Rozpoznvanie obrazcov a spracovanie obrazu Predspracovanie obrazu Doc

Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu Predspracovanie obrazu Doc. RNDr. Milan Ftáčnik, CSc.

Zlepšenie kvality obrazu �Cieľom predspracovania je potlačiť šum a neželané skreslenia a zlepšiť črty obrazu, dôležité pre ďalšie etapy �Predspracovanie: �v priestorovej oblasti �vo frekvenčnej oblasti �Odstránenie deformácií obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 2

Postupy v priestorovej oblasti � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 3

Postupy v priestorovej oblasti II �Na určenie okolia používame štvorec s centrom (x, y) �Prechádzame s týmto okolím po celom obraze a aplikujeme T na výpočet novej hodnoty g v pixli (x, y) iba podľa hodnôt f pixlov v jeho okolí Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 a 4

Postupy v priestorovej oblasti III � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 5

Priestorovo závislá jasová korekcia � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 6

Jasové transformácie II �Šedotónové transformácie menia jasovú úroveň bez ohľadu na pozíciu pixla v obraze podľa predpisu q = T(p) �Najčastejšie používané sú: �Základné jasové transformácie �Roztiahnutie jasového intervalu �Ekvalizácia histogramu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 7

Základné jasové transformácie � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 8

Logaritmická transformácia �Jej predpis je q = c. log (1 + p) �Táto transformácia zobrazuje malý úsek nízkych jasových hodnôt na širší úsek nižších výstupných jasových úrovní a veľký výsek vyšších hodnôt na malý úsek vyšších výstupných jasových úrovní �Opačne to platí pre inverzný log Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 9

Negatívna transformácia �Jej predpis je q = N - 1 - p Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 10

Gama korekcia � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 11

Nízko/vysoko kontrastný obraz ab c d a – tmavý, b – svetlý, c – nízko kontrastný, d- vysoko kontrastný Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 12

Roztiahnutie jasového intervalu � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 13

Roztiahnutie jasového intervalu �Výstupný obraz využíva jas od čiernej až po bielu, v histograme sú diery Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 14

Ekvalizácia histogramu � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 15

Ekvalizácia histogramu II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 16

Ekvalizácia histogramu III � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 17

Ekvalizácia histogramu IV Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 18

Ekvalizácia histogramu V Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 19

Ekvalizácia histogramu VI Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 20

Lokálne predspracovanie �Používa malé okolie pixla (3 x 3 alebo 5 x 5) vo vstupnom obraze na výpočet novej hodnoty jasu tohto pixla vo výstupnom obraze – to sú tzv. priestorové filtrácie �Majú dva základné ciele: �Vyhladzovanie �Ostrenie Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 21

Lineárne a nelineárne metódy � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 22

Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 23

Vyhladzovanie obrazu �Cieľom je potlačiť šum s využitím redundancie (nadbytočnosti) obrazových dát �Najjednoduchší filter je obyčajné priemerovanie hodnôt v okolí pixla �Nevýhodou je rozmazávanie hrán �Niekedy sa použije adaptívne okolie, na rozdiel od fixného okolia 3 x 3 alebo 5 x 5 apod. Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 24

Vyhladzovanie obrazu II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 25

Vyhladzovanie obrazu III � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 26

Vyhladzovanie obrazu IV a) Originál b) Obraz s gaussovským šumom c) Priemer 3 x 3 d) Priemer 7 x 7 Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 27

Zníženie rozmazávania hrán � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 28

Zníženie rozmazávania hrán II �Rotujúca maska – zistí sa najhomogénnejšie okolie, ktoré vznikne rotovaním 8 masiek podľa obrázku a priemeruje sa v tomto okolí, aby sa čo najviac znížilo rozmazanie Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 29

Mediánová filtrácia �Nelineárna operácia – nahrádza hodnotu pixla mediánom jasových hodnôt v stanovenom okolí (3 x 3, 5 x 5 alebo adaptívne okolie) �Medián = usporiadajú sa hodnoty intenzity v okolí pixla podľa veľkosti a vyberie sa stredná z nich ako nová hodnota stredného pixla �Medián dobre redukuje impulzný šum Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 30

Mediánová filtrácia II a) Originál b) Obraz zašumený 10% salt&pepper c) Medián 3 x 3 d) Medián 5 x 5 Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 31

Porovnanie Zašumený originál Medián Rotujúca maska Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 32

Ostrenie obrazu �Ostrenie obrazu zvýrazňuje miesta, kde sa obrazová funkcia prudko mení, tie miesta hľadáme ako hrany v obraze �Hrana je lokálna vlastnosť = zmena obrazovej funkcie medzi pixlami �Hrana má dve zložky: veľkosť (zmeny) a smer, ktorý je kolmý na smer zmeny Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 33

Ostrenie obrazu II �Priemerovanie vyhladzuje obraz a je analogické integrovaniu �Hľadanie hrán slúži na ostrenie obrazu a zodpovedá derivovaniu (vyjadruje zmenu priebehu funkcie) �V diskrétnom obraze nahradzujeme derivácie diferenciami (rozdielom hodnôt susedných pixlov) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 34

Ostrenie obrazu III �Gradientné operátory: �Skupina založená na prvej derivácii, má obvykle viacero masiek na lokalizáciu hrán (je citlivá na šum, ktorý tiež hodnotí ako hranu) �Skupina založená na 2. derivácii a skúmaní prechodu nulou (zero-crossing) – pred derivovaním sa odstráni šum Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 35

Ostrenie obrazu IV � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 36

Ostrenie obrazu V � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 37

Ostrenie obrazu VI � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 38

Ostrenie obrazu VII � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 39

Diferenčné gradientné operátory �Vyjadrujú sa viacerými konvolučnými maskami, ktorých výsledok sa sčíta �Vracajú odozvu tam, kde je hrana, inde nízku alebo nulovú odozvu �Sú aproximáciou prvej derivácie �Majú problémy so šumom, ktorý považujú za lokálnu hranu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 40

Gradientné operátory � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 41

Gradientné operátory II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 42

Gradientné operátory III a) zvislý smer b) vodorovný smer c) silné hrany z a) d) silné hrany z b) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 43

Fixné vs. adaptívne okolie a) originál b) zašumený c) medián 3 x 3 d) medián v adaptívnom okolí Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 44

Fixné vs. adaptívne okolie II a) nízkokontrastný obraz b) EH (ekvaliz. ) c) Fixné okolie adaptívna EH d) EH v adaptívnom okolí Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 45

Cvičenie - aritmetické operátory Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 46

Jasové transformácie �Základná funkcia je �ktorá mapuje hodnoty jasu medzi low_in a high_in na hodnoty medzi low_out a high_out a gamma je parameter gama korekcie – ak = 1, je lineárna, ak je väčší ako 1, tak je ťahaný viac k tmavým výstupným hodnotám, ak menší, naopak Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 47

Jasové transformácie 2 �Keď nevieme hodnoty low_in a high_in, tak použijeme funkciu �a skombinujeme ju s predošlou: �alebo tiež Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 48

Výpočet histogramu �Funkcia má tvar �kde b je počet jasových úrovní, ak nie je uvedené, tak sa berie 256 �Normalizovaný histogram určíme ako �kde numel(f) je počet prvkov (pixlov) v f Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 49

Zobrazenie histogramu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 50

Ekvalizácia histogramu �Jednoduchý príkaz: �kde nlev je počet jasových úrovní, default je 64, ale lepšie je nastaviť 256, vtedy to naozaj robí ekvalizáciu histogramu �Existuje ešte špecifikácia histogramu a adaptívna ekvalizácia histogramu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 51

Lokálny priestorový filter �Priestorový filter s maskou w má nasledovnú syntax �kde mód filtra je corr alebo conv, hraničné podmienky súvisia s dopĺňaním núl na okrajoch obrazu a veľkostný parameter je buď same alebo full Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2018/2019 52