Procesarea Digitală a Semnalelor și a ImaginiiProcesarea Digitală a Semnalelor și a Imaginii

Procesarea ImaginilorProcesarea Imaginilor

– – curs 1 –curs 1 –

Universitatea Transilvania BrașovFacultatea de Inginerie Electrică și Știința CalculatoarelorDepartamentul de Electronică și Calculatoare

2013.05.14 ș.l. dr. ing. Kertész Csaba-Zoltán

CuprinsCuprins

● Sisteme de prelucrare și analiză a imaginilor● Achiziția imaginilor● Tipuri de prelucrare a imaginilor● Operatori punctuali● Operatori integrali● Operatori pe vecinătate● Transformări unitare

BibliografieBibliografie

● Gonzales, R., Woods, R., Digital Image Processing, ed. 3, Prentice Hall, 2008

● Constantin Vertan, Prelucrarea și Analiza Imaginilor, Editura MatrixROM, București, 1999

● C. Vertan, M. Ciuc, Tehnici Fundamentale de Prelucrarea și Analiza Imaginilor, Editura MatrixROM, București, 2007

● Mihai Ivanovici, Procesarea Imaginilor – Îndrumar de Laborator, Ed. Univ. Transilvania, Brașov, 2006

● htp://alpha.imag.pub.ro/cursuri

IntroducereIntroducere

prelucrarea imaginilor=

extinderea prelucrării digitale a semnalelor pe suport bidimensional

AplicațiiAplicații

● imagini medicale (CT, PET, MRI)● imagini satelit (meteorologice, topografice,

militare)● securitate (supraveghere, identificare)● larg consum (camere foto / video)

Sistem de prelucrare a imaginilorSistem de prelucrare a imaginilor

achizițiestocare

transmisieanaliză

procesare

eșantionarecuantizare

îmbunătățirefiltrarerestaurare

compresiesegmentarerecunoașterea formelor

ImagineaImaginea

● spectrul electromagnetic vizibil

● lumina– intensitatea luminoasă

● Iν [Cd]

– luminanța (luminozitate)● L

ν [Cd/m2]

– lungimea de undă● λ = c / f

Formarea imaginiiFormarea imaginii

● sursă de lumină

lumina se reflectă de pe obiecte

proiecția luminii reflectate pe un plan

f(x,y)

Captarea imaginiiCaptarea imaginii

● camera obscură

Imagini digitaleImagini digitale

● imaginea continuă trebuie discretizată:– în spațiu => eșantionare– în luminozitate => cuantizare

● imaginea digitală = matrice bidimensională de valori cuantizate de luminozitate

● elementul din matrice = pixel (Picture Element)

EșantionareaEșantionarea

● discretizarea spațială a unei imagini continue● aproximarea unei funcții continue f(x,y) cu o

matrice de valori discrete de dimensiunea M×N

f x , y f 0,0 f 0,1 f 0,M−1f 1,0 f 1,1 f 1,M−1

⋮ ⋮ ⋱ ⋮f N−1,0 f N−1,1 f N−1,M−1

Teorema eșantionăriiTeorema eșantionării

● o imagine f(x,y) având un spectru finit, eșantionată uniform, poate fi refăcut fără eroare din eșantioanele sale cu formula:

● us și νs sunt frecventele spațiale

● criteriul Nyquist:

– us > 2u0 și νs > 2ν0

f x , y = ∑m=−∞

∞

∑n=−∞

∞

f m x ,n ysinx us−m

xus−m sin y s−n

y s−n

CuantizareaCuantizarea

● discretizarea în valoare a imaginii, reprezentarea cu un număr dat de biți a valorilor matricii obținute după eșantionare

Tipuri de imagini digitaleTipuri de imagini digitale● binare

– 2 nivele (alb și negru)

● nivele de gri– 256 nivele de luminozitate

● color– 3x256 nivele de luminozitate pe 3 canale de culori

Camera fotoCamera foto

Senzorul CCDSenzorul CCD

● este un registru analogic de shifare fotosensibil● radiația electromagnetică incidentă (filtrat pentru o

anume lungime de undă) creează o sarcină electrică pe elemente

Captarea imaginilor colorCaptarea imaginilor color

● lumina incidentă este filtrată după 3 lungimi de undă diferită (roșu, verde și albastru)

● în fața fiecărei celule CCD este o microlentilă filtru (pentru una din culori)

● culoarea corespunzătoare fiecărui pixel este calculată cu filtru Bayer din pixeli adiacenți

Procesarea imaginilorProcesarea imaginilor

● are ca scop creșterea calității imaginii fie că utilizatorul imaginii este ochiul uman sau blocul următor în lanțul de procesare

● îmbunătățirea imaginilor● filtrarea imaginilor● restaurarea imaginilor

Egalizare de histogramăEgalizare de histogramă

imaginea originală imaginea îmbunătățită

Filtrarea zgomotuluiFiltrarea zgomotului

imagine afectată de zgomot gaussian

filtru de netezire

Restaurarea imaginiiRestaurarea imaginii

imagine afectată demotion blur

deconvoluție Wiener

Stocarea imaginilorStocarea imaginilor

● compresia imaginilor– permite reducerea volumului de date asociat imaginii

● fără pierdere– permite stocarea nealterată a tuturor informațiilor

despre imagine

● cu pierdere– permite reducerea volumului mai semnificativă prin

renunțarea la anumite detalii din imagine

Compresia imaginilorCompresia imaginilor

compresie fără pierdere:374kB

compresie cu pierdere:7.5kB

fără compresie: 768kB

Analiza imaginilorAnaliza imaginilor

● realizarea unor operații automatizate asupra imaginilor

● segmentare– împărțirea imaginilor în părți semnificative

● recunoașterea formelor– identificare părților semnificative

Recunoașterea formelorRecunoașterea formelor

amprentă preluată cu senzor capacitiv

extragerea crestelor

Îmbunătățirea imaginilorÎmbunătățirea imaginilor

● tipuri de operații

– punctuali● îmbunătățiri perceptuale

– pe vecinătate● filtrări

– integrali● transformate

Operatori punctualiOperatori punctuali

● valoarea finală a unui pixel depinde numai de valoarea inițială a pixelului respectiv

i

j

i

j

gi , j=O f i , j

Operatori pe vecinătateOperatori pe vecinătate

● valoarea finală a unui pixel depinde de valorile inițiale a pixelilor localizați într-o vecinătate a pixelului inițial

i

j

i

j

g i , j=O f k , l ,k , l∈V i , j

Operatori integraliOperatori integrali

● valoarea fiecărui pixel depinde de valorile inițiale a tuturor pixelilor din imagine

i

j

g i , j=O f ,i , j ,