1 / 27

Seminar IV - PAIM

Seminar IV - PAIM. Imbunatatirea imaginilor. - corecteaza defectele de achizitie - imbunatateste capacitatatea de interpretare a imaginilor. ofera un input mai bun catre sistemele automate de procesare a imaginilor. Imbunatatirea imaginilor.

norm
Download Presentation

Seminar IV - PAIM

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. Seminar IV - PAIM

  2. Imbunatatirea imaginilor - corecteaza defectele de achizitie - imbunatateste capacitatatea de interpretare a imaginilor. • ofera un input mai bun catre sistemele automate de procesare a imaginilor

  3. Imbunatatirea imaginilor • nu exista o teorie dupa care calitatea imaginii devine optima !!! • Imbunatatirea imaginilor este dependenta de subiectivitatea umana respectiv de necesitatile impuse de aplicatie

  4. Imbunatatirea imaginilor Transformari de niveluri de gri (operatiipunctuale): - negativare - ajustarealiniara a contrastului - evidentiereauneianumite game de nuante - bit plane slicing - pseudocolorare Modificari de histograma (operatiiintegrale)

  5. Transformari de nivele de gri T : [0,255] -> [0,255] f = T(i), realizeazaasocierea, maparea, valorilor de griinitiale la o nouascaladorita. • Transformareatrebuiesaindeplineascaanumiteconditii: • sapatrezegama de valori (0, 255) • sa fie monotonapentru a pastraordineaintrenivelurile de gri.

  6. Transformari de nivele de gri Negativarea: T(i) = 255 – i

  7. Transformari de nivele de gri Negativarea

  8. Transformari de nivele de gri Ajustarea de contrast: - contrastul = diferenta de luminanta care permitedistingereaobiectelor K = (y2 - y1) / (x2 - x1) K > 1 - contrastrulcreste K < 1 - contrastulscade

  9. Transformari de nivele de gri [(0,0), (x1,y1)]: T(i) - 0 = (y1 - 0)/(x1 - 0)*(i - 0); -> T(i) [(x1,y1), (x2,y2)]: T(i) - y1 = (y2 - y1)/(x2 - x1)*(i - x1); -> T(i) [(x2,y2), (255,255)]: T(i) - y2 = (255 - y1)/(255 - x1)*(i - x1); -> T(i)

  10. Transformari de nivele de gri x1 = 50 x2 = 200 y1 = 20 y2 = 235

  11. Transformari de nivele de gri cazuri particulare: - binarizarea (x1 = x2; y1 = 0; y2 = 255) - extinderea maxima de contrast (x1 ≠ x2; y1 = 0; y2 = 255)

  12. Transformari de nivele de gri Binarizarea:

  13. Transformari de nivele de gri Extinderea max de contrast: x1 = 30 x2 = 200 y1 = 0 y2 = 255

  14. Transformari de nivele de gri evidentierea unei anumite game de nuante: caz limita: i2 = i1+1 - va scoate in evidenta doar nuanta i1 !! poate fi folosita drept algoritm de segmentare

  15. Transformari de nivele de gri i1 = 100; i2 = 255;

  16. Transformari de nivele de gri Bit plane slicing: - evidentiaza aportul unui bit din cei opt ai unui pixel la imagine. (sa ne reamintim ca un pixel e reprezentat din opt biti - valori intre 0 si 255) - practic, tehnica construieste o imagine binara ce contine alb acolo unde pixelii din imaginea original au bitul cautat egal cu 1 si negru in caz contrar. - se obtine din aplicarea operatiei "SI logic", pe bit, intre pixeli si un octet cu un singur bit setat (corespunzator bitului de analizat) (folositi functia ‘bitand’ din MATLAB)

  17. Transformari de nivele de gri Bit plane slicing:

  18. Transformari de nivele de gri pseudocolorarea: - inlocuireauneinuante din imaginea original cu o culoare. - utilizatapentru a evidentia un nivel de gricautat (ochiulumanpercepemaibineculoriledecatgriurile -> este de preferatcomparativ cu evidentiereaprintr-un nivel de gri). - pentrucazul de fata se considera ca imaginea color continepentrufiecare pixel treicomponente [r, g, b].

  19. Transformari de nivele de gri pseudocolorarea:

  20. Modificari de histograma HISTOGRAMA: - indica numarul de pixeli de aceeasi nuanta, din imagine sau, prin normare la 1, prob de aparitie a nuantei, in imagine. - nu indica pozitia pixelilor in cadrul imaginii

  21. Modificari de histograma

  22. Modificari de histograma histograma cumulativa: - histograma este echivalenta unei functii de dens de probabilitate - histograma cumulativa este echivalenta unei functii de repartitie

  23. Modificari de histograma - egalizarea de histograma: - transformareanivelelor de gri din cadruastfelincatimagineatransformatasaaiba o histograma (teoretic) uniforma. - astfel, prinredistribuireanivelurilor de gri, se marestecontrastul global al imaginii. - se obtineprinaplicarea H(u). (TTI - prinaplicareaproprieifunctii de repartitieasuprauneiv.a. se obtine o v.a. distribuita uniform)

  24. Modificari de histograma out = T(u) = [(L - 1) H(u) + 0,5] unde: L = nr max de nivele de gri H(u) = histograma cumulativa

  25. Modificari de histograma %********************************** %******egalizare de histograma***** %********************************** imag = imread('lena512.bmp'); image(imag); colormap gray(256); figure(); imhist(imag); imag_eq = histeq(imag); figure(); image(imag_eq); colormap gray(256); figure(); imhist(imag_eq);

More Related