Szmtgpes kpelemzs 200708 I flv Szmtgpes kpelemzs FONTOS
- Slides: 41
Számítógépes képelemzés 2007/08 I. félév
Számítógépes képelemzés FONTOS FOGALMAK • A képfeldolgozás a képek olyan típusú átalakítása (képből >> képet transzformáció), amelynek célja a lényeges és a lényegtelen információk különválasztása. • A képelemzés, nem más, mint a képek számszerű adatokkal történő jellemzése (képből >> adatot). • A paramétereket az adott környezetbe visszahelyezve végezhető a képértelmezés (adat << >> kép).
Képelemzés a mindennapi életben (a) fal felület, (b) mérőedény, (c) térkép (a) (b) (c)
Képelemzés az anyagtudományban (b) (a) ferrites acél, N=100 X, (b) karbon szálas kompozit, a szálak elhelyezkedésére jellemző hatósugár szerinti vázszerkezettel (a) (b)
Képelemzés az anyagtudományban Ce. O 2 szinterelt kerámia
Képelemzés az urbanisztikában Mbour növekedése 1978 -1997
Képfeldolgozás a komputergrafikában Virtuális holdudvar
Képfeldolgozás a biológiában Pollen 3 D rekonstrukció
Az emberi látás sajátosságai Képfeldolgozás Emberi látás Során érzékeljük • a tárgyak világosságát, • a tárgyak színét, • a tárgyak alakját, • a tárgyak mozgását, • a tárgyak térbeliségét.
Az emberi szem felépítése 40 -43 D 17 -20 D A lencsék fénytörő képességét dioptriával fejezzük ki, ami nem más, mint a méterben kifejezett
Csapok (szín) és pálcikák (világosság) 120 millió pálcika, 6 millió csap, 1 millió idegrost. . .
Sötét adaptáció
A csapok spektrális érzékenysége vörös szín érzékelését végző csapok jele P (protos), a zöld D (deuteros), a kék T (tritos) jelű
Pálcikák és csapok elhelyezkedése
Térlátás • a fókuszban lévő tárgy képe a látógödörbe, • a távolabb lévő tárgy képe a retinának az egyik felére (nazális), míg • a közeli pont képe a retina másik (temporális) részére kerül.
A szem felbontása(i) • Geometriai felbontás. Az a legkisebb látószög, amely mellett sötét alapon lévő két világos pont még éppen nem olvad egybe. Nagysága függ a fény hullámhosszúságától, zöld fényben a legjobb a felbontás: 0, 5 – 1, 0 szögperc. A kényelmes olvasás szemtávolságában 250 [mm], ez az érték 0, 07 - 0, 15 [mm] pontok közötti távolságot jelent. • Fényintenzitás felbontás. Azt a fényerősség intervallumot jelenti, amelyben a szemünk működni képes. Ez az intervallum hihetetlenül nagy, tudniillik a kétszeres fényerősség- változás, csak természetes logaritmus kettőszeres fényérzet növekedést eredményez. Vagyis a százszoros fényerősség változás csak 4, 6 (ln 100) szoros fényérzet erősödést hoz létre.
Érzékelt fénysűrűség
Fényerősség: Ha egy 6× 105 m 2 felületű testet 1700°C-ra (platina dermedéspontja) hevítünk, akkor izzani kezd, erőssége 1 cd (candella). Érzékelt fénysűrűség Fénysűrűség: Felületi fényesség egy megvilágított testnél. Mértékegysége 1 sb (stilb) = 104 cd/m 2 = 3141, 6 Mili. Lambert (m. La) Fényáram: Az a fénymennyiség, ami 1 cd fényerősség egységnyi térszögben (1 steradian) időegység alatt. Mértékegysége 1 lm (lumen) = 1 cd×sr (steradian). A megvilágítás erőssége: Ha 1 lm fényáram 1 m 2 -nyi felületre esik merőlegesen. Mértékegysége 1 lx (lux).
A szem felbontása(i) • Időbeli felbontás. A recehártyánkon megjelenő képek nem tűnnek el azonnal, az 1/8 másodpercnél rövidebb ideig tartó képek összeolvadnak az érzékelésünkben. Így az 1/15 másodpercnél rövidebb időre felvillanó képeket nem tudjuk elkülöníteni, ezt használjuk ki a televíziós képek továbbításakor, amikor másodpercenként 16 -25 állóképet látunk, amit folyamatos mozgásként érzékelünk. • Színfelbontás. A színárnyalatok elkülönítésének képessége. 200 különböző színárnyalatot tudunk megkülönböztetni.
Időbeli felbontás
Elektromágneses sugárzások hullámhossza, színe
A színek (színérzet) jellemzői • Színárnyalat (hue) - a fény hullámhosszúságától függ. A szemünk kb. 200 -féle színárnyalat megkülönböztetésére képes. • Világosság vagy fényintenzitás (intensity) - a fényforrás által kibocsátott fotonok mennyisége, illetve az egységnyi felületre beérkező fotonok száma. Például a barna szín spektrális eloszlása a sárgával azonos, de más a világosság értéke. Átlagosan mintegy ötszáz intenzitásfokozatot tudunk a szemünkkel megkülönböztetni. • Telítettség (saturation) - a fehér összetevő mennyisége. A spektrum-színek 100 %-os telítettségűek, nincs fehér összetevőjük. Ugyanakkor például a rózsaszín néhány százalékban fehér összetevőt tartalmazó vörös. Az átlagos szem húsz különböző telítettségi fokozatot tud elkülöníteni.
A színfa
A színfa
A színfa
A világosság és a telítettség hatása Különböző világosságú zöld színek spektruma Különböző telítettségű zöld színek spektruma
Az emberi látás jellegzetességei • A geometriai felbontóképesség a hullámhossz függvénye, amely zöld fény esetén maximumot mutat. • A relatív fényérzékenység is a hullámhossz függvénye, amennyiben különböző hullámhosszúságú fényforrás ugyanolyan intenzitású fényt bocsát ki, a zöld fényforrást érzékeljük fényesebbnek
Összetett alakzatok (a) folytonosság érzékelése (b) zárt alakzatok (c) szimmetria felismerése Virtuális alakzatok érzékelése az élek meghosszabbításával (a) virtuális háromszög (b) hatágú csillag (c) "HÉT" felírat
A Mach-féle jelenség
Hosszúsági csalódások (a) hosszúsági csalódás (b) hasábok méretének torzulása (c) ferde téglalap átlóinak látszólagos hosszúsága
Alakváltozás (a) alakváltozás ferde vonalak között (b) Poggendorf-féle optikai csalódás (c) párhuzamos vonalak torzulása
Nagyságbeli csalódás különböző síkidomoknál (a) körök (b) négyzetek
Többértelműség (a) Necker-kocka Fehér és fekete idomok (a) szétsugárzás (b) kontraszt (b) Rubin-ábra
A képfeldolgozás folyamata a) A képek érzékelése és rögzítése. b) A képek feldolgozása: a lényeges és a lényegtelen információk különválasztása. A {szürke képből >> szürke képet} transzformációk végrehajtása. c) Detektálás. A képeken található – vizsgálni kívánt – jellegzetességek ('features'), vagy objektumok ('object') megkülönböztetése, s a háttértől való elválasztása. Bináris képek létrehozása: a {szürke képből >> bináris kép} transzformáció segítségével. d) A bináris képek átalakítása {bináris képből >> bináris kép}, a mérés előkészítése. e) A mérés végrehajtása. A {képből >> adat} transzformáció segítségével. A mérési eredmények előállítása. f) A mérési eredmények értelmezése {adatok << >> képi környezet}.
A képfeldolgozás története Első generációs rendszerek képek elektromos jelekké való átalakítása, analóg feketedés mérő műszer
Második generáció 1968: Bausch & Lomb • a fekete-fehér képet mikroszámítógép segítségével tárolta • csak a szürke szintek átmeneteit (A) rögzítették
Második generáció • egyedi képpontok (‘pixel’), 64 különböző szürkeségi szint • legfontosabb alapműveletek: erózió, dilatáció, vázszerkezet
Harmadik generáció • 1980 -81: a Kontron és a Cambridge kifejlesztette a teljesen szoftver alapú képelemző berendezést
Negyedik generáció • 1990 -92: Képek rögzítése és képfeldolgozás egy megfelelő célszámítógép, hardver segítségével. Speciális áramkörök végezték a képek gyors feldolgozását. A morfológiai processzorokhoz kapcsolt személyi számítógépek csupán az adatok kiolvasását, és a műveletek irányítását végezték.
Ötödik generáció • 1999 -2000: A számítógépek sebességének növekedésével: szoftver-alapú képelemzők. • Az ötödik generációs eszközökben képfeldolgozó kártya ('frame grabber card') végzi a videokamerák jelének átalakítását. • Teljesen digitális kamerák esetén a számítógép a képet szabványos porton (Fire. Wire I-link) keresztül is képes fogadni. • Az újabb fejlesztések célja az intelligens (tanuló) rendszerek kifejlesztése. Digitális fénykép Front polimerizáció