Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaÁbel Pásztor Megváltozta több, mint 9 éve
1
Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem eet.bme.hu Elektronikus Eszközök Tanszéke Számítógépes grafika és képfeldolgozás Dr. Szirmay-Kalos László (IIT) Dr. Poppe András (EET) www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf/kepf2-2011.ppt
2
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 2 2011. december 9. Élkeresés, képjavítás
3
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 3 ►Az élkeresés alapvető képfeldolgozási feladat kontúrok megállapítása szegmentálás ►Hol vannak élek? Ott, ahol ugrásszerű változás van a képben, mint intenzitásfüggvényben. Élkeresés: elsőrendű módszerek
4
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 4 ►Hogy tudjuk a nagy intenzitásváltozást könnyen észrevenni? ►Képezzük az intenzitásfüggvény deriváltját és ahol az egy adott értéket meghalad, azt mondjuk, hogy ott él van. Élkeresés: elsőrendű módszerek
5
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 5 ►Az első deriváltat képezzük elsőrendű módszer ►Egy a(x,y) kétváltozós függvény első deriváltja a gradiens vektor: Élkeresés: elsőrendű módszerek i és j a bázisvektorok ►Ennek a vektornak meg kell állapítani a hosszát:
6
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 6 ►Diszkretizált eset differenicál hányados differenciahányados Élkeresés: elsőrendű módszerek ►Normáljuk majd az él-képet, ezért 2h=1. Ekkor a derivált:
7
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 7 ►A deriválást konvolúciós egyenlet formájában is megfogalmazhatjuk: ahol ►Deriváltképzés előtt célszerű szürni – y irányban. Ennek operátor mátrixa: Élkeresés: elsőrendű módszerek
8
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 8 ►Az y irányú szűrést és x irányú deriválást összevonva bevezetjük a Prewitt operátort: Élkeresés: elsőrendű módszerek ►Hasonló az ún. Sobel operátor:
9
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 9 ►Hasonló a helyzet y irányban: ►Az E él-kép végül: Élkeresés: elsőrendű módszerek ►Megspórolható műveletek: gyökvonás: nem okoz különösebb gondot négyzetre emelés: 2 -es faktorral túlbecsült / alulbecsült 45 o -os élek
10
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 10 ►45 o -os irányokban derivál: ►Ekkor az E él-kép: ►Nagyon egyszerű Élkeresés: elsőrendű módszerek – Roberts op. ►Gondok: Nincs beépített szűrés Az él kép ½ pixellel eltolódik Ezért módosított deriválás:
11
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 11 Élkeresés: elsőrendű módszerek – Roberts op. Roberts operátor Küszöbölés 31%-os szintnél, negatív kép A halványabb kontúrok eltűntek
12
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 12 ►A deriválás kiemeli a zajt ►50-60 árnyalat alatt hamis kontúrok ►Az él-kép árnyalatos, nekünk meg bináris kép kéne: kontúr – nem kontúr köszöbölés-vágás – de milyen szinten? halványabb kontúrok eltűnhetnek ►TV technikában célhardver: Élkeresés: megjegyzések
13
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 13 ►Kétváltozós fv. első deriváltja: gradiens vektor ►második derivált: vektor tér deriváltja divergencia: ►div grad == Laplace operátor ►Differenciahányadossal közlítve: Élkeresés: másodrendű módszerek
14
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 14 ►Differenciahányadossal közlítve: ►Ugyanígy számolunk y irányban ►A két iránynak megfelelő operátor mátrix: Élkeresés: másodrendű módszerek Az él-képben minden kontúrhoz dupla vonal tartozik Negatív pixel értékek is kiadódnak. (Normálási kérdés.)
15
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 15 ►Dupla deriválás – nagy zajérzékenység szűrés 256 árnyalatú kép Élkeresés: másodrendű módszerek, Laplace op Pl. fotogrammetriai felvételek feldolgozása
16
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 16 Élkeresés: másodrendű módszerek, Laplace op
17
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 17 Fényességátmenetek határozottabbá tétele "nagyfrekvenciás" komponensek amplitudójának növelése: az intenzitásfüggvényből kivonjuk annak 2. deriváltját Képélesítés: Laplace operátoros képjavítás
18
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 18 Képélesítés : Laplace operátoros képjavítás
19
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 19 Képélesítés: : Laplace operátoros képjavítás Érdemés még hisztogramkiegyenlítést is alkalmazni
20
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 20 2011. december 9. A Fourier-sorfejtés
21
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 21 1D eset Fourier-együtthatók: L hosszúsággal periódikus függvényt ad Ez a periodicitás nem gond, mert minket a függvény csak a [0, L] intervallumban érdekel. ha f(x) valós
22
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 22 2D függvény Fourier-sora Sorfejtés x irányban – ekkor az y-tól függő Fourier-együtthatók: C m (y) sorfejtése: A függvény: f(x,y)
23
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 23 2D függvény Fourier-sora Együttesen: Ekvivalens átalakítások után: C mn – az f(x,y) függvény 2D Fourier-együtthatói.
24
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 24 2D függvény Fourier-sora Bebizonyítható, hogy az f(x,y) függvény ezen együtthatók alapján visszaállítható az alábbi módon: x- és y-irányú periodicitás LxLx LyLy y x f(x,y)f(x,y) ha f(x,y) valós
25
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 25 A 2D Fourier-együtthatók értelmezése komplex harmónikusok mert cos(x) = (exp(jx)+exp(-jx))/2 sin(x) = (exp(jx)-exp(-jx))/2
26
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 26 az f(x,y) függvény átlagértéke – valós térharmónikusok: cos-hullámok C mn valós része egy cos-hullám, képzetes része egy sin-hullám amplitudója A 2D Fourier-együtthatók értelmezése
27
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 27 2011. december 9. Térharmónikusok
28
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 28 m=6 n=4 C mn valós része egy cos-hullám, képzetes része egy sin-hullám amplitudója térharmónikusok: térfrekvencia: hullámhossz: A 2D Fourier-együtthatók értelmezése m=3 n=2
29
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 29 Térharmónikusok
30
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 30 Térharmónikusok
31
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 31 Térharmónikusok
32
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 32 2011. december 9. DFT
33
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 33 A diszkrét Fourier-transzformáció
34
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 34 ►Fourier-együtthatók számítására vonatkozó közelítés f(x k ) = F k mintavételezett függvényre (mintavételi tv.!) ►Új transzformáció F k D n – az F k minták diszkrét Fourier-transzformáltja A diszkrét Fourier-transzformáció
35
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 35 ► F k minták: N db valós szám ► D n értékek: periodicitás N szerint: valós azaz valós (mert önmaga konjugáltja kell legyen) ►Az F k mintasorozat (N db valós szám) diszkrét Fourier-transzformáltját egyértelműen megadja a D n értéksor fele: A 0. és az N/2-edik valós, a többi komplex: N db adat. A diszkrét Fourier-transzformáció
36
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 36 ►Az F k mintasorozat (N db valós szám) diszkrét Fourier- transzformáltját egyértelműen megadja a D n értéksor fele. ►Az eddigiek alapján F k kapcsolata a harmónikus összetevőivel: ►Ha az F k értéksort f(x) mintavételezésével kaptuk, akkor: A diszkrét Fourier-transzformáció
37
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 37 DFT 2D-ben ►Transzformáljuk a 2D mátrix formájában adott mintákat: ►A DFT együtthatók is egy mátrixot alkotnak: ►Visszatranszformálás:
38
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 38 DFT 2D-ben ►Mind a D mn transzformált, mind az F rs visszatranszformált értéksor N-nel periódikus: ►Valós függvény transzformáltjára igaz: LxLx LyLy y x f(x,y)f(x,y) Mint folytonos esetben:
39
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 39 Képek DFT-je ►A ciklikusság miatt a négy sarokban vannak a 0 térfrekvenciához tartozó elmek 0 térfrekvenica: a kép "DC értéke" == átlgafényesség ►Középen az f max -hoz tartozó pont ►Origóra szimmetrikusan:
40
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 40 2011. december 9. Képek DFT-je
41
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 41 DFT képek jellegzetességei Valós kép...... és DFT-je Komplex kép kellene legyen. Ez csak az amplitudó infomáció, a fázist nem ábrázoltuk. Nagy nagyságrendi átfogás miatt logaritmikus az ábrázolás. f=0 f max A DFT kép alapján általában nehéz következtetést levonni az eredeti képre vonatkozólag. Zérus közeliek a nagy térfrekvenciás tagok, tehát a valós kép "lágy", nincsenek benne erős élek.
42
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 42 DFT képek jellegzetességei Valós kép... a DFT kép Periodicitás a DFT képben: ismétlődő elemek a valós képben Világos foltok a nagy térfrekvenciáknál: határozott élek a valós képben Integrált áramkör elektronmikroszkópi képe. 180 o -os forgatási szimmetria DFT képen!
43
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 43 DFT képek jellegzetességei Valós kép... a DFT kép Határozott periódikusság: szabályos minta a valós képben Nagy amplitudók a nagy térfrekvenciákon: határozott élek a valós képben sin(x)/x jellegű DFT: Dirac- jellegű valós kép Szabályos kép, valóban Dirac- jellegű kép 1D emlékeztető:
44
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 44 DFT képek – kioltási vonalak Sötét négyszögrács a DFT képen: a vonalaknak megfelelő térfrekvenciákon 0 érték 9 px 6 px N x pixel K x pixel 0-t kapunk, ha K x egész számú többszöröse valamelyik térharmónikus hullámhosszának Az alapharmónikus hullámhossza az N x képméret. Az m -edik felharmónikus hullámhossza: N x /m A kioltott frekvenciák indexe: A kioltási vonalak távolsága: m = N x /K x Tehát a kioltási vonalak a képet K x részre osztják 6 9 A kioltás feltétele:
45
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 45 2011. december 9. Műveletek a Fourier-térben: textúra analízis szűrés képjavítás/élkiemelés inverz szűrés
46
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 46 2011. december 9. Textúra analízis DFT-vel
47
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 47 Textúra analízis Pirolitikus grafit kristály, SEM felvétel. A kristályfelület atomi szerkezete látható. Hexagonális kristályrács
48
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 48 Textúra analízis A B C D Jellegzetes elemek (vonalak) a DFT képen is megjelennek, a valós képen látható elemre merőleges vonalként, hasonló periodicitással Notre Dame, Párizs. Gótikus homlokzat – jellegzetes elemekkel A – a homlokzati övpárkány B – a nyílások nagy osztói C – a nyílások kisebb osztói D
49
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 49 Textúra analízis: teljesítményspektrum ►A "teljesítményt" így definiáljuk: ►A P nm értékekből folytonos P(n, m) függvény interpolációval 1/f γ ►Átszámítás polár koordinátákra: P(f, γ) ►A következő integrálokat számoljuk:
50
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 50 Domináns térfrekvenciák domináns irányok Textúra analízis: teljesítményspektrum
51
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 51 2011. december 9. Szűrés, képjavítás
52
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 52 Szűrés a frekvenciatartományban Kép Fourier- transzformáció DFT kép Szűrés: egyes térfrekvenciás komponensek módosítása Szűrt DFT kép Inverz Fourier- transzformáció Szűrt kép Szűrőkarakterisztikák: Egyszerű töréspontos aluláteresztő: Butterworth-szűrő:
53
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 53 ►Bármely lineáris szűrési művelet megvalósítható a frekvenciatartományban: helyett ►Konvolúció helyett szorzás a frekvenciatartományban ►Megjegyzések: a transzformált értékek komplexek, ezért itt komplex szorzásról van szó a transzformáció periódikus eredményt ad, ezért ez a konvolúció ún. ciklikus konvolúció. A DFT térben való szorzás pontos megfelelője az alábbi: Szűrés a frekvenciatartományban
54
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 54 8fa8fa 16f a Nagy térfrekvenciájú komponensek kiszűrése Zajtalanabb, lágyabb kép Csökken az élesség f a – az alapharmónikus térfrekvenciája Szűrés a frekvenciatartományban
55
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 55 10f a Kis térfrekvenciájú komponensek kiszűrése Lassú változások törlése: mindenütt egyen-szürke Az élesség (nagy térfrekvenciás rész) megmarad f a – az alapharmónikus térfrekvenciája 4fa4fa Minél erősebb a vágás, annál szürkébb lesz a kép Szűrés a frekvenciatartományban
56
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 56 Képjavítás: nagy térfrekvenciák kiemelése Az erős átmenetek hangsúlyosabbak lesznek, de a zaj is nő. Hasonló a hatása a Laplace-oprátoréhoz. Még azonos is lehet vele. Szűrés a frekvenciatartományban
57
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 57 2011. december 9. Inverz szűrés
58
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 58 ►Ismert a csatorna torzításának S operátora (a csatorna szóródási függvénye vagy súlyfüggvénye) Inverz szűrés ►Adott egy T torzított kép ►Az eredeti E torzítatlan képet dekonvolícióval allíthatjuk helyre: ahol a dekonvolúció jele ►Dekonvolúció helyett osztás a frekvenciatartományban majd vissza transzformáljuk E -t ahol E a torzítatlan kép Ekkor:
59
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 59 Képhelyreállítás inverz szűréssel Inverz Fourier- transzformáció T torzított kép Fourier- transzformáció Csatorna S szóródási függvénye Fourier- transzformáció Helyre- állított kép
60
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 60 Képhelyreállítás inverz szűréssel Kísérlet – előkészítés torzított kép Lineáris szűrő eredeti kép Lineáris szűrő 1 fénylő pötty (Dirac- ) szóródási függvény
61
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 61 inverz szűrés torzított kép szóródási függvény helyreállított kép A nagy térfrekvenciás részletek, ha nem vesztek el teljesen, az inverz szűrőkarakterisztikával visszanyerhetők. A nagy térfrekvenciás részletek kiemelése szükségképpen erősíti a zajt is. Ez látszik is a helyreállított képen. Zajmentes eredeti kép Zajos helyreállított kép Képhelyreállítás inverz szűréssel Kísérlet – helyreállítás
62
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 62 ►Ami információ nincs benne a képben, azt az inverz szűrés sem tudja pótolni. ►Kioltási vonalak: Lehet, hogy a súlyfüggvényben, amivel osztanunk kell, sok 0 közeli érték lesz. Ennek zajkiemelő hatása van, a kép élvezhetetlenné válhat. Korlátozni kell az inverz szűréssel megvalósuló térharmónikus- kiemelés mértékét. ►A teljes képekenek rendelkezésre kell állnia: lásd a szűrés miatt alkalmazott fekete keretet a kísérleti képben. Képhelyreállítás inverz szűréssel Megjegyzések
63
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 63 ►Körbecsavarodás (wrap-around): Ha a súlyfüggvény nem a középen elhelyezkedő 1 pixel képe, akkor a helyreállítás eredménye egy felvágott és körbecsavarodott kép lesz: ►Nemlinearitások: Fotók (papír képek) és TV kamerák gradációs függvénye – a szűrőkarakterisztika korrigálandó velük az inverz szűrés előtt. Képhelyreállítás inverz szűréssel Megjegyzések
64
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 64 Életlenre állított kamerával felvett kép Valami szöveg, de teljesen olvashatatlan Életlenre állított kamerával felvett folt és annak DFT-je: A helyreállított kép és a jó eredeti kép: Képhelyreállítás inverz szűréssel Példa
65
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 65 Háromszor exponált kép A háromszoros expozíció szóródási függvénye és annak DFT-je: A helyreállított kép Képhelyreállítás inverz szűréssel Példa
66
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010. eet.bme.hu A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 66 2011. december 9. Alakfelismerés
67
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 67 ►Az alábbi, képként adott szövegrészletben szeretnénk az e betűket megtalálni: Alakfelismerés olyan képhez szeretnénk jutni, ahol minden e betű helyén egy pont van, egyebütt üres a kép, ennek a képnek a jele legyen EPOZ, az egyetlen e betű képe pedig E. ►Ekkor a SZOVEG, mint kép így adható meg: ahol TOBBI a kép többi, e betűktől különböző része. ►Az E -vel dekonvolváljuk a SZOVEG -et:
68
© BME Elektronikus Eszközök Tanszéke, 2010-2011. eet.bme.hu 2011. december 9. A képfeldolgozás alapjai - 2. ea. www.eet.bme.hu/~poppe/szggraf 68 ►Az E -vel dekonvolváljuk a SZOVEG -et: Megjelenik a keresett kép Ha a többi betű nem hasonlít az e-re, ez jól levágható háttérzaj Valóban az e betűk pozícióit találtuk meg! Alakfelismerés
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.