A képelemzés folyamata

A képelemzés folyamataA képelemzés folyamata

a) A képek érzékelése és rögzítése.b) A képek feldolgozása: a lényeges és a lényegtelen

információk különválasztása. A {szürke képből >> szürke képet} transzformációk végrehajtása.

c) Detektálás. A képeken található – vizsgálni kívánt – jellegzetességek ('features'), vagy objektumok ('object') megkülönböztetése, s a háttértől való elválasztása. Bináris képek létrehozása: a {szürke képből >> bináris kép} transzformáció segítségével.

d) A bináris képek átalakítása {bináris képből >> bináris kép}, a mérés előkészítése.

e) A mérés végrehajtása. A {képből >> adat} transzformáció segítségével. A mérési eredmények előállítása.

f) A mérési eredmények értelmezése {adatok << >> képi környezet}.

VideokamerákVideokamerák

A fekete-fehér és a színes videokamerák egyaránt az objektív által a képfelvevő felületre vetített képek videojellé történő átalakítását végzik.

Két típusuk van: egyik a képfelvevő cső (a), míg a másik (b) a CCD kamera.(a) (b)

Analóg videojel (ideális eset)Analóg videojel (ideális eset)

Analóg video jel (reális eset)Analóg video jel (reális eset)

Digitális video Digitális video jeljel

8 bit = 256 8 bit = 256 szürkeségi szintszürkeségi szint10 bit = 1024 szürkeségi 10 bit = 1024 szürkeségi szintszint12 bit = 4096 szürkeségi 12 bit = 4096 szürkeségi szintszint

SzürkeképSzürkeképA képmátrix értékei a fekete-fehér intervallumon A képmátrix értékei a fekete-fehér intervallumon belül változnak, azaz pl. 256 (8 bites belül változnak, azaz pl. 256 (8 bites felbontásnál) különböző szürkeségi szint alkotja felbontásnál) különböző szürkeségi szint alkotja a képet.a képet.

A képelemzés folyamataA képelemzés folyamataa) A képek érzékelése és rögzítése.b) A képek feldolgozása: a lényeges és a lényegtelen

információk különválasztása. A {szürke képből >> szürke képet} transzformációk végrehajtása.

c) Detektálás. A képeken található – vizsgálni kívánt – jellegzetességek ('features'), vagy objektumok ('object') megkülönböztetése, s a háttértől való elválasztása. Bináris képek létrehozása: a {szürke képből >> bináris kép} transzformáció segítségével.

d) A bináris képek átalakítása {bináris képből >> bináris kép}, a mérés előkészítése.

e) A mérés végrehajtása. A {képből >> adat} transzformáció segítségével. A mérési eredmények előállítása.

f) A mérési eredmények értelmezése {adatok << >> képi környezet}.

A képfeldolgozás módjaiA képfeldolgozás módjai

Szürkekép átalakítások {szürkeképből >> Szürkekép átalakítások {szürkeképből >> szürkeképet}szürkeképet}: a vizsgálni kívánt : a vizsgálni kívánt jellegzetességek (‘features’), objektumok jellegzetességek (‘features’), objektumok (‘object’) kihangsúlyozása (szűkebb (‘object’) kihangsúlyozása (szűkebb értelemben csak ez a képfeldolgozás), a értelemben csak ez a képfeldolgozás), a lényeges és a lényegtelen információk lényeges és a lényegtelen információk különválasztása.különválasztása.

Szegmentálás, detektálás {szürkeképből >> Szegmentálás, detektálás {szürkeképből >> binárisképet}binárisképet} a vizsgálni kívánt objektumok a vizsgálni kívánt objektumok és a háttér teljes elkülönítése (pl. szürkeségi és a háttér teljes elkülönítése (pl. szürkeségi szintjük alapján) alapján, amelynek szintjük alapján) alapján, amelynek eredménye: bináris kép. eredménye: bináris kép.

Bináris átalakítások {binárisképből >> Bináris átalakítások {binárisképből >> binárisképet}binárisképet}: a mérendő objektumok : a mérendő objektumok átalakítása, értelmezésüket leginkább átalakítása, értelmezésüket leginkább megközelítő alakra hozásuk.megközelítő alakra hozásuk.

A képfeldolgozás módjaiA képfeldolgozás módjaiSzürkekép átalakítások {szürkeképből >> szürkeképet}Szürkekép átalakítások {szürkeképből >> szürkeképet}::

pl. nem valós objektumok (zaj, szennyeződés) eltávolításapl. nem valós objektumok (zaj, szennyeződés) eltávolítása


Szegmentálás, detektálás {szürkeképből >> Szegmentálás, detektálás {szürkeképből >> binárisképet}binárisképet}

az objektumok és a háttér teljes elkülönítéseaz objektumok és a háttér teljes elkülönítése


Bináris átalakítások (binárisképből > Bináris átalakítások (binárisképből > binárisképet)binárisképet): mérendő objektumok átalakítása: mérendő objektumok átalakítása

DetektálásDetektálás

A képek a mérés szempontjából A képek a mérés szempontjából lényegtelen információkatlényegtelen információkat is hordoznak is hordoznak (elektromos zaj; egyenlőtlen (elektromos zaj; egyenlőtlen megvilágítás; csiszolási és maratási megvilágítás; csiszolási és maratási hibák, stb.), valamint „hibák, stb.), valamint „több fázisúaktöbb fázisúak”.”.

Ezért szükséges "Ezért szükséges "kijelölnünkkijelölnünk", ", detektálnunkdetektálnunk a a kép kívánt tartományait, amelyeket kép kívánt tartományait, amelyeket azután számszerűen jellemezhetünk.azután számszerűen jellemezhetünk.

Ezt nevezzük Ezt nevezzük bináris képpé alakításnak (0 és bináris képpé alakításnak (0 és 1)1),, vagy vagy szegmentálásnakszegmentálásnak,, és többnyire és többnyire egy-egy szürkeségi szint alatti illetve egy-egy szürkeségi szint alatti illetve feletti képpontok elkülönítését értjük feletti képpontok elkülönítését értjük alatta.alatta.

Más detektálási elvekMás detektálási elvek

A szegmentálás azonban A szegmentálás azonban nem nem csak küszöb értékeken csak küszöb értékeken keresztülkeresztül valósítható meg. valósítható meg.

Lehetséges az objektumokat más Lehetséges az objektumokat más jellemzőjük: jellemzőjük: textúra, morfológia textúra, morfológia alapján is elkülönítenialapján is elkülöníteni..

Ilyen a tűs szerkezet azonosítása Ilyen a tűs szerkezet azonosítása az az orientáció vagy a hosszúságorientáció vagy a hosszúság alapján.alapján.

Más detektálási elvekMás detektálási elvek

Tűs szerkezet azonosítása a Tűs szerkezet azonosítása a hosszúsághosszúság alapján. alapján.

Színes képek feldolgozásaSzínes képek feldolgozása

SzínsávonkéntSzínsávonként

Színes képek feldolgozásaSzínes képek feldolgozása

Színes képek Színes képek szürkeképkéntszürkeképként történő elemzése, történő elemzése, az egyes színekhez az egyes színekhez (színsáv-(színsáv-kombinációkhoz) kombinációkhoz) egy-egy szürkeségi egy-egy szürkeségi szintet rendelünk szintet rendelünk majd az eredményt majd az eredményt visszaalakítjuk a visszaalakítjuk a hozzárendelési hozzárendelési táblázat alapján.táblázat alapján.

Szürkekép feldoldolgozásSzürkekép feldoldolgozásjellemzőijellemzői

Szükséges rosszSzükséges rossz: még a legegyszerűbb : még a legegyszerűbb zajszűrés is rontja a megbízhatóságot.zajszűrés is rontja a megbízhatóságot.

NélkülözhetetlenNélkülözhetetlen, mert a detektálás e nélkül , mert a detektálás e nélkül olykor teljesen valótlan eredményt adna.olykor teljesen valótlan eredményt adna.

A A binárisbináris átalakításokkal átalakításokkal a hibák korrigálásaa hibák korrigálása már egy olyan képen történne, ami nem már egy olyan képen történne, ami nem tartalmazza az összes információt.tartalmazza az összes információt.

Probléma Megoldás

"Lyukas" alakzatok Lyukkereső és -kitöltőalgoritmusok mind abináris, mind aszürkeképen

Szakadozott határok Open, Close bármelyikképen

Zaj Open a bináris képen; aszürkeképen Open fehér,Close fekete zaj esetén

Érintkező részecskék Close a bináris,Watershed a szürkeképen

Objektumok eltérőszürkeségi szinten

Gradiens, majd detektálás

Look Up Table (LUT) Look Up Table (LUT) transzformációktranszformációk

Pontbeli intenzitás transzformációkPontbeli intenzitás transzformációk

Általában egy meghatározott Általában egy meghatározott függvény függvény kapcsolatotkapcsolatot hajtanak végre az adott hajtanak végre az adott képpont szürkeségi szintjénképpont szürkeségi szintjén

Az eredmény Az eredmény csupán az adott pontcsupán az adott pont kiindulási szürkeségi értékétől függ, kiindulási szürkeségi értékétől függ, a szomszédok szürkeségi szintjétől a szomszédok szürkeségi szintjétől független.független.

Look Up Table (LUT) Look Up Table (LUT) transzformációktranszformációk

A kapcsolat gyakran A kapcsolat gyakran matematikaimatematikai (logaritmus, négyzet, (logaritmus, négyzet, négyzetgyök, exponenciális, reciprok - azaz inverzkép).négyzetgyök, exponenciális, reciprok - azaz inverzkép).

Az eredményt a 0..255 Az eredményt a 0..255 szürkeségi szint-tartománybaszürkeségi szint-tartományba skálázzuk át, ahol a 0 a fekete, 255 a fehér szintjét jelöliskálázzuk át, ahol a 0 a fekete, 255 a fehér szintjét jelöli

(S(Sijij))outputoutput = S = Smaxmax (S (Sijij))inputinput / (S / (Sijij))maxmax

ahol ahol (S(Sijij))outputoutput a kép pontjainak szürkeségi a kép pontjainak szürkeségi szintjeszintje

SSmaxmax a megjeleníthető maximum (255)a megjeleníthető maximum (255)

(S(Sijij))inputinput szürkeségi szintek a matematikaiszürkeségi szintek a matematikai

művelet utánművelet után

(S(Sijij))maxmax szürkeségi szint maximuma a szürkeségi szint maximuma a matematikai művelet matematikai művelet

után.után.

LUT transzformációkLUT transzformációk

Inverz Inverz kép kép előállítáelőállításasa


ExponenciáExponenciális LUTlis LUT


Kontraszt Kontraszt növelésenövelése

Hisztogram kiegyenlítés Hisztogram kiegyenlítés (LUT)(LUT)

Hisztogram a kép szürkeségi szintjeinek Hisztogram a kép szürkeségi szintjeinek megfelelő sűrűségfüggvény:megfelelő sűrűségfüggvény:

HisztograHisztogramm

Hisztogram kiegyenlítés Hisztogram kiegyenlítés (LUT)(LUT)

Eredeti kép Eredeti kép hisztogramjahisztogramja

Átalakított Átalakított kép kép hisztogramjahisztogramja

Maga a LUT kifejezés a számítástechnikai Maga a LUT kifejezés a számítástechnikai megvalósításból származikmegvalósításból származik

A gyakorlatban a 256-féle szürkeségi A gyakorlatban a 256-féle szürkeségi szinthez tartozó 256-féle hozzárendelést szinthez tartozó 256-féle hozzárendelést előre kiszámítják és előre kiszámítják és TÁBLÁZATBANTÁBLÁZATBAN tárolják. tárolják.

Az egyes képpont értékeket kicserélik. Ez Az egyes képpont értékeket kicserélik. Ez jóval kevesebb számítási igényel, mint jóval kevesebb számítási igényel, mint minden egyes pontban elvégezni magát a minden egyes pontban elvégezni magát a transzformáció műveletsorozatát (kivétel: transzformáció műveletsorozatát (kivétel: háttérkorrekció!).háttérkorrekció!).


LUT transzformációkLUT transzformációkAutomatikus kontrasztAutomatikus kontraszt

Az "AutoContrast" művelet nem egyéb, Az "AutoContrast" művelet nem egyéb, mint a kép szürkeségi szintjének mint a kép szürkeségi szintjének átkalibrálása a 0..255 tartományba az átkalibrálása a 0..255 tartományba az alábbi egyenlet szerint:alábbi egyenlet szerint:

(S(Sijij))outputoutput = S = Smaxmax (S (Sijij))inputinput / (S / (Sijij))maxmax

ahol (Sahol (Sijij))outputoutput a kép pontjainak szürkeségi a kép pontjainak szürkeségi szintjeszintje

SSmaxmax a megjeleníthető maximum.a megjeleníthető maximum.

LUT LUT automatikus kontrasztautomatikus kontraszt

Eredeti kép Eredeti kép hisztogramjahisztogramja

Átalakított Átalakított kép kép hisztogramjahisztogramja

LUT transzformációkLUT transzformációkHáttér korrekcióHáttér korrekció

Az ún. Az ún. SHADING CORRECTION SHADING CORRECTION (egyenlőtlen megvilágítás miatt a háttér (egyenlőtlen megvilágítás miatt a háttér egyenlőtlen)egyenlőtlen) is LUT transzformáció, is LUT transzformáció, ám ekkor nem az egyes szürkeségi ám ekkor nem az egyes szürkeségi szintekhez rendelünk új értéket, szintekhez rendelünk új értéket, hanem a kép egyes (ij) pontjaihoz hanem a kép egyes (ij) pontjaihoz rendeljük a konstans háttér-rendeljük a konstans háttér-értékeket („üres látómező”), értékeket („üres látómező”), amelyet továbbiakban a amelyet továbbiakban a feldolgozandó képekből „kivonunk”.feldolgozandó képekből „kivonunk”.

KonvolúcióKonvolúcióA A konvolúcióskonvolúciós képátalakító művelet a képátalakító művelet a képpontok szürkeségi szintjét képpontok szürkeségi szintjét szomszédainak figyelembe vételével szomszédainak figyelembe vételével módosítja egy m x m kernel (szűrő) módosítja egy m x m kernel (szűrő) segítségével.segítségével.

2

15

1 m

iii

módosított SkN

S

SSi i = a bemenő kép = a bemenő kép szürkeségi szintjeiszürkeségi szintjei

kkii= a kernel értékei= a kernel értékei

SS55= a kimenő kép egy = a kimenő kép egy pontjának szürkeségi pontjának szürkeségi szintjeszintje

N= a konvolúciós mátrix N= a konvolúciós mátrix elemeinek összege + 1elemeinek összege + 1

Él kiemelés, élesítésÉl kiemelés, élesítésAz Az él kiemelőél kiemelő kernel a képpontok szürkeségi szintjeinek kernel a képpontok szürkeségi szintjeinek hirtelen változása alapján „keresi meg” a kép egyes hirtelen változása alapján „keresi meg” a kép egyes irányaiban az éleket. irányaiban az éleket.

Vízszintes él kiemelésVízszintes él kiemelés (a), (a),

Függőleges él kiemelésFüggőleges él kiemelés (b), (b),

Élesítés Élesítés (c).(c).

(a) (a) (b)(b) (C)(C)

2

15

1 m

iii

módosított SkN

S

Él kiemelés, élesítésÉl kiemelés, élesítés

Vízszintes él kiemelésVízszintes él kiemelés


Függőleges él kiemelésFüggőleges él kiemelés


ÉlesítésÉlesítés

Simítás, lágyításSimítás, lágyítás

Átlag képzésÁtlag képzés

Simítás, lágyításSimítás, lágyítás

Súlyozott átlagSúlyozott átlag

Morfológiai Morfológiai transzformációktranszformációk

Morfológiai transzformációk során az egyes Morfológiai transzformációk során az egyes képpontok szürkeségi szintjétképpontok szürkeségi szintjét a a szomszéd szomszéd képpontok szürkeségi szintjétől függőenképpontok szürkeségi szintjétől függően változtatjuk meg.változtatjuk meg.

A figyelembe vett szomszédság méretét és A figyelembe vett szomszédság méretét és alakját egy ún. alakját egy ún. szerkezeti elem (módosító szerkezeti elem (módosító elem),elem), pédául egy 3x3-as négyzet jelöli ki. pédául egy 3x3-as négyzet jelöli ki.

Szürkeképeknél "Szürkeképeknél "kisebb" / "nagyobbkisebb" / "nagyobb" " relációkrelációk segítségével történik a módosítás.segítségével történik a módosítás.

Lehetséges szerkezeti elemekLehetséges szerkezeti elemekEredeti képEredeti kép

Nyolcszög alakú Nyolcszög alakú szerkezeti elemszerkezeti elem

Négyszög alakú Négyszög alakú szerkezeti elemszerkezeti elem

Vízszintes téglalap Vízszintes téglalap alakú szerkezeti elemalakú szerkezeti elem

Függőleges Függőleges téglalap alakú téglalap alakú szerkezeti elemszerkezeti elem

Kör alakú szerkezeti elemKör alakú szerkezeti elem

Erózió és dilatációErózió és dilatáció

Leggyakoribb morfológiai transzformációkLeggyakoribb morfológiai transzformációk

A szürkekép eróziójaA szürkekép eróziója nem más, mint nem más, mint egy-egy pixel értékének helyettesítése az egy-egy pixel értékének helyettesítése az önmaga és nyolc szomszédja által alkotott önmaga és nyolc szomszédja által alkotott csoport csoport szürkeségi értékeinek minimumávalszürkeségi értékeinek minimumával..

Dilatáció során a maximumDilatáció során a maximum érték helyettesítése érték helyettesítése történik.történik.

Erózió és dilatációErózió és dilatáció

Erózió - dilatáció szemléltetése virtuális 3D ábránErózió - dilatáció szemléltetése virtuális 3D ábrán

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100

Képpont

Szü

rke

sé

gi s

zin

t

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100Képpont

Szü

rke

sé

gi s

zin

t

Eredeti kép és a szürkeségi profilEredeti kép és a szürkeségi profil Erodált kép és a szürkeségi profilErodált kép és a szürkeségi profil

Eredeti kép és a szürkeségi profilEredeti kép és a szürkeségi profil Dilatált kép és a szürkeségi profilDilatált kép és a szürkeségi profil

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100

Képpont

Szü

rke

sé

gi s

zin

t

0

50

100

150

200

250

0 20 40 60 80 100

Képpont

Szü

rke

sé

gi s

zin

t

Megfordíthatatlanok,Megfordíthatatlanok, egy - egy erodált kép egy - egy erodált kép

eredetijét nem kapjuk vissza az eróziót eredetijét nem kapjuk vissza az eróziót

követően elvégzett dilatációval.követően elvégzett dilatációval.

Az erózió és a dilatáció egyfajta Az erózió és a dilatáció egyfajta komplementer komplementer

műveletekműveletek: miközben a háttér erodálódik, az : miközben a háttér erodálódik, az

objektumok dilatációját figyelhetjük meg.objektumok dilatációját figyelhetjük meg.

Morfológiai transzformációk Morfológiai transzformációk tulajdonságaitulajdonságai

„„Opening” és „closing” mint Opening” és „closing” mint morfológiai transzformációkmorfológiai transzformációk

A "A "nyitás (opening)nyitás (opening)" nem más mint " nem más mint erózióerózió és és azt követő azt követő ekvivalens dilatációekvivalens dilatáció. .

A "A "zárás (closing)zárás (closing)" pedig a " pedig a dilatációdilatáció és az és az ekvivalens erózióekvivalens erózió egymást követő egymást követő végrehajtásából áll.végrehajtásából áll.

Az Az ekvivalensekvivalens kifejezéssel azt jelenti hogy kifejezéssel azt jelenti hogy nem feltétlenül egyetlen alkalommalnem feltétlenül egyetlen alkalommal történik a történik a művelet: más eredményt kapunk két művelet: más eredményt kapunk két eróziót követő két dilatáció során.eróziót követő két dilatáció során.

Az Az openingopening az az apró, világos objektumokatapró, világos objektumokat távolítja el.távolítja el.

A A closingclosing az az apró, sötét jellegzetességekapró, sötét jellegzetességek eltüntetésére használható.eltüntetésére használható.

Az Az eltávolított objektumok méreteeltávolított objektumok mérete az az alkalmazott eróziók és dilatációk alkalmazott eróziók és dilatációk számától, valamint a szerkezeti elem számától, valamint a szerkezeti elem alakjától függ.alakjától függ.

Nyitás - zárásNyitás - zárás

Apró és világos Apró és világos objektumok eltávolítása objektumok eltávolítása

NyitásNyitás

Eredeti képEredeti kép Módosított képMódosított kép

Apró, sötét Apró, sötét jellegzetességek eltávolításajellegzetességek eltávolítása

ZárásZárás


Sokféle szűrő Sokféle szűrő származtatható az erózió, származtatható az erózió, dilatáció, opening, closingdilatáció, opening, closing egymást követő egymást követő alkalmazásával.alkalmazásával.

Alternáló sorozatokon alapuló szűrők Alternáló sorozatokon alapuló szűrők például az n-szeres például az n-szeres black smoothingblack smoothing::

1 open 1 open 1 close 1 close 2 open 2 open 2 close 2 close ... ... n open n open n close. n close.

Az n-szeres Az n-szeres white smoothingwhite smoothing művelet: művelet:

1 close 1 close 1 open 1 open 2 close 2 close 2 open 2 open ... ... n close n close n open n open..

LágyításLágyítás

n-szeres black smoothingn-szeres black smoothing ( (n open n open n close) n close)

Fekete simításFekete simítás

Módosított képMódosított képEredeti képEredeti kép

n-szeres white smoothingn-szeres white smoothing ( (n close n close n open) n open)

Fehér simításFehér simítás

Módosított képMódosított képEredeti képEredeti kép

Eredeti kép - Lágyított kép (smoothing) = TOPHATEredeti kép - Lágyított kép (smoothing) = TOPHAT

„„Tophat” transzformációTophat” transzformáció

Black tophat művelet után Black tophat művelet után Eredeti Eredeti

Morfológiai gradiensekMorfológiai gradiensek

Eróziós gradiens = Eredeti kép - Erodált képEróziós gradiens = Eredeti kép - Erodált kép

Dilatációs gradiens = Dilatált kép - Eredeti képDilatációs gradiens = Dilatált kép - Eredeti kép

Gradiens = Dilatált kép - Erodált képGradiens = Dilatált kép - Erodált kép

A A gradiensek élkereső funkciókkalgradiensek élkereső funkciókkal rendelkeznek, rendelkeznek, mivel az átmeneteket keresik meg - egyik mivel az átmeneteket keresik meg - egyik szürkeségi szintből a másikba.szürkeségi szintből a másikba.

A A gradienskép gradienskép valamely képpontjának szürkeségi valamely képpontjának szürkeségi szintje a szintje a környezetben jellemző szürkeségi szint-környezetben jellemző szürkeségi szint-változásraváltozásra utal a dilatáció vagy erózió iterációs utal a dilatáció vagy erózió iterációs lépéseinek számától függőenlépéseinek számától függően..

Morfológiai gradiensekMorfológiai gradiensek

Eróziós gradiens = Eredeti kép - Erodált képEróziós gradiens = Eredeti kép - Erodált kép

Eredeti képEredeti kép Gradiens képGradiens kép

Delineation (körvonal) Delineation (körvonal) transzformációtranszformáció

Objektumok körvonalai nem tökéletesen élesekObjektumok körvonalai nem tökéletesen élesek

Az elmosódott élek okai:Az elmosódott élek okai:

A kamera korlátai (nem tud ugrásszerű átmenetet A kamera korlátai (nem tud ugrásszerű átmenetet előállítani nagy szürkeségi szint-különbség esetén).előállítani nagy szürkeségi szint-különbség esetén).

A fókusz és a mélységélesség okozta problémák.A fókusz és a mélységélesség okozta problémák.


Eredeti kép, 8x nagyításEredeti kép, 8x nagyítás Módosított kép, 8x nagyításMódosított kép, 8x nagyítás

Delineation művelet hatása a Delineation művelet hatása a szürkeségi profilraszürkeségi profilra

Az Az elmosódott élek a detektálás pontosságátelmosódott élek a detektálás pontosságát rontják. rontják.

Amennyiben Amennyiben két szürkeségi szint közé eső két szürkeségi szint közé eső objektumotobjektumot kívánunk detektálni, akkor kívánunk detektálni, akkor előfordulhat, hogy előfordulhat, hogy valamennyi világos objektum valamennyi világos objektum körvonalátkörvonalát is detektálni fogjuk, ez a is detektálni fogjuk, ez a „fényudvar” vagy „holdudvar” hatás.„fényudvar” vagy „holdudvar” hatás.


Két szürkeségi szint közé eső objektum detektálásaKét szürkeségi szint közé eső objektum detektálása

„„fényudvar” hatásfényudvar” hatás

Eredeti kép detektálvaEredeti kép detektálva „„Körvonalazott” kép detektálvaKörvonalazott” kép detektálva

Két szürkeségi szint közé eső objektum detektálásaKét szürkeségi szint közé eső objektum detektálása

„„fényudvar” hatásfényudvar” hatás

Eredeti kép detektálva,Eredeti kép detektálva, 8x nagyítás 8x nagyítás

„„Körvonalazott” kép detektálva, Körvonalazott” kép detektálva, 8x nagyítás8x nagyítás

Inferior, superiorInferior, superior

Az Az inferiorinferior és a és a superiorsuperior műveletek műveletek eredménye két kép pontonként történő eredménye két kép pontonként történő összehasonlításából adódik.összehasonlításából adódik.

Az Az inferior /superior műveletinferior /superior művelet során az adott során az adott helyen álló képpont output szürkeségi helyen álló képpont output szürkeségi szintjét a két input kép megfelelő szintjét a két input kép megfelelő képpontjainak szürkeségi szintje közül a képpontjainak szürkeségi szintje közül a kisebbik/nagyobbikkisebbik/nagyobbik adja. adja.

Lineáris nyitás (open), Lineáris nyitás (open), lineáris zárás (close)lineáris zárás (close)

A A lineáris nyitáslineáris nyitás az eredeti kép és ennek az eredeti kép és ennek adott méretű lineáris szerkezeti elemmel adott méretű lineáris szerkezeti elemmel végrehajtott végrehajtott opening transzformáltjaopening transzformáltja közötti közötti superior transzformációt jelenti.superior transzformációt jelenti.

A A lineáris záráslineáris zárás az eredeti kép és ennek adott az eredeti kép és ennek adott méretű lineáris szerkezeti elemmel méretű lineáris szerkezeti elemmel végrehajtott végrehajtott closing transzformáltjaclosing transzformáltja közötti közötti inferior transzformációt jelenti.inferior transzformációt jelenti.

A A lineáris nyitáslineáris nyitás a szürkekép világos régióira a szürkekép világos régióira hat: a szerkezeti elem irányában hat: a szerkezeti elem irányában nyújtott nyújtott világos objektumok megmaradnakvilágos objektumok megmaradnak, míg a , míg a nem nyújtott jellegzetességek eltűnnek.nem nyújtott jellegzetességek eltűnnek.

A A lineáris záráslineáris zárás ennek komplementer ennek komplementer művelete: a kép sötét régióira hat, művelete: a kép sötét régióira hat, amennyiben az amennyiben az elnyúlt sötét objektumok nem elnyúlt sötét objektumok nem változnakváltoznak, a körszerűek eltűnnek, a körszerűek eltűnnek..

Lineáris nyitás (open), Lineáris nyitás (open), lineáris zárás (close)lineáris zárás (close)

Lineáris zárás (elnyúlt sötét objektumok nem Lineáris zárás (elnyúlt sötét objektumok nem változnak, a körszerűek eltűnnek)változnak, a körszerűek eltűnnek)

Lineáris nyitás (elnyúlt világos objektumok nem Lineáris nyitás (elnyúlt világos objektumok nem változnak, a körszerűek eltűnnek)változnak, a körszerűek eltűnnek)

Geodézikus transzformációkGeodézikus transzformációk

A A geodézikus transzformációgeodézikus transzformáció elnevezés egy elnevezés egy művelet két típusát jelöli (a számítógépes művelet két típusát jelöli (a számítógépes grafikában gyakori „maszkolásos” grafikában gyakori „maszkolásos” technika): technika):

Egyik esetben bináris maszkkalEgyik esetben bináris maszkkal, ,

A másikban szürkekép maszkkalA másikban szürkekép maszkkal..

Geodézikus erózió bináris maszk segítségével:Geodézikus erózió bináris maszk segítségével:

Az eróziót a szürkekép azon tartományaiban Az eróziót a szürkekép azon tartományaiban hajtjuk végre, ahol a bináris kép, mint hajtjuk végre, ahol a bináris kép, mint maszk, átfedi azt. maszk, átfedi azt.

Másképpen ez egy Másképpen ez egy tetszőleges alakú tetszőleges alakú képkeretkéntképkeretként fogható fel. fogható fel.

Geodézikus Geodézikus transzformációktranszformációk

Szürkekép-maszk alkalmazásaSzürkekép-maszk alkalmazása: :

Legyen a Legyen a néhányszor erodáltnéhányszor erodált kép a "mag”. kép a "mag”.

Legyen az Legyen az eredeti kép a felhasznált maszkeredeti kép a felhasznált maszk..

DilatáljukDilatáljuk a magot úgy, hogy a maszk a magot úgy, hogy a maszk szürkeségi szintjei horizontálisan szürkeségi szintjei horizontálisan korlátozzák a szürkeségi profil korlátozzák a szürkeségi profil terjeszkedését. Ennek hatására a terjeszkedését. Ennek hatására a nemkívánatos részek eltűnnek.nemkívánatos részek eltűnnek.


Szürkekép-maszk alkalmazásaSzürkekép-maszk alkalmazása::


A A kitöltés (fill white, fill blackkitöltés (fill white, fill black) az opening vagy ) az opening vagy closing transzformációk closing transzformációk második lépéseként második lépéseként a megfelelő geodézikusa megfelelő geodézikus transzformációt transzformációt hajtják végre.hajtják végre.

A A fill black műveletfill black művelet a dilatáció - geodézikus a dilatáció - geodézikus erózió lépéssorozattal egyenértékű és erózió lépéssorozattal egyenértékű és mint a neve is sugallja a kép sötétebb mint a neve is sugallja a kép sötétebb "lyukait" tölti ki környezetük szintjével."lyukait" tölti ki környezetük szintjével.

Kitöltés (fill white, fill black)Kitöltés (fill white, fill black)

A A kép sötétebb "lyukaitkép sötétebb "lyukait" tölti ki környezetük " tölti ki környezetük szürkeségi szintjévelszürkeségi szintjével

Kitöltés (fill black)Kitöltés (fill black)

Vázszerkezet előállítása Vázszerkezet előállítása (skeleton, prune)(skeleton, prune)

A A szürkekép-szkeletonizációszürkekép-szkeletonizáció egy sorozatos erózió egy sorozatos erózió eredménye oly módon, hogy a vonulatok ne eredménye oly módon, hogy a vonulatok ne vesszenek el; vagyis olyan feltételes erózió vesszenek el; vagyis olyan feltételes erózió amely megőrizi az egyes amely megőrizi az egyes világos tartományo-kat világos tartományo-kat összekötőösszekötő éleket. éleket.

A A pruning a vázszerkezet oldalágaitpruning a vázszerkezet oldalágait keresi meg, és keresi meg, és távolítja el.távolítja el.

Watershed (vízválasztó)Watershed (vízválasztó)

A A watershed transzformációwatershed transzformáció a morfológiai a morfológiai műveletek talán legösszetettebbje, műveletek talán legösszetettebbje, gyakorlatilag egy gyakorlatilag egy vázszerkezet-előállításvázszerkezet-előállítás és és egy egy kimerítő pruning műveletkimerítő pruning művelet eredményeként eredményeként áll elő.áll elő.

A A lokális minimumok feltételes növelésévellokális minimumok feltételes növelésével addig addig növeljük az egyes lokális minimumok növeljük az egyes lokális minimumok elfoglalta területeket, amíg össze nem elfoglalta területeket, amíg össze nem érnek.érnek.

Topográfiai értelemben vonulatokTopográfiai értelemben vonulatok állíthatók állíthatók elő, amelyek mint aelő, amelyek mint a

watershed = vízválasztówatershed = vízválasztó

elnevezés is mutatja, meghatározzák, hogy elnevezés is mutatja, meghatározzák, hogy melyik medence melyik lejtőről gyűjti össze melyik medence melyik lejtőről gyűjti össze a csapadékot, azaz a csapadékot, azaz melyik lokális gradiens melyik lokális gradiens melyik lokális minimumba tartmelyik lokális minimumba tart..



Szemcsehatár rekontstrukcióSzemcsehatár rekontstrukció

Fourier-transzformációFourier-transzformáció

A A kétdimenziós Fourier-sorkétdimenziós Fourier-sor exponenciális exponenciális alakja a következő:alakja a következő:

0 0

)(2

),(m n

L

yn

L

xmi

mnyxeCyxf

x és y a képkoordináták, x és y a képkoordináták,

f(x,y) a képpontok szürkeségi függvénye, f(x,y) a képpontok szürkeségi függvénye,

LLxx és L és Lyy a kép két mérete, a kép két mérete,

m és n a Fourier-sor indexei, m és n a Fourier-sor indexei,

CCmnmn a sor együtthatói, vagyis az illető a sor együtthatói, vagyis az illető felharmonikusok amplitúdói.felharmonikusok amplitúdói.

Fourier-transzformációFourier-transzformáció

A A kétdimenziós Fourier-sorkétdimenziós Fourier-sor trigonometrikus trigonometrikus alakja a következő:alakja a következő:

Az Az együtthatókat definiáló összefüggésegyütthatókat definiáló összefüggés::

x y

yx

L LL

yn

L

xmi

yxmn dxdyeyxf

LLC

0 0

)(2

),(1

0 0

)](2cos[){Re(),(m n yx

mn L

yn

L

xmCyxf

)]}(2sin[)Im(yx

mn L

yn

L

xmC

A számítások f(x,y) mátrixformában adott A számítások f(x,y) mátrixformában adott diszkrét értékű függvényrediszkrét értékű függvényre az alábbi az alábbi egyenletek alapján végezhetők el:egyenletek alapján végezhetők el:

1

0

1

0

)(2

),(1

),(M

x

N

y

L

yn

L

xmi

yxeyxfMN

nmF

Az Az inverz transzformációinverz transzformáció pedig: pedig:

1

0

1

0

)(2),(),(

M

m

N

n

N

yn

M

xmi

enmFyxf

A A transzformált értéksor periodikustranszformált értéksor periodikus: egyik : egyik irányban M, másik irányban N periódussal.irányban M, másik irányban N periódussal.

A A spektrumspektrum elnevezéssel olyan képre elnevezéssel olyan képre hivatkozunk, ahol az egyes F(m,n) hivatkozunk, ahol az egyes F(m,n) együtthatók abszolút értékét (illetve együtthatók abszolút értékét (illetve logaritmusát) m és n függvényében logaritmusát) m és n függvényében ábrázoljuk (8 bites képként, azaz 256 ábrázoljuk (8 bites képként, azaz 256 szürkeségi szinten).szürkeségi szinten).

A A nagyfrekvenciás tagok a gyors képinagyfrekvenciás tagok a gyors képi váltásokért, váltásokért, míg az míg az alacsony frekvenciákalacsony frekvenciák a a lassú, fokozatos lassú, fokozatos átmenetekértátmenetekért (gradiens, háttér) felelősek. (gradiens, háttér) felelősek.

Fourier transzformációFourier transzformáció

Eredeti -Eredeti -képkép

Zajos -Zajos -képkép

Eredeti -kép Eredeti -kép Fourier Fourier spektrumaspektruma

Zajos -kép Zajos -kép Fourier Fourier spektrumaspektruma

Fourier transzformációFourier transzformáció

ÁramkörÁramkör

ÁsványÁsvány

Áramkör Áramkör Fourier Fourier spektrumaspektruma

Ásvány Ásvány Fourier Fourier spektrumaspektruma

A A Fourier-transzformációFourier-transzformáció hasznos és gyors hasznos és gyors módszer lehet módszer lehet bonyolult konvolúciókbonyolult konvolúciók esetén, esetén, nagyméretű kernelek alkalmazásakor, nagyméretű kernelek alkalmazásakor, ugyanis a konvolúció gyorsabban hajtható ugyanis a konvolúció gyorsabban hajtható végre Fourier-módszer segítségével.végre Fourier-módszer segítségével.

Képezzük az Képezzük az eredeti kép transzformáltjáteredeti kép transzformáltját, , képezzük a képezzük a kívánt kernel transzformáltjátkívánt kernel transzformáltját, , állítsuk elő állítsuk elő szorzatukaszorzatukat, eredményül az t, eredményül az output-kép transzformáltjátoutput-kép transzformáltját kapjuk meg. Erre kapjuk meg. Erre az inverz-transzformációt alkalmazva az inverz-transzformációt alkalmazva megkapjuk a kívánt átalakított képet.megkapjuk a kívánt átalakított képet.

A képelemzés folyamata

Documents

Transcript of A képelemzés folyamata