Rozpoznvanie obrazcov a spracovanie obrazu Snmanie obrazu Doc
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu Snímanie obrazu Doc. RNDr. Milan Ftáčnik, CSc.
Základy vizuálneho vnímania �Ľudské vnímanie je citlivé na kontrast, ostrosť, vnímanie hranice a farbu. �Každé z nich môže vytvárať vizuálne paradoxy. �Uvedieme kontrast, ostrosť a hranicu, ako aj farebné modely Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 2
Kontrast �Je to pomer medzi priemerným jasom objektu a pozadia, ľudské oko reaguje na jas logaritmicky. �Podmienený kontrast ==> Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 3
Ostrosť �Je schopnosť nájsť detaily v obraze – ľudské oko je senzitívnejšie na náhle zmeny jasu - minimálna vzdialenosť dvoch rozlíšiteľných bodov je 0, 16 mm �Rozlíšenie obrazu má byť také, aké je maximálne rozlíšenie pozorovateľa 4 Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016
Hranice objektu �Pre rozpoznávanie nesú najviac informácie �Ebbinghausova ilúzia Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 5
Farba a farebné modely �Pri normálnom osvetlení je ľudské oko citlivejšie na farbu ako na jas. Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 6
Ďalšie ilúzie a paradoxy Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 7
Modelovanie obrazu �Spojitá alebo diskrétna funkcia f(x, y), ktorá pre (x, y) obsahuje hodnotu jasu �f(x, y) = i(x, y). r(x, y) - zjednodušene �i – osvetlenie, 9000 cd – deň, 0, 1 cd noc �r – odrazivosť, 0, 93 – sneh, 0, 01 – hodváb �Preto má f hodnotu z intervalu [0, L] Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 8
Snímanie (získanie) obrazu �Zahrňuje vzorkovanie a kvantovanie �Vzorkovanie zachytí analógový obraz do matice M x N, to je digitálny obraz �Kvantovanie – spojitý obor hodnôt sa rozdelí na K intervalov �Pixel – nedeliteľný obrazový bod Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 9
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 10
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 11
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 12
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 13
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 14
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 15
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 16
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 17
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 18
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 19
Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 20
Vzorkovanie � 256 x 256 � 1366 x 768 � 1920 x 1080 � 4096 x 2304 � 8192 x 4608 Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 21
Kvantovanie �Môžu byť tiene, falošné kontúry �Minimálne 100 jasových úrovní aby nevznikali Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 22
Snímacie zariadenia �Digitálna (analógová) kamera �Fotoaparát (mobil), Skener, Laser �Medicínske snímacie zariadenia (CT, MRI, Rtg, PET. . . ) �Má zmysel honba za megapixlami? �Shannonova veta (o hustote vzorkovania) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 23
Prevzorkovanie a interpolácia �Po nasnímaní niekedy znížime (zvýšime) hustotu vzorkovania �Novú hodnotu pixla vypočítame pomocou interpolácie: �Najbližší sused (vytvára artefakty) �Bilineárna interpolácia (je presnejšia) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 24
Bilineárna interpolácia � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 25
Vlastnosti digitálneho obrazu �Vlastnosti sú metrické a topologické �Metrika (aproximácia euklidovskej) �Manhattanská – d 4 [(i, j), (h, k)] = i - h + j – k �Šachovnicová – d 8 [(i, j), (h, k)] = max { i - h , j – k } Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 26
Vlastnosti digitálneho obrazu II � 4 -(8 -) okolie pixla, � 4 -(8 -) susednosť, �cesta ako postupnosť susedných pixlov, súvislá oblasť, v nej z každého pixla do každého vedie cesta, diera �Oblasť má hranicu (globálny pojem) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 27
Vlastnosti digitálneho obrazu III �Topologické vlastnosti sú invariantné voči afinným transformáciám �Eulerovo číslo = S – H, kde S je počet súvislých oblastí a H je počet dier �Konvexnosť a konkávnosť Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 28
Ortogonálna mriežka �Pri vzorkovaní uvažujeme ortogonálnu mriežku (aj keď vytvára paradoxy): �a) rôznobežky sa nepretínajú �b) kružnica s priamkou tiež Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 29
Histogram obrazu �Zobrazenie početnosti jasových úrovní v obraze �Globálna informácia o intenzite (jase) obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 30
Kvalita obrazu (šum) � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 31
Pomer signálu a šumu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 32
Typy šumu � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 33
Typy šumu II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 34
Geometria snímania obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 35
Perspektívne zobrazenie �Predpoklad: kamerový súradnicový systém (x, y, z) je koincidentný s obrazovou rovinou (x, y) a optická os v strede roviny s osou z λ �Objektív je v ohnisku (0, 0, λ), kde λ je ohnisková vzdialenosť �Kamerový súradnicový systém je prepojený so svetovým systémom súradníc (X, Y, Z) Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 36
Perspektívne zobrazenie II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 37
Perspektívne zobrazenie III � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 38
Inverzné zobrazenie Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 39
Inverzné zobrazenie II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 40
Inverzné zobrazenie III � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 41
Stereo zobrazenie Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 42
Stereo zobrazenie II � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 43
Stereo zobrazenie III Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 44
Stereo zobrazenie IV � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 45
Stereo zobrazenie V � Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 46
Cvičenie -súradnicový systém Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 47
Obraz ako matica Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 48
Načítanie a veľkosť obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 49
Zobrazovanie obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 50
Ukážka nízkeho kontrastu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 51
Triedy (typy) dát obrazu Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 52
Zmena triedy dát Rozpoznávanie obrazcov a spracovanie obrazu 2015/2016 53
- Slides: 53