Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaSzebasztián Katona Megváltozta több, mint 9 éve
1
Ipari képfeldolgozás és képmegjelenítés Műszaki Informatika szak BSc
4+0+0v Gépi Látás Mechatronika szak MSc 2+0+1f 1. hét Követelmények – Bevezetés - Képfeldolgozás alapfogalmai - Egy kis művészettörténet - Optikai illúziók – A látás és a térérzékelés alapjai – Fénytechnikai mértékegységek - Optoérzékelők Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
2
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Tudnivalók a tárgyról Előadók: Dr. Vajta László a félév első 7 hetében Dr. Loványi István a műszaki informatika hallgatóknak a félév hátralévő részében Dr. Vajta László a mechatronika MSc hallgatóknak a félév második felében a laborgyakorlatokon Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
3
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A félév beosztása Első 7 oktatási héten közös előadások (utolsó alkalom március 26. szerda) Előadások minden hétfőn és szerdán között IB017 teremben Műszaki Informatika hallgatók órái a félév hátralévő időszakában ugyanitt folytatódnak Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
4
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Mechatronika MSc hallgatók a félév hátralévő részében labor gyakorlatokon vesznek részt (3 darab 4 órás mérés hétfőnként között 4 fős csoportokban) Közös zárthelyivel fejezzük be a félév első részét. A zárthelyit a március 26.-i (szerda) előadáson írjuk. A tananyagot és egyéb információkat a topcat.iit.bme.hu/~vajta/3D címről lehet letölteni Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
5
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Követelmények Sikeres zárthelyi (pótlás a félév utolsó hetében lehetséges) Elfogadott házi feladat Gépész MSc: sikeresen teljesített 3 labor Gépész MSc osztályzat: zárthelyi 50%, házi feladat 30%, mérések osztályzat átlaga 20% Műszaki informatikus BSc: vizsga, az osztályzat: a vizsga zárthelyi 70% (de legalább elégséges), házi feladat 30% Megajánlott jegy: házi feladat prezentáció hallgatói minősítése alapján Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
6
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Házi feladat 1. A félév során egy házi feladatot kell megoldani A házi feladat egy képfeldolgozással kapcsolatos téma részletes kidolgozása, algoritmus implementálása lehet A házi feladatot csoportokban (4 fő/csoport) kell elkészíteni. A csoportbeosztás gépész hallgatóknál megegyezik a labormérések csoportbeosztásával. A házi feladatok keretében 5-10 oldalas beszámolót (Msword) és 10 perces előadás ppt prezentációt kell készíteni. A Mechatronika hallgatók a március 24.-i és 26.-i órán, a Mérnökinformatikus hallgatók a félév végén meg is tarthatják az előadást. Az előadásokat a hallgatók pontozzák, a legjobb előadásokat (szakonként 2-2 darab max) megajánlott jeggyel jutalmazzuk, amennyiben az egyéb követelményeket a csoport összes tagja teljesítette. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
7
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Házi feladat 2. Téma javaslat és csoport összeállítási kérések: 1. oktatási hét péntek (február 14.) 18.00 Csoportbeosztás és oktatói témajavaslatok közzététele: 2. oktatási hét hétfő (február 17.) 18.00 Témaválasztás határideje: 2. oktatási hét péntek (február 21.) 18.00 Kidolgozott feladatok (word és ppt) beadási határideje és előadás tartásra jelentkezés: 6. oktatási hét hétfő (március 17.) 18.00 Jelentkezés és minden egyéb kommunikáció formája . Kötelező subject: GL2014 illetve IKM2014 FIGYELEM! A nem megfelelő subject mezővel küldött eket nem dolgozzuk fel, és a hibás mail nem képez semmilyen jogorvoslatra sem alapot!!! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
8
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A Gépi látás tantárgy részletes tematikája (megegyezik az Ipari képfeldolgozás tantárgy 1-7. heti tematikájával) A számítógépes látás fogalmai, definíciók. Alkalmazási példák. Emberi látás alapjai. A térbeli érzékelés lehetősége monokuláris látással. Binokuláris látás. Optoelektronikai eszközök: Alapfogalmak. Fénytechnikai mértékegységek. Optikai érzékelők, CCD érzékelők, PSD érzékelők. Térbeli információk mérésére alkalmas eszközök (3D kamerák). Képalkotó diagnosztikai eszközök. Korszerű képmegjelenítő eszközök. LCD és plazma kijelzők, projektorok. Lentikuláris megjelenítők. A képek matematikai leírása. A képfüggvények tulajdonságai. Tértranszformációk szerepe a képfeldolgozásban. 2D Fourier transzformáció tulajdonságai, képi ábrázolása, interpretálása. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
9
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Digitális kép matematikai reprezentációja: Mintavételezés, kvantálás. Koordinátageometriai alapok. Geometriai transzformációk. Kameramodellek: Pin-hole modell. A perspektív leképzés transzformációs modellje. Megvilágítás, optika, érzékelő modellezése. Árnyalási modellek. Sztereo képalkotás modellezése. Ipari képfeldolgozási példák. Bináris képek feldolgozása. Morfológiai alapműveletek. A képek szűrése a tér- és a frekvencia tartományban. Lineáris és nemlineáris szűrések. Alkalmazási példák. A képek szegmentálásának alapfogalmai. hasonlóság alapú szegmentálások. Szegmentálás a nagyfrekvenciás tulajdonságok alapján. Hough transzformáció. Alkalmazási példák. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
10
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Optical flow feldolgozás. Motion sztereo. Mobil robotok látórendszerei. 3D látórendszerek alkalmazása a gyakorlatban. Ipari minőség-ellenőrzés. Navigáció. Közlekedési alkalmazások. Biztonságtechnika és terrorizmus elleni küzdelem. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
11
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
KÉRDÉS AZ EDDIGIEKHEZ? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
12
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Akkor vágjunk bele! Témánk: a számítógépes képfeldolgozás Módszereink: Ockham „borotvája” Példáink: közlekedés, egészségügy, biztonságtechnika, gyártástechnológia, kutatás, virtuális valóság Mintánk: a művészetek, az emberi látás, stb. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
13
Micsoda tulajdonképpen Ockham borotvája?
A gazdaságossági elv. „Sokaság szükségtelenül nem tételezhető" (lat.: Pluralitas non est ponenda sine necessitate). E szerint a magyarázatoknak nem szabad az okokat szükségtelenül gyarapítani. Ha egy jelenségre két, egyenlő valószínűséggel bíró magyarázat lehetséges, akkor azt kell elfogadni, amelyik kevesebb létező feltételezésével ad magyarázatot. Például ha egy hasadt fatörzs fekszik a földön, akkor ez lehet egy villámcsapás miatt, vagy mert egy titkos kormányzati fegyverprogramot teszteltek. A legegyszerűbb kielégítő magyarázat Occam borotvája alapján a logikus is egyben: az ok a villámcsapás. William of Ockham (Guillemus Ockham, ismert Occam néven is) (kb. 1285–1348) angol nemzetiségű ferences rendi szerzetes, a skolasztikus filozófia kiemelkedő személyisége. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
14
Bevezetés Alkalmazási területek A vizsgálatok célja Tudományos kutatás
Ipar, szolgáltatások Orvostudomány Környezetvédelem Űrkutatás, meteorológia Építészet, gépészet Robotika stb. A vizsgálatok célja Felhasználás Mit mér? Példa Objektum Kontúrok Alkatrész felismerés felületek válogatás struktúrák Objektum Méretek Minőség- felmérés kontúrok ellenőrzés Pozíció Térbeli Robotika helyzet Adaptív Folyamat- Heggeszté- folyamatsz. változók si varratok Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
15
A számítógépes képfeldolgozás
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
16
A számítógépes képfeldolgozás lépései
Szegmen- táció Lényeg- kiemelés Előfel- dolgozás Felismerés és interpretáció Tudásbázis Képbe-vitel Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
17
A képfeldolgozás terminológiája
Mintatér, szürkeségi szint, felbontás, pixel Tulajdonságtér, lényegkiemelés Döntés Képjavítás Pontszerű, lokális és globális műveletek Két dimenziós képfeldolgozás Három dimenziós képfeldolgozás Látószög, nagyítás, mélységélesség, mélységi élesség Geometriai torzítás Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
18
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Nézzünk pár érdekes alkalmazást! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
19
Közlekedési alkalmazások – gyalogos detektálás
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
20
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Közlekedési alkalmazások – forgalomszámlálás Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
21
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Közlekedési alkalmazások – automatikus sávkövetés Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
22
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Közlekedési alkalmazások – ütközés elhárítás Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
23
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Biztonsági alkalmazások – objektum követése Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
24
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A képek megértésében sokat segít a képzőművészet fejlődésének vizsgálata Nagy vonalakban átnézzük az egyiptomi (síkok, statikus) görög (mozgás, mélységek, színek) római (görög minta követése) gótikus (reflexiók első értelmezése) reneszánsz jellegzetességeit Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
25
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Az ókori egyiptomi festészet és domborműszobrászat összefoglaló elnevezése sík-művészet. A teret síkokra bontották föl, az időt nem ábrázolták. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
26
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A görög festmények nagy része elveszett, vagy nagyon megrongálódott. Csak a korabeli forrásokból tudhatunk meg valamit a festészetükről. A görög festészet is az emberi alakot kezdte tanulmányozni először, majd a mozgást, a távlatot Polügnotosz, a színárnyalatokat, a fény- és árnyékhatásokat Apollodorosz kutatta. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
27
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Philoxenosz: Nagy Sándor és Dareiosz csatája (i.e. 4.sz. vége, mozaikként maradt fenn) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
28
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A római festészet hasonló, mint a görög. Térbeliség érzékeltetése: árnyékokkal és fényekkel, a párhuzamosok még nem összetartóak, a mélységnek az egyre halványodó színezés felel meg. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
29
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A gótikus festészetet legfőbb jellemzője az arabeszkekhez hasonlóan burjánzó, játékosan lendülő vagy megtörő vonal, végső soron a síkdíszítmény uralma. Giotto di Bondone 1267 – 1337) firenzei festő, szobrász és építész, a korai reneszánsz, a trecento művészetének első jelentős alakja. Találkozás az Aranykapunál (Padova, Scrovegni-kápolna) Pünkösd Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
30
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A reneszánsz különböző festéstechnikai újítások, a szín és térperspektíva felfedezésének kora. Innentől beszélhetünk a képek megértésének technikájáról Jan Vermeer van Delft 1658 Rembrandt 1642 Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
31
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fejlődés során a művészek megértették azt, hogy a képeken hogyan jelennek meg olyan jelenségek, mint A mélység A felületek görbülete Az anyagminőség A mozgás A fények játéka Technikai módszereket fejlesztettek a megértett folyamatok „mérésére”. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
32
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Brunelleschi Kukucskáló módszere Táblaképe (elveszett) a firenzei San Giovanni keresztelőkápolnát ábrázolja. Pontosan azt mutatja be, ahogyan a kápolna a katedrális kapujából látszik. A festmény illuzionisztikus hatásának élethűségét úgy igazolta, hogy lyukat fúrt rajta azon a ponton, amelyet később enyészpontnak neveztek el. A lyukon belenézve a másik kézben tartott tükörbe, a néző összevethette a tükörben látott képet a valósággal. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
33
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Alberti módszere Egy emberalak magasságán alapul, amit 3 „braccio”-ban határozott meg (kb. 1,8 m). A négyszög alakú képfelület alapvonalát bracciokra osztotta fel. Meghatározta az enyészpontot úgy, hogy az alapvonal középpontjából kiindulva 3 braccio hosszú, függőleges vonalat húzott. Ez a pont a művész szemével egy vonalban volt. Mindezek után „ortogonális” egyenesekkel kötötte össze az alapvonal beosztásait az enyészponttal. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
34
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A következő fázisok szemléltetésére Alberti oldalnézetet vázolt fel, amelyen a képsík éle látszik. Felosztotta az alapsíkot bracciokra és a képsík élétől balra megjelölte a nézőpontot (meghatározva ezzel a látótávolságot). Következő lépésként látósugarakat reprezentáló egyeneseket húzott a nézőpontból az alapsík osztópontjához. Ezek a vonalak és a képsík élének metszéspontjai jelölték ki a horizontális egyenesek helyét. Ezeket Alberti rárajzolta az első fázis ábrájára, s így rövidülésben látszó kockás padlót kapott eredményül. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
35
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Leonardo görbe vonalú perspektívája Abban az esetben, ha a szemtől az oszlopok széléig húzott vonalat egyenessel metsszük, az oldalsó oszlopok szélesebbnek látszanak, mint a középső. Ha viszont a metsző vonal félkörív, az oszlopok egyformának tűnnek. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
36
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Leonardo da Vinci: Angyali üdvözlet Gondosan kidolgozott perspektivikus szerkezete van, az alakok azonban aránytalanul nagyok és nem olyan szabályosak, mint amilyennek első pillantásra tűnnek. Ha jól megfigyeljük, Mária karja túl hosszú a testéhez képest. A jelenetet négyzethálós alaprajzra vetítve világosan látszik, hogy Mária karjának és az olvasópultnak egy egységgel hátrébb kellene lennie, mert a kar így illeszkedne helyesen a testhez. Leonardo számára azonban fontosabb volt a történet világos elbeszélése, mint a szabályos perspektíva. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
37
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Leonardo da Vinci: Keresztelő Szent János A megvilágított alak a homályból bukkan elő. Nehéz meghatározni a ráeső fény forrását. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
38
Kis kikapcsolódás: a természet furcsaságai…
Tehát nem csak a forma számít! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
39
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
40
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
41
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
42
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
43
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
44
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
45
Kicsit komolyabban: generáljunk mesterségesen furcsaságokat!
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
46
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
47
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Számold meg a fekete pontokat! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
48
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A vízszintes vonalak párhuzamosak vagy egymáshoz képest ferdék? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
49
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Hány lába van az elefántnak? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
50
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Folyamatosan nézd a fekete pontot! Egy idő után, a körülötte lévő szürke felhő mintha összeszűkülne! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
51
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Összpontosíts a középpontban lévő fekete pontra és mozgasd a fejedet előre-hátra! Ugye milyen fura … Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
52
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
1) Lazíts egy kicsit, majd összpontosíts az ábra közepén lévő 4 kis pontra kb másodpercig! 2) Majd nézz egy közeli falra (bármilyen sima, egyszínű felületre)! 3) Látni fogod, amint egy kör alakú fény kirajzolódik. 4) Pislogj egy párszor és egy arc kezd lassan megjelenni … 5) Mit látsz? Pontosabban kit látsz? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
53
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
54
Are the purple lines straight or bent?
A lila vonalak egyenesek vagy íveltek? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
55
Which circle in the middle is bigger?
A két középső kör közül melyik a nagyobb? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
56
Látsz szürke területeket a négyzetek között? Honnan jönnek?
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
57
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
You should see a man's face and also a word... Hint: Try tilting your head to the right, the world begins with 'L‘ Egy férfi arcát láthatod, de egyben egy szót is .. Segítség: fordíts egy kicsit jobbra a fejed és keress egy ‘L’ betűvel kezdődő szót! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
58
Is this possible!?! Ez lehetséges!?!
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
59
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Akkor próbáljuk megmagyarázni: Az emberi látás alapjai Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
60
Korai elméletek a látásról
A régi filozófusok, mint Platon és Euklidesz úgy gondolták, hogy a látás nem a szembe jutó fény érzékelésével valósul meg, hanem a szem valamilyen „részecskéket” sugároz ki, amelyek „letapogatják” az objektumokat, úgy, ahogy azt az ujjunkkal is tesszük. Erre az elméletre később még visszatérünk! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
61
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Az emberi látás A látás első lépése az, hogy fény jut a szembe. Ezt a fényt a szaruhártya és a szemlencse fókuszálja a retinára, egy vékony idegszövet rétegre a szem hátsó részén, amely fotoérzékelőket tartalmaz. A fotoérzékelők a fényt ingerekké alakítják, melyek az agyba kerülnek. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
62
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
63
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Mi az ami látható ? Az elektromágneses sugárzás 400 és 700 nm közé eső részét érzékeljük. Noha a teljes spektrumnak csak egy töredékét érzékeljük, mégis, mivel az atmoszférában megjelenő sugárzás 83%-a ebbe a tartományba esik, jó hatásfokkal érzékeljük az információkat. (egyes állatok olyasmiket is látnak, amit az emberek nem, pl. a pillangók érzékelik az ibolyántúli jeleket, a kígyók pedig az infravörös sugárzást). Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
64
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Hullám- hossz Látható spektrum Rádióhullámok Röntgen Infravörös Ultraibolya Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
65
Mi a látás? A fény megváltozik az útjába eső tárgyakkal való kölcsönhatás miatt A fény visszaverődik A fény elnyelődik A fény elhajlik, szóródik A fény megtörik Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
66
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
tükör Fénytörés Fényvisszaverődés Fényelnyelés Fényszóródás Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
67
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Mitől jó egy látószerv? Hány darab, milyen minőségű, és hol legyen elhelyezve? A növényevőknek általában a fejük oldalán helyezkednek el A ragadozók szeme elől található Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
68
Hogyan lehet a legjobban érzékelni és fókuszálni a fényt?
A legegyszerűbb: a pinhole kamera Ha a blende túl nagy, életlen kép keletkezik Ha a blende túl kicsi, szóródás lép fel Kis blendével nem lehet jól látni kicsi/közepes környezeti fényben EZÉRT a fényt fókuszálni kell, ami a szaruhártya és a szemlencse feladata Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
69
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
70
Az emberi szem felépítése
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
71
Az emberi szem külső része
Sclera: inhártya. Pupilla: lyuk. Írisz, szivárványhártya: olyan, mint a fényképezőgép blendéje - divatos színekben készül. Az írisznek elegendően sötétnek kell lennie ahhoz, hogy ne verjen vissza túl sok fényt (jusson a szembe is). Az albínóknak pl. emiatt gyenge a látása. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
72
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A szem belső része Szaruhártya: vékony, átlátszó burkolat a szemgolyón. A szem legfontosabb fénytörő/fókuszáló része. Szemlencse: fókusztávolsága változtatható a közeli/távoli látáshoz (ld. később). Fovea, sárga folt: a retina része, a látómező középső részének felel meg. Vakfolt: a retina idegkivezetésre szolgáló része. Látóideg Csarnok/aqueous humor: folyadékkal (csarnokvízzel) töltött rész a szemlencse előtt. Hátsó kamra/vitreous humor: zselés folyadékkal(üvegtest) töltött rész a szemlencse mögött. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
73
Nézd mereven a kép középpontját. A szürke környezet eltűnik.
A vakfolt érzékelése: hunyd be a jobb szemed, és nézd mereven a keresztet. Változtasd az ábra távolságát, amíg a fekete pont eltűnik a vakfolton. A kitöltés érzékelése: hunyd be a jobb szemed, és nézd mereven a keresztet, ahogy az előbb.Mi történik, ha a tárcsa középpontja a vakfoltra esik? Takard le a hüvelykujjaddal a tárcsa középpontját. Mi változik? Nézd mereven a kép középpontját. A szürke környezet eltűnik. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
74
távolsága változtatható:
A szemlencse fókusz- távolsága változtatható: Nagy tárgytávolság: a szemizmok ellazulnak, a lencse görbülete kicsi Közeli tárgyak: a szem-izmok megfeszülnek, a szemlencse görbülete nő Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
75
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A szemlencse automatikus fókuszálása nem mindenkinél tökéletes. Ezt a hibát korrigálja a szemüveg. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
76
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Retina fotoérzékelőket tartalmaz pálcikák és csapocskák az elnevezés a formájukra utal a pálcikák érzékenyek, a fekete-fehér látást szolgálják A pálcikák és csapocskák eloszlása a foveán és a retina szélső részein Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
77
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A csapocskák jó megvilágításnál, a színeket érzékelik, három típusuk létezik A csapocskák három típusa különböző spektrális érzékenységgel rendelkezik Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
78
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fotoérzékelők eloszlása a retinán: a fovea szinte csak csapocskákat, a látómező széle dominánsan pálcikákat tartalmaz: Ez azt okozza, hogy a látómező közepén jó, a szélein azonban színte megszűnik a színek érzékelése Gyenge fényben a perifériás látás az érzékenyebb (a csillagok fényesebbek, ha nem nézünk közvetlenül rájuk) Éjjeli állatoknak pálcikára épül a látásuk Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
79
A pálcikák és a csapocskák eloszlása a retinán
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
80
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Adaptáció a környezeti fényhez Az éjszakai/nappali fényintenzitás aránya akár 40 milliárd ( !) is lehet A pupilla változtatásával ezt csökkenteni lehet, de még így is kb. 3 milliárdos átfogást kell érzékelni! A szem ezt a pálcikák és csapocskák közötti átkapcsolással oldja meg A pálcikák akár egyetlen fotont is képesek detektálni, míg a pálcikák praktikusan soha sem mennek telítésbe Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
81
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Az átkapcsolás azonban némi időt vesz igénybe A fényadaptáció a retina egyik legfontosabb funkciója. Fontos: az agy a feldolgozás során nem értékeli ki az abszolút intenzitást - ehelyett a környezethez képesti intenzitás különbségeket érzékeli Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
82
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A sötétségadaptáció időfüggvénye mutatja a pálcikák és csapocskák közötti átkapcsolás lezajlását. A görbén a körök azt az intenzitást jelzik, ahol az ibolya tesztszín már nem volt érzékelhető. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
83
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fekete-fehér látás A kontraszt: logaritmikus érzékenységre épül azonos kontrasztérzet kontrasztküszöb, függ a környezeti fénytől kontrasztküszöb-arány (Weber tört), közel állandó Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
84
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fekete-fehér látás A háttér szerepe befolyásolja a kontrasztküszöböt A kontrasztküszöb síkfrekvencia érzékeny 1 0 ,5 0 ,1 1 10 Síkfrekvencia/látószögfok Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
85
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
86
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
87
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
88
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
89
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Piros Zöld Szűrt kék Kék Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
90
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Visszaállítás: R +G+szűrtB Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
91
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Erősen szűrt kék Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
92
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Visszaállítás: R + G + erősen szűrt B Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
93
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Eredeti Szűrt kékkel Erősen szűrt kékkel Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
94
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fekete-fehér látás A kontrasztküszöb hirtelen ugrásoknál lokálisan csökken Az intenzitásérzékelés függ a környezettől Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
95
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fekete-fehér látás A síkfrekvencia növekedése rontja a méret- és az irányérzékelést! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
96
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A fekete-fehér látás - makroszerkezet prioritások: sima folytonosság zártság háttér leválasztás „szabálysértő” alakzat - mikroszerkezet „textúra”: hasonló elemeket összekapcsoljuk Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
97
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Észlelés 3D-ben Mitől látunk a térben? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
98
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
3D világban élünk Egy pontból vizsgáljuk Szemünk, fülünk és az agyunk sok módszert alakított ki az észlelésre Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
99
A mélységi érzékelés alapjai
A világ 3 dimenziós, de a visszaverődő fény csak egy 2D leképződést idéz elő a retinán. Valahogy mégis visszaállítjuk (visszaszámítjuk?) a mélységi információkat, de hogyan? A kézenfekvő magyarázat térérzetünk működésére a sztereo látás, de tudjuk, hogy: egy szemmel (monokulárisan) is jó térérzettel rendelkezünk, sok állat két szemének látótere nem lapol át, nincs sztereopszis térérzetünk sokkal jobb, mint amit a szenzorunk analízise magyarázna Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
100
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A térlátás összetevői mai ismerteink szerint három kategóriába sorolhatók monokuláris („egy szemmel”) binokuláris („két szemmel”) extraretinális (nem látványból származó) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
101
Monokuláris összetevők
Árnyalás és a kontúrok A tárgy mérete Légköri torzítások Lineáris perspektíva Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
102
Passzív (monokuláris) hatások
Néhány 3D észlelés nem függ a szemünktől, hanem a világ elrendeződéséből következik Ezért észleljük pl. egy fényképen a mélységet A festményeken is ugyanezek a hatások érvényesülnek Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
103
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Lapos a világ? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
104
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Kép Nofertari sírjából Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
105
Árnyékok és a megvilágítás
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
106
Árnyékolás és kontúrok
Mit ábrázolnak a képek? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
107
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Talán egy bemélyedést? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
108
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Vagy egy dombot? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
109
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
110
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
111
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
112
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
113
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
De ki van közelebb? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
114
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
takarások Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
115
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A tárgy (elvárt) mérete Az objektumról alkotott kép mérete nem csak a tárgy méretétől, hanem annak távolságától is függ Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
116
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
117
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
118
A felületi textúra méretváltozásai
Az objektum elvárt méretéből levont (ösztönös) következtetés hatása különösen szabályos, ismétlődő alakzatok esetén domináns Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
119
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Szemantikai hatások ha ugyanaz a dolog közelebbi = nagyobb ‘átlagos méret’ a távolságot jelzi vagy ismert objektummal hasonlítva akár a saját testünkkel Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
120
A kék távolabbinak tűnik
Nézz egy távoli hegyet, vagy épületet életlen, kevesebb kontraszt, fakó színek A levegő szóródási hatása Agyunk értelmezése: Kék objektumok távolabbiak Pirosak közelebbiek Kihasználjuk a vizualizációban, és VR-ben (még a kerttervezésben is alkalmazzuk!) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
121
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Légköri torzítások Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
122
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Légköri torzítások Természeti környezetben az elmosódott részleteket távolibbnak érzékeljük. (Ezt szoktuk meg a légkör optikai hatásaként). Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
123
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Légköri torzítások Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
124
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Lineáris perspektíva Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
125
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Lineáris perspektíva Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
126
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Lineáris perspektíva Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
127
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Lineáris perspektíva Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
128
Tapasztalataink segítik (és gátolják az észlelést), kompenzálunk
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
129
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Látásunk kompenzálja a perspektíva és a távolság hatását, ez megtévesztő a természetellenes (azaz nem gyakran előforduló) elrendeződések esetén Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
130
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Binokuláris látás Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
131
Sztereo látás – és korlátai
Nagy távolság a bezárt szög csökken A szögkülönbség észlelése is csökken Kis távolságkülönbségek észlelése nem lehetséges Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
132
A pálcikák és a csapocskák (diszkrét érzékelők) eloszlása a retinán
Az optikai leképzést is figyelembe véve 10 m-es távolságban csak 5 cm körüli felbontás várható, ennél mi jobbak vagyunk! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
133
Parallaxis a két szem között
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
134
Sztereo: a megfeleltetési probléma
Több lehetséges megfeleltetés, csak egy lehet helyes Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
135
Extraretinális hatások a szemben
A 3D hatások egy másik része azon alapul, hogy a szemünket mozgatjuk ahhoz, hogy az objektumokat szemügyre vegyük Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
136
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Mozgásalapú sztereo Ahogy az objektum elhalad előttünk, vagy mozgatjuk a szemünket, a közeli objektumok képe jobban elmozdul Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
137
Binokuláris/szetero látás
Nagyobb látószög Közelebbi objektum Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
138
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Fókusz a szemünket a vizsgált tárgyra fókuszáljuk az ettől közelebbi és távolabbi tárgyak életlenek ebből az abszolút és relatív távolság érzete is származtatható Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
139
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Ellentmondás! valóságban Fókusz mélység = sztereo távolság VR szemüveg két kép a szetero távolsághoz a fókusz az ernyőre áll rá ellentmondás megzavarja az agyat Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
140
Szemmagasság – lefelé nézünk
Kisebb szög – távolabbi objektum smaller angle = further away Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
141
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Dinamikus hatások A mozgás is fontos – főleg olyan tárgyaknál, amik messzebb vannak, így a sztereo látás feloldása nem elegendő Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
142
Parallaxis hatás oldalirányú mozgásoknál
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
143
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A közeledési sebesség Közeledünk az objektumokhoz A közelebbiek gyorsabban növekednek A távolabbiak lassabban Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
144
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Hallunk is 3D-ben? Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
145
Bineurális hallás - sztereo hang
A hang időkülönbséggel éri el a két fülünket A különbség helyérzetet generál Csak jobb-bal irányt 1D, nem 3D! Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
146
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Valós 3D A hangot torzítja a fej, a fül, a fülcimpák Ezért a két fülünk eltérő hangot érzékel Ez már 3D pozicionálást tesz lehetővé De ez csak az igazi, természetes hangoknál működik Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
147
Képfeldolgozás alapfogalmai
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
148
Fénytechnikai mértékegységek
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
149
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
150
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
151
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
152
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
153
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
OPTOÉRZÉKELŐK Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
154
Az optikai érzékelés problémái
Az érzékelt objektumnak csak részlátványát látjuk A megvilágítás akaratunktól függetlenül változik Az objektum reflexiós tulajdonságai változnak A visszaverődések átfogása nagyságrend is lehet Több objektum takarhatja egymást Geometriai torzítások meghamisíthatják a látványt Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
155
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
CCD érzékelés (Charge Coupled Devices = töltéscsatolt elem) Félvezető kivitelezésű töltéscsatolású elemek az optikai érzékelők legfontosabb képviselői. Úgy sorolvasókban, lapolvasókban mint álló és mozgóképfelvevőkben használatosak. A többszínű felvételt stúdiókameráknál három külön érzékelővel, amatőrkameráknál egy színszűrőkkel ellátott, kombinált érzékelővel szokás előállítani. Forrás: Internet Értelmező Kisszótár (Új Magyar Évezred) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
156
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Félvezetős elektrooptikai átalakítók Az alapelvet 1970 táján fejlesztették ki a Bell Laboratóriumokban. Olyan eszközöket készítettek, melyek ún. MOS (Metal Oxide Semi-conductor, Fém-Oxid Félvezető) alapú kondenzátorokat használtak föl analóg jelek, különböző nagyságú töltéscsomagok tárolására. Ezekből a kis tárolókból többezer darabot tudtak elhelyezni egy parányi félvezető-lapocskán, s ezeket egy kiolvasó áramkörrel összekötve memóriaegységeket, optikai érzékelőket alkottak. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
157
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
MOS tárolóegység Töltéscsatolás és kiolvasás A töltéscsomagok mozgása egy háromfázisú eszközben, és az egyes fázisok feszültség-idő grafikonja Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
158
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A CCD chip felépítése A chip méretei linear array CCD area array CCD 32x32-től az 5192x5192 pixelig Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
159
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A CCD jellemzői Spektrálérzékenység Egy CCD (balra), illetve az emberi szem és egy pankromatikus fotoemulzió (szaggatott vonal) spektrálérzékenysége (jobbra) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
160
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A CCD jellemzői Linearitás A CCD és a fotoemúlzió által detektált jel nagysága különböző megvilágításokra Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
161
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A CCD jellemzői Dinamikus tartomány Az egyszerre intenzitáshelyesen megjelenített legfényesebb és leghalványabb képpontok fényességaránya a fotográfiában körüli érték, ellenben a CCD-k esetében ugyanez mintegy 10000! Utóbbi esetben fölső határt szab a pixelek telítődése, vagyis az, hogy csak véges számú elektront tartalmazhat egy képelem. Ha ezt a határt túlléptük, a töltések "átfolynak" a szomszédos pixelekbe (blooming). (Léteznek olyan technikai megoldások, ahol ezt a jelenséget csökkenteni tudják a pixelek közötti "elvezető csatornákkal", ez az un. antiblooming gate technika.) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
162
Felbontás, érzékelő felület
A CCD jellemzői Felbontás, érzékelő felület 15 m-es, átlagos pixelmérettel számolva a felbontás 66 vonal/mm, ami elmarad néhány, akár vonal/mm-es felbontást elérő fotoemulzióktól. Ráadásul a valódi felbontás ennél rosszabb. A kép legkisebb rögzíteni kívánt részleteinek ugyanis legalább két-két pixelre kell esni (Shannon-féle mintavételezési tétel), különben ezek egybemosódhatnak. Az érzékelő felületének nagyságát a pixelméret és a pixelszám határozza meg. Ez általában néhány tized és pár cm2 között mozog, a legnagyobbaké is csak 36 cm2, ami szintén elmarad az óriási, több száz cm2-es fotolemezekétől. Szinte csak ezen a két területen van hátránya a CCD-knek a hagyományos technikával szemben. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
163
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
A CCD jellemzői Sötétáram, hibák Az elektronok nem csak fotonok hatására, hanem a hőmozgás során is elszabadulhatnak, s ez a filmeknél ismert "alapfátyol"-hoz hasonlóan jelenik meg a képen. Ennek értéke, eloszlása azonban teljesen véletlenszerű, erősen függ a hőmérséklettől, s az integrációs idő alatt folyamatosan gyűlnek ezek a "zavaró" elektronok is. Az egyes pixelek érzékenysége is különböző, így a rögzített kép egyes pontjainak relatív fényessége is megváltozik. Nem küszöbölhetők ki a gyártás során keletkezett pixelhibák. Gyakran előfordulnak érzéketlen, "halott" képelemek, s ezek legrosszabb esetben az egész chipet használhatatlanná tehetik. (A hibák száma alapján osztályozzák az elkészített chipeket -a legjobbakban általában 10-nél kevesebb hiba van-, s ettől függően szabják meg azok árát.) Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
164
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Színes, nagy fényérzékenységű CCD-k A Bayer minta Mikrolencse minden pixel előtt Színszűrők a pixelek előtt Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
165
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
CMOS képérzékelők Míg a CCD-k gyártása bonyolultabb és költségesebb, addig a CMOS áramkörök előállítása egyszerűbb és olcsóbb. A CMOS érzékelőkben minden képponthoz elhelyezhető az elektron-feszültég átalakító, ennek köszönhetően sor- és oszlopcímzéssel rendelkezik. Vagyis az érzékelő minden egyes képpontja külön címezhető. Ezen kívül előnynek számít, hogy a lapkán belül az időzítéseket megvalósító timer-en kívül még az A/D átalakítás is elvégezhető. A CCD esetében viszont az apró érzékelők értékeit sorosan kell kiolvasni, így egy pixel megcímzésére nem igazán van lehetőség az érzékelőn belül. CMOS képérzékelő Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
166
Hagyományos és Super CCD képelemek elrendeződése
A Fujifilm SuperCCD megoldása abból indult ki, hogy a CCD-n található egymás melletti elemi képpontok túl nagy távolságra helyezkednek el egymástól. Ha ezt a távolságot sikerül csökkenteni, akkor nagyobb felbontás érhető el. Ennek megvalósítására az elemi képpontokat 45 fokkal elforgatták, négyzetes kialakításukat nyolcszögletűre cserélték. A soronként fél képpontnyi eltolással elhelyezett elemi érzékelők ezáltal közelebb kerültek egymáshoz, mint négyzetes felépítés esetén. Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
167
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
PSD detektorok Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
168
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
PSD detektorok Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
169
Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
PSD-k tipikus felhasználása Vajta: Képfeldolgozás és megjelenítés 2014 tavasz
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.