Képfeldolgozás - esettanulmányok

Az előadások a következő témára: "Képfeldolgozás - esettanulmányok"— Előadás másolata:

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

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

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

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

6 I. Folyadékkristályos hőtérképezés
A hamis színes kép “mögé tesszük” a layout rajzot 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: Pixel érték Szín 0…K-1 darkblue…lightblue K…2K-1 darkgreen…lightgreen stb. 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. 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: Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

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

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

11 II. Ujjlenyomat azonosítás Az Ex “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: 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) 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) Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

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

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