képek számszerű adatokkal történő jellemzése (képből >> adatot). A paramétereket az adott környezetbe visszahelyezve végezhető a képértelmezés(adat << >> kép).

4. Képelemzés a mindennapi életben(a) fal felület, (b) mérőedény, (c) térkép (a) (b) (c)

5. Képelemzés az anyagtudományban(a) ferrites acél, N=100X, (b) karbon szálas kompozit, a szálak elhelyezkedésére jellemző hatósugár szerinti vázszerkezettel (a) (b) (b)

6. Képelemzés az anyagtudománybanCeO2 szinterelt kerámia

7. Képelemzés az urbanisztikábanMbour növekedése 1978-1997

8. Képfeldolgozás a komputergrafikábanVirtuális holdudvar

9. Képfeldolgozás a biológiábanPollen 3D rekonstrukció

10. Az emberi látás sajátosságai Képfeldolgozás Emberi látás Során érzékeljük • a tárgyak világosságát, • a tárgyak színét, • a tárgyak alakját, • a tárgyak mozgását, • a tárgyak térbeliségét.

11. Az emberi szem felépítése 40-43 D 17-20 D A lencsék fénytörő képességét dioptriával fejezzük ki, ami nem más, mint a méterben kifejezett fókusztávolság reciproka.

12. Csapok (szín) és pálcikák (világosság) 120 millió pálcika, 6 millió csap, 1 millió idegrost...

13. Sötét adaptáció

14. A csapok spektrális érzékenységevörös szín érzékelését végző csapok jele P (protos), a zöld D (deuteros), a kék T (tritos) jelű

15. Pálcikák és csapok elhelyezkedése

16. Térlátás • a fókuszban lévő tárgy képe a látógödörbe, • a távolabb lévő tárgy képe a retinának az egyik felére (nazális), míg • a közeli pont képe a retina másik (temporális) részére kerül.

17. A szem felbontása(i) • Geometriai felbontás. Az a legkisebb látószög, amely mellett sötét alapon lévő két világos pont még éppen nem olvad egybe. Nagysága függ a fény hullámhosszúságától, zöld fényben a legjobb a felbontás: 0,5 – 1,0 szögperc. A kényelmes olvasás szemtávolságában 250 [mm], ez az érték 0,07 - 0,15 [mm] pontok közötti távolságot jelent. • Fényintenzitás felbontás. Azt a fényerősség intervallumot jelenti, amelyben a szemünk működni képes. Ez az intervallum hihetetlenül nagy, tudniillik a kétszeres fényerősség- változás, csak természetes logaritmus kettő-szeres fényérzet növekedést eredményez. Vagyis a százszoros fényerősség változás csak 4,6 (ln 100) szoros fényérzet erősödést hoz létre.

18. Érzékelt fénysűrűség

19. Fényerősség: Ha egy 6×105 m2 felületű testet 1700°C-ra (platina dermedéspontja) hevítünk, akkor izzani kezd, erőssége 1 cd (candella). Fénysűrűség:Felületi fényesség egy megvilágított testnél. Mértékegysége 1 sb (stilb) = 104 cd/m2 = 3141,6 MiliLambert (mLa) Fényáram: Az a fénymennyiség, ami 1 cd fényerősség egységnyi térszögben (1 steradian) időegység alatt. Mértékegysége 1 lm (lumen) = 1 cd×sr (steradian). A megvilágítás erőssége:Ha 1 lm fényáram 1 m2-nyi felületre esik merőlegesen. Mértékegysége 1 lx (lux). Érzékelt fénysűrűség

20. A szem felbontása(i) • Időbeli felbontás. A recehártyánkon megjelenő képek nem tűnnek el azonnal, az 1/8 másodpercnél rövidebb ideig tartó képek összeolvadnak az érzékelésünkben. Így az 1/15 másodpercnél rövidebb időre felvillanó képeket nem tudjuk elkülöníteni, ezt használjuk ki a televíziós képek továbbításakor, amikor másodpercenként 16-25 állóképet látunk, amit folyamatos mozgásként érzékelünk. • Színfelbontás. A színárnyalatok elkülönítésének képessége. 200 különböző színárnyalatot tudunk megkülönböztetni.

21. Időbeli felbontás

22. Elektromágneses sugárzások hullámhossza, színe

23. A színek (színérzet) jellemzői • Színárnyalat (hue)- a fény hullámhosszúságától függ. A szemünk kb. 200-féle színárnyalat megkülönböztetésére képes. • Világosság vagy fényintenzitás (intensity)- a fényforrás által kibocsátott fotonok mennyisége, illetve az egységnyi felületre beérkező fotonok száma. Például a barna szín spektrális eloszlása a sárgával azonos, de más a világosság értéke. Átlagosan mintegy ötszáz intenzitásfokozatot tudunk a szemünkkel megkülönböztetni. • Telítettség (saturation)- a fehér összetevő mennyisége. A spektrum-színek 100 %-os telítettségűek, nincs fehér összetevőjük. Ugyanakkor például a rózsaszín néhány százalékban fehér összetevőt tartalmazó vörös. Az átlagos szem húsz különböző telítettségi fokozatot tud elkülöníteni.

24. A színfa

25. A színfa

26. A színfa

27. A világosság és a telítettség hatása Különböző világosságú zöld színek spektruma Különböző telítettségű zöld színek spektruma

28. Az emberi látás jellegzetességei • A geometriai felbontóképesség a hullámhossz függvénye, amely zöld fény esetén maximumot mutat. • A relatív fényérzékenység is a hullámhossz függvénye, amennyiben különböző hullámhosszúságú fényforrás ugyanolyan intenzitású fényt bocsát ki, a zöld fényforrást érzékeljük fényesebbnek

29. Összetett alakzatok (a) folytonosság érzékelése (b) zárt alakzatok (c) szimmetria felismerése Virtuális alakzatok érzékelése az élek meghosszabbításával (a) virtuális háromszög (b) hatágú csillag (c) "HÉT" felírat

30. A Mach-féle jelenség

31. Hosszúsági csalódások • hosszúsági csalódás • (b) hasábok méretének torzulása • (c) ferde téglalap átlóinak látszólagos hosszúsága

32. Alakváltozás (a) alakváltozás ferde vonalak között (b) Poggendorf-féle optikai csalódás (c) párhuzamos vonalak torzulása

33. Nagyságbeli csalódás különböző síkidomoknál (a) körök (b) négyzetek

34. Többértelműség (a) Necker-kocka Fehér és fekete idomok (a) szétsugárzás (b) kontraszt (b) Rubin-ábra

35. A képfeldolgozás folyamata • a) A képek érzékelése és rögzítése. • b) A képek feldolgozása: a lényeges és a lényegtelen információk különválasztása. A {szürke képből >> szürke képet} transzformációk végrehajtása. • c) Detektálás. A képeken található – vizsgálni kívánt – jellegzetességek ('features'), vagy objektumok ('object') megkülönböztetése, s a háttértől való elválasztása. Bináris képek létrehozása: a {szürke képből >> bináris kép} transzformáció segítségével. • d) A bináris képek átalakítása {bináris képből >> bináris kép}, a mérés előkészítése. • e) A mérés végrehajtása. A {képből >> adat} transzformáció segítségével. A mérési eredmények előállítása. • f) A mérési eredmények értelmezése {adatok << >> képi környezet}.

36. A képfeldolgozás története • Első generációs rendszerek • képek elektromos jelekké való átalakítása, analóg feketedés mérő műszer

37. 1968: Bausch & Lomb Második generáció • a fekete-fehér képet mikro-számítógép segítségével tárolta • csak a szürke szintek átmeneteit (A) rögzítették

38. Második generáció • egyedi képpontok (‘pixel’), 64 különböző szürkeségi szint • legfontosabb alapműveletek: erózió, dilatáció,vázszerkezet

39. Harmadik generáció • 1980-81: a Kontron és a Cambridge kifejlesztette a teljesen szoftver alapú képelemző berendezést

40. Negyedik generáció • 1990-92: Képek rögzítése és képfeldolgozás egy megfelelő célszámítógép, hardver segítségével. Speciális áramkörök végezték a képek gyors feldolgozását. A morfológiai processzorokhoz kapcsolt személyi számítógépek csupán az adatok kiolvasását, és a műveletek irányítását végezték.

41. Ötödik generáció • 1999-2000: A számítógépek sebességének növekedésével: szoftver-alapú képelemzők. • Az ötödik generációs eszközökben képfeldolgozó kártya ('frame grabber card') végzi a videokamerák jelének átalakítását. • Teljesen digitális kamerák esetén a számítógép a képet szabványos porton (FireWire I-link) keresztül is képes fogadni. • Az újabb fejlesztések célja az intelligens (tanuló) rendszerek kifejlesztése. Digitális fénykép Front polimerizáció