Lab07

Sisteme de vedere artificiala Lucrarea de laborator nr. 7

1

LUCRAREA NR. 7

1. Scopul lucrarii Cea de-a saptea lucrare de laborator continua studiul segmentarii imaginilor.

2. Breviar teoretic

Etapele de prelucrare a informatiilor realizate de un Sistem de Vedere Artificiala sunt:

achizitia si formarea imaginilor

preprocesarea imaginilor

segmentarea imaginilor

o metode de prag

o segmentare bazata pe muchii

o segmentare bazata pe regiuni

descrierea

recunoasterea formelor

interpretarea

3. Segmentarea (continuare)

3.1. Metode bazate pe muchii. Notiuni generale Aceste metode de segmentare au la baza folosirea unor algoritmi de detectare a

muchiilor, urmata de o tehnica de mbinare a acestor n conturi nchise care sa descrie

obiectul. Muchiile pot fi detectate folosind metode prezentate pe scurt n lucrarea nr. 5 si mai

detaliat n curs. Dintre metode de relaxare ale muchiilor amintim operatiile morfologice ce se

pot aplica imaginilor binare: umplere, eroziune, dilatare, deschidere (eroziune + dilatare),

nchidere (dilatare + eroziune):

umplere (eng. fill) operatia de colorare a unor zone de imagine ce contin pixeli cu

acelasi nivel de gri;

eroziune operatie morfologica ce realizeaza scaderea ariei unei zone de 1 dinr -o

imagine binara urmarind frontierea acesteia, pe interior, cu un element morfologic dat;


2

dilatare operatia inversa eroziunii, realizata prin urmarirea frontierei cu elementul

model pe exteriorul suprafetei;

deschidere operatie realizata prin eroziune si dilatare succesiva cu acelasi element

are ca efect eliminarea zonelor albe dintr-o imagine binara, de dimensiuni de pna la

dublul dimensiunilor elementului morfologic folosit.

nchidere operatie realizata prin dilatare si eroziune succesiva cu acelasi element

are un efect analog deschiderii, dar elimina din zonele albe insulele de negru de

dimensiuni mici.

Folosind operatiile morfologice amintite, se poate realiza nchiderea contururilor formate

din lanturi de muchii. Se urmareste obtinerea conturului obiectului de interes.

O alta metoda de obtinere a conturului este trasarea frontierei imaginii segme ntate prin

metode de prag. Algoritmul urmareste marcarea dintr-o zona alba a pixelilor albi ce au ca

vecini pixeli negri.

3.2. Metode bazate pe regiuni. Notiuni generale Metodele bazate pe regiuni urmaresc realizarea unor zone unor omogene relativ la o

anumita functie de evaluare a omogenitatii. Avand definita functia de omogenitate H,

algoritmul va realiza mpartirea recursiva a imaginii n patru regiuni, pna se obtin regiuni ce

satisfac conditia H(R) < max. Al doilea pas al algorimului uneste zonele adiacente cu aceeasi

omogenitate (vezi cursul).

Fig. 1. Exemplu de imagine obtinuta prin segmentare pe regiuni (se obtin regiuni

omogene)

3.3. Functii Matlab utile n segmentare: binarizarea imaginii im2bw


3

calcularea pragului graythresh

umplerea imaginii imfill

obtinerea perimetrului ntr-o imagine binara bwperim

eroziunea imaginii imerode

dilatarea imaginii imdilate

deshiderea imaginii imopen

nchiderea imaginii imclose

selectare a regiunilor bwselect

descompunere pe regiuni qtdecomp

exemplu de descompunere pe regiuni qtdemo

4. Exemplu Urmatorul exemplu realizeaza o segmentare a imaginii folosind metode bazate pe muchii.

Se pune n evidenta imposibilitatea segmentarii corecte utiliznd doar metode de prag.

Urmariti efectul acestor functii.

clc, clear, close all;

%%%% figura l6_05

[J,map_fig] = imread('l6_05.bmp');

figure, imshow(J,map_fig);pause;

I = ind2gray(J,map_fig);

figure, imhist(I);pause;

%segmentare pe intervale de niveluri de gri

BW1 = band_th(I, [0.1 0.22]);pause;

BW2 = band_th(I, [0.22 0.33]);pause;

BW3 = band_th(I, [0.43 0.5]);pause;

BW4 = band_th(I, [0.5 1]);pause;

%crearea matricii de indecsi

X = 2*double(BW1);

X = X + 3*double(BW2);



%crearea paletei de culori

map = zeros(256,3);


4

map(2,:)=[1 0 0];

map(3,:)=[0 1 0];

map(4,:)=[0 0 0.7];

map(5,:)=[0.5 0 1];

figure, imshow(X, map), title('colorarea diferita a obiectelor');pause;

% observati ultimul obiect ce are acelasi nivel de gri cu fundalul

% segmentarea cu prag nu e suficienta

%metoda 1 - selectarea obiectului dorit

bw = bwselect(BW4); % selectati cu mouse-ul patratul violet

figure, imshow(bw);pause;

bwp = bwperim(bw);pause;

II = I;

II(bwp)=1;

figure, imshow(II);pause;

X = X + double(bw);

map(6,:)= [0.5 0 0];

figure, imshow(X, map), title('colorarea diferita a obiectelor')

%metoda 2;

ed = edge(I, 'canny',[0 0.4]);

figure, imshow(ed);

% umplerea obiectului dorit - selectati cu mouse-ul un punct din obiect si

% apoi apasati tasta enter

edf = imfill(ed);

figure, imshow(edf);

%eliminarea muchiilor

edopen = imopen(edf, strel('disk',2));

figure, imshow(edopen);

%crearea matricii de indecsi

X = 2*double(BW1);



X = X + 5*double(edopen);

figure, imshow(X, map), title('colorarea diferita a obiectelor')


5

%metoda 3:

ed2 = edge(I, 'log',0);

figure, imshow(ed2);

% selectati cu mouse-ul mai multe puncte din obiect si apoi apasati tasta

% enter

edf = imfill(ed2);

figure, imshow(edf);

edopen = imopen(edf, strel('disk',2));

figure, imshow(edopen);

edopen2 = imfill(edopen, 'holes');

figure, imshow(edopen2);

X = 2*double(BW1);



X = X + 5*double(edopen2);

figure, imshow(X, map), title('colorarea diferita a obiectelor');pause;

perim = bwperim(edopen2);

III = I;

III(perim)=1;

figure, imshow(III);

5. Exercitii

1. Realizati cateva achizitii de imagine folosind calculatorul Ursula si camera video din

dotarea laboratorului de Sisteme de Vedere Artificiala. Realizati segmentarea

imaginilor obtinute folosind metode bazate pe muchii.

2. Realizati segmentarea folosind metode de prag si apoi metode de muchii a imaginii

optical.jpg din directorul de lucru.

3. Realizati segmentari bazate pe muchii a diverse imagini din directorul de lucru.

4. Realizati o functie de vizualizare a unei matrici de tip sparse obtinuta folosind functia

qtdecomp.

6. Tema Realizati un referat n care sa explicati rezultatele experimentale obtinute.

Lab07

Documents

Transcript of Lab07