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 4.2. Transformari unitare ortogonale bidimensionale Transformari unitare separabile 4.3. Proprietati ale transformarilor unitare

lindsey
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 4.2. Transformari unitare ortogonale bidimensionale Transformari unitare separabile 4.3. Proprietati ale transformarilor unitare Conservarea energiei Compactarea energiei si invarianta coeficien]ilor Decorelarea Functii si imagini de baza 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 Transformarea Hartley 4.5. Transformari rectangulare Transformarea Hadamard Transformarea Walsh Transformarea Slant Transformarea Haar 4.6. Transformari bazate pe vectori proprii Transformarea Karhunen-Loeve Transformarea K-L rapida Transformarea SVD 4.7. Filtrarea in domeniul transformatei 4.8. Concluzii

  2. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  3. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  4. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  5. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  6. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  7.  Functii si imagini de baza KLT Haar Walsh Slant DCT Functii de baza (vectori de baza) Imagini de baza (ex.): DCT, Haar, ….

  8. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  9. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  10. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  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. Vectorii de baza pt. Walsh-Hadamard

  16. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini Imaginea originala Transformata Hadamard ordonata Transformata Hadamard neordonata

  17. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  18. Prelucrarea numerica a imaginilorCap. 4 Transformari de imagini

  19. Aplicand transformata Haar la nivelul blocurilor de pixeli (de ex. de 2×2 pixeli => Hr[2×2]): Rearanjare coeficienti: Blocuri transformate: Aplicand transformata Haar la nivelul blocurilor de 4×4 pixeli => Hr[4×4]: Rearanjare coeficienti: Blocuri transformate: 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