Tehnici de detecie a conturului n imagini

Tehnici de detecie a conturului n imaginiIng. Zbganu AlexandraCe este o imagine?Rspuns: o imagine este o funcie discretImagini:Scalare: monocrome (binare), cu nivele de gri:

Vectoriale: policrome: f(i,j) = [R(i,j),G(i,j),B(i,j)] m x n - dimensiunea imaginii f(i,j) - valoarea pixelului n punctul (i,j)

DefiniiiContur (muchie) = frontiera care separ dou regiuni de intensitate diferitEmpiric: contur = mulimea pixelilor n care exist discontinuiti ale nivelelorUtil n etapa de analiz a imaginii de segmentare = extragerea obiectului de interes din imagine.Thresholding = eliminarea elementelor neeseniale din imagineDerivata imaginii = maxim local n direcia muchiei

Detecia muchiei detecia: - Maximului/minimului local al primei derivate - Trecerii prin zero a derivatei de ordin doi

Caracteristicle muchiilor: Normala (n) Direcia () Poziia Tria Detectorii de gradientVectorul gradient:

Magnitudinea:sau Direcia:

Operatorii de gradient se reprezint printr-o pereche de mti H1 i H2 care msoar gradientul imaginii u(m,n) n dou direcii ortogonaleDiscontinuitile de intensitate (muchiile) reprezint sumele obinute prin convoluia imaginii cu mtile corespunztoare

(tria muchiei)Estimarea gradientului cu diferene finite

Roberts Prewitt Sobel

Mti codificare a derivatelor, dup diferite direcii

Trecerile prin zero ale derivatei de ordin 2Operatorul Laplacian:

Detectorul Laplacian:Mai uor de implementat (o singur masc) Mai sensibil la zgomot Operator isotropic Ineficient

LoG = Laplacian of GaussianPentru reducerea zgomotului, imaginea este mai nti filtrat cu un FTJ (o Gausian)

Pai n detecie utiliznd mtiNetezirea imaginii prin convoluie cu masca

Calcul magnitudine

Calcul direcie

Dac M(x,y)>T atunci posibil muchie

Detectori gausieniCannyOptim pentru muchii afectate de zgomot albCel mai utilizat AlgoritmSe calculeaz vectorul gradient (fx,fy)

Se calculeaz magnitudinea

Se suprim non-maximeleEdge linkingScopuri:Rat mic de eroareLocalizare bunMinimizarea rspunsului

Detector bazat pe repartiia bilateralfiltrul bilateral este o combinaie de dou filtreInventat de Tomasi i Manduchi n 1998 ca metod neiterativ de conservare a netezirii marginilorValoarea intensitii fiecrui pixel se nlocuiete cu o medie a valorilor intensitilor pixelilor vecini, ponderat pe baza unei distribuii gausiene i pe baza diferenei intensitilor de culoare

RobusteeZgomot uniform repartizat pe [-, ]

= 1

= 5

Zgomot simetric cu repartiie de putere

V mulumescBibliografieA.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, USA, 1989S.Lakshmi, V.Sankaranarayanan, A Study Of Edge Detection Techniques for Segmentation Computing Approaches, CASCT for Imaging and Biomedical Applications, 2010R.M.Haralick, Trecerile prin zero ale detectorului de muchie ce folosete derivata direcional de ordinal doi, Robot Vision (A.Rosenfeld, ed.),SPIE 336, 1982P.Sandhu, M.Juneja, E.Walia, Comparative Analysis of Edge Detection Techniques for extracting Refined Boundaries, 2009 International Conference on Machine Learning and Computing, IPCSIT vol.3 (2011) (2011) IACSIT Press, SingaporeE.Nadernejad, S.Sharifzadeh, H.Hassanpour, Tecnici de detecie a muchiilor: evaluri i comparri, tiine matematice Aplicate, Vol.2, 2008, nr.31, 1507-1520.K.Sau, M.Pal, P.Karmaka, Unique Techniques for edge detection methods In digital Image Processing, Department of Computer Science & Engineering, Institute of Engineering & Management, Salt Lake, Kolkata, 2011C. Tomasi and R. Manduchi. Bilateral Filtering for Gray and Color Images. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 1998.Holger Winnemoller, Sven C. Olsen, and Bruce Gooch. Real-Time Video Abstraction. In Proceedings of ACMSIGGRAPH, 2006.