100 likes | 239 Views
Zpracování obrazu. Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek. Obsah. základní a typické úpravy snímků, obvyklé funkce v bitmapových editorech, možnosti filtrace obrazu, detekce objektů a principy OCR.
E N D
Zpracování obrazu Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek
Obsah • základní a typické úpravy snímků, • obvyklé funkce v bitmapových editorech, • možnosti filtrace obrazu, • detekce objektů a principy OCR
Základní úpravy Geometrické úpravy: • Natočení o +/-90° a 180° • Srovnání svislic/horizontu • Korekce zkreslení typu "flaška"
Základní úpravy Korekce barevné teploty: • Vyvážení bílé barvy u digitálních fotoaparátů a kamer již bývá automatické, jde o kompenzaci bílého bodu analýzou nejsvětlejších oblastí ve snímku • Ručně: nejčastěji výběrem záchytného bodu, který odpovídá buď bílé nebo šedé v daném osvětlení (bílé oblečení, ubrus, zeď, šedý beton...) • Úprava fotografie která je jakoby bez sytých barev
Základní úpravy Ekvalizace = způsob zvýraznění struktury ( přemapování úrovní v bitmapě dle požadavků operátora) • Obvykle se expanduje kontrast v histogramu ( a..b → 0..100%) • Barevnost je možné oživit expanzí x-y gamutu (pozor na přetečení a šum) • Korekcí kumulatitvní křivky je možné prosvětlit stíny a přemapovat gradaci.
Bitmapové editory • Operace s bitmapovým obrazem v režimu RGB, CMYK a nebo Lab: • základní 2D operace (body, obdélníky, výplně, štětce/sprajty, text...), • práce na úrovni barevných kanálů (ekvalizace,...); • Operace nad celým obrazem nebo nad jeho vybranou částí: • 2D transformace (translace, rotace, velikost, ořez, průhlednost), • bitmapové filtry (konvoluční, fourierovské, uživatelské/pluginy,...); • Práce s hladinami: • obraz je možné skládat pomocí nezávislých „průsvitek“ (průhlednosti, operace jen nad objekty v dané hladině,...); • Práce s objekty: • vektorové, • textové, • bitmapové; • Skriptování: • automatizace často opakovaných operací.
Fitry • Konvoluční filtry • Nelineární, aplikují se postupně na všechny body obrazu • používají váženého součtu hodnot z okolí daného bodu, váhy v součtu jsou určeny maticí filtru (aplikují matici na sousední pixely) • Fourierovské • k odstranění nežádoucích frekvencí v obraze • snadno vytváří falešné struktury • Pluginy
Detekce objektů • Vektorizace bitmapových předloh pro vektorové editory • Detekce polohy objektů v průmyslové automatizaci • často jen ČB obraz • hledají se těžiště, hranice a vrcholy objektů: • detekce hranic na principu rozdílu úrovní jasu, • rozlišení ploch podle frekvenční charakteristiky textury • „Policejní“ aplikace • detekce pohybu • automatizované sledování a rozpoznání • papilárních linií (daktyloskopie) • obrazu sítnice a duhovky („retina scan“) • rysů obličeje (strojová „Bertilonáž“ obličeje • detekce SPZ (+ následné OCR) • Problémy: • vysoké výpočetní nároky+nezanedbatelná cena HW, • často jde spíš jen o „efektní“ než o efektivní aplikace.
OCR OCR = Optical Character Recognition • Rozpoznávání tištěného písma: • od 50. let (Pošta: telegramy a PSČ, embosované kreditkarty), • „Latinka“ se považuje za prozkoumanou, řeší se východní znakové sady. • Psané písmo: • Omezení na specificky psané znaky, vyšší chybovost • současná řešení jsou orientovaná spíš na „americké“ psané písmo. • Obvyklý postup: • Identifikace odstavců, objektů a narovnání linek, normalizace; • Detekce jednotl. znaků a slitků (včetně nalezení těžiště) • vyhledání nejbližšího vzorku k FFT daného znaku ve slovníku (schopnost učení)