Procesarea Imaginilor - users.utcluj.rousers.utcluj.ro/~rdanescu/pi_c2.pdf · Technical University...

30
Procesarea Imaginilor (An 3, semesterul 2) Curs 2: Modelul camerei. Procesul de formare a imaginilor

Transcript of Procesarea Imaginilor - users.utcluj.rousers.utcluj.ro/~rdanescu/pi_c2.pdf · Technical University...

Procesarea Imaginilor

(An 3, semesterul 2)

Curs 2: Modelul camerei. Procesul de formare a imaginilor

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Tipuri de senzori

• CCD – Charge Coupled Device

• Fiecare celula (senzor) convertesteenergia luminoasa in sarcinaelectrica, in faza de expunere(integrare)

• Dupa expunere, sarcinile colectatesunt transferate intre celulele vecine, spre iesire.

• Iesirea finala este amplificata sidigitizata

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Tipuri de senzori

• CMOS – Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, numit siActive Pixel Sensor (APS)

• Fiecare pixel contine un element fotosensibil (de exemplu o fotodioda), si un circuit de amplificare

• Citirea se poate face fara distrugereasarcinii

• Reset este folosit pentru a stergesarcina, si deci pentru a incepeefectiv o perioada de expunere

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Senzori color

• Orice culoare poate fi exprimata ca o combinatie de trei componente, Rosu, Verde si Albastru (RGB)

• Pentru a percepe culoarea, se folosesc filtre RGB in combinatie cu senzorii CCD sau CMOS, care sunt monocromi.

• Filtrele lasa sa treaca doar un interval restrans de frecvente, corespunzator culorilor filtrelor.

• Solutii: modelul Bayer, sau folosirea a trei senzori.

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Decodificarea modelului Bayer

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Expunerea senzorului

• Timpul de expunere reprezinta timpul in care elementele fotosensibile convertesc si acumuleaza energia luminoasa.

• Luminozitatea imaginii este direct proportionala cu expunerea.

• Daca este fotografiata o scena in miscare, o expunere lunga va avea ca rezultat o imagine neclara (“motion blur”).

• Daca scena e foarte luminoasa, o expunere prea lunga duce la saturatie (toata imaginea va fi alba).

• Controlul expunerii: mecanic sau electronic.

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Amplificarea (sensibilitatea) senzorului

• Majoritatea camerelor video si a aparatelor foto permit reglareaamplificarii semnalului analogic inainte de conversia digitala.

• Amplificarea mareste sensibilitatea la lumina, dar amplifica si zgomotul.

• Amplificarea (Gain) este in relatie directa cu numarul ISO de la camerele foto digitale.

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Focalizarea imaginii

• Depth of field – intervalul de

distante pentru care cercul de confuzie este mai mic decat

rezolutia senzorului (mai mic decat dimensiunea unui pixel).

• Acest interval depinde de mai multi factori: apertura, distanta

focala, distanta de la care incepe

acest interval.

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Corectia distorsiunilor - exemple

Left - 2D detection error: Undistort vs. Distort

-8.000

-6.000

-4.000

-2.000

0.000

2.000

4.000

6.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Target no.

Err

or

[pix

els

[

ErrX

ErrY

8.5 mm lens, CCD camera

Distorted imageUndistorted image

Difference image

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Corectia distorsiunilor - exemple

Distorted imageUndistorted image

Right - 2D detection error: Undistort vs. Distort

-1.000

-0.500

0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Point

Err

or

[pix

els

]

ErrX

ErrY

16 mm lens, CCD camera

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING

Technical University of Cluj Napoca

Computer Science DepartmentIMAGE PROCESSING