Proiect MAPI
-
Upload
danyel-olaru -
Category
Documents
-
view
44 -
download
0
Transcript of Proiect MAPI
-
5/25/2018 Proiect MAPI
1/16
Universitatea Politehnic din Bucureti
Facultatea de Automatic i Calculatoare
Proiect MAPI
Formarea imaginilor 3D i 2D
Master : PCSAM
Anul I 2013-2014 Semestrul I
Profesor coordonator : Masterand :
Prof.dr.ing Andrei Hossu Daniel Olaru
2014
-
5/25/2018 Proiect MAPI
2/16
2
Formarea imaginilor 3D i 2D
Formarea imaginilor 2DImaginea: un senzor ce percepe radiaia care a interacionat cu obiecte fizice. Imaginea
poate fi reprezentat matematic printr-o secven bidimensional (2D) discret, definit pe o
gril rectangular de format MNcu elementul general de forma f(m,n) sau fm,n. Alternativ, ea
poate fi reprezentat ca o matrice, F, cu elementul generalFm,n.
Fr a pierde generalitatea, vom considera n general imagini cu format ptrat (M =N),
pentru simplificarea notaiilor i uneori a algoritmilor de prelucrare. Frecvent, dimensiunile
imaginii sunt o putere a lui 2 (N= 2K). Un element al imaginii, fm,n, va fi desemnat n cele ce
urmeaz cel mai frecvent prin termenul de pixel . n text, ne vom referi uneori la secvene de
imagini, reprezentnd structuri de date tridimensionale sau imagini 3D. Elementul general de va
nota fm,n,t, folosindu-se un indice suplimentar pentru variabila timp discret. Un alt exemplu de
imagini 3D sunt imaginile volumetrice obinute n imagistica biomedical (tomografie, rezonan
magnetic nuclear). Imagini 3D sunt, de asemenea, imaginile colori imaginile multispectrale
furnizate de satelii n aplicaii de teledetecie. Uneori este convenabil s interpretm o asemenea
structur de date ca o imagine 2D al crei element general este un vector. Elementul generalpoate fi desemnat prin termenul de voxel , trixel etc. Pentru conciziune, uneori este
convenabil s ne referim la ntreaga imagine, ca la un vector lung, f, obinut prin concatenarea
rndurilor imaginii:
fr= [f0,0f0,1f0,N-1f1,0f1,1f1,N-1fM-1,N-1]T,
sau al coloanelor:
fc= [f0,0f1,0fN-1,0f0,1f1,1fN-1,1fM-1,N-1]T.
Imaginea poate fi modelat printr-o funcie continu: f(x,y) sau f(x,y,t) obinnd astfel oimagine monocromatic: f (x,y) => nivelul de gri sau o imagine color (multispectral): funcievectorial :
),(),,(),,(),( yxfyxfyxfyx BGRf
-
5/25/2018 Proiect MAPI
3/16
3
Imaginea 2D poate fi obinutdin proiecia perspectiv a unei scene 3D. Pornim de lamodelul dispozitivelor de captare: proiecia fiecrui punct 3D prin centrul proieciei pe planulimaginii reprezentat n figura de mai jos.
Fig. 1 Obinerea imaginii
Ecuaia proieciei perspective :
Se ignora treia coordonat:
- OC axa optic; C centrul imaginii
' ' ' '
' ' '' ' '
, , ' : ' '' ''
P z f
xx x x fx y z z
P O P coliniare OP OP y y yx y zy fz z
z
( , , ) ( ' , ' )x y
x y z f fz z
-
5/25/2018 Proiect MAPI
4/16
4
Fig. 2 Proiecia perspectiv
Lentila subire: - raza refractatde frontier(dr) este imediat refractatde frontiera (st)
- nindicele de refracie al lentilei
- lentila nconjuratde aer
Fig. 3 Formarea imaginii
0 10 1
0 01 0
1 0
1 1( )1 1 1
1 1 '( ) '
'
2( 1)
n nr refractie dr r z z R
n n z z fr refractie st r
z z R
Runde f
n
-
5/25/2018 Proiect MAPI
5/16
5
Ecuaia lentilei subiri :
Fig. 4 Lentila subireformarea imaginii
f = > distana focal
FsiF=> focare
z =f=> proiecia perspectiv
Luminana ntr-un punct al suprafeei unei surse
cos
sau]cd/m[
cos
22
dAd
dL
dA
dIL
-
5/25/2018 Proiect MAPI
6/16
6
Fig. 5 Strlucirea ntr-un punct al unei suprafee ntr-o direcie dat
Captarea radiaiei emise de suprafaa unui obiectLstrlucirea obiectului
Ep- iluminarea imaginii
Fig. 6 Geometria sistemului de formare a imaginii
Definiia unghiului solid =>
- unghiurile solide egale din O pt. dA0, dAp =>
- qi= qr = q- iluminarea el. dAp =>
2
cosA
d
0
2 20
coscos p
p
dAdA
f f
2
0 0coscosp p
p p p
dA Ld fdE E Ld
dA dA f
-
5/25/2018 Proiect MAPI
7/16
7
Domeniul de integrare: unghiul solid sub care se vede lentila (D)din P
Imaginea digitaleste o reprezentare a unei imagini reale bi-dimensionale,ca o mulime
finit devalori digitale (numerice), codificate dup un anumit sistem.
n vederea obinerii, imaginea digital se mparte mai nti n numeroase elemente ale
imaginii numitepixeli,i anume sub form deraster grafic sau hart de tip raster, fiecare pixel
avnd dou coordonate plane. Apoi caracteristicile de luminozitate i culoare ale fiecrui pixel,
eventual mpreun cu coordonatele sale (dac acestea nu sunt implicite), sunt codificate conform
mai multor sisteme, rezultatul final fiind un ir binar (0 i 1). n mod obinuit, imaginile digitale
i pixelii lor sunt stocate supori magnetici. Luate ca atare, imaginile digitale i pixelii nu se pot
vedea, deoarece ele sunt doar niruiri de numere. n mod teoretic memorarea lor ar putea fi
realizat i prin notarea irului de numere pe hrtie, ceea ce este ns mpiedicat de lungimea
uria a irului. Pentru a ocupa / consuma mai puin loc n memorie, imaginile digitale pot fi att
stocate precum i transmise sub formecomprimate,putnd s fie decomprimate la destinaie.
Imaginile digitale pot fi captate cu ajutorul unei multitudini de dispozitive tehnice, aa cum
ar fi aparate de fotografiat digitale, aparate de filmat digitale, scanere de imagine, maini de
msurat coordonate, radare aeriene i multe altele. Un alt mare avantaj oferit de imaginile
digitale este posibilitatea obinerii/sintetizrii acestora din diferite date ne-imagistice, eventual
"artificiale", aa cum ar fi funcii matematice, modele bi- sau tri-dimensionale, grafic
computerizat,etc.
Dei pixelii i imaginile digitale nu pot fi vzute n mod nemijlocit, pn la urm scopul lor
este obinerea unor imagini reale care pot fi vzute de ctre om. Acestea se realizeaz cu ajutorul
unor dispozitive tehnice consacrate acestui scop, cum ar fi imprimantele, ecranele (display-urile)
de calculator, proiectoarele de imagini, etc.Fiecare pixel al unei imagini n 2D este asociat pe de-o parte cu poziia sa relativ pe
imagine, i deine pe de alt parte un numr (relativ mic) de valori caracteristice ale semnalului
de lumin emis de pixelul respectiv. Semnalele digitale pot fi clasificate conform numrului i
naturii valorilor semnalului n:
binare (di- sau bi-nivel)
2
0
32
2
0 cos
44
cos
fDd
DA
fd
http://ro.wikipedia.org/wiki/Dimensiunehttp://ro.wikipedia.org/wiki/Dimensiunehttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Valoare_%28matematic%C4%83%29&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Valoare_%28matematic%C4%83%29&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Pixelhttp://ro.wikipedia.org/wiki/Pixelhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Raster_grafic&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Raster_grafic&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Compresia_imaginii&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Compresia_imaginii&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Compresia_imaginii&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Aparat_de_fotografiat_digital&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Aparat_de_filmat_digital&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Scaner_de_imagine&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C5%9Fin%C4%83_de_m%C4%83surat_coordonate&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C5%9Fin%C4%83_de_m%C4%83surat_coordonate&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C5%9Fin%C4%83_de_m%C4%83surat_coordonate&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Radar_aerian&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Func%C5%A3ie_matematic%C4%83http://ro.wikipedia.org/wiki/Func%C5%A3ie_matematic%C4%83http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grafic%C4%83_computerizat%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grafic%C4%83_computerizat%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grafic%C4%83_computerizat%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Pixelhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_binar%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_binar%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Pixelhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grafic%C4%83_computerizat%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grafic%C4%83_computerizat%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Func%C5%A3ie_matematic%C4%83http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Radar_aerian&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C5%9Fin%C4%83_de_m%C4%83surat_coordonate&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C5%9Fin%C4%83_de_m%C4%83surat_coordonate&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Scaner_de_imagine&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Aparat_de_filmat_digital&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Aparat_de_fotografiat_digital&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Compresia_imaginii&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Raster_grafic&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Pixelhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Valoare_%28matematic%C4%83%29&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Dimensiune -
5/25/2018 Proiect MAPI
8/16
8
scal gri color multi spectrale tematic
Termenul de imagine digital se aplic de asemenea i datelor asociate cu punctele spaiale,
tridimensionale,aa cum ar fi aceea produs de un echipamenttomografic,sau de camere de luat
vederi / aparate fotografice speciale pentru 3 dimensiuni. n acest caz, fiecare element al imaginii
n "3D" (n spaiu) are 3 coordonate i poart numele devoxel.
Pentru a vizualiza imaginile digitale se poate folosi att suportul fotografic (transformarea
imaginii n poz) dar i dispozitive electronice, cel mai adesea computerul. Exist numeroase
programe care pot face ca o imagine digital din computerul unde a fost ea stocat s devin
vizibil i pentru om. Astfel, imginile de tipul GIF, JPEG i PNG pot fi prezentate foarte
convenabil doar prin utilizarea unuiweb browser,pentru c acestea sunt formatele de codificare
a imaginilor cele mai rspndite ("standard") nInternet.i formatulSVG este utilizat din ce n
ce mai frecvent, fiind format standard alW3C.De obicei, programele speciale de vizualizare a
imaginilor, numite viewers,ofer i posibilitatea prezentrii mai multor imagini ntr-o anumit
ordine i cu o anumit vitez, aceast funcie constituind aa-numita "slideshow utility".
Pe de alt parte, imaginile digitale stocate pe benzi video, care reprezint de obicei imaginin micare, pot fi vizualizate prin intermediul aparatelor numite "video player", care le
transform n semnale pentru monitorul de TV.
VecintiUn pixel p = fx,y are patru vecini orizontali i verticali: fx-1,y, fx+1,y, fx,y-1, fx,y+1. Ei sunt
denumii 4-vecini i formeaz vecintatea V4(p) a pixelului p .Toi 4-vecinii sunt situai la o
distan de o unitate fa de pixelulp. Pixelulpare, de asemenea, patru vecini diagonali:fx-1,y-1,
fx+1,y-1, fx-1,y+1, fx+1,y+1. Distana euclidian pn la vecinii diagonali este de 2 uniti. Vecinii
diagonali, mpreun cu cei paru vecini orizontali i verticali, formeaz grupul de pixeli 8-
vecini ai luip, desemnat prinV8(p). Cele dou tipuri de vecinti sunt redate n Fig. 7.
http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grayscale&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grayscale&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_color&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_multi_spectral%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_tematic%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_tematic%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Volumhttp://ro.wikipedia.org/wiki/Volumhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Tomografie&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Tomografie&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Voxel&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Voxel&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=GIF&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/JPEGhttp://ro.wikipedia.org/wiki/PNGhttp://ro.wikipedia.org/wiki/Web_browserhttp://ro.wikipedia.org/wiki/Web_browserhttp://ro.wikipedia.org/wiki/Internethttp://ro.wikipedia.org/wiki/Internethttp://ro.wikipedia.org/wiki/Internethttp://ro.wikipedia.org/wiki/Scalable_Vector_Graphicshttp://ro.wikipedia.org/wiki/Scalable_Vector_Graphicshttp://ro.wikipedia.org/wiki/W3Chttp://en.wikipedia.org/wiki/Viewerhttp://en.wikipedia.org/wiki/Viewerhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Slideshow&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Slideshow&action=edit&redlink=1http://en.wikipedia.org/wiki/Viewerhttp://ro.wikipedia.org/wiki/W3Chttp://ro.wikipedia.org/wiki/Scalable_Vector_Graphicshttp://ro.wikipedia.org/wiki/Internethttp://ro.wikipedia.org/wiki/Web_browserhttp://ro.wikipedia.org/wiki/PNGhttp://ro.wikipedia.org/wiki/JPEGhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=GIF&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Voxel&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Tomografie&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Volumhttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_tematic%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_multi_spectral%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Imagine_color&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Grayscale&action=edit&redlink=1 -
5/25/2018 Proiect MAPI
9/16
9
O problem special apare la pixelii situai la marginile imaginii. Acetia au un set
incomplet de vecini, situaie ce trebuie inut sub control la implementarea algoritmilor de
prelucrare.
Fig. 7. Vecintile unui pixel
ConectivitateNoiunea de conectivitate este important n imagini binare sau mai general n imagini
segmentate. ntr-o imagine binar, imaginea ia valori n mulimea {0,1}. La imaginile
segmentate, valoarea asociat coordonatelor pixelului are semnificaia unei etichete, l, ce
identific regiuneaRldin imagine, de care aparine pixelul. Un pixel qeste conexsau adiacentcupixelulp dac qp, unde peste o vecintate a luipi are aceeai valoare. Notm faptul cpp
i implicaia qppq. Dac p=V4(p), qeste 4-conexsau 4-adiacentcup. Dac p=V8(p), q
este denumit 8-conexsau 8-adiacentcup.
Considerm trei tipuri de conectivitate:
a) Conectivitate-4. Doi pixeli p i q din V snt astfel conectai dac q este n setul N4(p).
b) Conectivitate-8. Doi pixeli p i q din V snt astfel conectai dac q este n setul N8(p).
c) Conectivitate-m (mixt). Doi pixeli p i q din V snt astfel conectai dac :(i) q este n setul N
4(p), sau
(ii) q este n ND(p) i setul N
4(p)N
4(q) este vid.
p
V4(p)
p
V8(p)
-
5/25/2018 Proiect MAPI
10/16
10
Este util s consemnm aici faptul c, n analiza imaginilor, ambele tipuri de conectivitate
sunt necesare. Exemplul din Fig. 8 ne ajut s nelegem motivul.Pixelii reprezentai cu gri au
Fig. 8 Paradoxul topologic existent n cazul definiiei unice a conectivitii
nivelul 1, n timp ce pixelii albi au nivelul 0 i aparin fundalului. Se pune ntrebarea: cte
obiecte sunt prezente n figur? Considerm nti 4-conectivitatea. n acest caz rspundem c
figura conine patru obiecte neconexe. n acest caz, toate punctele fundalului trebuie s fie
conexe, dar constatm c punctele din fundal situate n zona central a imaginii nu sunt 4-conexe
cu punctele de la marginea fundalului, ceea ce, din punct de vedere topologic constituie o
contradicie. Alternativ, considerm 8-conectivitatea i rspundem c figura conine un singur
obiect (probabil rezultat prin discretizarea imaginii literei O ?). n acest caz, gaura din centrul
obiectului trebuie s nu fie 8-conex cu exteriorul, dar constatm contrariul. Dilema poate fi
nlturat dac folosim tipuri de conectivitate diferite pentru obiect i fundal. De exemplu, 8 -
conectivitate pentru obiect i 4-conectivitate pentru fundal.
Msurarea distaneiFiind dai trei pixeli p, q, z de coordonate (x,y), (s,t), (u,v) numim D ofuncie distan sau
metric dac :
a) D(p,q) 0 ( D(p,q) = 0 dac p = q)
b) D(p,q) = D(q,p)
c) D(p,z) D(p,q) + D(q,z)
Distana euclidian ntre p i q se definete astfel
-
5/25/2018 Proiect MAPI
11/16
11
Pixelii avnd distana euclidian mai mic sau egal cu o valoare r fa de (x,y) snt
coninui ntr-un cerc de raz r centrat n (x,y).
Distana D4
( numit i distan city-block) se definete ca
Pixelii avnd distana D4
mai mic sau egal cu o valoare r fa de (x,y) snt coninui ntr-
un romb centrat n (x,y). Pixelii avnd distana D4pn la (x,y) egal cu 1 snt vecini-4 cu (x,y) .
Distana D8
( numit i distan tabl de ah) se definete ca :
Pixelii avnd distana D8 mai mic sau egal cu o valoare r fa de (x,y) snt coninui ntr-un ptrat centrat n (x,y). Pixelii avnd distana D
8pn la (x,y) egal cu 1 snt vecini-8 cu (x,y).
Cmpuri aleatoare discrete
Un cmp aleator discret este o secven bidimensional de variabile aleatoare. Dac
secvena bidimensional de variabile aleatoare const ntr-o colecie de imagini, cmpul aleator
-
5/25/2018 Proiect MAPI
12/16
12
este o imagine aleatoare. n principiu, putem aranja elementele cmpului (imaginii) n form
vectorial i utiliza definiiile de la semnalele aleatoare, dar este util s particularizm definiiile
pentru cazul imaginilor aleatoare.
Mediaimaginii F cu elementul generalf(m,n) =fm,n este o matrice cu elementul general:f(m,n) = m,n= E{f(m,n)}. (1.1)
Elementele matricii medie pot fi aranjate n form vectorial prin explorare n ordinea liniilor sau
a coloanelor, rezultnd vectorul medie, f.
Autocorelaia (funcia de autocorelaie) ntre elementele de imagine f(m,n) if(j,k) este:Rf(m,n;j,k) = E{f(m,n)f
*(j,k)}. (1.2)
Aranjnd eantioanele cmpului aleator n form vectorial, putem exprima concis matricea de
autocorelaie a vectorului aleator f, folosind definiia (1.1). Dac avem o imagine aleatoare de
formatNN, vectorul fare lungimeaN2, iar matricea de autocorelaie are dimensiunileN2N2.
Autocovariana (funcia de autovarian) ntre elementele de imaginef(m,n) if(j,k) este:Kf(m,n;j,k) = E{[f(m,n) - E{f(m,n)}][f
*(j,k) - E{f*(j,k)}]}. (1.3)
Matricea de autocovarian se poate scrie concis pe baza definiiei (1.2), fiind valabile
observaiile referitoare la matricea de autocorelaie.
Matricile de autocorelaie i de autocovarian prezint proprietatea general de simetrieconjugatmenionat pentru semnale aleatoare:
Kf(m,n;j,k) =Kf*(j,k;m,n). (1.4)
-
5/25/2018 Proiect MAPI
13/16
13
Cum se formeaz imaginea tridimensional n creierul nostru
Ochii vd lumea n trei dimensiuni deoarece fiecare ochi vede lucrurile dintr-un unghi
propriu, uor diferit de unghiul de vedere al celuilalt ochi. Diferena ntre imaginea vzut de cei
doi ochi este uor decalat pe orizontal, iar obiectele apropiate sunt decalate mai mult dect cele
ndeprtate: un deget plasat chiar n faa nasului l vedem cu ochiul stng n partea dreapt i cu
ochiul drept n partea stng, n timp ce un obiect aflat pe linia orizontului se vede la fel cu ambii
ochi. Creierul analizeaz n mod automat cele dou imagini i pe baza diferenelor dintre ele
creeaz acea senzaie de spaialitate, de profunzime. De fapt , n afar de diferenele ntre
imaginea vzut de cei doi ochi, creierul mai ia n calcul i alte aspecte cnd genereaz senzaia
de spaialitate, cum ar fi: acoperirea parial a unui obiect de ctre un alt obiect situat mai
aproape de noi, modul cum vedem un obiect a crui dimensiune o cunoatem deja, unghiul de
convergen a dou linii pe care le tim dinainte ca fiind paralele, poziia obiectelor pe vertical
(obiectele aflate mai sus n cmpul vizual tind s fie percepute ca fiind mai ndeprtate),
nuanele modificate ale obiectelor aflate la mare distan. Sunt aspecte de care in cont i pictorii
cnd picteaz peisaje.
O dovad a faptului c creierul ine cont i de aceste lucruri este faptul c persoanele care
au avut un accident i nu mai vd dect cu un singur ochi au totui o anumit senzaie de
spaialitate, chiar dac e mult redus comparativ cu cineva care vede normal.
Cum se formeaz imaginea 3D
n cazul fotografiilor, filmelor cinematografice, tablourilor realiste i multor altele,
redarea pe un mediu plan este de obicei n 3D, numit i n volum, mai precis, sunt prezentate
detalii privitoare la toate cele 3 dimensiuni ale obiectului real. Cu toate c mediul este plan (are
doar 2 dimensiuni), n mintea noastr se creeaz de obicei impresia de profunzime, perspectiv,
-
5/25/2018 Proiect MAPI
14/16
14
stereo sau 3D, astfel c uitm c de fapt privim la un mediu cu doar 2 dimensiuni. Un caz
deosebit l reprezint tehnicaholografic. Aceasta reuete s nregistreze i s redea imagini
statice n volum (3D) deosebit de bune, cu toate c se folosete de un medi u de redare
bidimensional .
Un alt caz deosebit sunt aa-numiteleautostereograme - pentru imagini nemictoare.
Aici este vorba de imagini speciale alb-negru sau i colorate, aflate pe un mediu plan, care la
prima vedere nu au niciun sens (eventual asemenea unor mzglituri), sau reprezint ceva ce
induce n eroare. Pentru a vedea o autostereogram n volum nu este nevoie de niciun aparat.
Dup un scurt antrenament al ochilor multe persoane reuesc ns s le priveasc ntr-un mod
special, astfel nct n mintea privitorului ia natere brusc, ca din neant, o imagine cu sens,
tridimensional (n volum), foarte reuit. Pentru crearea unor astfel de imagini autostereografice
(plecnd de ex. de la modelul matematic 3D al unui obiect real) sunt necesare algoritme relativ
complicate, dar care pot fi programate pe calculator; imaginea astfel creat n calculator -
autostereograma -poate fi apoi tiprit pe orice imprimant normal.
Exist dou modaliti de creare a imaginilor 3D :
prin generarea imaginilor folosind aplicaii CAD.
prin digitizarea suprafeei, formei, volumului sau altor caracteristici pentru diferite obiecte sau
fenomene din natur.Achiziia imaginilor 3D se face folosind diferite dispozitive care poart numele generic
descanere 3D. De-a lungul timpului s-au dezvoltat o serie de tehnici care stau la
bazadispozitivelor de achiziie . Aceste tehnici, Fig. 9 se pot grupa n funcie de modalitatea de
achiziie n tehnici de achiziie cu contact i tehnici de achiziie fr contact.
http://ro.wikipedia.org/wiki/Holografiehttp://ro.wikipedia.org/wiki/Holografiehttp://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Autostereogram%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Autostereogram%C4%83&action=edit&redlink=1http://ro.wikipedia.org/wiki/Holografie -
5/25/2018 Proiect MAPI
15/16
15
Fig. 9 Metode de achiziie
Imaginile 3D reconstruite folosind tehnicile prezentate mai sus pot fi mprite n dou
mari clase: imagini 3D ale suprafeei obiectului i imagini 3D ale volumului/coninutului
obiectului .
-
5/25/2018 Proiect MAPI
16/16
16
Fig. 10 Metode de achiziie i reconstrucie optice
In concluzie se poate afirma c folosind tehnici de achiziie i reconstrucie optice se vor
obine imagini 3D care privesc forma suprafeei obiectului i nu coninutul volumului acestuia .