1 / 9

Zpracování obrazu

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.

daire
Download Presentation

Zpracování obrazu

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Zpracování obrazu Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek

  2. Obsah • základní a typické úpravy snímků, • obvyklé funkce v bitmapových editorech, • možnosti filtrace obrazu, • detekce objektů a principy OCR

  3. Základní úpravy Geometrické úpravy: • Natočení o +/-90° a 180° • Srovnání svislic/horizontu • Korekce zkreslení typu "flaška"

  4. 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

  5. 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.

  6. 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.

  7. 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

  8. 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.

  9. 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)

More Related