Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 1 Képfeldolgozás - esettanulmányok BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Elektronikus Eszközök Tanszéke.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 1 Képfeldolgozás - esettanulmányok BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Elektronikus Eszközök Tanszéke."— Előadás másolata:

1 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 1 Képfeldolgozás - esettanulmányok BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Elektronikus Eszközök Tanszéke Székely Vladimír 2001 október BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Elektronikus Eszközök Tanszéke Székely Vladimír 2001 október Segédanyag a Műszaki Informatika Szak Számítógépes grafika és képfeldolgozás c. tárgyához Belső használatra! Segédanyag a Műszaki Informatika Szak Számítógépes grafika és képfeldolgozás c. tárgyához Belső használatra!

2 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 2 I. Folyadékkristályos hőtérképezés V. Székely, M. Rencz: Image processing procedures for the thermal measurements IEEE Trans. on Components and Packaging Technology, V.22, No.2, 1999

3 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 3 I. Folyadékkristályos hőtérképezés B1 B2 B3

4 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 4 I. Folyadékkristályos hőtérképezés “Added image”, összegkép:

5 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 5 I. Folyadékkristályos hőtérképezés “Hamis színes” megjelenítés Pixel érték Szín 0 blue 1green 2red 3cyan 4magenta 5yellow 6  fentiek ismétlése

6 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 6 I. Folyadékkristályos hőtérképezés A hamis színes kép “mögé tesszük” a layout rajzot Pixel érték Szín 0…K-1darkblue…lightblue K…2K-1darkgreen…lightgreen stb. 1. Az L layout képet 0…K-1 komprimáljuk 2. Az összegkép pixel értékeit K-val szorozzuk 3. A fenti két képet összeadjuk 4. Az alábbi szín-táblát használjuk: 1. Az L layout képet 0…K-1 komprimáljuk 2. Az összegkép pixel értékeit K-val szorozzuk 3. A fenti két képet összeadjuk 4. Az alábbi szín-táblát használjuk:

7 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 7 I. Folyadékkristályos hőtérképezés Relief jellegű kép generálása 1. Az A összegképról készítünk egy 2-2 pixellel eltolt R másolatot 2. A megjelenítendő képet az alábbi módon számoljuk: 3. A LUT-ot egyenletes szürke skálára állítjuk. 1. Az A összegképról készítünk egy 2-2 pixellel eltolt R másolatot 2. A megjelenítendő képet az alábbi módon számoljuk: 3. A LUT-ot egyenletes szürke skálára állítjuk.

8 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 8 I. Folyadékkristályos hőtérképezés Izotermikus vonalak rajzolása a layoutra 1. Az A összegképen Roberts operátoros élkeresés  E 2. Az alábbi összeg képzése: 1. Az A összegképen Roberts operátoros élkeresés  E 2. Az alábbi összeg képzése:

9 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 9 II. Ujjlenyomat azonosítás E. Nikodemussz, V. Székely: Image recognition problems of fingerprint identification, Microprocessors and Microsystems, V.17, No.4, 1993 Delta Hurok Minutiae

10 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 10 II. Ujjlenyomat azonosítás Olyan, mint egy E elektromos tér erővonalképe!

11 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 11 II. Ujjlenyomat azonosítás Az E x “térerősség” számítása 1. A kép dy-nal eltolt replikáját képezzük 2. Ezt EXOR-oljuk az eredeti képpel 3. Számoljuk az eredmény területét az a,b téglalapon: 1. A kép dy-nal eltolt replikáját képezzük 2. Ezt EXOR-oljuk az eredeti képpel 3. Számoljuk az eredmény területét az a,b téglalapon:

12 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 12 II. Ujjlenyomat azonosítás Definíciók Xbinim = bináris kép Xgrayim = szürkeskálás kép pl. FPbinim az ujjlenyomat Ybinim=SHIFT(Xbinim,dx,dy) Abinim=EXOR(Bbinim,Cbinim) Xgrayim=SUMM(Xbinim,a,b) Xbinim = bináris kép Xgrayim = szürkeskálás kép pl. FPbinim az ujjlenyomat Ybinim=SHIFT(Xbinim,dx,dy) Abinim=EXOR(Bbinim,Cbinim) Xgrayim=SUMM(Xbinim,a,b)

13 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 13 II. Ujjlenyomat azonosítás A teljes divergencia számítása EXbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim, ,0)) EYbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,0,  )) EXgrayim=SUMM(EXbinim,a,b) EYgrayim=SUMM(EYbinim,a,b) DIVgrayim=SHIFT(EXgrayim,h/2,0) - SHIFT(EXgrayim, - h/2,0)  SHIFT(EYgrayim,0,h/2) - SHIFT(EYgrayim,0, - h/2) EXbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim, ,0)) EYbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,0,  )) EXgrayim=SUMM(EXbinim,a,b) EYgrayim=SUMM(EYbinim,a,b) DIVgrayim=SHIFT(EXgrayim,h/2,0) - SHIFT(EXgrayim, - h/2,0)  SHIFT(EYgrayim,0,h/2) - SHIFT(EYgrayim,0, - h/2)

14 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 14 II. Ujjlenyomat azonosítás További problémák: a  elöjel eldöntése a bizonytalan területek kizárása További problémák: a  elöjel eldöntése a bizonytalan területek kizárása

15 Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 15 II. Ujjlenyomat azonosítás


Letölteni ppt "Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5 1 Képfeldolgozás - esettanulmányok BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Elektronikus Eszközök Tanszéke."

Hasonló előadás


Google Hirdetések