1 / 30

Prelucrarea numerica a imaginilor Cap. 4 Transformari de imagini

Prelucrarea numerica a imaginilor Cap. 4 Transformari de imagini. 4. TRANSFORMARI DE IMAGINI 4.1. Introducere Principiul transformarilor de imagini Transformari unidimensionale. Reprezentarea matriciala. Functii de baza, vectori de baza

herbst
Download Presentation

Prelucrarea numerica a imaginilor Cap. 4 Transformari de imagini

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. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini 4. TRANSFORMARI DE IMAGINI 4.1. Introducere Principiul transformarilor de imagini Transformari unidimensionale. Reprezentarea matriciala. Functii de baza, vectori de baza 4.2. Transformari unitare ortogonale bidimensionale Cazul general Transformari unitare separabile 4.3. Proprietati ale transformarilor unitare Conservarea energiei Compactarea energiei si invarianta coeficien]ilor Decorelarea 4.4. Transformari sinusoidale Transformata Fourier discreta unidimensionala (DFT) Proprietatile transformarii Fourier discrete Transformarea Fourier discreta bidimensionala Proprietatile transformarii DFT bidimensionale Transformarea cosinus discreta Transformarea sinus discreta 4.5. Transformari rectangulare Transformarea Hadamard, Walsh sau Walsh-Hadamard Transformarea Haar 4.6. Transformari bazate pe vectori proprii Transformarea Karhunen-Loeve Transformarea K-L rapida Transformarea SVD 4.7. Aplicatii ale transformarilor de imagini: Filtrarea in domeniul transformatei Compresia imaginilor Analiza imaginilor, recunoasterea formelor 4.8. Concluzii

  2. ImagineaU reprezentata ca un punct in spatiul (a1,a2,a3) Compactarea energiei imaginii prin rotatia sistemului de axe => imaginile transformate U’ reprezentate printr-o singura valoare semnificativa Set de imagini U=[l1 l2], cu o linie si 2 coloane, cu nivelele de gri l1 si l2 apropiate; se considera scalate l1 si l2 intre [-127;127]. θ Numim: A = matricea transformatei Transformarea imaginii = rotatia sistemului de coordonate in sens antitrigonometric Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini 4.1. Introducere Principiul transformarilor de imagini Fie U - o imagine cu o singura linie si 3 coloane, U=[l1 l2 l3]. l1, l2, l3 - proiectiile lui Upe a1, a2, a3. Putem realiza o rotatie a sistemului de axe (a1, a2, a3) in (a1’, a2’,a3’) a.i. una din axe sa treaca prin punctul U => 2 proiectii vor fi 0; imaginea se poate reprezenta printr-o singura valoare nenula => compresia reprezentarii.

  3. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  4. KLT Haar Walsh Slant DCT k=0=> a0* k=1=> a1* k=2=> a2* k=3=> a3* k=4=> a4* k=5=> a5* k=6=> a6* k=7=> a7* Exemple de functii de baza (vectori de baza) ale unor transformari de imagini uzual folosite - cazul reprezentarii vectoriale a imaginii (transformari 1-D) Dimensiunea vectorului de imagine: Q=8; (ex. U[4x2]) => u[8x1] => Matricea transformarii, A[8x8]; vectorii bazei lui A, ak*[8x1]; k=0,1,…,7.

  5. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  6. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  7. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  8. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  9. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  10. Imagini de baza Imagini de baza (ex.): DCT, Haar, ….

  11. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  12. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  13. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  14. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  15. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  16. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  17. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  18. Vectorii de baza pt. Walsh-Hadamard

  19. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  20. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  21. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  22. 3 imagini proprii si variatiile individuale pe componentele respective Transformarea Karhunen – Loeve (analiza componentelor principale) Exemple de imagini proprii: Imagini faciale originale “Fete proprii” corespunzatoare Aproximarea fetei, din ce in ce mai precisa (mai multe valori proprii)

  23. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  24. DFT DFT = sinc 2-D pt. patrat + constanta (pt. zgomot) FTJ 2-D IDFT Imagine originala = (patrat alb, fond gri) + zgomot aditiv

  25. Spectrul imaginii si filtrele aplicate, in regiunile spectrale corespunzatoare liniilor verticale Imagine zgomotoasa, cu zgomot periodic sub forma de linii verticale Imaginea refacuta prin filtrare

  26. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  27. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

More Related