Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Képek, képfeldolgozás Szirmay-Kalos László.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Képek, képfeldolgozás Szirmay-Kalos László."— Előadás másolata:

1 Képek, képfeldolgozás Szirmay-Kalos László

2 Képek a képszintézisben
Transzformáció vágás Geometriai model raszterizáció (x,y,szín) scanner Kép (textúra) (akár float) Pixel műveletek Digitális fényképezőgép Rasztertár (8 bit) fájl

3 Képek, képformátumok Fej: típus, méret (szélesség, magasság)
bit-per-pixel, indexelt-valós szín, lookup tábla Törzs: szélesség x magasság db pixel (R,G,B) vagy idx Tömörítés (run length, LZW, Huffmann, FFT, wavelet) Standard formátumok: TARGA, GIF, JPEG, TIFF, BMP, PCX GIF, MPG, AVI, ...

4 TARGA Fej: Törzs: … Törzs b1 g1 2 r1 9 db 0 b2 g2 r2
b1 g1 2 r1 9 db 0 b2 g2 r2 Szélesség alsó bájt Szélesség felső bájt Magasság alsó bájt Magasság felső bájt Bit-per-pixel: 24 32 Törzs

5 Grafika - képfeldolgozás
Textúrák Grafika Kép Geometriai leírás Alakfelismerés I(x,y) diszkrét

6 Képfeldolgozás Kép Kép Diszkrét f(u,v) Képfeldolgozás Diszkrét g(u,v)
2D tömb Kép Diszkrét g(u,v) 2D tömb Képfeldolgozás Kép ábrázolhatósága Kép javítás Alakfelismerés előkészítése Információ rejtés, stb.

7 Kvantálás 8 bit: 256 szín 4 bit: 16 szín 3 bit: 8 szín

8 Dither S + = eredeti jel zaj hozzákeverés kvantálás aluláteresztô
szűrés n+d bit n bit rasztertár S x0 d bit szem dither RAM x1 monitor y0 d bit y1

9 Fekete-fehér dither Kis periódusú mátrix dither 0 8 2 10 Véletlen
Véletlen zaj 1 16 Nagyperiódusú egyenletes sorozat halftone

10 Színes dither Véletlen zaj Mátrix dither

11 Tone mapping I I’ HRDI(R,G,B)LDRI(r,g,b) konverzió Ir +Glow 1+ Ir
Luminancia: I = 0.21R G B Adaptációs lum: I’ Relatív lum: Ir = Megjelenített lum: Megjelenített szín: I I’ Ir +Glow 1+ Ir D = D I (r,g,b) = (R,G,B,)

12 Fényesség transzformációk: g(u,v) = H(f(u,v))

13 Hisztogram Alacsony kontraszt Alacsony fényerő

14 Hisztogram kiegyenlítés

15 Hisztogram kiegyenlítés
p f p(x)dx = g( f ) f p g g dg df = p(f) f

16 Szűrés g(x) =  w(t) · f(x-t) dt g(i,j) =   w(di,dj) f(i-di, j-dj)

17 Aluláteresztő szűrőtípusok
W(f) Ideális aluláteresztő w(x) = sinc(x) doboz kúp B-spline Gauss

18 Postprocessing Postprocessing HDRI 8 bit R,G,B kép Mélység értékek
Frame buffer Tone mapping Glow Depth of field Textúrák

19 Postprocessing HDRI 8 bit R,G,B kép Mélység értékek Frame buffer
Render a full screen quad: glBegin(GL_QUADS); glTexCoord2f(1,1); glVertex4f(-1,-1,0,1); glTexCoord2f(1,0); glVertex4f(-1, 1,0,1); glTexCoord2f(0,0); glVertex4f( 1, 1,0,1); glTexCoord2f(0,1); glVertex4f( 1,-1,0,1); glEnd( ); Vertex shader: void main ( in float4 Pos : POSITION, in float2 Tex : TEXCOORD0, out float4 hPos : POSITION, out float2 oTex : TEXCOORD0 ) { hPos = Pos; oTex = Tex; } Fragment shader: float4 main ( in float2 Tex : TEXCOORD0) : COLOR { color = Filtered colors in the neighborhood of Tex; Postprocessing HDRI 8 bit R,G,B kép Mélység értékek Frame buffer textúrák

20 Glow

21 Mélységélesség (Depth of field)
k z d P Éles kép r r circle of confusion D lencse tárgy Fokális sík képsík

22 Mélységélesség


Letölteni ppt "Képek, képfeldolgozás Szirmay-Kalos László."

Hasonló előadás


Google Hirdetések