Változó expozíciós idejű képek fúziója

Az előadások a következő témára: "Változó expozíciós idejű képek fúziója"— Előadás másolata:

1 Változó expozíciós idejű képek fúziója
Készítette: Osztroluczki András Zajác Erik

2 Probléma felírása Adott több különböző expozíciós idővel készült kép ugyan arról az objektumról A kis expozíciós idővel készült képek túl sötétek a túl nagy expozíciós idővel készültek pedig túl világosak.

3 Probléma felírása Hogyan tudunk egy olyan új képet készíteni a meglévők felhasználásával hogy ezek a problémák már ne forduljanak elő? Válasz: Egy olyan képet kell létrehoznunk amely magába foglalja minden eredeti kép legtöbb információt hordozó darabkáját.

4 Megvalósítás Felmerülő problémák:
Hogyan tudjuk megmondani melyik darabka hordozza a legtöbb információt? Ha két különböző kép darabja egymás mellé kerül akkor egy éles határ rajzolódik ki hogyan szabaduljunk meg ettől?

5 Megvalósítás Ha a képeket egyforma nagyságú blokkokra osztjuk akkor mindig azon kép blokkja hordozza a legtöbb információt melynek az entrópiája a legnagyobb. Entrópiát a következő képletből számolhatunk: Ahol a p a blokkban előforduló c színű pixelek számával egyenlő

6 Megvalósítás Az entropia számolásával csak egy baj van túl sokáig tart. Mit lehet tenni? Az eredeti színes képeket a bennük leggyakrabban előforduló 255 színre konvuláljuk és ezeken a képeken végezzük el az entropia számolását.

7 Megvalosítás Entropiát már számoltunk tudjuk mely képek tartalmazzák az egyes blokkokhoz tartozó legtöbb információt, de még mindig nem tettünk semmit az éles határvonalak ellen. A megoldás egy egyszerű blend funkció használata.

8 Megvalósítás Képletesen fogalmazva tehát:
A képletben az nr és nc a blokkok horizontális illetve vertikális számát jelentik a Wjk egy jk blokk középpontú blend függvény az Ijk pedig a legnagyobb entrópiával rendelkező blokkhoz tartozó kép.

9 Megvalósítás A blend függvényt a következő képlettel valósítottuk meg:
Ahol a Gjk nem más mint egy jk blokk középpontú Gauss függvény a következő képlettel megvalósítva: A képletben szereplő szigma a Gauss haranggörbe szélességét határozza meg

10 Megvalosítás A feladat implementálására imageJ-t választottunk annak egyszerűsége miatt A megvalósított plugin fejlesztését közösen végeztük ezért minden részegység elkészítésében azonos arányban vettünk részt.

11 Eredmények A Szigma és a blokkméret helyes megválasztásával a következő eredményt kaptuk: :

12 Eredmények Blokkméret:32, szigma:32

13 Eredmények Blokkméret:16, szigma:16

14 Eredmények Blokkméret:16, szigma:16

15 Eredmények Blokkméret:16, szigma:16

16 Eredmények Blokkméret:16, szigma:16

17 Referenciák A. Ardeshir Goshtasby - Fusion of multi-exposure images
Képregisztráció kurzus előadásanyag