1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.

1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

2 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1.Εισαγωγή 2.Τύποι Εικόνων 3.Γεωμετρία Απεικόνισης 4.Όργανα Απεικόνισης 5.Απόκτηση Εικόνας 6.Αναπαράσταση Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 3 Σκοπός Του Μαθήματος (1/2)  Να μεταφέρει τις βασικές ιδέες της Ψηφιακής Επεξεργασίας Εικόνας (ΨΕΕ) από μια λειτουργική όψη με κάποια επαφή στην θεωρία. Οι βασικές αυτές ιδέες είναι: - Ανάληψη: κάμερες, διασύνδεση, και υπολογιστές. - Επεξεργασία, αλγόριθμοι και θεωρία. - Πρακτικές εφαρμογές της ΨΕΕ. - Βασικοί αλγόριθμοι ανάλυσης εικόνας.  Κάνει προσιτή την ψηφιακή επεξεργασία εικόνας.  Παρουσιάζει το αντικείμενο με λογική μαθηματική ευκολία.  Παρουσιάζει τα αποτελέσματα πολλαπλών παραδειγμάτων οπτικών εικόνων στην μορφή της ακριβούς ΨΕΕ, όπως αυτά έχουν αναλυθεί στο Laboratory for Vision Systems στο University of Texas at Austin, και στο Τμήμα Πληροφορικής του Πανεπιστημίου Κύπρου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 4 Να γίνονται ερωτήσεις όσον αφορά το αντικείμενο του μαθήματος Να μη διστάζουν οι φοιτητές να δείξουν τη μη κατανόηση κάποιου θέματος Να γίνονται σχόλια για την ταχύτητα διδαχής του μαθήματος Να γίνονται σχόλια για το επίπεδο διδαχής Σκοπός Του Μαθήματος (2/2)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 5 Σχόλια Για Το Βιβλίο Το βιβλίο που καλύπτει την ύλη του μαθήματος είναι το: Digital Image Processing, R.C. Gonzalez and R.E. Woods  Πολύ ευπρόσιτο βιβλίο – Φιλικό προς το χρήστη  Πολύ καλά εικονογραφημένο - με χρήσιμα παραδείγματα εφαρμογών  Οι σημειώσεις της τάξης είναι αυτόνομες. Εντούτοις, το βιβλίο είναι καλό για διάβασμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 6 Άλλα Προτεινόμενα Βιβλία Digital Image Processing, W.K. Pratt, Wiley, 1992, Encyclopedic, somewhat dated. There is a new edition. Digital Picture Processing, Rosenfeld & Kak, Academic 1982, Encyclopedic but readable Fundamentals of Digital Image Processing, Jain, Prentice 1989, Handbook-style, meant for advanced level. Machine Vision, Jain, Kasturi, and Schunk, McGraw-Hill, 1995, Beginner’s book on computer vision. Robot Vision, B.K.P. Horn, MIT Press, 1986, Advanced-level book on computer vision Digital Video Processing, M. Tekalp, Prentice-Hall, 1995, Only book devoted to digital video; high-level; excellent.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 7 Δημοσιεύσεις - Journals · IEEE Transactions on: - Image Processing - Pattern Analysis and Machine Intelligence - Medical Imaging - Remote Sensing · Computer Vision, Graphics, and Image Processing - Image Understanding - Graphics and Image Processing · Pattern Recognition · Journal of Visual Communication and Image Representation · Image and Vision Computing

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 8 Εφαρμογές της ΨΕΕ (1/2)  Υπάρχουν αμέτρητες περιοχές εφαρμογών της ΨΨΕ, οι οποίες εξελίσσσονται ραγδαία. Θα δώσουμε πιο κάτω μερικές από αυτές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 9 Που χρησιμοποιείται? (2/2) ΨΨΕ – Μια επιστήμη με πολλές εφαρμογές:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 10 Εξέλιξη της ΨΨΕ  Είναι σημαντική στις περιοχές με στοιχεία πολλών διαστάσεων  Η απεικόνιση είναι ανεκτίμητο μέσο και μετάφραση δεδομένων  Η όραση είναι η πιο σημαντική αίσθηση μας και είναι πανταχού παρών  Εφαρμογές σε σταθμούς εργασίας και προσωπικούς υπολογιστές  Σημαντική πρόοδος σε αλγορίθμους και επιπρόσθετα στοιχεία του υλικού των υπολογιστών Πλεονεκτήματα της ΨΨΕ σε σταθμούς εργασίας  Χειρισμός – κόστος των προσωπικών σταθμών εργασίας είναι ιδανικό για εργαστηριακή δουλειά  Τεράστια ικανότητα μείωσης χρόνου  Μπορεί να επιβλέπει και να ελέγχει πολλαπλές διεργασίες  Ικανότητα εντολών των σταθμών εργασίας για την καλπάζουσα ΨΕΕ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 11 Τι Είναι οι Ψηφιακές Εικόνες?  Υπάρχουν τόσων ειδών εικόνες όσοι και οι τύποι της ακτινοβολίας και οι τρόποι που δείχνουν πώς η ακτινοβολία αντιδρά με τα αντικείμενα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 12 Γενικοί τύποι εικόνων (1/2)  Μπορούμε να διακρίνουμε τρεις τύπους εικόνας, οι οποίοι δημιουργούν διαφορετικούς τύπους πληροφορίας εικόνας.  Απεικόνιση Αντανάκλασης: Η πληροφορία της εικόνας είναι η πληροφορία της επιφάνειας, δηλαδή πως ένα αντικείμενο αντανακλά/απορροφά ακτινοβολία - Οπτική (ορατή, φωτογραφική, με βάση ακτίνων laser) - Radar - Sonar, ultrasound (non-EM) Υπέρηχοιultrasound - Electron microscopy Ηλεκτρονικό ΜικροσκόπιοElectron microscopy

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 13 Γενικοί τύποι εικόνων (2/2)  Απεικόνιση εκπομπής: Η πληροφορία εικόνας είναι εσωτερική πληροφορία, δηλαδή πως ένα αντικείμενο δημιουργεί ακτινοβολία. - Θερμική, υπέρυθρη (γεωφυσική, ιατρική, στρατιωτική) - Αστρονομία (άστρα, γαλαξίες, κλπ.) - Πυρηνική (εκπομπή σωματιδίων  Απεικόνιση Απορρόφησης: Η πληροφορία της εικόνας είναι εσωτερική πληροφορία, δηλαδή πως ένα αντικείμενο αλλάζει / απορροφά ακτινοβολία που περνά διαμέσου του. - Ακτίνες Χ σε πολλές χρήσεις - Οπτική μικροσκοπία σε χρήσεις εργαστηρίου - Τομογραφία στην ιατρική - “Vibro-Seis” στην γεωφυσική έρευνα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 14 Ηλεκτρομαγνητική Ακτινοβολία (1/2)  Το ηλεκτρομαγνητικό φάσμα καλύπτει πολλές χρήσιμες ακτινοβολίες που χρησιμοποιούνται στην απεικόνιση:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 15 Ηλεκτρομαγνητική Ακτινοβολία (2/2)  Μερικοί κλάδοι της επιστήμης, π.χ. αστρονομία, περιέχουν εικόνες απο όλο το φάσμα.  Συνήθως θα χρησιμοποιήσουμε παραδείγματα εικόνων από το ορατό φάσμα.  Αυτό είναι ένα πολύ μικρό κομμάτι του φάσματος ακτινοβολίας!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 16 Κλίμακες Απεικόνισης  Μεταβάλλονται ανάλογα με τις κλίμακες που υπάρχουν στην φύση:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 17 Διαστάσεις Εικόνων  Οι εικόνες είναι πολύ-διαστατά σήματα (  2 διαστάσεις)  Ο αριθμός των διαστάσεων μιας εικόνας είναι ο αριθμός των συντεταγμένων που χρειάζονται για ένα σημείο

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 18 Γεωμετρία οπτικής εικονοληψίας (1/2) Απλοποιημένη γεωμετρία φωτογραφικής απεικόνισης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 19 Γεωμετρία Οπτικής Απεικόνισης (2/2)  ΟΠΤΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ 3-Δ ΣΕ 2-Δ Η απεικόνιση περιλαμβάνει μείωση διαστάσεων, έτσι κάποια 3-Δ πληροφορία χάνεται.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 20 Προβολή: είναι η μείωση των διαστάσεων Σκηνογραφική προβολή: είναι η μείωση διαστάσεων από 3-Δ σε 2-Δ Συστήματα συντεταγμένων:  Συντεταγμένες πραγματικού χώρου (Χ,Υ,Ζ) : δηλώνουν σημεία στο 3-Δ χώρο Το σημείο αναφοράς (Χ,Υ,Ζ)=(0,0,0) χρησιμοποιείται σαν το κέντρο του φακού  Συντεταγμένες εικόνας (x,y) : δηλώνουν σημεία σε 2-Δ εικόνα Το πεδίο x - y είναι παράλληλο του πεδίου Χ – Υ Ο οπτικός άξονας περνά και από τα δυο σημεία αναφοράς Σκηνογραφική προβολή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 21 Γεωμετρία προβολής οπής Ο φακός θεωρείται σαν μια οπή από την οποία περνούν όλες οι ακτίνες φωτός που κτυπούν το πεδίο εικόνας. Πρόβλημα: σε αυτό το μοντέλο, αλλά και στην πραγματικότητα η εικόνα είναι αντιστραμμένη. Έτσι, αλλάζουμε το μοντέλο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 22 Γεωμετρία αντεστραμμένης προβολής (1/3) Παρατήρηση: το διάγραμμα δεν είναι σε κλίμακα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 23 Γεωμετρία αντεστραμμένης προβολής (2/3)  Το πιο πάνω διάγραμμα δείχνει όλους τους άξονες συντεταγμένων

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 24 Γεωμετρία αντεστραμμένης προβολής (3/3) Το ισοδύναμο απλουστευμένο διάγραμμα περιέχει μόνο τα στοιχεία που σχετίζουν το (Χ,Υ,Ζ) = (A,B,C) με την προβολή (x,y) = (a,b).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 25 Όμοια Τρίγωνα Δυο τρίγωνα είναι όμοια όταν οι αντίστοιχες γωνίες τους είναι ίσες Θεώρημα: τα όμοια τρίγωνα έχουν τις αντίστοιχες πλευρές τους ανάλογες D = d, E = e, F = f E e F f D d

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 26 Λύση σκηνογραφικής προβολής (1/2) Χρησιμοποιώντας όμοια τρίγωνα μπορούμε να βρούμε τη σχέση μεταξύ 3-Δ συντεταγμένων χώρου και 2-Δ συντεταγμένων εικόνας Ξανασχεδιάζουμε τη γεωμετρική εικόνα φανερώνοντας δυο ζεύγη από όμοια τρίγωνα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 27 Λύση σκηνογραφικής προβολής (2/2) Από το θεώρημα των ομοίων τριγώνων συμπεραίνουμε: και ή (a,b) = f. (A,B) = (fA/C, fB/C) C

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 28 Εξίσωση Σκηνογραφικής Προβολής Έτσι, έχουμε την ακόλουθη σχέση: ( x,y) = f. (X,Y) Z όπου f = εστιακή απόσταση Η αναλογία f είναι ο συντελεστής μεγέθυνσης, ο οποίος μεταβάλλεται Ζ με την απόσταση Ζ από το κέντρο του φακού μέχρι το πεδίο του αντικειμένου

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 29 Παράδειγμα 1 Υπάρχει ένας άνθρωπος σε απόσταση 10 μέτρων μπροστά μας. Έχει 2 μέτρα ύψος. Η εστιακή απόσταση του ματιού μας είναι 17mm. Ερώτηση: ποιο είναι το ύψος Η της εικόνας που σχηματίζεται στη ρέτινα; Από τα όμοια τρίγωνα: 2 m = H 10 m 17mm H = 3.4 mm

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 30 Παράδειγμα 2 (1/3) Γιατί οι ευθείες (ή τμήματα ευθειών) σε 3-Δ χώρο προβάλλονται σε ευθεία γραμμή στη 2-Δ εικόνα;

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 31 Παράδειγμα 2 (2/3) Παρατηρούμε ότι όλες οι γραμμές που περνούν από το κέντρο του φακού (σημείο αναφοράς) και την 3-Δ ευθεία πρέπει να είναι στο ίδιο επίπεδο (ένα σημείο και μια ευθεία προσδιορίζουν ένα επίπεδο). Η διασταύρωση αυτού του επιπέδου με το επίπεδο της εικόνας δίνει την προέκταση της ευθείας. Η διασταύρωση δυο οποιονδήποτε μη παράλληλων επιπέδων είναι μια ευθεία.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 32 Παράδειγμα 2 (3/3) Έτσι, η προβολή μιας 3-Δ ευθείας είναι σε μια 2-Δ ευθεία.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 33 Ψηφιοποίηση Εικόνας  Τι είναι;  Η μετατροπή μιας δυσδιάστατης φυσικής εικόνας (στην ουσία μιας κατανομής φωτεινοτήτων) σε ηλεκτρικό σήμα και έπειτα σε ψηφιακή πληροφορία  Αισθητήρες CCD (Charged Couple Devices)  Μετατρέπουν την φωτεινότητα σε ηλεκτρικό φορτίο  Οι πλείστες κάμερες αυτούς χρησιμοποιούν

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 34 Αισθητήρες Charged Couple Device (1/3)  Τα στοιχεία του CCD πίνακα φορτίζονται ανάλογα με την φωτεινότητα η οποία προσπίπτει επάνω τους  Κάθε παλμός του Vertical Scan Generator αναγκάζει τα φορτία από κάθε γραμμή του πίνακα να μετακινηθούν σε ένα Shift Register  Ο Shift Register μεταφέρει τα φορτία σε ένα ενισχυτή, γραμμή προς γραμμή. Για το παραπάνω παράδειγμα, ο Shift Register θα μεταφέρει στον ενισχυτή τα φορτία της πρώτης γραμμής, έπειτα της δεύτερης, της τρίτης κ.ο.κ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 35 Αισθητήρες Charged Couple Devices (2/3) Κάθε CCD συσκευή διαθέτει τρεις «πηγές δυναμικού» (potential wells). Η μεσαία παράγει φορτίο (ροή ηλεκτρονίων) ανάλογα με το πλήθος των φωτονίων (δηλαδή την ένταση του φωτός) τα οποία προσπίπτουν επάνω της Έπειτα το φορτίο της μεσαίας πηγής μεταπηδά στις άλλες δύο. Τέλος καταλήγει στον Shift Register από όπου θα οδηγηθεί στον ενισχυτή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 36 Αισθητήρες Charged Couple Devices (3/3) Με τον ίδιο τρόπο, το φορτίο του Shift Register μεταβιβάζεται στον ενισχυτή, ο οποίος παράγει ηλεκτρικό ρεύμα ανάλογο με την τάση του αριθμού ηλεκτρονίων που λαμβάνει:  Η έξοδος του ενισχυτή είναι μια γραμμή – προς – γραμμή αναλογική κυματομορφή η οποία συνήθως έχει προκαθορισμένη μορφή (NTSC: 525 γραμμές/πλαίσιο, 30 πλαίσια/sec, RS-170).  Τα τηλεοπτικά σήματα συνήθως ακολουθούν την NTSC  Οι ψηφιακές εικόνες που δημιουργούνται από εργαστηριακές κάμερες και κάμερες ασφαλείας είναι συνήθως της μορφής RS-170  Για να μπορεί να τύχει επεξεργασίας από υπολογιστή, η αναλογική εικόνα πρέπει να μετατραπεί σε ψηφιακό σήμα από μια συσκευή ADC – Analog to Digital Converter

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 37 Μετατροπέας Αναλογικού σε Ψηφιακού (Analog to Digital Converter – ADC)  Διεξάγει Δειγματοληψία και Κβαντοποίηση για να μετατρέψει μια συνεχής κυματομορφή τάσης σε διακριτές τιμές  σημαντική η Συχνότητα Δειγματοληψίας και το Διάστημα Κβαντοποίησης  Οι κάρτες ψηφιοποίησης βίντεο (video digitizer board) συνήθως μπορούν να ενωθούν με την βιντεοκάμερα  Οι νέες «εντελώς ψηφιακές» κάμερες περιλαμβάνουν ενσωματωμένο ADC

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 38 Εικόνα Από Δειγματοληψία (1/4)  Τα αποτελέσματα τα οποία προκύπτουν από τη δειγματοληψία αποθηκεύονται ως πίνακες από τιμές. Κάθε τιμή αντιπροσωπεύει τη φωτεινότητα της εικόνας στο συγκεκριμένο σημείο. Δίπλα απεικονίζεται ένας 10x10 πίνακας εικόνας  Κάθε ένα από τα κελιά του πίνακα ονομάζεται εικονοστοιχείο – (“pixel” από τις λέξεις «picture element»)  Στην ΨΕΕ συνήθως χρησιμοποιούμε τετραγωνικούς πίνακες NxN με διαστάσεις δύναμη του 2 (N=2 M ) - είναι πιο εύκολοι στον χειρισμό και μερικοί αλγόριθμοι είναι αποδοτικότεροι για τέτοιες διαστάσεις M=72 7 x 2 7 = 128 x 128σύνολο: 2 14 =16384pixels M=102 10 x 2 10 = 1024 x 1024σύνολο: 2 20 =1048576pixels

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 39 Εικόνα Από Δειγματοληψία (2/4)  Η δειγματοληψία πρέπει να είναι επαρκώς πυκνή αλλιώς: μεγάλη απώλεια πληροφορίας  μεγάλη αλλοίωση της εικόνας  Παρακάτω απεικονίζονται οι προκύπτουσες ψηφιακές εικόνες με δειγματοληψία σε τρεις διαφορετικές συχνότητες – 600, 200 και 75 DPI)  Ποιά είναι κατάλληλη συχνότητα δειγματοληψίας;  Θεώρημα Δειγματοληψίας του Nyquist (Nyquist Sampling Theorem)  Παρόμοια, το διάστημα κβαντοποίησης πρέπει να είναι αρκετά μικρό 600 DPI200 DPI75 DPI

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 40 Εικόνα Από Δειγματοληψία (3/4)  Κβαντοποίηση: η φωτεινότητα κάθε pixel παίρνει μια τιμή από ένα πεπερασμένο σύνολο K αριθμών (συνήθως ακεραίων, από 0 έως K-1)  Τυπικά, το πλήθος επιπέδων φωτεινότητας είναι δύναμη του 2: K=2 Β  Άρα με B bits μπορούμε να κρατάμε την φωτεινότητά σε κάθε pixel Στις εικόνες τόνων γκρίζου συνήθως B=8, άρα έχουμε 256 πιθανά επίπεδα φωτεινότητας (τιμές 0 έως 255) με 8 bit ανά pixel  Όπως και με την συχνότητα δειγματοληψίας, οι τιμές φωτεινότητας της εικόνας θα πρέπει να κβαντοποιηθούν επαρκώς πυκνά (μικρό διάστημα κβαντοποίησης) ώστε να μην χαθεί σημαντική πληροφορία φωτεινότητας 8-Bit Κβαντοποίηση 5-Bit Κβαντοποίηση3-Bit Κβαντοποίηση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 41 Εικόνα Από Δειγματοληψία (4/4)  Αναπαράσταση εικόνας ως σύνολο επιπέδων bits =

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 42 Η Επανάσταση Της Ψηφιακής Εικόνας (1/4)  Χώρος που απαιτείται για αποθήκευση ψηφιακής εικόνας:  Ανάλυση εικόνας H x W pixels (Height, Width)  B bits για αποθήκευση της φωτεινότητας σε κάθε pixel  Χώρος = H x W x B (σε bits)  Για εικόνες τόνων γκρίζου, συνήθως:  Οι διαστάσεις είναι H = W = 2 M, Μ = 9 (512 x 512 pixels)  B = 8 (256 επίπεδα φωτεινότητας γκρίζου)  Χώρος = B x 2 M x 2 M = 8 x 2 18 = 2097152 bits = 0.4 Mbytes  Για βίντεο, συνήθως έχουμε 30 πλαίσια (καρέ εικόνας) να μεταδίδονται ανά δευτερόλεπτο. Χρησιμοποιώντας μια τεχνική για μείωση των αναγκών σε bandwidth (Πεπλεγμένη Σάρωση 2:1 - Interlaced Scanning 2:1), μια κινούμενη γκρι εικόνα με τις παραπάνω διαστάσεις και επίπεδα φωτεινότητας απαιτεί περίπου 7.5 Mbytes για 1 δευτερόλεπτο βίντεο  Για μια έγχρωμη ταινία 2 ωρών χρειάζονται περίπου 27000 Mbytes. Η ποσότητα αυτή είναι υπερβολική. Για αυτό χρειάζονται τεχνικές μείωσης των αναγκών σε αποθηκευτικό χώρο και bandwidth  Συμπίεση (θα τη δούμε σε άλλα κεφάλαια)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 43 Η Επανάσταση Της Ψηφιακής Εικόνας (2/4)  Τα συστήματα ΨΕΕ κατά κανόνα χρησιμοποιούν Καρτεσιανή (ορθογώνια) δειγματοληψία. Δηλαδή οι εικόνες αναπαριστούνται ως πίνακες με σειρές και στήλες. Τα pixels δεικτοδοτούνται με βάση τον αριθμό στήλης και γραμμής όπου βρίσκονται  Γιατί; Για απλοποίηση των αλγορίθμων  Εντούτοις, η «δειγματοληψία» στον αμφιβληστροειδή χιτώνα του ανθρώπινου ματιού προσεγγίζεται περισσότερο από εξαγωνική δειγματοληψία, όπου τα pixels είναι πιο συμπαγή μεταξύ τους  Εξαγωνικές εικόνες μπορούν επίσης να αναπαρασταθούν ως πίνακες με σειρές και στήλες, αλλά οι άξονες δεν είναι ορθογώνιοι  Οι εξαγωνικές εικόνες έχουν πλεονεκτήματα: –Δεν υπάρχει αμφιλεγόμενη διασύνδεση (θα το δούμε στην επόμενη διαφάνεια) –Είναι ευκολότερη η υλοποίηση κυκλικά συμμετρικών τελεστών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 44 Η Επανάσταση Της Ψηφιακής Εικόνας (3/4)  Παράδοξα Σύνδεσης (Connectivity Paradoxes)  Σύνδεση: αφορά τον τρόπο με τον οποίο αποφασίζουμε κατά πόσον ένα pixel είναι ενωμένο με κάποιο άλλο.  Τα Παράδοξα Σύνδεσης συχνά συγχύζουν αλγόριθμους οι οποίοι χρησιμοποιούν περιγράμματα.  Πως αποφασίζουμε αν ένα pixel είναι ενωμένο με κάποια άλλα; Δύο τρόποι:  4 – Connectivity: το pixel συνδέεται μόνο με τα 4 γειτονικά του pixel πάνω, κάτω, αριστερά και δεξιά.  8 – Connectivity: το pixel συνδέεται με τα 8 γειτονικά pixel που το περιτριγυρίζουν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 45 Η Επανάσταση Της Ψηφιακής Εικόνας (4/4)  Προβλήματα που Δημιουργούνται:  Ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να διεξάγουμε κάποια λειτουργία στον διπλανό κύκλο βασιζόμενοι στο περίγραμμά του.  Χρησιμοποιώντας 4 – Connectivity: Η λειτουργία θα θεωρήσει τον κύκλο ως 4 ασύνδετα τμήματα  Χρησιμοποιώντας 8 – Connectivity: Τα μπλε pixels θεωρούνται συνδεδεμένα, όμως το ίδιο και τα άσπρα: επικάλυψη μεταξύ συνδεδεμένων τμημάτων !  Πιθανή λύση: 4-Connectivity στο φόντο, 8-Connectivity στον κύκλο 4-Connectivity8-Connectivity Η εξαγωνική δειγματοληψία δεν υποφέρει από τέτοιου είδους ασάφειες:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 46 Χρώμα  Μια έγχρωμη εικόνα αναπαρίσταται ως διάνυσμα τιμών. Σε κάθε pixel έχουμε τρεις τιμές φωτεινότητας: Κόκκινο, Πράσινο και Μπλε.  Αυτό συνήθως εκφράζεται ως τρεις διαφορετικές εικόνες: μια για το Κόκκινο, μια για το Πράσινο και μια για το Μπλε χρώμα. Η αναπαράσταση αυτή ονομάζεται RGB. Υπάρχουν και άλλες, όπως η HSL και η CMYK. = + + Έγχρωμη Εικόνα  Μπλε Εικόνα  Πράσινη Εικόνα  Κόκκινη Εικόνα (Στις παραπάνω τρεις εικόνες το λευκό χρώμα είναι ψηλή φωτεινότητα, και το μαύρο χαμηλή)  Συνήθως επεξεργαζόμαστε την εικόνα συνολικής φωτεινότητας (intensity image) I = R + G + B.  Οι περισσότεροι αλγόριθμοι οι οποίοι χρησιμοποιούν χρώμα, επεξεργάζονται τις RGB εικόνες ξεχωριστά ως εικόνες τόνων γκρίζου και έπειτα τις προσθέτουν για να πάρουν το τελικό αποτέλεσμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 47 Κάρτες Συλλογής Πλαισίων (Frame Grab Boards)  Υπάρχουν κάρτες συλλογής πλαισίων για μικρούς και μεγάλους υπολογιστές και για διαφορετικά περιβάλλοντα εργασίας  Κάρτες με FIFO Buffers – συνήθως 1 μέχρι 8 Kb μνήμη  Με ενσωματωμένη μνήμη – αρκετά Megabytes (Matrox Meteor II: 4MB SGRAM)  Τέτοιες κάρτες συνήθως υποστηρίζουν:  Είσοδο βίντεο RS-170  Συνεχής ψηφιοποίηση εικόνας στα 30 πλαίσια ανά δευτερόλεπτο  Επαναδιαμόρφωση ψηφιακού βίντεο για προβολή σε οθόνη  Αποθήκευση εικόνων σε ενσωματωμένη στην συσκευή μνήμη (on-board memory)  Διεξαγωγή ορισμένων βασικών λειτουργιών επεξεργασίας εικόνας  Μερικές εταιρείες:  Matrox (http://www.matrox.com/)http://www.matrox.com/  Imaging Technology, Inc.  Datacube  Data Translation

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 48 Αναπαράσταση Και Αποθήκευση Ψηφιακής Εικόνας (1/4)  Όπως είπαμε, μια εικόνα αποθηκεύεται συνήθως ως ένας πίνακας από ακέραιους αριθμούς  Χρήση πινάκων για αναπαράσταση ψηφιακής εικόνας  Έστω τετραγωνικός πίνακας εικόνας I = [ I(i, j); 0 ≤ i, j ≤ N-1 ] Ο δείκτης i αντιπροσωπεύει αριθμό γραμμής στον πίνακα Ο δείκτης j αντιπροσωπεύει αριθμό στήλης στον πίνακα  Αυτό είναι σε αντίθεση με την συνήθη σημειογραφία των μαθηματικών, όπου χρησιμοποιούμε συνήθως την σύμβαση I(x,y), με το x να υποδηλώνει τον αριθμό στήλης και το y να υποδηλώνει τον αριθμό γραμμής.  Το I(i,j) αντιπροσωπεύει την τιμή του pixel στην γραμμή i, στήλη j

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 49 Αναπαράσταση Και Αποθήκευση Ψηφιακής Εικόνας (2/4)  Μορφή Πίνακα Εικόνας Διαστάσεων NxN I =  Πίνακας Εικόνας Διαστάσεων NxN με Τιμές Pixel

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 50 Αναπαράσταση Και Αποθήκευση Ψηφιακής Εικόνας (3/4)  Ο αριθμός των Bits ανά pixel ο οποίος χρησιμοποιείται καθορίζει το πλήθος χρωμάτων (ή φωτεινότητας) τα οποία μπορεί να πάρει.  4 bits: εικόνες 16 χρωμάτων  8 bits: εικόνες 256 χρωμάτων ή εικόνες τόνων γκρίζου  16, 24, 32 bits: εικόνες πραγματικού χρώματος κλπ  2 bits ανά pixel: δυαδικές εικόνες (binary images)  Περιέχουν μόνο δύο χρώματα (συνήθως άσπρο και μαύρο)  Θα μας απασχολήσουν περισσότερο στο κεφάλαιο 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 51 Αναπαράσταση Και Αποθήκευση Ψηφιακής Εικόνας (4/4) Μορφή πίνακα δυαδικής εικόνας (δεξιά) Εναλλακτικός τρόπος απεικόνισης πίνακα δυαδικής εικόνας (αριστερά)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 52 Παρατηρήσεις  Οι εικόνες φωτεινότητας τόνων γκρίζου (grey-level images) τυγχάνουν χειρισμού ως πίνακες ακεραίων στους οποίους διεξάγονται αριθμητικές λειτουργίες  Οι δυαδικές εικόνες τυγχάνουν χειρισμού (συνήθως) ως λογικοί πίνακες πάνω στους οποίους εφαρμόζονται λογικοί τελεστές και λειτουργίες  Στις σημειώσεις του μαθήματος ακολουθείται η σύμβαση: –Λογική τιμή 1 = Μαύρο –Λογική τιμή 0 = Άσπρο  Στο MATLAB και στις πλείστες εφαρμογές ΨΕΕ χρησιμοποιείται το ανάποδο: 1 = Άσπρο, 0 = Μαύρο. –Αυτό μπορεί να αλλάξει με την κατάλληλη εντολή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 53 Τέλος Πρώτου Κεφαλαίου 1. Εισαγωγή 2. Τύποι Εικόνων 3. Γεωμετρία Απεικόνισης 4. Όργανα Απεικόνισης 5. Απόκτηση Εικόνας 6. Αναπαράσταση Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 54 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Κεφάλαιο 2 Εισαγωγή

55 Δυαδική Επεξεργασία Εικόνας  Δημιουργία Δυαδικών Εικόνων  Λογικές Λειτουργίες  Χρωματισμός Μερών  Δυαδική Μορφολογία  Συμπίεση Δυαδικής Εικόνας Κεφάλαιο 2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 56 Δυαδικές Εικόνες (1/4)  Μια ψηφιακή εικόνα είναι ένας πίνακας από αριθμούς: δείγματα από τη φωτεινότητα της εικόνας  Κάθε επίπεδο φωτεινότητας κβαντοποιείται: του δίνεται ένας αριθμός από κάποιο πεπερασμένο σύνολο αριθμών (γενικά ακέραιοι αριθμοί με δείκτες από 0 μέχρι K-1)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 57 Πίνακας εικόνας 10 x 10 γκρι-επιπέδων φωτεινότητας Δυαδικές Εικόνες (2/4)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 58  Υπάρχουν K = 2^Β πιθανά επίπεδα φωτεινότητας  Κάθε στίγμα αντιπροσωπεύεται από B bits  Οι δυαδικές εικόνες έχουν B = 1 Μια 10 x 10 δυαδική εικόνα Δυαδικές Εικόνες (3/4)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 59  Πως εμφανίζονται οι δυαδικές εικόνες; Δυαδικό = δύο-τιμές ‘1’ = μαύρο ‘0’ = άσπρο Οι λογικές τιμές 0 ή 1 συνήθως δείχνουν την απουσία ή την παρουσία σε κάποιο χαρακτηριστικό της εικόνας σε μια εικόνα γκρι-επιπέδων φωτεινότητας:  Σημεία από υψηλή ή χαμηλή ένταση  Σημεία όπου ένα αντικείμενο είναι παρόν ή απόν  Αφηρημένα χαρακτηριστικά όπως ομαλότητα σε αντίθεση με μη ομαλότητα Δυαδικές Εικόνες (4/4)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 60 Δημιουργία Δυαδικών Εικόνων (1/2) Είσοδος με Βάση Πινακίδα  Οι δυαδικές εικόνες μπορούν να παραχθούν από ένα απλό όργανο αίσθησης με δυαδική έξοδο  Απλούστερο παράδειγμα: πινακίδα, resistive pad με πέννα φωτός  Όλα τα στίγματα αρχικά παίρνουν την τιμή ‘0’ I = [I(i, j)], I(i, j) = '0' για όλα (i, j) = (γραμμές,στήλες)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 61 Δημιουργία Δυαδικών Εικόνων (2/2)  Όταν πίεση η φως πέφτει πάνω στο (i0, j0), η εικόνα παίρνει την τιμή '1': I(i0, j0) = ‘1’  Αυτό συνεχίζεται μέχρι ο χρήστης τελειώσει το σχέδιο  Χρήσιμο για σχέδια μηχανικών, καταχώρηση χειρόγραφων χαρακτήρων, κλπ.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 62 Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (1/24)  Συνήθως μια δυαδική εικόνα δημιουργείται από μια γκρι-επιπέδων εικόνα  Πλεονεκτήματα  B-fold μείωση στον χώρο αποθήκευσης  Απλή αφαιρετικότητα των πληροφοριών  Γρήγορη επεξεργασία – λογικές λειτουργίες  Μπορεί να συμπιεστεί περισσότερο

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 63 Απλή Κατωφλίωση  Η απλούστερη λειτουργία στην επεξεργασία εικόνας  Μια ακραία μορφή κβαντοποίησης γκρι-επιπέδων φωτεινότητας  Ορίζουμε ένα ακέραιο κατώφλι T (στην περιοχή της γκρι-κλίμακας επιπέδων φωτεινότητας)  Συγκρίνουμε την ένταση κάθε στίγματος με το T Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (2/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 64 Κατωφλίωση  Ας υποθέσουμε ότι μια γκρι-επιπέδων εικόνα I έχει K γκρι-επίπεδα φωτεινότητας: 0, 1, 2,...., K-1  Επιλέγουμε το κατώφλι T T ανήκει { 0, 1, 2,...., K-1}  Συγκρίνουμε κάθε επίπεδο φωτεινότητας στην γκρι- επιπέδων εικόνα I με το T Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (3/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 65  Ορίζουμε μια νέα δυαδική εικόνα J ως ακολούθως J(i, j) = '0' εάν I(i, j) ≥ T J(i, j) = '1' εάν I(i, j) < T  Μια νέα δυαδική εικόνα J δημιουργείται από την γκρι- επιπέδων εικόνα I Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (4/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 66 Επιλογή Κατωφλίου  Η ποιότητα της δυαδικής εικόνας J που παίρνουμε από την κατωφλίωση της εικόνας I, εξαρτάτε πάρα πολύ από το κατώφλι T  Πραγματικά είναι πολύ χρήσιμο να παρατηρήσουμε τα αποτελέσματα κατωφλίωσης μιας εικόνας σε πολλά διαφορετικά επίπεδα σε σειρά  Διαφορετικά κατώφλια μπορούν να δημιουργήσουν διαφορετικές σημαντικές εικόνες αφαιρετικότητας Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (5/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 67  Μερικές εικόνες δεν δίνουν ενδιαφέροντα αποτέλεσματα όταν κατωφλιώνονται με οποιοδήποτε Τ  Επομένως: Πως αποφασίζει κάποιος αν είναι δυνατή η κατωφλίωση;  Πως αποφασίζει κάποιος για το κατώφλι Τ;  Παράδειγμα κατωφλίωσης στο MATLAB I = imread(‘exampleim.tif’); b = im2bw(I,map,0.4); figure1,imshow(I,map); figure2, imshow(b); Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (6/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 68 Ιστόγραμμα Γκρι-Επιπέδων Εικόνας  Το Ιστόγραμμα HI της εικόνας Ι είναι μια γραφική παράσταση κάθε πεδίου φωτεινότητας στην εικόνα Ι  Το HI είναι μια μονοδιάστατη συνάρτηση με πεδίο ορισμού 0,..., K-1  HI(k) = n αν I περιέχει ακριβώς n φορές το επίπεδο φωτεινότητας k, για κάθε k = 0,... K-1 Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (7/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 69 Εμφάνιση Ιστογράμματος  Η εμφάνιση του ιστογράμματος φανερώνει πολλά στοιχεία για την εικόνα Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (8/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 70  Παράδειγμα ιστογράμματος σκοτεινής εικόνας Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (9/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 71  Αυτά μπορεί να είναι τα ιστογράμματα από μια υποφωτισμένη - σκοτεινή και μια υπερφωτισμένη - φωτεινή εικόνα, αντίστοιχα Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (10/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 72  Αυτό το ιστόγραμμα δείχνει καλύτερη χρήση της περιοχής της γκρι-κλίμακας πεδίων φωτεινότητας Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (11/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 73  Παράδειγμα ιστογράμματος καλής κατανομής Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (12/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 74 Ιστόγραμμα Δύο Κατανομών  Η κατωφλίωση συνήθως δουλεύει καλύτερα όταν υπάρχουν σκούρα αντικείμενα σε φωτεινό φόντο  Ή όταν υπάρχουν φωτεινά αντικείμενα σε ένα σκοτεινό φόντο  Οι εικόνες αυτού του τύπου τείνουν να έχουν ιστογράμματα με πολλές διακριτές κορυφές  Αν οι κορυφές είναι καλά χωρισμένες, η επιλογή του κατωφλίου είναι εύκολη Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (13/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 75 Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (14/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 76  Παράδειγμα ιστογράμματος κακώς διαχωρισμένου Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (15/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 77  Το κατώφλι T καθορίζεται κάπου μεταξύ των κορυφών. Μπορεί να είναι μια διαδικασία προσπάθειας και λάθους Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (16/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 78  Παράδειγμα ιστογράμματος καλά διαχωρισμένου Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (17/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 79 Επιλογή Κατωφλίου από το Ιστόγραμμα  Τοποθετώντας το κατώφλι T μεταξύ κορυφών μπορεί να οδηγήσει σε επιθυμητά αποτελέσματα  Ακριβώς που μεταξύ μπορεί να είναι δύσκολο να βρεθεί Κατωφλίωση Γκρι-Επιπέδων Φωτεινότητας (18/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 80  Ένα ιστόγραμμα εικόνας μπορεί να περιέχει πολλές κορυφές. Τοποθετώντας το κατώφλι σε διαφορετικά σημεία δημιουργεί πολύ διαφορετικά αποτελέσματα. Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (19/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 81  Το ιστόγραμμα μπορεί να είναι ‘επίπεδο’ κάνοντας την επιλογή κατωφλίου δύσκολη Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (20/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 82 Συζήτηση για τους τύπους Ιστογράμματος  Θα επιστρέψουμε στο ιστόγραμμα μετά, μέσα στα πλαίσια των ποσοτικών ιδιοτήτων των γκρι-πεδίων φωτεινότητας.  Τα ιστογράμματα που περιέχουν δύο κατανομές συχνά δείχνουν αντικείμενα σε φόντο με σημαντική διαφορά στην μέση φωτεινότητα.  Τα ιστογράμματα που περιέχουν δύο περιοχές κατανομών κατωφλιώνονται πολύ εύκολα. Κατωφλίωση Γκρι-Επιπέδων Φωτεινότητας (21/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 83  Το αποτέλεσμα της κατωφλίωσης ενός ιστογράμματος που περιέχει δύο κατανομές είναι ιδανικά, μια απλή δυαδική εικόνα που δείχνει τον διαχωρισμό του αντικειμένου με το φόντο  Παράδειγμα εικόνες από:  Εκτυπωτή  Κύτταρα αίματος σε διάλυμα  Μηχανικά εργαλεία σε μια γραμμή συναρμολόγησης Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (22/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 84  Τα ιστογράμματα με πολλές περιοχές διαφορετικών κατανομών δημιουργούνται συχνά όταν η εικόνα περιέχει διαφορετικά αντικείμενα από διαφορετικούς μέσους όρους φωτεινότητας σε ένα ομογενές φόντο.  Τα επίπεδα ιστογράμματα συνήθως δηλώνουν πιο πολύπλοκες εικόνες, περιέχοντας λεπτομέρειες, με μη- ομοιογενές φόντο, κ.λ.π Κατωφλίωση Γκρι-Επιπέδων Φωτεινότητας (23/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 85  Η κατωφλίωση σπάνια δίνει καλά αποτελέσματα. Συνήθως, μερικοί τύποι διόρθωσης μέρους της εικόνας πρέπει να χρησιμοποιηθούν  Θα μελετήσουμε τεχνικές διόρθωσης μέρους της εικόνας αργότερα σε αυτό το κεφάλαιο Κατωφλίωση Γκρι-επιπέδων Φωτεινότητας (24/24)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 86 Λογικές Λειτουργίες Σε Δυαδικές Εικόνες Για τις δυαδικές εικόνες που θα χρησιμοποιήσουμε δεν χρειάζεται να δείξουμε την ψηφιοποίηση τους σε στίγματα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 87 Βασικές Λογικές Λειτουργίες (1/5) Λογικό Συμπλήρωμα: NOT(X1) = complement of X1 ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΛΗΘΕΙΑΣ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 88 Λογικό ΚΑΙ: AND (X1, X2) = X1 Λ X2 ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΛΗΘΕΙΑΣ Βασικές Λογικές Λειτουργίες (2/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 89 Λογικό Ή: OR (X1, X2) = X1 V X2 ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΛΗΘΕΙΑΣ Βασικές Λογικές Λειτουργίες (3/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 90 Δυαδική Πλειοψηφία: (περιττός # μεταβλητών μόνο) ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΛΗΘΕΙΑΣ Βασικές Λογικές Λειτουργίες (4/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 91 Ιδιότητες Άλγεβρας Boole:  NOT [NOT(X)] = X  X1 Λ X2 Λ X3 = (X1 Λ X2) Λ X3 = X1 Λ (X2 Λ X3)  X1VX2VX3 = (X1VX2)VX3 = X1V(X2VX3)  X1 Λ X2 = X2 Λ X1  X1VX2 = X2VX1  (X1 Λ X2)VX3 = (X1VX3) Λ (X2VX3)  (X1VX2) Λ X3 = (X1 Λ X3)V(X2 Λ X3)  NOT(X1 Λ X2) = NOT(X1)VNOT(X2)  NOT(X1VX2) = NOT(X1) Λ NOT(X2) Βασικές Λογικές Λειτουργίες (5/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 92 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (1/9) Το συμπλήρωμα μιας εικόνας: J1 = NOT( I1),if J1(i, j) = NOT[ I1(i, j) ] for all (i, j) Αυτό αντιστρέφει την αντίθεση - δημιουργεί ένα δυαδικό αρνητικό.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 93 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (2/9) Η τομή δυο εικόνων: J2 = AND(I1, I2) = I1 Λ I2, if J2(i, j) = AND[ I1(i, j), I2(i, j) ] for all (i, j) Δείχνει την επικάλυψη των ΜΑΥΡΩΝ περιοχών στις εικόνες I1 και I2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 94 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (3/9) Η ένωση δυο εικόνων: J3 = OR(I1, I2) = I1 V I2, if J3(i, j) = OR[ I1(i, j), I2(i, j) ] for all (i, j) Δείχνει την επικάλυψη των ΛΕΥΚΩΝ περιοχών στις εικόνες I1 και I2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 95 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (4/9) Παράδειγμα: Μια γραμμή-συναρμολόγησης ελεγχόμενη από σύστημα εικόνας. Παρόμοιο με πολλά συστήματα της βιομηχανίας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 96 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (5/9) Στόχος: Αριθμητική σύγκριση της αποθηκευμένης εικόνας Imodel και της εικόνας λήψης I. Παρατηρούμε ότι το αντικείμενο στην εικόνα I έχει μετακινηθεί πολύ λίγο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 97 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (6/9) Λογικό ΚΑΙ: Όπως φαίνεται και στο πιο κάτω σχήμα το λογικό ΚΑΙ θα μας δώσει την επικάλυψη:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 98 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (7/9) Μια μέτρηση της μετακίνησης δίνεται από το exclusive or (XOR). XOR(I,Imodel)= OR{AND[Imodel,NOT(I)],AND[NOT(Imodel), I ]}

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 99 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (8/9) XOR(I, Imodel) Το XOR δείχνει που είναι το λάθος της μετακίνησης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 100 Λογικές Λειτουργίες στις Εικόνες (9/9) Για να αποφασίσουμε κατά πόσο υπάρχει πρόβλημα, ή ελάττωμα, έχουμε το λόγο ή την ποσοστιαία αναλογία: PERCENT = [#μαύρων στιγμάτων XOR(I, Imodel)] / [#άσπρων στιγμάτων Imodel] Αυτό το ποσοστό μπορεί να συγκριθεί με μια προ- υπολογισμένη ανοχή, έστω P, στο σφάλμα της εκατοστιαίας αναλογίας. Αν Percent > P, τότε το εξάρτημα μπορεί είτε να είναι ελαττωματικό, είτε λανθασμένα τοποθετημένο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 101 Blob Coloring Χρωματισμός Μερών Είναι μια απλή τεχνική για ταξινόμηση κάποιας περιοχής της εικόνας, καθώς επίσης και διόρθωσης της. Κίνητρο: Η κατωφλίωση εικόνων γκρι δημιουργεί συνήθως μια ατελή δυαδική εικόνα, όπου υπάρχουν:  Άσχετα μέρη ή οπές λόγο θορύβου.  Άσχετα μέρη από κατωφλίωση αντικειμένων μικρού ενδιαφέροντος.  Μη ομαλή ανάκλαση επιφάνειας αντικειμένου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 102 Χρωματισμός Μερών Συνήθως είναι επιθυμητό να εξάγουμε ένα μικρό αριθμό αντικειμένων ή ένα μόνο αντικείμενο μετά την κατωφλίωση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 103 Χρωματισμός Μερών (1/2) Αλγόριθμος: Έστω δυαδική εικόνα Ι.  Ορίζουμε σαν μια έγχρωμη περιοχή, τον πίνακα R: R(i, j) = αριθμός περιοχής από στίγματα I(i, j)  Αρχικά θέτουμε R = 0 και k = 1, όπου k = μετρητής αριθμού περιοχής  Στη συνέχεια θα σαρώσουμε την εικόνα μας από αριστερά προς δεξιά και από πάνω προς τα κάτω, και θα υπολογίσουμε τα εξής:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 104 Χρωματισμός Μερών (2/2)  if I(i, j) = 1 and I(i, j-1) = 0 and I(i-1, j) = 0 then set R(i, j) = k and k = k + 1;  if I(i, j) = 1 and I(i, j-1) = 0 and I(i-1, j) = 1 then set R(i, j) = R(i-1, j);  if I(i, j) = 1 and I(i, j-1) = 1 and I(i-1, j) = 0 then set R(i, j) = R(i, j-1);  if I(i, j) = 1 and I(i, j-1) = 1 and I(i-1, j) = 1 then set R(i, j) = R(i-1, j); if R(i, j-1) ≠ R(i-1, j) then set R(i, j-1), R(i-1, j) as equals Ενημέρωση ολων των περιοχών που είναι ισοδύναμες

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 105 Χρωματισμός Μερών Παράδειγμα Από το παράδειγμα αυτό βλέπουμε ότι το χρώμα του μεγαλύτερου μέρους είναι το 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 106 Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών (1/5)  Θέτουμε m = "χρώμα" της μεγαλύτερης περιοχής  Ενώ σαρώνουμε την εικόνα από αριστερά προς δεξιά και από πάνω προς τα κάτω υπολογίζουμε if I( i, j) = 1 and R( i, j) ≠ m then set I( i, j) = 0;

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 107 Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών (2/5) Μετά από την αφαίρεση των ασήμαντων περιοχών! Η διαδικασία δεν έχει τελειώσει ακόμα! Για να πάρουμε ένα συνεκτικό, συνδεδεμένο αντικείμενο επαναλαμβάνουμε την διαδικασία στα ΛΕΥΚΑ στίγματα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 108 Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών (3/5) Υπολογίζουμε το συμπλήρωμα του τελευταίου αποτελέσματος συμπλήρωμα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 109 Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών (4/5)  Τότε επαναλαμβάνουμε όλα τα ίδια βήματα: ‘Χρώμα’ του μεγαλύτερου μέρους: 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 110 Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών (5/5) Συμπλήρωμα Απλό και αποτελεσματικό, αλλά δεν τα διορθώνει όλα! Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 111 Δυαδική Μορφολογία (1/2)  Η πιο δυνατή τάξη από δυαδικές λειτουργίες εικόνων ονομάζεται μαθηματική μορφολογία  Οι μορφολογικές λειτουργίες επηρεάζουν το σχήμα των αντικειμένων και περιοχών στις δυαδικές εικόνες.  Όλη η επεξεργασία γίνεται σε τοπική βάση, δηλαδή περιοχές η μορφές αντικειμένων επηρεάζονται με τοπικό τρόπο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 112 Δυαδική Μορφολογία (2/2) Μορφολογικές λειτουργίες:  Μεγέθυνση - Διαστολή αντικειμένων (Dilate)  Σμίκρυνση – Συστολή αντικειμένων (Erode)  Ομαλοποίηση ορίων αντικειμένων και περιορισμός μικρών περιοχών η οπών  Γέμισμα κενών και περιορισμός ‘χερσονήσων’ Όλα κατορθώνονται χρησιμοποιώντας τοπικές λογικές λειτουργίες!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 113 Δομικά Στοιχεία ή Παράθυρα Structuring Elements or Windows  Ένα δομικό στοιχείο είναι μια γεωμετρική συσχέτιση μεταξύ στιγμάτων.  Μερικά παραδείγματα δομικών στοιχείων :

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 114  Οι μορφολογικές λειτουργίες ορίζονται από την μετακίνηση ενός παραθύρου πάνω στη συγκεκριμένη εικόνα, με τέτοιο τρόπο ώστε το παράθυρο να κεντράρεται πάνω σε κάθε ένα από τα στίγματα της  Συνήθως αυτό γίνεται σειρά προς σειρά, στήλη προς στήλη  Το δομικό στοιχείο συχνά αναφέρεται ως κινητό παράθυρο. Δυαδική Μορφολογία Δομικά Στοιχεία ή Παράθυρα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 115  Όταν το δομικό στοιχείο κεντραριστεί πάνω σε μια περιοχή της εικόνας, μια λογική λειτουργία εκτελείται στα στίγματα που καλύπτει το δομικό στοιχείο, οδηγώντας σε μια δυαδική έξοδο πάνω στο κεντρικό στίγμα που καλύπτει το παράθυρο  Συνήθως τα δομικά στοιχεία ορίζονται να έχουν κυκλικά σχήματα, αφού είναι επιθυμητό ότι αντιδρούν με τον ίδιο τρόπο με ένα αντικείμενο ακόμα και αν το αντικείμενο περιστραφεί. Δυαδική Μορφολογία Δομικά Στοιχεία ή Παράθυρα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 116 Δομικά Στοιχεία ή Παράθυρα (1/2) => => => => => => => ...

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 117 Δομικά Στοιχεία ή Παράθυρα (2/2) => ... Μετά από κάποια ενδιάμεσα βήματα =>=> => ......

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 118 Επίσημος Ορισμός Παραθύρων (1/4)  Χρησιμοποιείται επίσης αργότερα για επεξεργασία εικόνων γκρι και βίντεο.  Ένα παράθυρο είναι μια γεωμετρική συσχέτιση η οποία δημιουργεί μια σειρά από μικρογραφικές εικόνες καθώς περνά πάνω από την εικόνα διαδοχικά σειρά προς σειρά, στήλη προς στήλη (Ακολουθιακή Υλοποίηση).  Στην παράλληλη υλοποίηση, ένας μεγάλος αριθμός από παράθυρα θα καλύπτουν την εικόνα συγχρόνως.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 119 Επίσημος Ορισμός Παραθύρων (2/4) Μερικά τυπικά Μονοδιάστατα Παράθυρα:  ROW(2M+1) και COL(2M+1).  Αυτά λειτουργούν σε Σειρές και Στήλες Μόνο  Ένα παράθυρο θα καλύπτει πάντα ένα περιττό αριθμό στιγμάτων 2M+1, διαγώνια συμμετρικά στίγματα με το κεντρικό στίγμα  Οι λειτουργίες φίλτρου ορίζονται συμμετρικά με αυτό τον τρόπο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 120 Επίσημος Ορισμός Παραθύρων (3/4) Μερικά τυπικά Δυσδιάστατα Παράθυρα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 121 Επίσημος Ορισμός Παραθύρων (4/4) Τυπικά Δυσδιάστατα Παράθυρα SQUARE(2M+1), CROSS(2M+1), CIRC(2M+1)  Αυτά είναι τα πιο κοινά σχήματα παραθύρων.  Και πάλι, 2M+1 δείχνει τον περιττό αριθμό στιγμάτων που καλύπτονται από το παράθυρο.  Μπορεί να γενικοποιηθεί σε παράθυρα οποιουδήποτε-μεγέθους που να καλύπτει 2M+1 στίγματα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 122 Συμβολισμός Παραθύρων (1/3) Ένα παράθυρο είναι:  Ένας τρόπος συγκέντρωσης τοπικών φωτεινοτήτων εικόνας.  Ένα σύνολο από μετακινήσεις συντεταγμένων Bi = (mi, ni) με κέντρο το (0,0):  B = {B1,..., B2M+1} = {(m1, n1),..., (m2M+1,n2M+1)}

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 123 Συμβολισμός Παραθύρων (2/3) Παραδείγματα Μονοδιάστατων Παραθύρων Β:  B = ROW(2M+1)= {(0, -M),..., (0, M)} = {(0, n); n = -M,..., M} π.χ B = ROW(3)= {(0, -1), (0, 0), (0, 1)}  B = COL(2M+1)= {(-M, 0),..., (M, 0)} = {(m, 0); m = -M,..., M} π.χ B = COL(3)= {(-1, 0), (0, 0), (1, 0)}

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 124 Συμβολισμός Παραθύρων (3/3) Παραδείγματα Δυσδιάστατων Παραθύρων Β:  B = SQUARE (9)= {(-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, -1), (0, 0), (0, 1), (1, -1), (1, 0), (1, 1)}  B = CROSS(2M+1)= ROW(2M+1) και COL(2M+1) πχ B = CROSS(5)= { (-1, 0), (0, -1), (0, 0), (0, 1), (1, 0) }

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 125 Σύνολο Παραθύρων (1/3) Δεδομένης μιας εικόνας Ι και ενός παραθύρου Β ορίζουμε το σύνολο παραθύρων στις συντεταγμένες εικόνας (i, j) ως: B.I( i, j ) = {I( I + m, j + n); όπου (m, n) Î B και ( i, j ) Î [0,n-1] } το οποίο είναι το σύνολο των στιγμάτων εικόνας που καλύπτεται από το παράθυρο όταν έχει κέντρο τις συντεταγμένες (i, j).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 126 Σύνολο Παραθύρων (2/3) Παραδείγματα 1D:  B = ROW(3): B˚I( i, j ) = {I( i, j-1 ), I( i, j ), I( i, j+1 )}  B = COL(3): B˚I( i, j ) = {I( i-1, j ), I( i, j ), I( i+1, j )}

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 127 Σύνολο Παραθύρων (3/3) Παραδείγματα 2D:  B = SQUARE (9): B.I( i, j ) = {I( i-1, j-1 ), I( i-1, j ), I( i-1, j+1 ), I( i, j-1 ), I( i, j ), I( i, j+1 ), I( i+1, j-1 ), I( i+1, j ), I( i+1, j+1 )}  B = CROSS(5): B.I(i, j) = { I( i-1, j ), I( i, j-1 ), I( i, j ), I( i, j+1 ), I( i+1, j ) }

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 128 Γενικά Δυαδικά Φίλτρα  Δείχνουμε τις δυαδικές λειτουργίες G στο σύνολο παραθύρου B.I( i, j ) ως εξής: J( i, j ) = G {B.I( i, j )} = G{I( I + m, j + n ); όπου (m, n) Î B και ( i, j ) Î [0,n-1] }  Εφαρμόζοντας αυτήν σε κάθε στίγμα της εικόνας, δίνει μια φιλτραρισμένη εικόνα J = G[I, B] = [J( i, j ); 0 ≤ i, j ≤ N-1]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 129 Επεξεργασία Στα Όρια Της Εικόνας Το παράθυρο καλύπτει ‘κενό χώρο’ Συνήθως γεμίζουμε τους κενούς χώρους του παραθύρου με την τιμή του κοντινότερου στίγματος της εικόνας. Αυτό λέγεται Επανάληψη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 130 Διαστολή, Συστολή Και Μέση Τιμή  Διαστολή - Καλείται έτσι επειδή αυτή η λειτουργία μεγαλώνει το μέγεθος των ΜΑΥΡΩΝ αντικειμένων στην δυαδική εικόνα.  Συστολή - Καλείται έτσι επειδή αυτή η λειτουργία μειώνει το μέγεθος των ΜΑΥΡΩΝ αντικειμένων στην δυαδική εικόνα.  Μέση τιμή - Στην πραγματικότητα πλειοψηφία. Μια ειδική περίπτωση του γκρι-επιπέδου μεσαίου φίλτρου. Κατέχει ποιοτικές ιδιότητες και των δυο, της διαστολής και της συστολής, αλλά γενικά δεν αλλάζει το μέγεθος του αντικειμένου η του φόντου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 131 Διαστολή, Συστολή Και Μέση Τιμή  Διαστολή – Δίδεται ένα παράθυρο Β και μια δυαδική εικόνα Ι  J1 = DILATE (I, B) αν J1(i, j) = OR {B˚I(i, j)} = OR {I(i-m, j-n); (m, n)  B}  Συστολή – Δίδεται ένα παράθυρο Β και μια δυαδική εικόνα Ι  J2 = ERODE (I, B) αν J2(i, j) = AND {B˚I(i, j)} = AND {I(i-m, j-n); (m, n)  B}  Μέση τιμή – Δίδεται ένα παράθυρο Β και μια δυαδική εικόνα Ι  J3 = MEDIAN (I, B) αν J3(i, j) = MAJ {B˚I(i, j)} = MAJ {I(i-m, j-n); (m, n)  B}

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 132 Διαστολή Παράδειγμα 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 133 Διαστολή Παράδειγμα 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 134 Συστολή Παράδειγμα 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 135 Συστολή Παράδειγμα 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 136 Μέση Τιμή Παράδειγμα 1. Το φίλτρο μεσαίου αφαίρεσε το μικρό αντικείμενο Α και την μικρή οπή Β, αλλά δεν άλλαξε το όριο (μέγεθος) της μεγαλύτερης περιοχής C.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 137 Ποιοτικές Ιδιότητες Διαστολής 1. Αφαιρεί τις πολύ-μικρού μεγέθους οπές του αντικειμένου 2. Η διαστολή επίσης αφαιρεί πολύ-στενά κενά ή κόλπους

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 138 Ποιοτικές Ιδιότητες Διαστολής 3. Η διαστολή του ΜΑΥΡΟΥ μέρους της εικόνας είναι το ίδιο με την συστολή του ΛΕΥΚΟΥ μέρους!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 139 Ποιοτικές Ιδιότητες Συστολής 1. Αφαιρεί αντικείμενα πολύ - μικρού μεγέθους 2. Η συστολή αφαιρεί επίσης πολύ-στενά ‘ακρωτήρια’

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 140 Ποιοτικές Ιδιότητες Συστολής 3. Η συστολή του ΜΑΥΡΟΥ μέρους της εικόνας είναι το ίδιο με την διαστολή του ΛΕΥΚΟΥ μέρους!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 141 Συσχέτιση Συστολής Και Διαστολής  Η συστολή και η διαστολή είναι στην πραγματικότητα η ίδια λειτουργία – έχουν δυική (dual) λειτουργία αναφορικά με το συμπλήρωμα (complementation)  Η συστολή και η διαστολή είναι μόνο αντίστροφες κατά προσέγγιση η μια της άλλης  Η διαστολή μιας ήδη υπό συστολή εικόνας, πολύ σπάνια οδηγεί στην αρχική εικόνα. Κατ’ ακρίβεια η διαστολή δεν μπορεί να  Ξαναδημιουργήσει τις χερσονήσους που αφαίρεσε η συστολή,  Ξαναδημιουργεί μικρά αντικείμενα που αφαίρεσε η συστολή.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 142 Συσχέτιση Συστολής και Διαστολής  Η συστολή μιας ήδη υπό διαστολή εικόνας πολύ σπάνια οδηγεί στην αρχική εικόνα. Κατ΄ ακρίβεια, η συστολή δεν μπορεί να  Αδειάσει οπές που γέμισαν από την διαστολή,  Ξαναδημιουργεί κενά η κόλπους που γέμισαν από την διαστολή.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 143 Ποιοτικές Ιδιότητες Μέσης τιμής 1. Το φίλτρο μεσαίου αφαιρεί και αντικείμενα και οπές πολύ-μικρού μεγέθους 2. Το φίλτρο μεσαίου αφαιρεί κενά (κόλπους) και χερσονήσους πολύ-στενές

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 144 Ποιοτικές Ιδιότητες Μέσης τιμής 3. Το φίλτρο μεσαίου γενικά δεν αλλάζει το μέγεθος των αντικειμένων (παρόλο του ότι αλλάζει αυτά) 4. Το φίλτρο μεσαίου είναι η δυική λειτουργία του εαυτού του, αφού MEDIAN [ NOT(I) ] = NOT [ MEDIAN(I) ] 5. Έτσι, το φίλτρο μεσαίου απαλύνει το σχήμα. Μπορούμε επίσης να ορίσουμε και άλλους μηχανισμούς απάλυνσης σχήματος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 145 Άνοιγμα-Κλείσιμο και Κλείσιμο-Άνοιγμα  Πολύ αποτελεσματικοί μηχανισμοί που απαλύνουν εικόνες μπορούν να δημιουργηθούν με την επαναλαμβανόμενη χρησιμοποιήσει των λειτουργιών του Ανοίγματος και του Κλεισίματος.  Για μια εικόνα Ι και ένα δομικό στοιχείο Β, ορίζουμε  OPEN-CLOS(I, B) = OPEN [CLOSE (I, B), B]  CLOS-OPEN(I, B) = CLOSE [OPEN (I, B), B]  Αυτές οι λειτουργίες είναι σχετικά όμοιες, όχι όμως μαθηματικά ταυτόσημες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 146 Open-Close and Close-Open  Και οι δυο αφαιρούν πολύ μικρά στοιχεία χωρίς να επηρεάζουν πολύ το μέγεθος  Και οι δυο είναι παρόμοιες με το φίλτρου μεσαίου όρου, με εξαίρεση το γεγονός απαλύνουν περισσότερο την εικόνα, (για ένα δεδομένο δομικό στοιχείο Β).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 147 Open-Close and Close-Open  Αξιοσημείωτες διαφορές μεταξύ Ανοίγματος- Κλεισίματος και Κλεισίματος-Ανοίγματος  Το OPEN-CLOS τείνει να ενώσει γειτονικά αντικείμενα μεταξύ τους  Το CLOS-OPEN τείνει να ενώσει γειτονικές οπές μεταξύ τους

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 148 Open-Close and Close-Open Παράδειγμα 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 149 Open-Close and Close-Open Παράδειγμα 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 150 Σκελετοποίηση (1/10)  Η Σκελετοποίηση αποτελεί ένα τρόπος για να πάρουμε τον μεσαίο άξονα η σκελετό μιας εικόνας.  Δεδομένης μίας εικόνας I 0 και παραθύρου B, ο σκελετός είναι SKEL(Io, B).  Ορίζουμε  I n = ERODE [· · · ERODE [ERODE(Io, B), B], · · · B ], n διαδοχικές εφαρμογές του ERODE στην I 0 με δομικό στοιχείο το B.  N = max { n: In ≠  }  = empty set Ο μεγαλύτερος αριθμός συστολών πριν την εξαφάνιση της In  S n = I n  NOT[OPEN(I n, B)]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 151 Σκελετοποίηση (2/10)  Τότε  SKEL(I 0, B) = S 1  S 2  …  S N  Το αποτέλεσμα είναι ο σκελετός, ή ο μετασχηματισμός μεσαίου άξονα, ή η συνάρτηση «φωτιά λιβαδιού» (prairie – fire transform).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 152 Σκελετοποίηση (3/10) Παράδειγμα 1. Εικόνα Ι 0 : Δομικό Στοιχείο Β :

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 153 Σκελετοποίηση (4/10) SKEL( I 0, B):

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 154 Σκελετοποίηση (5/10) Τα βήματα της εκτέλεσης: Βήμα 1 ο Ι0Ι0 NOT[OPEN(I 0, B)] S0S0

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 155 Σκελετοποίηση (6/10) Βήμα 2 ο Ι1Ι1 NOT[OPEN(I 1, B)] S1S1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 156 Σκελετοποίηση (7/10) Βήμα 3 ο NOT[OPEN(I 2, B)]Ι2Ι2 S2S2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 157 Σκελετοποίηση (8/10) NOT[OPEN(I 3, B)] Ι3Ι3 S3S3 Βήμα 4 ο

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 158 Σκελετοποίηση (9/10) Βήμα 5 ο SKEL(I 0 )=S 1  S 2  S 3  S 4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 159 Σκελετοποίηση (10/10) Παράδειγμα 2. δυαδική εικόνασκελετός (του φόντου)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 160 Παράδειγμα εφαρμογής: Μέτρηση εμβαδού κυττάρων (1/3)  Απλά βήματα επεξεργασίας  Εύρεση γενικών περιοχών κυττάρων από απλή κατωφλίωση –Εφαρμογή τεχνικών διόρθωσης περιοχής nΧρωματισμός μερών –Αφαίρεση ασήμαντων περιοχών –Κλείσιμο-Άνοιγμα  Απεικόνιση των ορίων του κυττάρου για επαλήθευση λειτουργίας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 161 Παράδειγμα εφαρμογής:Μέτρηση εμβαδού κυττάρων (2/3)  Απλά βήματα επεξεργασίας  Υπολογισμός του εμβαδού των κυττάρων στην εικόνα με την μέτρηση των στιγμάτων.  Υπολογισμός του πραγματικού εμβαδού χρησιμοποιώντας προβολή  Η προηγούμενη χειρονακτική τεχνική μέτρησης χρειάζεται > 1 ώρα για την ανάλυση κάθε κύτταρου της εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 162 Παράδειγμα εφαρμογής:Μέτρηση εμβαδού κυττάρων (3/3)  Ο αλγόριθμος τρέχει σε λιγότερο από ένα δευτερόλεπτο. Χρησιμοποιήθηκε σε > 50,000 εικόνες κύτταρων τα προηγούμενα χρόνια.  Δημοσιεύτηκε στο CRC Press’s Image Analysis in Biology ως η τυποποιημένη μέθοδος για την αυτόματη μέτρηση εμβαδού (Automated Area Measurement).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 163 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (1/7)  Ο αριθμός των bits που χρειάζονται για την αποθήκευση μιας N  N δυαδικής εικόνα είναι N 2. Σε πολλές περιπτώσεις, αυτό μπορεί να μειωθεί σημαντικά.  Η κωδικοποίηση μήκους διαδρομών είναι γενικά αποδοτική όταν οι ΛΕΥΚΕΣ και ΜΑΥΡΕΣ περιοχές δεν είναι μικρές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 164 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (2/7)  Πως δουλεύει η κωδικοποίηση μήκους διαδρομών (Run – Length Coding):  Οι δυαδικές εικόνες αποθηκεύονται (η μεταφέρονται) γραμμή-προς-γραμμή (σειρά-προς- σειρά).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 165 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (3/7)  Πώς δουλεύει η κωδικοποίηση μήκους διαδρομών (Συνέχεια)  Για κάθε γραμμή της εικόνας, που αριθμείται με m: –Αποθηκεύουμε την τιμή του πρώτου στίγματος ('0' η '1') στην σειρά m για αναφορά –Θέτουμε τον μετρητή c = 1 –Για κάθε στίγμα στην εικόνα: nΕξετάζουμε το επόμενο στίγμα στα δεξιά nΑν είναι το ίδιο με το τρέχον στίγμα, θέτουμε c = c + 1 nΑν είναι διαφορετικό με το τρέχον στίγμα, αποθηκεύουμε το c και θέτουμε c = 1 nΣυνεχίζουμε μέχρι να φτάσουμε το τέλος της γραμμής

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 166 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (4/7)  Κάθε μήκος-διαδρομών αποθηκεύεται χρησιμοποιώντας b bits. Παράδειγμα 1. ‘1’75831

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 167 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (5/7)  Σχόλια για την κωδικοποίηση μήκους διαδρομών  Σε μερικές εικόνες μπορεί να δώσει εξαιρετική συμπίεση χωρίς απώλειες πληροφοριών.  Αυτό θα συμβεί αν η εικόνα περιέχει πολλές διαδρομές του 1's και 0's.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 168 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (6/7)  Αν η εικόνα περιέχει μόνο πολύ μικρές διαδρομές, τότε ο κώδικας μήκους-διαδρομών μπορεί να μεγαλώσει τον χώρο αποθήκευσης. Παράδειγμα 2. ‘1’111111111111111111111111

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 169 Κωδικοποίηση Μήκους διαδρομών (7/7)  Σε αυτή την χειρότερη περίπτωση η αποθήκευση πολλαπλασιάζεται με τον αριθμό b.  Κανόνας: Ο μέσος όρος μήκους διαδρόμων L πρέπει να ικανοποιεί την σχέση: L > b.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 170 Αντιπροσώπευση Περιγράμματος Και Κώδικας Αλυσίδας (1/3)  Μπορούμε να διαχωρίσουμε δυο γενικούς τύπους διάδικων εικόνων:  εικόνες περιοχών  εικόνες περιγραμμάτων Εικόνα ΠεριοχώνΕικόνα Περιγραμμάτων

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 171 Αντιπροσώπευση Περιγράμματος Και Κώδικας Αλυσίδας (2/3)  Για τις εικόνες περιγραμμάτων απαιτούμε ειδικότερα:  Κάθε ΜΑΥΡΟ στίγμα στην εικόνα περιγράμματος πρέπει να έχει το πολύ δυο ΜΑΥΡΑ από τα 8 – γειτονικά στίγματα Ένα ΜΑΥΡΟ στίγμα και 8 - γείτονες

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 172 Αντιπροσώπευση Περιγράμματος Και Κώδικας Αλυσίδας (3/3)  Μία εικόνα περιγράμματος περιέχει μόνο ευθείες και καμπύλες που έχουν πλάτος ένα στίγμα ή και απλά σημεία ενός στίγματος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 173 Κώδικας Αλυσίδας (1/7)  Ο κώδικας αλυσίδας είναι μια μέθοδος κωδικοποίησης περιγράμματος υψηλής απόδοσης.  Παρατηρείστε ότι αν οι αρχικές συντεταγμένες (i, j) ενός 8-συνδεδεμένου περιγράμματος είναι γνωστές, τότε τα υπόλοιπα στοιχεία του περιγράμματος μπορούν να κωδικοποιηθούν δίνοντας τις κατευθύνσεις στην οποία το περίγραμμα διαδίδεται.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 174 Κώδικας Αλυσίδας (2/7) Παράδειγμα 1. ΠερίγραμμαΑρχικό σημείο και Κατευθύνσεις

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 175 Κώδικας Αλυσίδας (3/7)  Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιούμε την ακόλουθη κωδικοποίηση 8-κατευθύνσεων.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 176 Κώδικας Αλυσίδας (4/7)  Δεδομένου ότι οι αριθμοί, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 μπορούν να κωδικοποιηθούν με τα δυαδικά ισοδύναμα τους των 3-bit : 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111, η τοποθεσία κάθε σημείου σε ένα περίγραμμα μετά το αρχικό σημείο μπορεί να κωδικοποιηθεί με 3 bits.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 177 Κώδικας Αλυσίδας (5/7) Παράδειγμα 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 178 Κώδικας Αλυσίδας (6/7)  Ο κώδικας αλυσίδας για το παράδειγμα (μετά την καταγραφή των αρχικών συντεταγμένων (i 0, j 0 ):  Στο δεκαδικό: 1, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 4  Στο δυαδικό: 001, 000, 001, 001, 001, 001, 011, 011, 011, 100, 100, 101, 100  Η συμπίεση που έχουμε είναι σημαντική: κωδικοποίηση του περιγράμματος από M-bit συντεταγμένες (M = 9 για 512 x 512 εικόνες) χρειάζεται 6 φορές την αρχική μνήμη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 179 Κώδικας Αλυσίδας (7/7)  Για κλειστά περιγράμματα, οι αρχικές συντεταγμένες μπορούν να επιλεχθούν τυχαία. Αν το περίγραμμα είναι ανοικτό, τότε συνήθως είναι ένα τελικό σημείο (ενός γείτονα στο σύστημα 8 – κατευθύνσεων.  Η τεχνική αυτή είναι αποτελεσματική σε πολλές εφαρμογές μηχανικής όρασης και ανάγνωσης προτύπων π.χ. ανάγνωση χαρακτήρων.

180 Κεφάλαιο 3 Ιστόγραμμα Εικόνας και Λειτουργίες Σημείου ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 181 Λειτουργίες Διανυσμάτων Και Πινάκων (1/4)  Το διάνυσμα είναι ένας μονοδιάστατος πίνακας. Τα διανύσματα θα θεωρούνται ότι είναι στήλες διανυσμάτων (N x 1). Για παράδειγμα, το μοναδιαίο διάνυσμα είναι: e = (N x 1)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 182 Λειτουργίες Διανυσμάτων Και Πινάκων (2/4)  Η ανάστροφος (transpose) είναι μια σειρά διανυσμάτων (1 x N), και δεικνύετε :  Μια δυαδική εικόνα είναι ένας πίνακας η μήτρα από ακέραιους αριθμούς =  Δεικνύουμε ένα (τετραγωνικό) πίνακα εικόνας I = [I(i, j); 0 ≤ i, j ≤ N-1]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 183 Λειτουργίες Διανυσμάτων Και Πινάκων (3/4) I = I T =  Ο ανάστροφος (transpose) του πίνακα δεικνύετε

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 184 Λειτουργίες Διανυσμάτων Και Πινάκων (4/4)  Οι σειρές της I T είναι οι στήλες της I και οι στήλες της I T είναι οι στήλες της I. Σημειώστε ότι [I T ] T = I.  Ένας συμμετρικός πίνακας ικανοποιεί την σχέση I T = I.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 185 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (1/9)  Θεωρούμαι μόνο διανύσματα και τετράγωνους πίνακες (N x N), αλλά όλα τα υπόλοιπα μπορούν να προεκταθούν σε μη-τετράγωνους πίνακες (N x M)  Το εσωτερικό γινόμενο (N x 1) δυο διανυσμάτων a και b είναι K = = a(i)b(i)  Το οποίο είναι μονόμετρος (αριθμός) (όχι διάνυσμα)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 186 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (2/9)  Το γινόμενο δυο πινάκων (N x N) : I = J =  είναι: K = IJ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 187 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (3/9)  Τα στοιχεία του γινομένου των πινάκων K είναι: K(i, j) = I(i, n)J(n, j).  Αυτό είναι απλά το εσωτερικό γινόμενο της ith στήλης του διανύσματος ii της I T και της στήλης διανύσματος jj της J: K(i, j) = ii T jj.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 188 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (4/9) Σημαντικές Σημειώσεις  Δυο τετραγωνικοί πίνακες πρέπει να έχουν το ίδιο μέγεθος για να πάρουμε το γινόμενο τους.  Στο γινόμενο των πινάκων δεν επιτρέπεται η αντιμετάθεση (commute). Δηλαδή δεν είναι γενικά αληθές ότι : IJ = JI.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 189 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (5/9) Πίνακας Ταυτότητας  Ο (N x N) πίνακας ταυτότητας είναι 1 =  Καλείται έτσι επειδή το γινόμενο της 1 με κάθε N x N πίνακα J 1J = J1 = J

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 190 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (6/9) Αντιστροφή Πίνακα  Σημειώστε ότι I-1 αντιμετατίθεται με το I.  Η αντιστροφή ενός N x N πίνακα I είναι ένας άλλος N x N πίνακας που δεικνύετε I-1 II -1 = I -1 I = 1  Καλείται Αντίστροφος πίνακας επειδή:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 191 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (7/9) Αντιστροφή Πίνακα (συνέχεια)  Πότε υπάρχει ο αντίστροφος πίνακας; Πότε είναι σταθερός;  Ο αντίστροφος του αντίστροφου δίνει πίσω τον αρχικό πίνακα: [I -1 ] -1 = I

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 192 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (8/9) Αντιστροφή Πίνακα  Παράδειγμα: I = I -1 =  Ο υπολογισμός του αντίστροφου ενός πίνακα με το χέρι είναι μια σκληρή αλγεβρική διαδικασία, ειδικά για μεγάλους πίνακες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 193 Βασική Άλγεβρα Πινάκων (9/9) Αντιστροφή Πίνακα  Δεν θα δώσουμε τις λεπτομέρειες εδώ. Οι πιο πολλές βιβλιοθήκες σε μαθηματικά προγράμματα υπολογιστών έχουν την εντολή αντιστροφής πινάκων διαθέσιμη (π.χ., Matlab, Labview, IDL, IMSL).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 194 Aπλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (1/6)  Θυμηθείτε: το ιστόγραμμα πεδίων φωτεινότητας H I μιας εικόνας I είναι μια γραφική παράσταση της συχνότητας ύπαρξης κάθε πεδίου φωτεινότητας στην I  HI είναι μια μονοδιάστατη συνάρτηση με πεδίο ορισμού 0,..., K-1 : H I (k) = n αν το πεδίο φωτεινότητας k υπάρχει (ακριβώς) n φορές στην I, Για κάθε k = 0,... K-1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 195 Απλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (2/6)  Το ιστόγραμμα H I δεν περιέχει πληροφορίες του χώρου της I – μόνο πληροφορίες για την σχετική συχνότητα φωτεινότητας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 196 Απλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (3/6)  Ωστόσο:  Χρήσιμες πληροφορίες μπορούν να παρθούν από το ιστόγραμμα.  Η ποιότητα της εικόνας επηρεάζεται (βελτίωση ποιότητας, τροποποίηση) με την αλλαγή του ιστογράμματος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 197 Απλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (4/6) Μέση Τιμή Οπτικής Πυκνότητας - Average Optical Density  Η μέτρηση μέσης τιμής φωτεινότητας μιας εικόνας I: AOD(I) = =

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 198 Απλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (5/6)  Μπορεί να υπολογιστεί και από το ιστόγραμμα επίσης kH I (k) όπου ο kος όρος = (επίπεδο φωτεινότητας k) x (# ύπαρξης του k) Μέση Τιμή Οπτικής Πυκνότητας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 199 Απλές Λειτουργίες Ιστογράμματος (6/6)  Παρατηρώντας το ιστόγραμμα μπορεί να αποκαλυφθούν πιθανά λάθη στην επεξεργασία εικόνας: Μέση Τιμή Οπτικής Πυκνότητας Low AOD High AOD  Τρόποι διόρθωσης τέτοιων λαθών χρησιμοποιούν το ιστόγραμμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 200 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (1/8)  Η λειτουργία απλού σημείου σε μία εικόνα Ι είναι μια συνάρτηση f η οποία χαρτογραφεί ή προσδιορίζει την εικόνα Ι σε μια άλλη εικόνα J με τη λειτουργία της στο κάθε στίγμα της I: J(i, j) = f[I(i, j)], 0 ≤ i, j ≤ N-1  Η ίδια συνάρτηση f εφαρμόζεται σε όλες τις συντεταγμένες της εικόνας.  Αυτό είναι διαφορετικό από τις τοπικές λειτουργίες όπως ΑΝΟΙΚΤΌ, ΚΛΕΙΣΤΟ, κ.λπ., δεδομένου ότι αυτές είναι συναρτήσεις και του Ι (ι, j) και των γειτόνων του.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 201 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (2/8)  Οι λειτουργίες απλού στίγματος δεν αλλάζουν τις σχέσεις χώρου μεταξύ των στιγμάτων. Αλλάζουν το ιστόγραμμα της εικόνας, και έτσι την ολική εμφάνιση της εικόνας.  Οι γραμμικές λειτουργίες απλού σημείου είναι η απλούστερη τάξη λειτουργιών απλού σημείου. Μετατοπίζουν και κλιμακώνουν τα πεδία φωτεινότητας της εικόνας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 202 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (3/8)  Θεωρούμαι ότι το L πέφτει στο πεδίο -(K-1) ≤ L ≤ K-1 (± την κανονικοποιημένη κλίμακα γκρί) Μετατόπιση Εικόνας - Image Offset J(i, j) = I(i, j) + L, for 0 ≤ i, j ≤ N-1 Έτσι, η ίδια σταθερά L προστίθεται στην τιμή κάθε στίγματος εικόνας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 203 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (4/8) Μετατόπιση Εικόνας  Αν L > 0, J θα είναι η εικόνα I φωτεινότερη. Αλλιώς η εμφάνιση της θα είναι ουσιαστικά η ίδια.  Αν L < 0, J θα είναι η σκοτεινότερη εκδοχή της εικόνας I.  Η πρόσθεση του L μετατοπίζει το ιστόγραμμα με την τιμή L στα αριστερά η δεξιά

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 204 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (5/8) Μετατόπιση Εικόνας Histograms of additive image offsets  Η είσοδος και έξοδος του ιστογράμματος συσχετίζονται με: H J (k) = H I (k-L)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 205 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (6/8) Παράδειγμα:  Θεωρούμαι ότι είναι επιθυμητό να συγκρίνουμε πολλαπλές εικόνες I1, I2,..., In της ίδιας σκηνής. Ωστόσο, οι εικόνες πάρθηκαν από διαφορετικές συνθήκες φωτεινότητας.  Μια λύση: ισοστάθμιση των AOD's των εικόνων.  Αν η κλίμακα πεδίων φωτεινότητας της εικόνας είναι 0,..., K-1, ένα λογικό AOD είναι K/2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 206 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (7/8) Παράδειγμα (συνέχεια):  Θέτουμε Lm = AOD(Im), για m = 1,..., n. Τότε ορίζουμε την ‘ισοστάθμιση- AOD’ εικόνων J1, J2,..., Jn σύμφωνα με Jm(i, j) = Im(i, j) - Lm + K/2, for 0 ≤ i, j ≤ N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 207 Γραμμικές Λειτουργίες Απλού Σημείου (8/8) Παράδειγμα (συνέχεια):  Το αποτέλεσμα:. etc.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 208 Κλιμάκωση Εικόνας (1/5)  Θεωρούμαι P > 0 (όχι απαραίτητα ακέραιος). Η κλιμάκωση εικόνας ορίζεται από την συνάρτηση J(i, j) = P· I(i, j), for 0 ≤ i, j ≤ N-1 Έτσι, Ρ πολλαπλασιάζει κάθε τιμή στίγματος της εικόνας. Στην πράξη: J(i, j) = INT[ P· I(i, j) + 0.5 ], for 0 ≤ i, j ≤ N-1 όπου INT[ R ] = ο πλησιέστερος ακέραιος που είναι ≤ R.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 209 Κλιμάκωση Εικόνας (2/5)  Αν P > 1, J θα έχει πιο πλατύ πεδίο φωτεινότητας από την εικόνα Ι.  Αν P < 1, J θα έχει πιο στενό πεδίο φωτεινότητας από την εικόνα I.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 210 Κλιμάκωση Εικόνας (3/5)  Πολλαπλασιάζοντας την σταθερά Ρ επεκτείνει ή στενεύει το ‘πλάτος’ του ιστογράμματος της εικόνας με κάποιο συντελεστή Ρ:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 211 Κλιμάκωση Εικόνας (4/5)  Σχόλια :  Μια εικόνα η οποία έχει συμπιεσμένη κλίμακα πεδίων φωτεινότητας γενικά έχει χαμηλή οπτική αντίθεση.  Μια τέτοια εικόνα μπορεί να έχει «ξεθωριασμένη» εμφάνιση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 212 Κλιμάκωση Εικόνας (5/5)  Μια εικόνα με φαρδύ πεδίο φωτεινότητας γενικά έχει υψηλή οπτική αντίθεση.  Μια τέτοια εικόνα μπορεί να έχει πιο κτυπητή, ορατή εμφάνιση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 213 Αποκοπή (1/2)  Γενικά, η διαθέσιμη κλίμακα φωτεινότητας της μετασχηματισμένης εικόνας J είναι η ίδια όπως αυτή της αρχικής εικόνας I: {0,..., K-1}.  Όταν κάνουμε τον μετασχηματισμό J(i, j) = P· I(i, j) + L, for 0 ≤ i, j ≤ N-1 πρέπει να φροντίζουμε η μέγιστη και ελάχιστη τιμή Jmax and Jmin να ικανοποιεί : Jmax ≤ K-1 και Jmin ≥ 0.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 214 Αποκοπή (2/2)  Στην καλύτερη περίπτωση, οι τιμές έξω απ’ αυτή την κλίμακα θα “ψαλιδιστούν”.  Στην χειρότερη περίπτωση, καταστάσεις υπερχείλισης (overflow) ή λανθασμένου πρόσημου (sign-error) συνθήκες μπορεί να εμφανιστούν. Σε αυτή την περίπτωση, η τιμή της κλίμακας φωτεινότητας που δίνεται σε ένα λανθασμένο στίγμα θα είναι πολύ απροσδιόριστη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 215 Επέκταση Αντίθεσης κλίμακας (1/4)  Είναι πιο κοινή γραμμική λειτουργία στίγματος. Θεωρούμαι ότι η Ι έχει ένα συμπιεσμένο ιστόγραμμα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 216 Επέκταση Αντίθεσης κλίμακας (2/4) Ι  Ορίζουμε το Α και Β να είναι το min και max επίπεδο φωτεινότητας στην Ι. Ορίζουμε :  J(i, j) = P·I(i, j) + L έτσι ώστε :  P·A+L = 0P·B + L = (K-1).  P·A+L = 0 και P·B + L = (K-1).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 217 Επέκταση Αντίθεσης κλίμακας (3/4)  Το αποτέλεσμα της λύσης του συστήματος 2 εξισώσεων με 2 άγνωστους (P, L) είναι μια εικόνα J η οποία έχει ιστόγραμμα που οι τιμές του ανήκουν σε όλη την κλίμακα φωτεινοτήτων:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 218 Επέκταση Αντίθεσης κλίμακας (4/4)  Η λύση στις πιο πάνω εξισώσεις είναι : και ή J (i,j) = [ I ( i,j) – A ]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 219 Μη Γραμμικές Λειτουργίες Στίγματος  Μια μη-γραμμική λειτουργία στίγματος στην εικόνα Ι είναι μια σημειακή συνάρτηση f που σχετίζει την I με την J: J(i, j) = f [I (i, j) ] for 0 ≤ i, j ≤ N-1 Όπου f είναι μια μη-γραμμική συνάρτηση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 220 Μη Γραμμικές Λειτουργίες Στίγματος  Αυτή είναι μια πολύ μεγάλη τάξη συναρτήσεων.  Ωστόσο, μόνο μερικές χρησιμοποιούνται συχνά:  J(i, j) = |I(i, j)| (absolute value or magnitude)  J(i, j) = [I(i, j)]2 (square-law)  J(i, j) = sqrt [ I (i, j) ](square root)  J(i, j) = log[1+I (i, j) ] (logarithm)  J(i, j) = exp[I (i, j)] = (i, j)(exponential)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 221 Λογαριθμική Συμπίεση Πεδίου ( Range ) (1/5)  Κίνητρο: Μια εικόνα μπορεί να περιέχει πλούσιες πληροφορίες, απαλή εναλλαγή χαμηλών φωτεινοτήτων – και πολύ μικρές φωτεινές περιοχές.  Τα φωτεινά στίγματα θα κυριαρχήσουν την ορατή αντίληψη που έχουμε για την εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 222 Λογαριθμική Συμπίεση Πεδίου ( Range ) (2/5)  Ένα τυπικό Ιστόγραμμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 223 Λογαριθμική Συμπίεση Πεδίου ( Range ) (3/5)  Ο λογαριθμικός μετασχηματισμός : J(i, j) = log[1+I(i, j)] συμπιέζει μη-γραμμικά και ισοσταθμίζει τα επίπεδα φωτεινότητας.  Οι φωτεινές εντάσεις συμπιέζονται πολύ περισσότερο – έτσι οι ασθενές λεπτομέρειες αναδύονται.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 224 Λογαριθμική Συμπίεση Πεδίου ( Range ) (4/5)  Το τέντωμα αντίθεσης πλήρους κλίμακας χρησιμοποιεί μετά όλο το πεδίο φωτεινοτήτων. Λογαριθμικός μετασχηματισμός τέντωσε τις αντιθέσεις.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 225 Λογαριθμική Συμπίεση Πεδίου ( Range ) (5/5)  Χρήσιμο για εύρεση ασθενών κοσμικών αντικειμένων:  Χρήσιμο για να δείχνουμε εικόνες μετασχηματισμού Fourier.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 226 Αλλαγή Μορφής Και Ταύτιση Ιστογράμματος  Θα εξετάσουμε τώρα μεθόδους για αλλαγή μορφής ιστογράμματος.  Επιτυγχάνεται με λειτουργίες απλού στίγματος: η μορφή αντικειμένων και η τοποθεσία δεν αλλάζουν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 227 Ισοστάθμιση Ιστογράμματος  Μια εικόνα με ισοσταθμισμένο ιστόγραμμα κάνει πλούσια χρήση των διαθέσιμων πεδίων φωτεινότητας. Αυτή μπορεί να είναι μια εικόνα με : 1.Απαλές διαβαθμίσεις στην κλίμακα φωτεινότητας που να καλύπτουν πολλαπλά επίπεδα φωτεινότητας γκρι. 2.Πολλαπλή υφή που να καλύπτει πολλαπλά επίπεδα φωτεινότητας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 228 Ιστόγραμμα Κανονικότητας (1/3) Ορισμός: κ=0,1,…., K-1 Αθροίζοντας: όπου είναι η πιθανότητα του επιπέδου φωτεινότητας κ να υπάρχει (σε οποιοδήποτε δεδομένο στίγμα)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 229 Ιστόγραμμα Κανονικότητας (2/3) Το συσσωρευτικό ιστόγραμμα είναι: για r=0,1,2,…., K-1 όπου μια αύξουσα συνάρτηση με

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 230 Ιστόγραμμα Κανονικότητας (3/3) (i, j): Άρα, για όλα τα σημεία (i, j): Επίσης… για r=0,…, K-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 231 Συνεχές Ιστόγραμμα p(x)P(x) Έστω οτι τα p(x) και P(x) είναι συνεχή: (μπορεί να θεωρηθούν σαν συναρτήσεις πυκνότητας πιθανότητας (pdf) και συσσωρευτική διανομή (cdf)). Τότε: p(x) = dP(x)/dx Σημείωση:  υπάρχει η μπορεί να οριστεί κατά σύμβαση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 232 Συνεχής Ισοστάθμιση Και Αλλαγή Μορφής (1/5) Ι, p(x), P(x) q(x), Q(x).  Μετασχηματίζουμε τα (συνεχή): Ι, p(x), P(x) σε J, q(x), Q(x).  Η ακόλουθη εικόνα θα έχει ένα ισοσταθμισμένο ιστόγραμμα: J = P(I) (J(i, j) = P[I(i, j)] για κάθε (i, j))

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 233 Συνεχής Ισοστάθμιση Και Αλλαγή Μορφής (2/5) QJ Το συσσωρευτικό ιστόγραμμα Q της J:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 234 Συνεχής Ισοστάθμιση Και Αλλαγή Μορφής (3/5) έτσι: Q(x) = dQ(x)/dx = 1 for 0 < x < 1 Τι παρατηρούμε?  Χρειάζεται τέντωμα αντίθεσης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 235 Συνεχής Ισοστάθμιση Και Αλλαγή Μορφής (4/5) q(x),Q(x). Έστω ότι παίρνουμε κάποια τυχαία q(x),Q(x). Τότε ορίζουμε: για όλα τα (i,j)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 236 Συνεχής Ισοστάθμιση Και Αλλαγή Μορφής (5/5) Το συσσωρευμένό ιστόγραμμα της J είναι: Σημείωση: Τα πιο πάνω μπορούν να προσεγγιστούν μόνο με διακριτά ιστογράμματα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 237 Ισοστάθμιση Ιστογράμματος (1/3) Ι Έστω η εικόνα Ι: J 1 = P(I)  Ορίζουμε το συσσωρευτικό ιστόγραμμα εικόνας J 1 = P(I) όπου

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 238 Ισοστάθμιση Ιστογράμματος (2/3) Παρατηρήσεις:  Σε κάθε στίγμα, αυτό είναι το συσσωρευτικό ιστόγραμμα που υπολογίζεται στα επίπεδα φωτεινότητας του στίγματος. J 1  Τα στοιχεία της συσσωρευτικής πιθανότητας της εικόνας J 1 θα κατανεμηθούν γραμμικά κατά προσέγγιση μεταξύ 0 και 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 239 Ισοστάθμιση Ιστογράμματος (3/3) J 1 0,..., κ-1 J Κλιμακώνουμε το J 1 για να καλύψει την κλίμακα 0,..., κ-1, δημιουργώντας εικόνα ισοσταθμισμένου ιστογράμματος J: J(i, j) = int [ (K-1)·J 1 (i, j) + 0.5 ]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 240 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (1/7) 4 x 4Ι Δίνεται μια 4 x 4 εικόνα Ι με επίπεδα φωτεινότητας {0,..., 15} (K-1 = 15): I = 1134 2532 8182 45311

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 241 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (2/7) Το ιστόγραμμα της είναι: k0123456789101112131415 H(k)0333220020010000

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 242 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (3/7) Κανονικοποίηση Ιστογράμματος: k0123456789101112131415 p(k)000000000 3 16 3 16 3 16 2 16 2 16 2 16 1 16

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 243 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (4/7) J 1 Υπολογισμός ενδιάμεσης εικόνας J 1 : J 1 J 1 = 3/16 9/1611/16 6/1613/169/166/16 15/163/1615/166/16 11/1613/169/1616/16

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 244 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (5/7) J Υπολογισμός ‘ισοσταθμισμένης’ εικόνας J: J J = 33810 61286 143 6 1012815

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 245 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (6/7) Το νέο, ισοσταθμισμένο ιστόγραμμα μοιάζει με το ακόλουθο: k0124567891011121314153 H(k)0000030302020213

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 246 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (7/7) Δημιουργία Ιστογράμματος:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 247 Ισοστάθμισης Ιστογράμματος (συνέχεια…) Τα ύψη H(k) δεν μπορούν να μειωθούν, απλώς μετακινούνται έτσι:  Η ισοστάθμιση ψηφιακού ιστογράμματος δεν ‘ισοσταθμίζει’ στην πραγματικά το ιστόγραμμα, απλώς το κάνει πιο ‘κολακευτικό’ με την εξάπλωση του ιστογράμματος.  Ο χώρος που δημιουργείται είναι πολύ χαρακτηριστικός του ‘ισοσταθμισμένου’ ιστογράμματος, ειδικά όταν το αρχικό ιστόγραμμα είναι πολύ συμπιεσμένο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 248 Παράδειγμα Ισοστάθμισης Ιστογράμματος στο ΜatLab I = imread(‘exampleim.tif’); J = histeq(I); figure,subplot(2,1,1),imshow(I); subplot(2,1,2), imhist(J subplot(2,1,2), imhist(J);

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 249 Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (1/3) J Δημιουργεί μια αλλαγμένη εικόνα J με μια κατά προσέγγιση προσδιορισμένη μορφή ιστογράμματος, όπως τρίγωνο ή καμπύλη μορφής καμπάνας. Ορίζουμε το να είναι η επιθυμητή μορφή ιστογράμματος με τις αντίστοιχες κανονικές τιμές (πιθανότητες).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 250 Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (2/3) 1.Ορίζουμε το συσσωρευτικό ιστόγραμμα εικόνας όπως πριν: 2.Επίσης ορίζουμε τις συσσωρευτικές πιθανότητες:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 251 Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος - Αλγόριθμος (3/3) n(i, j) Ορίζουμε n(i, j) να δεικνύει την μικρότερη τιμή του n ώστε: Τότε παίρνουμε: J(i, j) = n(i, j) Αυτό είναι μια τυπικότητα για:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 252 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (1/7) Υποθέστε ότι έχουμε την ίδια εικόνα με το προηγούμενο παράδειγμα Ι Ι = 1134 2532 8182 45311

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 253 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (2/7) J 1 Υπολογισμός ενδιάμεσης εικόνας J 1 : J 1 J 1 = 3/16 9/1611/16 6/1613/169/166/16 15/163/1615/166/16 11/1613/169/1616/16

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 254 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (3/7) Το εφαρμόζουμε στο ακόλουθο (τριγωνικό) ιστόγραμμα: k0124567891011121314153 0012030403020100 3 16 000000000 3 16 4 16 2 16 2 16 1 16 1 16 H (k) p (k) J J

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 255 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (4/7) Δημιουργία Ιστογράμματος:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 256 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (5/7) Πιο κάτω είναι οι συσσωρευμένες (αθροιστικές) πιθανότητες που συνδέονται μαζί του: J 00 n0124567891011121314153 16 16 15 16 13 16 10 16 1 16 6 16 3 16 1 16 3 16 6 16 10 16 13 16 15 16 16 16 P (n)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 257 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (6/7) J 1 Προσεκτική ορατή παρατήρηση της J 1 μας οδηγεί στο φτιάξιμο της νέας εικόνας: J J = 44810 6 86 124 6 10 814

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 258 Παράδειγμα Αλλαγή Μορφής Ιστογράμματος (7/7) Το νέο Ιστόγραμμα είναι: H (k) J k0124567891011121314153 0003030304020100

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 259 Ταύτιση Ιστογράμματος (1/2)  Μια ειδική περίπτωση της αλλαγής μορφής ιστογράμματος. Ι I´  Διαφορά: το ιστόγραμμα της αρχικής εικόνας Ι ταυτίζεται με το ιστόγραμμα μιας άλλης εικόνας I´ I´  Αλλιώς η διαδικασία είναι η ίδια, όταν οι συσσωρευμένες πιθανότητες υπολογιστούν για την μοντελοποιημένη εικόνα I´

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 260 Ταύτιση Ιστογράμματος (2/2) Χρήσιμη εφαρμογή: Σύγκριση όμοιων εικόνων της ίδιας σκηνής που πάρθηκε κάτω από διαφορετικές συνθήκες (π.χ. φωτός, ώρα της ημέρας, κλπ). AOD Προεκτείνεται η έννοια της ισοστάθμισης AOD που περιγράψαμε πιο πριν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 261 Βασικές Αλγεβρικές Λειτουργίες Εικόνας (1/3)  Οι αλγεβρικές λειτουργίες εικόνας (μεταξύ εικόνων) είναι κάπως απλές. N x NI 1 I 2  Θεωρούμε ότι έχουμε δυο N x N εικόνες I 1 και I 2. Οι τέσσερις βασικές αλγεβρικές λειτουργίες (όπως αυτές της υπολογιστικής σας) είναι:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 262 Βασικές Αλγεβρικές Λειτουργίες Εικόνας (2/3)  Σημειακή Πρόσθεση Πινάκων J = I 1 + I 2 J = I 1 + I 2 if J(i, j) = I 1 (i, j) + I 2 (i, j) if J(i, j) = I 1 (i, j) + I 2 (i, j) for 0 ≤ i, j ≤ N-1 for 0 ≤ i, j ≤ N-1  Σημειακή Αφαίρεση πινάκων J = I 1 – I 2 if J(i, j) = I 1 (i, j) – I 2 (i, j) for 0 ≤ i, j ≤ N-1 for 0 ≤ i, j ≤ N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 263 Βασικές Αλγεβρικές Λειτουργίες Εικόνας (3/3)  Σημειακός Πολλαπλασιασμός Πινάκων J = I 1 Ä I 2 J = I 1 Ä I 2 if J(i, j) = I 1 (i, j) x I 2 (i, j) for 0 ≤ i, j ≤ N-1  Σημειακή Διαίρεση Πινάκων J = I 1 D I 2 J = I 1 D I 2 if J(i, j) = I 1 (i, j) / I 2 (i, j) for 0 ≤ i, j ≤ N-1 * Ειδική σήμανση για σημείο προς σημείο (σημειακό) πολλαπλασιασμό και διαίρεση πινάκων αφού υπάρχει και άλλος ορισμός για πολλαπλασιασμό πινάκων. * Οι λειτουργίες Ä και D είναι πολύ χρήσιμες όταν επεξεργαζόμαστε πίνακες μετασχηματισμών Fourier.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 264 Εφαρμογές Των Αλγεβρικών Λειτουργιών Παρ’οτι απλές, οι αλγεβρικές λειτουργίες αποτελούν την σπονδυλική στήλη για την ψηφιακή επεξεργασία εικόνων. Θα εξετάσουμε δυο απλές αλλά σημαντικές εφαρμογές αλγεβρικών λειτουργιών σε εικόνες:  Μέσος όρος πλαισίου για μείωση θορύβου  Εντοπισμός κίνησης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 265 Μέσος Όρος Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (1/3) J Μια εικόνα J συχνά είναι ‘μολυσμένη’ με αθροιστικό θόρυβο:  Διασκόρπιση επιφάνειας ακτινοβολίας  Θόρυβος στην κάμερα  Θερμικός θόρυβος στα υπολογιστικά κυκλώματα  Θόρυβος καναλιών επικοινωνίας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 266 Μέσος Όρος Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (2/3) Μπορούμε να κάνουμε μοντέλα για τέτοιες εικόνες με θόρυβο σαν το άθροισμα μιας πρωτότυπης, ‘αμόλυντης’ ΙΝ εικόνας Ι και μιας εικόνας θορύβου Ν J = I + N J = I + N N(i, j)N όπου τα στοιχεία N(i, j) του N είναι τυχαίες μεταβλητές. Δεν θα εξετάσουμε τους μαθηματικούς ορισμούς των τυχαίων μεταβλητών (ακόμα).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 267 Μέσος Όρος Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (3/3) Απλώς θα θεωρήσουμε ότι ο θόρυβος έχει μηδενική μεσαία τιμή (εργοδική), που σημαίνει ότι το δείγμα Μ μεσαίου Μ πινάκων θορύβου τείνει προς το μηδέν όταν το Μ Μ μεγαλώνει [ N 1 + · · · + N M ] ≈ 0 (matrix of zeros) Υπολογίζοντας τον μέσο όρο πολλών δειγμάτων μηδενικού-μέσου όρου δίνει μια τιμή κοντά στο μηδέν. Θα ορίσουμε το μηδενικό μέσο όρο πιο προσεκτικά αργότερα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 268 Υπολογισμός του Μέσου Όρου Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (1/3) ΜJ 1,..., J M Θεωρούμε ότι παίρνουμε Μ εικόνες J 1,..., J M της ίδιας σκηνής:  Σε μια γρήγορη ακολουθία, χωρίς να υπάρχει κίνηση μεταξύ πλαισίων  Ή να μην υπάρχει καθόλου κίνηση. Ωστόσο, τα πλαίσια είναι θορυβώδη: for i = 1,..., M.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 269 Υπολογισμός του Μέσου Όρου Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (2/3) Θεωρούμε ότι παίρνουμε τον μέσο όρο των πλαισίων: I 1 = I 2 = · · · = I M = I Ωστόσο αφού I 1 = I 2 = · · · = I M = I, τότε και από πριν Έτσι περιμένουμε ότι J ≈ I + 0 ≈ I M (αν από αρκετά πλαίσια (M) παρθεί ο μέσος όρος)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 270 Υπολογισμός του Μέσου Όρου Πλαισίου για Μείωση Θορύβου (3/3)  Η επεξεργασία εικόνας ενδιαφέρεται κυρίως για την διόρθωση η καλυτέρευση των εικόνων του προγραμματικού κόσμου.  Τα γραφικά υπολογιστών ενδιαφέρονται κυρίως για την δημιουργία εικόνων κάποιου μη-πραγματικού κόσμου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 271 Εντοπισμός Κίνησης (1/2) Συχνά είναι ενδιαφέρον να εντοπίσουμε κίνηση αντικειμένων μεταξύ πλαισίων. Εφαρμογές: Συμπίεση βίντεο Αναγνώριση στόχου και παρακολούθησης Κάμερες ασφάλειας Επίβλεψη Αυτόματος έλεγχος κλπ.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 272 Εντοπισμός Κίνησης (2/2) Πιο κάτω δίδεται μια απλή προσέγγιση: I 1 I 2 Ορίζουμε I 1, I 2 ως δυο διαδοχικά πλαίσια που πάρθηκαν σε πολύ σύντομο χρόνο, π.χ. από μια βίντεο κάμερα. J = |I 1 – I 2 | Από την εικόνα απόλυτης διαφοράς J = |I 1 – I 2 | ε εφαρμόζουμε τέντωμα αντίθεσης πλήρους κλίμακας J στην J το οποίο έχει ως αποτέλεσμα ένα πιο δραματικό οπτικό αποτέλεσμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 273 Γεωμετρικές Λειτουργίες Εικόνας Οι γεωμετρικές λειτουργίες εικόνας είναι κάπως πιο περίπλοκες από τις αλγεβρικές λειτουργίες, και χρησιμοποιούνται λιγότερο (στην επεξεργασία εικόνων). Πολλές από τις ιδέες επίσης συμπίπτουν πολύ με σημαντικά στοιχεία των γραφικών υπολογιστών. Έτσι θα ξοδέψουμε λίγο χρόνο σε αυτά.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 274 Βασικές Γεωμετρικές Λειτουργίες Εικόνας  Οι γεωμετρικές λειτουργίες εικόνας είναι αντίθετες των λειτουργιών απλού στίγματος: αλλάζουν την τοποθεσία των στιγμάτων αλλά όχι την τιμή τους.  Μια γεωμετρική λειτουργία γενικά χρειάζεται δυο βήματα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 275 Βασικές Γεωμετρικές Λειτουργίες Εικόνας Μια ταύτιση χώρου των συντεταγμένων της εικόνας μας δίνει μια νέα συνάρτηση εικόνας J: J(i, j) = I(i´, j´ ) = I[a(i, j), b(i, j) Οι συντεταγμένες a(i, j) and b(i, j) δεν είναι γενικά ή Οι συντεταγμένες a(i, j) and b(i, j) δεν είναι γενικά ή συνήθως ακέραιοι! συνήθως ακέραιοι! Για παράδειγμα: a(i, j) = i/3.5, b(i, j) = j/4.5 Για παράδειγμα: a(i, j) = i/3.5, b(i, j) = j/4.5 J(i, j) = I(i/3.5, j/4.5), Τότε J(i, j) = I(i/3.5, j/4.5), το οποίο έχει απροσδιόριστες συντεταγμένες ! Έτσι συνεπάγεται η ανάγκη δεύτερης λειτουργίας:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 276 Βασικές Γεωμετρικές Λειτουργίες Εικόνας a(i, j)b(i, j)J Πλαστογραφούμε τις μη-ακραίες συντεταγμένες a(i, j) και b(i, j) σε ακέραιες τιμές, έτσι ώστε το J να μπορεί να παραστεί σε μορφή σειρών-στηλών (πίνακα)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 277 Παρεμβολή Πλησιέστερου Γείτονα Με απλή σκέψη: Οι γεωμετρικά μετασχηματισμένες συντεταγμένες ταυτίζονται στις πλησιέστερες ακέραιες συντεταγμένες: J(i, j) = I{INT[a(i, j)+0.5], INT[b(i, j)+0.5]} J(i, j) = I{INT[a(i, j)+0.5], INT[b(i, j)+0.5]} Σοβαρό μειονέκτημα: Ξαφνικές αλλαγές της φωτεινότητας έχουν σαν αποτέλεσμα τις σπασμένές ακμές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 278 Προειδοποίηση Για κάποια συντεταγμένη (i, j) είτε INT[a(i, j)+0.5] < 0INT[b(i, j)+0.5] < 0 INT[a(i, j)+0.5] < 0 ή INT[b(i, j)+0.5] < 0 είτε INT[a(i, j)+0.5] > N-1INT[b(i, j)+0.5] > N-1 INT[a(i, j)+0.5] > N-1 ή INT[b(i, j)+0.5] > N-1 J(i, j) = I{INT[a(i, j)+0.5], INT[b(i, j)+0.5]} τότε J(i, j) = I{INT[a(i, j)+0.5], INT[b(i, j)+0.5]} δεν μπορεί να προσδιοριστεί. J(i, j) = 0 Συνήθως θέτουμε το J(i, j) = 0 για αυτές τις τιμές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 279 Διγραμμική Παρεμβολή  Δημιουργία μιας πιο ομαλής παρεμβολής από την προσέγγιση του πλησιέστερου γείτονα. I(i 0, j 0 ), I(i 1, j 1 ), I(i 2, j 2 ),I(i 3, j 3 ),J(i, j)  Δίδονται τέσσερις συντεταγμένες I(i 0, j 0 ), I(i 1, j 1 ), I(i 2, j 2 ), και I(i 3, j 3 ), η νέα εικόνα J(i, j) υπολογίζεται ως ακολούθως: J(i, j) = A 0 + A 1 · i + A 2 ·j + A 3 · i·j A0, A1, A2A3 όπου τα διγραμμικά βάρη A0, A1, A2, και A3 είναι το αποτέλεσμα της λύσης της πιο κάτω εξίσωσης:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 280 Ένας γραμμικός συνδυασμός των τεσσάρων πλησιέστερων τιμών. Το πιο καλό ταίριασμα επιπέδου στις τέσσερις πλησιέστερες τιμές. A 0 A 1 A 2 A 3 = 1 1 1 1 i i i i j 0 j 1 j 2 j 3 i 0 i 1 i 2 i 3 j 0 j 1 j 2 j 3 0 1 2 3 I(i, j ) 00 1 1 2 2 3 3 Διγραμμική Παρεμβολή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 281 Οι Βασικοί Γεωμετρικοί Μετασχηματισμοί  Οι πιο βασικοί γεωμετρικοί μετασχηματισμοί είναι: - Translation (Μετατόπιση) - Rotation (Περιστροφή) - Zooming (Μεγέθυνση)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 282 Μετατόπιση  Η μετατόπιση είναι η πιο απλή γεωμετρική λειτουργία και δεν χρειάζεται παρεμβολή. Ορίζουμε a(i, j) = i - i0, b(i, j) = j - j0 a(i, j) = i - i0, b(i, j) = j - j0 (i0, j0) όπου (i0, j0) είναι σταθερές. J(i, j) = I(i - i0, j - j0) Σε αυτή την περίπτωση J(i, j) = I(i - i0, j - j0) μια μετακίνηση ή μετατόπιση της εικόνας με μέγεθος i0 στην κατακόρυφη (σειρά) διεύθυνση και μεγέθους j0 στην οριζόντια διεύθυνση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 283 Περιστροφή  Η περιστροφή της εικόνας με την γωνία q σε σχέση με τον αξονα-x επιτυγχάνετε από τον ακόλουθο μετασχηματισμό: a(i, j) = i cos( q ) - j sin( q ) b(i, j) = i sin( q ) + j cos( q )

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 284  Απλές περιπτώσεις: q = 90° : [a(i, j), b(i, j)] = (-j, i) q = 180° : [a(i, j), b(i, j)] = (-i, -j) q = 180° : [a(i, j), b(i, j)] = (-i, -j) q = -90° : [a(i, j), b(i, j)] = (j, -i) q = -90° : [a(i, j), b(i, j)] = (j, -i)  Οι περιστρεφόμενες εικόνες συνήθως χρειάζονται μετατόπιση μετέπειτα για να πάρουν τιμές συντεταγμένων στο επιθυμητό πεδίο. Περιστροφή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 285 Μεγέθυνση  Η μεγέθυνση μεγαλώνει μια εικόνα με την συνάρτηση ταύτισης a(i, j) = i / cb(i, j) = j / d a(i, j) = i / c και b(i, j) = j / d c ≥ 1d ≥ 1 όπου c ≥ 1 και d ≥ 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 286  Για μεγάλη μεγέθυνση, η μεγεθυσμένη εικόνα θα φαίνεται ‘θολή’ αν χρησιμοποιηθεί απλή παρεμβολή πλησιέστερου γείτονα. Η διγραμμική παρεμβολή δουλεύει καλύτερα. original Αυτοί είναι πολύ απλοί μετασχηματισμοί. Ένα παράδειγμα πιο έξυπνου γεωμετρικού μετασχηματισμού ! 2x zoomed Μεγέθυνση

287 Κεφάλαιο 4 ΔΙΑΚΡΙΤΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ FOURIER ΕΠΛ 445 - Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 288 Περιεχόμενα oΗμιτονικές εικόνες oΔιακριτός Μετασχηματισμός Fourier oΣημασία των Συχνοτήτων Εικόνας oΘεώρημα Δειγματοληψίας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 289 Ημιτονικές Εικόνες (1/5)  Θα κάνουμε συχνή αναφορά σε αυτό το κεφάλαιο για το περιεχόμενο συχνοτήτων μιας εικόνας.  Πρώτα θα εξετάσουμε τις εικόνες οι οποίες έχουν το απλούστερο περιεχόμενο συχνοτήτων.  Μια ψηφιακή ημιτονική εικόνα Ι1 είναι μια εικόνα η οποία έχει στοιχεία  Μια ψηφιακή συνημιτονική εικόνα Ι2 είναι μια εικόνα η οποία έχει στοιχεία

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 290  Τα u και v αποτελούν τις ακέραιες συχνότητες στην i και j κατεύθυνση και μετρώνται σε κύκλους ανά εικόνα (cycles per image).  Η ακτινωτή συχνότητα Ω μιας εικόνας (το πόσο γρήγορα η εικόνα ταλαντεύεται στην κατεύθυνση της διάδοσης) ορίζεται ως:  Η γωνία θ του κύματος (ως προς τον άξονα i) ορίζεται ως: Ημιτονικές Εικόνες (2/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 291 Ημιτονικές Εικόνες (3/5)  Παράδειγμα: Έστω ότι Ν=16 και v=0 (κύκλοι ανά εικόνα) για μια συνημιτονική εικόνα Ι. Επομένως ισχύει ότι Αυτό είναι ένα κύμα συνημίτονου το οποίο διαδίδεται μόνο στην κατεύθυνση i (Όλες οι γραμμές είναι οι ίδιες) με συχνότητα u. Στην επόμενη διαφάνεια δείχνουμε τις τιμές της συνάρτησης Ι(i) για κάποια συγκεκριμένα u. Το i-οστό εικονοστοιχείο κάθε γραμμής της εικόνας μας θα έχει τιμή Ι(i).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 292 Ημιτονικές Εικόνες (4/5) Η συνάρτηση για διάφορες τιμές του u:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 293 Ημιτονικές Εικόνες (5/5)  Παρατηρήστε ότι Αυτό σημαίνει ότι το κύμα με την μεγαλύτερη συχνότητα λαμβάνει χώρα όταν και το N είναι άρτιος στην συγκεκριμένη περίπτωση. Αυτό θα είναι σημαντικό αργότερα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 294 Μιγαδικές εκθετικές εικόνες  Θα χρησιμοποιήσουμε μιγαδικές εκθετικές συναρτήσεις για να ορίσουμε αργότερα τον μετασχηματισμό Fourier μιας ψηφιακής εικόνας.  Ως εκ τούτου ορίζουμε την δυσδιάστατη μιγαδική εκθετική συνάρτηση ως ακολούθως:  Το είναι ο γνήσιος φανταστικός αριθμός όπου  Η μιγαδική εκθετική συνάρτηση δίνει την δυνατότητα μιας εύκολης και βολικής αναπαράστασης και χειρισμού των συχνοτήτων, όπως θα δούμε παρακάτω.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 295 Μιγαδικοί Αριθμοί (1/3)  Ένας μιγαδικός αριθμός Χ έχει την μορφή: όπου το Α αποτελεί το πραγματικό μέρος και το αποτελεί το φανταστικό μέρος του αριθμού.  Ένας μιγαδικός αριθμός Χ χαρακτηρίζεται από το μέγεθος ( ) και την φάση του ( ) όπου

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 296 Μιγαδικοί Αριθμοί (2/3)  Ένας μιγαδικός αριθμός Χ μπορεί να αναπαρασταθεί συναρτήσει του μεγέθους και της φάσης του ως ακολούθως:  Ο μιγαδικός συζυγής ή απλά συζυγής του Χ ορίζεται ως ακολούθως:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 297 Μιγαδικοί Αριθμοί (3/3)  Ισχύει η εξής ιδιότητα μεταξύ ενός μιγαδικού αριθμού Χ και του συζυγούς του Χ* :

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 298 Ιδιότητες Της Μιγαδικής Εκθετικής Εικόνας (1/3)  Θα χρησιμοποιήσουμε τον συμβολισμό για την μιγαδική εκθετική εικόνα, όπου το Ν αποτελεί το μέγεθος της εικόνας.  Άρα βάσει του συμβολισμού μας έπεται ότι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 299 Ιδιότητες Της Μιγαδικής Εκθετικής Εικόνας (2/3)  H ταυτότητα Euler έχει ως ακολούθως:  Επομένως αφού έπεται ότι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 300 Ιδιότητες Της Μιγαδικής Εκθετικής Εικόνας (3/3)  Επιπρόσθετα ισχύουν οι ακόλουθες ισότητες:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 301 Μέγεθος & Φάση Της Μιγαδικής Εκθετικής Εικόνας  Το μέγεθος και η φάση της μιγαδικής εκθετικής εικόνας αντίστοιχα είναι τα ακόλουθα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 302 Μιγαδικές Εκθετικές Εικόνες - Σχόλια  Η ανάπτυξη του μετασχηματισμού Fourier (πεδίο συχνοτήτων) χωρίς την βοήθεια των μιγαδικών αριθμών είναι δυνατή. Όμως τα μαθηματικά τα οποία θα χρησιμοποιηθούν θα είναι περισσότερα.  Η χρήση του για αναπαράσταση μιας συνιστώσας συχνότητας η οποία ταλαντώνεται σε u κύκλους ανά μήκους εικόνας και σε v κύκλους ανά μήκους εικόνα στις κατευθύνσεις i και j αντίστοιχα, απλοποιεί σε ένα ικανοποιητικό βαθμό τα πράγματα.  Επομένως είναι πολύ βοηθητικό να θεωρούμε το ως αναπαράσταση της κατεύθυνσης και συχνότητας της ταλάντωσης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 303 Τιμές Της Μιγαδικής Εκθετικής Συνάρτησης (1/4)  Η μιγαδική εκθετική συνάρτηση αποτελεί μια αναπαράσταση της συχνότητας συναρτήσει του εκθέτη ui.  H ελάχιστη φυσική συχνότητα, λαμβάνει χώρα περιοδικά όταν u = kN όπου τα i, k είναι ακέραιοι αριθμοί. Συγκεκριμένα ισχύει ότι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 304 Τιμές Της Μιγαδικής Εκθετικής Συνάρτησης (2/4) Απόδειξη της προαναφερθείσας πρότασης:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 305 Τιμές Της Μιγαδικής Εκθετικής Συνάρτησης (3/4)  H μέγιστη φυσική συχνότητα, λαμβάνει χώρα περιοδικά όταν u = kN + Ν/2 όπου τα i, k είναι ακέραιοι αριθμοί και το Ν είναι άρτιος. Συγκεκριμένα ισχύει ότι Ακολουθεί τη απόδειξη της παραπάνω πρότασης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 306 Τιμές Της Μιγαδικής Εκθετικής Συνάρτησης (4/4) Απόδειξη της προαναφερθείσας πρότασης:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 307 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (1/4)  Για τον Διακριτό Μετασχηματισμό Fourier συνήθως χρησιμοποιούμε την συντομογραφία DFT από τον αντίστοιχο αγγλικό όρο Discrete Fourier Transform.  O Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier μας προσφέρει την δυνατότητα μετάβασης από το πεδίο χώρου μιας εικόνας (spatial domain) στο αντίστοιχο πεδίο συχνοτήτων της (frequency domain).  Αυτή η δυνατότητα είναι πολύ σημαντική. Όπως θα δούμε στο κεφάλαιο αυτό αλλά και σε επόμενα κεφάλαια, η επέμβαση στο πεδίο συχνοτήτων μιας εικόνας είναι ένας από τους σημαντικότερους τρόπους τροποποίησης και επεξεργασίας της.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 308 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (2/4)  Ο μαθηματικός τύπος για τον DFT είναι ο ακόλουθος: Προσοχή: Πρέπει να τονιστεί ότι τα (i, j) αποτελούν συντεταγμένες χώρου ενώ τα (u, v) αποτελούν συντεταγμένες συχνοτήτων οι οποίες εκφράζονται σε κύκλους ανά εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 309 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (3/4)  Το αποτέλεσμα του DFT μιας εικόνας είναι ένας πίνακας διαστάσεων Ν x N (όπως η αρχική μας εικόνα). Επομένως  O Αντίστροφος Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (IDFT - Inverse DFT) μας βοηθά να ανακτήσουμε την αρχική μας εικόνα από το πεδίο συχνοτήτων της. Ο μαθηματικός του τύπος είναι ο ακόλουθος

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 310 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier (4/4) Αν έχω ένα πεπερασμένο αριθμό εικόνων Ι 1... Ι Μ τότε ισχύει η ακόλουθη ιδιότητα: Τα α 1... α Μ είναι πραγματικοί αριθμοί και DFT(I Κ ) = όπου 1  Κ  Μ. DFT[ α 1 Ι 1 +... + α Μ Ι Μ ] = α 1 DFT[ Ι 1 ] +... + α Μ DFT[ Ι Μ ]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 311 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier - Σχόλια  Από τον τύπο του ΙDFT παρατηρούμε ότι μια εικόνα Ι δυνατόν να εκφραστεί ως ένα άθροισμα ενός πεπερασμένου αριθμού μιγαδικών εκθετικών εικόνων πολλαπλασιαζόμενων με κάποιο συντελεστή βάρους (weighted sum).  Για τον υπολογισμό του DFT μιας εικόνας, στις πλείστες περιπτώσεις, χρησιμοποιείται ο αλγόριθμος FFT (Fast Fourier Transform), ένας αποδοτικός αλγόριθμος και ένας από τους πλέον δημοφιλείς και χρησιμοποιούμενους αλγορίθμους !...

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 312 Διακριτός Μετασχηματισμός Fourier - Σχόλια  Το αποτέλεσμα του IDFT είναι μια μιγαδική εικόνα J όπου το φανταστικό μέρος του κάθε στοιχείου της εικόνας είναι της μορφής = 0. Επομένως θα πρέπει να απομονώσουμε το πραγματικό μέρος και μόνο αυτό να απεικονίσουμε.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 313 Ιδιότητες του πίνακα DFT (1/3)  Μπορούμε να κατανοήσουμε τον πίνακα DFT καλύτερα μελετώντας μερικές ιδιότητες του.  Κάθε εικόνα Ι που μελετούμε, αποτελείται από πραγματικούς αριθμούς ή ακεραίους.  Ωστόσο, το DFT της είναι γενικά μιγαδικό.  To DFT μιας εικόνας μπορεί να γραφτεί σαν άθροισμα μιας πραγματικής και μιας φανταστικής εικόνας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 314 Ιδιότητες του πίνακα DFT (2/3)  Μπορεί να γραφτεί στην μορφή: όπου και

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 315 Ιδιότητες του πίνακα DFT (3/3) δηλαδή,  Τα πιο πάνω υπολογίστηκαν απ΄ευθείας από την αρχική εξίσωση DFT.  Έτσι η έχει μέγεθος και φάση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 316 Μέγεθος του DFT  Το μέγεθος του DFT είναι ένας πίνακας με στοιχεία: τα οποία είναι τα μεγέθη των μιγαδικών στοιχείων της

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 317 Φάση του DFT  Η φάση του DFT είναι ένας πίνακας με στοιχεία: τα οποία είναι η φάση των μιγαδικών στοιχείων της

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 318 DFT της εικόνας Ι  Έτσι… Μέγεθος Φάση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 319 Συμμετρία (1/5)  Το DFT μιας εικόνας έχει συμμετρική συζυγία.  Απόδειξη Στην απόδειξη θα χρησιμοποιηθούν οι πιο κάτω ισότητες: 1. 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 320 Συμμετρία (2/5)  Συνεχίζουμε με την απόδειξη…

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 321 Συμμετρία (3/5)  Αποδεικνύοντας το πιο πάνω συμπεραίνουμε ότι ο πίνακας DFT περιέχει πλεονασμό, δηλαδή έχουμε τις ίδιες πληροφορίες περισσότερες από μία φορές (συμμετρία).  Τετριμμένα ισχύει:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 322 Συμμετρία (4/5)  Απεικόνιση της συμμετρίας του DFT (μέγεθος).  Συμμετρία και στις δύο κατευθύνσεις (u-κατεύθυνση και v-κατεύθυνση).  Οι μονάδες μέτρησης είναι cycles/image (κύκλοι/εικόνα).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 323 Συμμετρία (5/5)  Οι ψηλότερες συχνότητες αναπαριστάνονται κοντά στο (u, v) = (N/2, N/2), δηλαδή στο κέντρο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 324 Περιοδικότητα του DFT (1/4)  Ορίζουμε τον πίνακα DFT ώστε να έχει πεπερασμένη προέκταση με διαστάσεις N x N.  Ωστόσο, αν οι συντελεστές επιτραπούν να πάρουν τιμές έξω από την κλίμακα 0 ≤ u, v ≤ N-1, βρίσκουμε ότι το DFT είναι περιοδικό και στην u- και στην v-κατεύθυνση, με περίοδο Ν

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 325 Περιοδικότητα του DFT (2/4)  Απόδειξη Στην απόδειξη θα χρησιμοποιηθεί η πιο κάτω ισότητα: 1.  Συνεχίζουμε με την απόδειξη…

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 326 Περιοδικότητα του DFT (3/4)  Αυτό ονομάζεται περιοδική προέκταση του DFT. Ορίζεται για όλες τις ακέραιες συχνότητες u,v.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 327 Περιοδικότητα του DFT (4/4)  Περιοδική προέκταση του DFT.........

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 328 Περιοδική Προέκταση Της Εικόνας (1/4)  Εφαρμόζοντας την IDFT εξίσωση στο DFT μιας εικόνας Ι, θα πάρουμε την αρχική μας εικόνα Ι, έτσι και η I προεκτείνεται περιοδικά.  Απόδειξη Στην απόδειξη θα χρησιμοποιηθεί η πιο κάτω ισότητα: 1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 329 Περιοδική Προέκταση Της Εικόνας (2/4)  Συνεχίζουμε με την απόδειξη…

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 330 Περιοδική Προέκταση Της Εικόνας (3/4)  Κατά τη χρήση του DFT υπονοείται ότι η εικόνα Ι είναι ήδη περιοδική.  Αυτό θα είναι πολύ χρήσιμο όταν θα μελετήσουμε την συνέλιξη (κυκλική συνέλιξη).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 331 Περιοδική Προέκταση Της Εικόνας (4/4)  Περιοδική προέκταση της εικόνας......... Εικόνα Ι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 332 Παρουσίαση του DFT (1/6)  Συνήθως το DFT αναπαρίσταται με την κεντρική του συντεταγμένη (u, v) = (0, 0) στο κέντρο της εικόνας.  Με αυτό τον τρόπο, οι πληροφορίες που αφορούν χαμηλές συχνότητες (οι οποίες συνήθως είναι κυρίαρχες στην εικόνα) επικεντρώνονται στη μέση της οθόνης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 333 Παρουσίαση του DFT (2/6)  Αυτό μπορεί να επιτευχθεί στην πράξη με το να πάρουμε το DFT της εναλλασσόμενης εικόνας (για σκοπούς αναπαράστασης μόνο).  Παρατηρήστε ότι:  οπότε χρησιμοποιώντας τα πιο πάνω…

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 334 Παρουσίαση του DFT (3/6)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 335 Παρουσίαση του DFT (4/6)  Μια απλή μετατόπιση του DFT στο μισό μήκος του και στις δυο κατευθύνσεις παρουσιάζεται πιο κάτω: Centered DFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 336 Παρουσίαση του DFT (5/6)  Επειδή το DFT είναι μιγαδικής μορφής, το μέγεθος και η φάση μπορούν να αναπαρασταθούν σαν ξεχωριστή εικόνα.  Για να αναπαρασταθεί το μέγεθος, συνήθως είναι καλύτερα να το συμπιέσουμε λογαριθμικά με την εξής εφαρμογή: πριν την αναπαράσταση, επειδή οπτικά οι χαμηλού μεγέθους συχνότητες θα είναι δυσδιάκριτες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 337 Παρουσίαση του DFT (6/6)  Μετά το λογάριθμο, είναι αναγκαίο να χρησιμοποιήσουμε γραμμική λειτουργία απλού στίγματος για να επεκτείνουμε την αντίθεση, επειδή οι τιμές του λογαρίθμου θα είναι πολύ μικρές.  ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ DFT Ι = imread(‘exampleim.tif’); F = fft2(I); F1 = log(1+abs(F)); imshow(I); figure, imshow(F1) I

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 338 Πίνακας Εκθετικών Μιγαδικών  Ορίζουμε ένα πίνακα των DFT εκθετικών μιγαδικών.  Αυτός είναι ένας συμμετρικός πίνακας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 339 Πίνακας Εκθετικών Μιγαδικών  Ο αντίστροφος πίνακας του είναι ο εξής συζυγής μιγαδικός:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 340 Πίνακας Εκθετικών Μιγαδικών  Στην προηγούμενη εξίσωση, το στοιχείο καθορίζεται από τον εξής πίνακα: όπου

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 341 Μορφή γινομένου πινάκων των λειτουργιών DFT  Μπορούμε τώρα να ξαναγράψουμε τις DFT και IDFT εξισώσεις σαν γινόμενο πινάκων: DFT: IDFT:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 342 Απόδειξη εξισώσεων γινομένου πινάκων των λειτουργιών DFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 343 Μορφή γινομένου πινάκων των λειτουργιών DFT  Δεν υπάρχει κανένα μυστήριο σχετικά με τη μορφή του πίνακα DFT – είναι απλά ένας εύκολος και βολικός τρόπος καταγραφής στοιχείων και αθροισμάτων υπό μορφή πολλαπλασιασμού πινάκων.  Θα μας είναι πολύ χρήσιμο αργότερα σαν συντόμευση όταν θα χρησιμοποιούμε το DFT εκτενώς.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 344 Υπολογισμός του DFT  Οι γρήγοροι αλγόριθμοι για το DFT αναφέρονται συλλογικά σαν αλγόριθμοι γρήγορων μετασχηματισμών Fourier (FFT – Fast Fourier Transform).  Δεν θα ερευνήσουμε τη σχεδίασή τους, αφού είναι διαθέσιμοι στα περισσότερα προγράμματα μαθηματικών βιβλιοθηκών.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 345 Υπολογισμός του DFT  Συνήθως ένας αλγόριθμος αρκεί για τον υπολογισμό και του DFT και του IDFT, αφού η δομή των μετασχηματισμών είναι παρόμοια.  Στις εξισώσεις πινάκων του DFT – IDFT, θυμηθείτε ότι διαφέρουν μόνο στη χρήση του W αντί του.  Έτσι ένα πρόγραμμα χρειάζεται να γνωρίζει μόνο ένα ψηφίο ελέγχου (flag bit), το οποίο θα δεικνύει κατά πόσο οι μιγαδικές τιμές θα πρέπει να είναι συζυγείς ή όχι.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 346 Το Νόημα Της Συχνότητας Εικόνας  Μερικές φορές είναι εύκολο να χάσουμε την έννοια του DFT και του περιεχομένου συχνότητας της εικόνας σε όλα αυτά τα μαθηματικά.  Το DFT είναι ακριβώς αυτό – μια περιγραφή της περιεχόμενης συχνότητας.  Κοιτάζοντας το DFT ή το φάσμα μιας εικόνας (ειδικά το μέγεθός της), μπορούμε να προσδιορίσουμε πολλά στοιχεία σχετικά με την εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 347 Ποιοτικές ιδιότητες του DFT  Μπορούμε να θεωρήσουμε το DFT σαν μια εικόνα περιεχομένου συχνότητας.  Οι φωτεινές περιοχές στην DFT “εικόνα” αντιστοιχούν στις συχνότητες οι οποίες έχουν μεγάλο μέγεθος στην πραγματική εικόνα.  Είναι διαισθητικά λογικό να σκεφτούμε την περιεχόμενη συχνότητα της εικόνας σε συσχέτιση με την κοκκυκότητα (κατανομή της ακτινωτής συχνότητας) και τον προσανατολισμό της.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 348 Granularity  Μεγάλες τιμές κοντά στο κέντρο του DFT αντιστοιχούν σε μεγάλες ομαλές περιοχές της εικόνας ή σε δυνατό φόντο.  Από τη στιγμή που οι εικόνες είναι θετικές (υπονοώντας μια προσθετική μετατόπιση), κάθε εικόνα έχει μια μεγάλη κορυφή στο (u, v) = (0, 0).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 349 Χρήση μασκών στο DFT  Θεωρούμε ότι ορίζουμε διαφορετικές εικόνες με τιμές 0 και 1 (δυαδικές εικόνες).  Σημείωση: Οι μάσκες πρέπει να εφαρμόζονται πάνω σε shifted εικόνες. Low passMid passHigh pass

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 350 Χρήση μασκών στο DFT  Η χρησιμοποίηση μασκών στο DFT παράγει IDFT εικόνες με μόνο χαμηλές, μέσες ή υψηλές εναπομείναντες συχνότητες.  Φυσικά η πρόσθεση των αποτελεσμάτων μας επαναφέρει στην αρχική εικόνα.  Προσανατολισμός (Directionality): Αν το DFT είναι φωτεινότερο κατά μήκος κάποιας κατεύθυνσης, η εικόνα περιλαμβάνει ψηλά στοιχεία προσανατολισμού προς αυτή την κατεύθυνση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 351 Χρησιμοποιώντας μάσκες στο DFT  Ορίζουμε μερικές εικόνες προσανατολισμού μηδενός – ενός:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 352 Χρησιμοποιώντας μάσκες στο DFT  Η χρησιμοποίηση μασκών θα παράξει ΙDFT εικόνες μόνο με απομεινάρια υψηλών προσανατολισμένων συχνοτήτων( διαφάνειες).  Πάλι αν προσθέσουμε τα αποτελέσματα θα πάρουμε πίσω την αρχική εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 353 Εικόνες Στενού Φάσματος  Είναι επίσης πιθανόν να παράξουμε μια εικόνα η οποία είναι υψηλά προσανατολισμένη.  Αυτή η μάσκα δημιουργήθηκε με πολλαπλασιασμό( σημείου- προς – σημείο) της Μάσκας συχνοτήτων με μια από τις μάσκες προσανατολισμού.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 354 Θεώρημα Δειγματοληψίας (1/3)  Είναι αξιοσημείωτη η εξέταση της συσχέτισης μεταξύ του DFT (φάσμα ψηφιακού σήματος) και του μετασχηματισμού Fourier της αρχικής, χωρίς – δειγματοληψία εικόνας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 355 Θεώρημα Δειγματοληψίας (2/3)  Η εικόνα Ιc(x,y) έχει Συνεχές Μετασχηματισμό Fourier (CFT) Ιc(wx, wy) όπου (x,y)δηλώνουν τις συχνότητες πραγματικού χώρου και (ωx,ωy) δηλώνουν συνεχείς συχνότητες. ~ ∞ ∞ - 2π √-1 ( xω x + yω y ) Ic(ω x, ω y ) = ∫ ∫ Ic(x, y) ℮ dω x dω y -∞ -∞ ∞ ∞ ~ 2 π √-1 (xω x + yω y ) Ic(x,y)= 1/ (2π) 2 ∫ ∫ Ic(ωx,ωy) ℮ dω x dω y -∞ -∞

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 356 Θεώρημα Δειγματοληψίας (3/3)  Αυτό δεν πρέπει να είναι μεγάλη έκπληξη αφού Τα ολοκληρώματα είναι όρια αθροισμάτων : Ιc(x,y) μπορεί να εκφραστεί σαν όρια αθροισμάτων εκθετικών μιγαδικών. Σημαντικό: To CFT δεν είναι περιοδικό.Αυτή η ιδιότητα είναι παράξενη σε ψηφιακές εικόνες.Το CFT ορίζεται για όλες τις συχνότητες. Το CFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 357 Συσχέτιση του CFT με το DFT (1/5)  Ας θεωρήσουμε ότι Ιc(x,y) έχει περιορισμένο φάσμα,που σημαίνει ότι το CFT της είναι μηδέν έξω από ένα πεδίο συχνοτήτων: Ιc(ω x, ω y ) = 0 for |ω x | ≥ Wx, |ω y | ≥ Wy Η συνθήκη ικανοποιήτε αφού το υλικό (hardware) το εφαρμόζει με αναλογικό φιλτράρισμα (π.χ. οπτικά). Πριν την δειγματοληψία.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 358 Συσχέτιση του CFT και DFT (2/5)  Κάθε πραγματική εικόνα είναι σημαντικά περιορισμένη (π.χ., το CFT της γίνεται μηδενικό για μεγάλα ω x, ω y).  Άν Ι(i,j) είναι ένα δείγμα χώρου Χ και Υ στην x- και y-κατεύθυνση (έτσι η συχνότητα δειγματοληψίας 1 και 1 ): Χ Υ Ι(i,j) = Ic(iX,jY) για 0 ≤ i, j ≤ N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 359 Συσχέτιση του CFT και DFT (3/5)  Tότε το DFT και το CFT συσχετίζονται από: ~ 1 ∞ ∞ ~ n m I(u,v)= ∑ ∑ I c (ω x -,ω y - ) | X Y n=- ∞ m=-∞ X Y u v ω x =, ω y = N X N Y

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 360 Συσχέτιση του CFT και DFT (4/5) 1 ∞ ∞ ~ u n v m = ∑ ∑ Ic ( -, - ) X Y n=- ∞ n=- ∞ N X X NY Y Αυτό είναι το άθροισμα μετατοπισμένης εκδοχής του CFT.Είναι περιοδικό στη u και v κατεύθυνση με περίοδο 1/Χ και 1/Υ.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 361 Συσχέτιση του CFT και DFT (5/5) Αυτό φαίνεται στο πιο κάτω σχήμα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 362 Σχόλια (1/2)  Υπάρχει ένας μαθηματικός λόγος γιατί οι εικόνες γιατί οι εικόνες πρέπει να δειγματοληπτούνται αρκετά πυκνά. Αν αυτός ο μαθηματικός όρος παραβιαστεί,τότε η παραμόρφωση των εικόνων θα είναι ορατή.  Επίσης σημαντικό: αν το θεώρημα δειγματοληψίας ικανοποιηθεί,μπορεί να θεωρηθεί ώς περιοδικό αντίγραφο του CFT. Έτσι ο ΝxN DFT πίνακας Ι θα περιλαμβάνει στοιχεία που αποτελούνται από δείγματα του CFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 363 Σχόλια (2/2) ~ 1 ~ u v I(u,v) = Ic(, ) for 0≤ |u|,|v|≤N/2-1 ΧΥ ΝΧ ΝΥ (Σημειώστε: αφού το CFT δεν είναι περιοδικό, ορίζουμε το DFT σαν δείγματα του CFT με την αρχή (0,0) στο κέντρο).  Δεν υπάρχει λόγος για να μην μπορούμε να θεωρήσουμε ότι Χ=Υ=1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 364 Σημαντικές 2-Δ Συναρτήσεις και τα DFT (1/2)  Αξίζει να εξετάσουμε τα DFT s μερικών προσδιορισμών εικόνων.Ωστόσο, αυτό είναι δύσκολο να το κάνουμε με το χέρι στις περισσότερες περιπτώσεις.Έτσι θα δώσουμε μερικά απλά παραδείγματα. Μετά θα δείξουμε μερικά άλλα ως CFT ζεύγη μετασχηματισμού.  Constant image : Θέτουμε Ι(i,j) = c for 0≤ i,j≤ N-1 ~ Τότε I(u,v)=N². c.δ(u,v) δ(u,v)= { 1, u=v=0; else 0.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 365 Σημαντικές 2-Δ Συναρτήσεις και τα DFT (2/2)  2-D Unit Pulse Image (2-Δ Unit Pulse εικόνα)  Θέτουμε Ι( i,j) = c. δ(i,j) (I(0,0)=c, else I(i,j)=0). ~ N-1 N-1 (ui+ vj) Tότε Ι(u,v) =   c. δ(i,j) W N 0 i=0 j=0 =c.W =c (constant DFT). Cosine Wave Image (Εικόνα Συνημιτόνου) Θέτουμε Ι(i,j)=d. cos[2π/Ν (bi + cj)]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 366 Eικόνα Συνημιτόνου  Με βάση τα προηγούμενα υπολογίζουμε το DFT : N-1 N-1 (bi + cj) -(bi+cj) (ui+vj) Ι(u,v)=(d/2)   [W N + W N ] W N i=0 j=0 Προκύπτει : Ι(u,v)=(dN² )[ δ(u+b, v+c) +δ(u-b, v-c)] Έτσι το DFT δεν έχει μηδενική τιμή μόνο στις συχνότητες του κύματος συνημιτόνου. Με το ίδιο σκεπτικό υπολογίζω το DFT του ημιτόνου. DFT{d.sin[2π/Ν(bi+cj)]} = (dN²)  -1[δ(u-b,v-c) - δ(u+b,v+c)].

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 367 Παραδείγματα Συνεχή Μετασχηματισμού Fourier (I / II)  Και τώρα μερικά CFT ζεύγη τα οποία είναι δύσκολο να εκφραστούν ή παίρνουν πολύ χρόνο για να γίνουν με το χέρι σαν ζεύγη DFT. Συνάρτηση Ορθογωνίου · Θέτουμε I c (x, y) = c rect(x/A x ) rect(y/A y ) Δηλαδή: I c (x, y) = { c; |x| ≤ A x /2 και |y| ≤ A y /2 { 0 ; αλλού Αφού rect(x) = { 1 ; |x| ≤ ½ ~ { 0 ; αλλού Τότε: Ιc (w x, w y ) = c Ax Ay sinc(w x Ax) sinc(w y Ay) όπου sinc(x)=sin(π x)/(π x)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 368 Παραδείγματα Συνεχή Μετασχηματισμού Fourier (II / II) Συνάρτηση Sinc I c (x, y) = c· sinc (ax) sinc (by) όπου a, b ≥ 0 I c (w x, w y ) = {c; |w x | ≤ a και |w y | ≤ b {0; αλλού.  Συνάρτηση Gaussian I c (x, y )= exp [ -(x² + y²)/s²] Τότε Ι c (wx, wy)= exp [ -2π ²s²( ω x +ω y ) ] Το οποιο ειναι επισης Gaussian.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 369 Τέλος Κεφαλαίου 4 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

370 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 Γραμμικό Φιλτράρισμα Εικόνων ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 371 Κυκλική Συνέλιξη (1/2)  Έχουμε παρατηρήσει ότι με την μετατόπιση του DFT μιας εικόνας αλλάζει η εμφάνιση της.  Για παράδειγμα, πολλαπλασιάζοντας το DFT με μια μάσκα μηδενός: Μετατρέπει με σιγουριά την δομή των πεδίων φωτεινότητας στην εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 372 Κυκλική Συνέλιξη (2/2)  Ποιο είναι το αποτέλεσμα αν δυο τυχαία DFTs πολλαπλασιαστούν μεταξύ τους (σημείο προς σημείο);  Ποια είναι η φύση της εικόνας που παράγεται από τις ακόλουθες λειτουργίες;

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 373 Πολλαπλασιασμός/Διαίρεση DFTs (1/5) Αποφέυγετε την διαίρεση με το μηδέν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 374 Πολλαπλασιασμός DFTs (2/5)  Εφαρμόζουμε τον αντίστροφο μετασχηματισμό DFT στο γινόμενο των DFTs

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 375 Πολλαπλασιασμός DFTs (3/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 376 Πολλαπλασιασμός DFTs (4/5)  Ο εσωτερικός όρος είναι: Αντικαθιστώντας παίρνουμε:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 377 Πολλαπλασιασμός DFTs (5/5)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 378 Κυκλική Συνέλιξη (1/2)  Μελετούμε τώρα το άθροισμα =Ι1 Ι2 =κυκλική συνέλιξη της Ι1 και Ι2 Το είναι ένα άθροισμα βάρους των συντελεστών της εικόνας Ι1, όπου οι παράμετροι Ι2(i-m, j-n) είναι μετατοπισμένα στοιχεία της εικόνας Ι2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 379 Κυκλική Συνέλιξη (2/2)  Το μέγεθος της μετατόπισης εξαρτάτε από (i, j).  Για δεδομένα (i, j), η J(i, j) που αποτελεί την νέα εικόνα, ορίζεται ως: τοποθέτηση της I2 πάνω στην I1 αντιστροφή της I2 : [I2(-m, -n)] μετατόπιση της I2 με μέγεθος (i, j) υπολογισμός I1(m, n)·I2[(i-m) N, (j-n) N ] for 0 ≤ m, n ≤ N-1 προσθέτουμε τα αποτελέσματα. Τα σχήματα που δίδονται πιο κάτω είναι απαραίτητα για να κατανοήσουμε πλήρως τις έννοιες αυτές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 380 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (1/6)  Όλες οι ακόλουθες διεργασίες είναι για να υπολογίσουμε την κυκλική συνέλιξη σε ένα απλό σημείο (i, j).  Θεωρούμαι τις δυο εικόνες Ι1 και Ι2 με την εικόνα I1 και το σκιασμένο περιεχόμενο σε κάθε φάση της επεξεργασίας που φαίνεται:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 381 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (2/6)  Τους δίνουμε το ίδιο σύστημα συντεταγμένων (δηλ. τοποθετούμε την μια πάνω στην άλλη).  Και το αποτέλεσμα που παίρνουμε είναι:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 382 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (3/6)  Η εικόνα Ι2 αντιστρέφεται(ανακλάτε), κατά μήκος και των δύο αξόνων.  Έτσι είναι ορισμένη και για αρνητικές συντεταγμένες, π.χ χρησιμοποιείτε η περιοδική επέκταση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 383 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (4/6)  Η αντιστραμμένη ερμηνεία της Ι2 τότε μετατοπίζεται με το μέγεθος (i, j) κατά μήκος των δυο αξόνων:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 384 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (5/6)  Το άθροισμα προεκτείνεται πάνω στο 0<=m,n<=Ν-1 έτσι μερικοί από τους συντελεστές της Ι2(i-m, j-n) πέφτουν έξω από το διάστημα 0,...,Ν-1.  Αυτό που υπολογίζεται είναι το άθροισμα του α)γινομένου της: [ Ι1(m,n) ; 0 <= m,n <= N-1 ] β)της περιοδικής επέκτασης [ Ι2(i-m, j-n) ]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 385 Διαγράμματα Της Κυκλικής Συνέλιξης (6/6)  Όπως φαίνεται:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 386 Υπολογισμός Της Κυκλικής Συνέλιξης (1/3)  Ευθύς Υπολογισμός:  Είναι κάπως απλός αλλά χρονοβόρος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 387 Υπολογισμός Της Κυκλικής Συνέλιξης (2/3)  Ψευδοκώδικας: int I1 [N ] [N], I2 [N ] [N], J[N][N]; while (0 ≤ i, j ≤ N-1) { J (i, j) = 0; while (0 ≤ m, n ≤ N-1) J (i, j) = J (i, j) + I1(m, n) * I2[(i-m) mod N, (j-n) mod N]; } Matlab: J = conv2(I1, I2);

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 388 Υπολογισμός της Κυκλικής Συνέλιξης (3/3)  Ο αλγόριθμος είναι απλά ένα σύνολο με do-loops το ένα μέσα στο άλλο.  Αν το Ν είναι μεγάλο(ας πούμε 512 * 512) τότε: -Για κάθε N 2 συντεταγμένες: N 2 αθροίσματα και N 2 πολλαπλασιασμοί. -΄Η N 4 αθροίσματα και N 4 πολλαπλασιασμοί σύνολο. -Για N = 512, αυτό κάνει 236 = 6.9 x 1010 λειτουργίες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 389 Υπολογισμός με DFT της Κυκλικής Συνέλιξης  Λόγο του FFT, ο υπολογισμός της κυκλικής συνέλιξης στον χώρο του DFT είναι πολύ πιο γρήγορος, νοούμενου ότι Ν =δυνάμεις του 2.  Απλά: Όπου δείχνει ένα Ν*Ν σημείων αλγόριθμο FFT. Matlab: J = real (ifft2(fft2(I1).* fft2(I2))); real(.), παρόλον ότι το φανταστικό μέρος είναι μικρό.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 390 Υπολογισμός με DFT της Κυκλικής Συνέλιξης  Ο υπολογισμός του FFT μιας Ν*Ν εικόνας είναι της τάξεως του όπως επίσης και ο υπολογισμός της κυκλικής συνέλιξης.  Μετά από όλη αυτή την δουλειά θα ανακαλύψουμε τώρα ότι η κυκλική συνέλιξη πρέπει να τροποποιηθεί για να γίνει χρήσιμη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 391 Γραμμική Συνέλιξης (1/7)  Η κυκλική συνέλιξη είναι συναίτια του περιοδικού DFT  Για συνεχείς εικόνες και, κάνουμε πολλαπλασιασμό των CFTs (π.χ., με οπτικά μέσα)  Έχει ως αποτέλεσμα την χρήσιμη γραμμική συνέλιξη:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 392 Γραμμική Συνέλιξης (2/7)  Η γραμμική συνέλιξη είναι φαινόμενο της φύσης. Η κυκλική συνέλιξη είναι τεχνητό αποτέλεσμα της ψηφιακής επεξεργασίας.  Πολλή ύλη από την θεωρία κυκλωμάτων, την οπτική, και την θεωρία συνεχών φίλτρων είναι βασισμένες πάνω στην γραμμική συνέλιξη.  Συνεπάγεται ότι, (γραμμική) η θεωρία των ψηφιακών κυκλωμάτων επίσης χρειάζονται την αντίληψη της ψηφιακής γραμμικής συνέλιξης.  Ευτυχώς, η κυκλική συνέλιξη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον υπολογισμό της γραμμικής συνέλιξης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 393 Γραμμική Συνέλιξης (3/7)  Παράδειγμα( γιατί η κυκλική συνέλιξη είναι μη επιθυμητή):  Ένα από τους απλούστερους τύπους γραμμικών συνελίξεων είναι η λειτουργία τοπικού μέσου όρου (η φίλτρο μέσου όρου).  Πιο κατανοητά, κάθε στίγμα εικόνας αντικαθίσταται από τον μέσο όρο των γειτόνων του μέσα σε ένα τετράγωνο ‘παράθυρο’.  Άρα:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 394 Γραμμική Συνέλιξης (4/7)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 395 Γραμμική Συνέλιξης (5/7)  Αυτό μπορεί να εκφραστεί, στα πιο πολλά σημεία (χωρίς να το αποδείξουμε εδώ) σαν την κυκλική συνέλιξη της εικόνα με μια άλλη εικόνα του τετράγωνου με φωτεινότητα 1/M, όπου M = # στιγμάτων στο τετράγωνο:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 396 Γραμμική Συνέλιξης (6/7)  Κοντά στα άκρα της εικόνας, ωστόσο, έχουμε κυκλικές παρεμβολές:  Συνήθως είναι επιθυμητό να παίρνουμε μέσους όρους γειτονικών στοιχείων...

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 397 Γραμμική Συνέλιξης (7/7)  … και γενικά, ο σκοπός της συνέλιξης είναι για να θέσουν υπεράνω και να ζυγίσουν τις εικόνες σύμφωνα με τη σωστή σειρά τους στον χώρο, αντί την περιοδική σειρά που είναι αποτέλεσμα του DFT  Το αποτέλεσμα είναι ακόμα χειρότερο αν και οι δυο εικόνες δεν είναι μηδενικές κοντά στις άκρες τους.  Αν το φίλτρο είναι μεγάλο, το κυκλικό λάθος είναι γενικά απαράδεκτο  Αν το φίλτρο είναι μικρό, το κυκλικό αποτέλεσμα μπορούμε να το δεχτούμε αν αναγνωριστεί κοντά στις άκρες τις εικόνας. Αλλά χρησιμοποιώντας μικρά φίλτρα μπορεί να γίνει και χωρίς DFTs (αργότερα)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 398 Γραμμική Συνέλιξη Με Προσθήκη Μηδενικών (1/4)  Η εκτέλεση της γραμμικής συνέλιξης από κυκλική συνέλιξη είναι γενικώς απλό θέμα  Επιτυγχάνεται με την προσθήκη στους δυο πίνακες εικόνων με μηδενικές τιμές  Γενικά, και οι δυο πίνακες εικόνας πρέπει να διπλασιαστούν στο μέγεθος:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 399 Γραμμική Συνέλιξη Με Προσθήκη Μηδενικών (2/4)  Στις άκρες της εικόνας, δεν θα σημειωθεί κυκλικό φαινόμενο, αφού η ‘κινητή’ εικόνα θα ζυγιστούν με μηδενικές τιμές μόνο έξω από το πεδίο ορισμού  Αυτό μπορεί να το δούμε παρατηρώντας τις επικαλύψεις όταν υπολογίζουμε την συνέλιξη στα σημεία (i, j):

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 400 Γραμμική Συνέλιξη Με Προσθήκη Μηδενικών (3/4) Στις άκρες της εικόνας, δεν θα σημειωθεί κυκλικό φαινόμενο, αφού η ‘κινητή’ εικόνα θα ζυγιστεί με μηδενικές τιμές μόνο έξω από το πεδίο ορισμού. Θα το δούμε στο παράδειγμα παρατηρώντας τις επικαλύψεις όταν υπολογίζουμε την συνέλιξη στα σημεία (i, j). Στο παράδειγμα που θα δούμε τα αθροίσματα υπάρχουν μόνο μέσα στο μπλε σκιασμένο τετράγωνο. Αντί να αθροίζουμε στην περιοδική επέκταση της ‘κινητής εικόνας’, οι μηδενικές τιμές προσθέτονται στις ζυγισμένες εσωτερικές τιμές

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 401 Γραμμική Συνέλιξη Με Προσθήκη Μηδενικών (4/4) Γραμμική συνέλιξη με προσθήκη μηδενικών Παράδειγμα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 402 Υπολογισμός DFT της Γραμμικής Συνέλιξης Ας θεωρήσουμε ότι I1´, I2´, και J´ είναι εκδοχές εικόνων με προσθήκη μηδενικών 2N x 2N δυο εικόνων οι οποίες θα εφαρμοστεί η γραμμική συνέλιξη (I1 και I2). Τότε αν J´ = I 1 ´ I 2 ´ = IFFT 2N [FFT 2N [I 1 ´] FFT 2N [I 2 ´]] όπου FFT2N δείχνει ένα (2N x 2N)-σημείο του αλγόριθμου FFT, τότε η N x N εικόνα με στοιχεία J(i, j) = J´ (i, j) ; d+0 ≤ i, j ≤ d+ N-1 όπου (d, d) είναι το ‘κέντρο’ του φίλτρου θα περιλαμβάνει το αποτελεσμα γραμμικής συνέλιξης. Με άλλες λέξεις: J = I 1 * I 2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 403 Σημειώσεις  Στην πραγματικότητα, το αποτέλεσμα της γραμμικής συνέλιξης είναι μεγαλύτερο από N x N, αλλά το σημαντικό μέρος του αποτελέσματος περιέχεται στην J  Μερικές φορές είναι επιθυμητό να συνελέξουμε μια εικόνα με ένα μικρότερο template φίλτρου (ας πούμε MxM), όπου M < N. Αυτό επιτυγχάνεται εύκολα με την προσθήκη μηδενική στο υποστήριγμα με μηδενικά μεγέθους NxN.  Στην πράξη, αν M << N, ίσως είναι γρηγορότερο να εκτελέσουμε την γραμμική συνέλιξη στο πεδίο χώρου

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 404 Ευθείς Υπολογισμός της Γραμμικής Συνέλιξης Ο ευθείς υπολογισμός της γραμμικής συνέλιξης είναι απλός με χωρίς περισσότερο υπολογισμό από της κυκλικής συνέλιξης (αλλά ακόμα συνήθως πολύ περισσότερος από της προσέγγιση FFT). Αν αντί να θεωρήσουμε ότι I 1 και I 2 είναι περιοδικά επεκτεινόμενα (όχι απαραίτητος όταν δεν χρησιμοποιούμε το DFT), μπορούμε να υποθέσουμε ότι I1(i, j) = I2(i, j) = 0 οποιουδήποτε i N-1 ή j > N-1. Σε αυτή την περίπτωση η εξίσωση : Δίνει: J = I 1 * I 2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 405 Ψευδό-Κώδικας για Γραμμική Συνέλιξη { intI1 [N ] [N], I2 [N ] [N]; do { J(i, j) = 0; do { if (0 ≤ i-m ≤ N-1 and 0 ≤ j-n ≤ N-1) { J(i, j) = J(i, j) + I1(m, n) * I2(i-m, j-n); } } while (0 ≤ m, n ≤ N-1); } while (0 ≤ i, j ≤ N-1); } Εδώ η υποθετική εντολή (if) εμποδίζει την λειτουργία αθροίσματος από το να συμβεί έξω από την εικόνα.

406 ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΟ ΦΙΛΤΡΑΡΙΣΜΑ ΕΙΚΟΝΩΝ Μια επεξεργασία η οποία δέχεται ένα σήμα ή εικόνα Ι σαν είσοδο και την μετασχηματίζει με μια πράξη της γραμμικής συνέλιξης, είναι ένας τύπος γραμμικού συστήματος ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 407 Παραδείγματα  MTF = modulation transfer function:  IR = impulse response:  Αυτό που μας ενδιαφέρει:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 408 Στόχος του Φιλτραρίσματος Εικόνων Επεξεργαζόμαστε, δειγματολημμένες, κβαντισμένες εικόνες για να μετασχηματίσουμε σε:  εικόνες καλύτερης ποιότητας (με κάποια κριτήρια)  εικόνες με ορισμένα χαρακτηριστικά υπερτιμημένα  εικόνες με ορισμένα χαρακτηριστικά με μειωμένη έμφαση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 409 Στόχος  Εξομάλυνση – αφαίρεση θορύβου από λάθη στα bits, μετάδοση, κλπ.  Αφαίρεση θαμπότητας – μεγαλώνει την όξυνση θαμπωμένων εικόνων  Όξυνση – δίνει έμφαση σε σημαντικά χαρακτηριστικά, όπως ακμές  Συνδυασμός αυτών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 410 Χαρακτηρισμός Γραμμικών Φίλτρων (1/3) Κάθε γραμμικό ψηφιακό φίλτρο εικόνας μπορεί να χαρακτηριστεί με ένα από τους δυο ισοδύναμους τρόπους: * Από την ανταπόκριση (απόκριση) του φίλτρου στον χώρο (impulse response) * Από την ανταπόκριση (απόκριση) Fourier του φίλτρου (Fourier response)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 411 Χαρακτηρισμός Γραμμικών Φίλτρων (2/3) Η ανταπόκριση του φίλτρου στο χώρο και η ανταπόκριση στο πεδίο Fourier είναι ένα DFT ζεύγος: = DFT[ H ] H = IDFT[ ] · Η ανταπόκριση στο πεδίο Fourier επεξηγεί ακριβώς πως το σύστημα επηρεάζει κάθε συχνότητα της εικόνας η οποία περνάτε διαμέσου του συστήματος · Επειδή: Μια συχνότητα εικόνας στο (u, v) = (u0, v0) ενισχύεται ή ελαττώνεται με μέγεθος και μετατοπίζεται από το μέγεθος

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 412 Παράδειγμα (1/3) Τώρα θεωρούμε ότι η είσοδος στο σύστημα είναι ημιτονική εικόνα με συχνότητα (b, c):

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 413 Παράδειγμα (2/3) Τότε η έξοδος είναι:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 414 Παράδειγμα (3/3)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 415 Χαρακτηρισμός Γραμμικών Φίλτρων (3/3)  Η κρουστική απόκριση είναι ακριβώς αυτό – η απόκρισης του συστήματος στην κρουστική απόκριση  Η κρουστική απόκριση είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος για να σχεδιάσουμε την απόκριση του συστήματος σε μια εικόνα αφού κάθε εικόνα είναι ένα ζυγισμένο άθροισμα από παλμούς.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 416 Παράδειγμα Υποθέτουμε ότι η είσοδος σε ένα γραμμικό σύστημα Η είναι μια κρουστική απόκριση, που έχει αποτέλεσμα μια εικόνα εξόδου με στοιχεία: Τότε

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 417 Σχεδιασμός Φίλτρων με Βάση το DFT (1/2) Συχνά ένα φίλτρο θα σχεδιαστεί σύμφωνα με τους προσδιορισμούς του πεδίου συχνοτήτων. Αυτό μπορεί να δημιουργηθεί, π.χ. από ένα μοντέλο από γραμμική παραμόρφωση που συνέβη στο συνεχές πεδίο το οποίο θα διορθωθεί ψηφιακός. Δοθέντος ενός εναλλασσόμενου προσδιορισμού ή προσδιορισμού-χώρου μπορούμε να ορίσουμε την κατά προσέγγιση δειγματοληψία ή ψηφιακή ερμηνεία σαν:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 418 Σχεδιασμός Φίλτρων με Βάση το DFT (2/2) Το φίλτρο παίρνει τιμές στο διάστημα 0 ≤ |u|, |v| ≤ N/2 - 1, αφού το CFT είναι κεντραρισμένο και μη-περιοδικό · Όταν το φίλτρο σχεδιαστεί η κρουστική απόκριση μπορεί να παρθεί από:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 419 Κατωδιαβατά, Ζωνοδιαβατά, και Ανωδιαβατά Φίλτρα Οι όροι κατωδιαβατό, ζωνοδιαβατό, και ανωδιαβατό είναι μόνο ατελής ποιοτική επεξηγήσει της απόκρισης συχνότητας του συστήματος  ‘Κατωδιαβατό – μειώνει όλες εκτός από τις ‘χαμηλές’ συχνότητες  ‘Ζωνοδιαβατό – μειώνει όλες εκτός από ένα ενδιάμεσο διάστημα ή ‘μέση’ συχνότητα  ‘Ανωδιαβατό – μειώνει όλες εκτός από τις ‘υψηλές’ συχνότητες Έχουμε ήδη δει παραδείγματα από αυτές: το μηδέν-ένα αποτέλεσμα μάσκας εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 420 Γενικές Χρήσεις των Διάφορων Τύπων Φίλτρων  Τα Κατωδιαβατά φίλτρα χρησιμοποιούνται τυπικά για - εξομάλυνση θορύβου - Θόλωμα λεπτομερειών εικόνας για έμφαση  Τα Ανωδιαβατά φίλτρα χρησιμοποιούνται τυπικά για - υπερτίμηση λεπτομερειών της εικόνας και αντιθέσεις - αφαίρεση θαμπώματος εικόνας  Τα Ζωνοδιαβατά φίλτρα είναι συνήθως για ειδικές χρήσεις

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 421 Κατωδιαβατό Φίλτρο (1/2) Το gaussian φίλτρο με απόκριση συχνότητας Παράδειγμα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 422 Κατωδιάβατο Φίλτρο (2/2) Πέφτει γρήγορα χαμηλά για μεγαλύτερες συχνότητες: N = 32, s = 1 N = 32, s = 1.5 Σχεδιαγράμματα για μια γραμμή τού πίνακα (ν = 0) Το gaussian είναι ένα σημαντικό κατωδιαβατο φίλτρο 2-Δ Gaussians και τα DFTs τους φαίνονται στο κεφαλαίο 4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 423 Ζωνοδιαβατό Φίλτρο  Επιτυγχάνεται με τη διαφορά δύο κατωδιαβατών όμοιων φίλτρων εκτός από τον συντελεστή συχνότητας  Γραφική παράσταση της διαφοράς-των-gaussians (DOG) από προηγούμενο παράδειγμα: όπου Ν = 32 και Κ = 1.5

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 424 Ανωδιαβατό Φίλτρο  Το κατά προσέγγιση DFT του μετασχηματισμού Fourier του συνεχούς Laplacian: Γραφική Παράσταση (Α = 4.5 και Ν = 32)

425 Γραμμική βελτίωση της ποιότητας εικόνας  Εισαγωγή  Μοντέλο Αθροιστικού Λευκού Θορύβου  Φάσμα του Λευκού Θορύβου  Ψηφιακός Λευκός Θόρυβος  Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Μέσου Όρου  Εξομάλυνση Θορύβου – Ιδανικό Κατωδιαβατό Φίλτρο  Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Gaussian  Εφαρμογή Φίλτρων με χρήση Matlab ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 426 Εισαγωγή  Η βελτίωση της ποιότητας εικόνας σημαίνει μια επεξεργασία όπου η οπτική ποιότητα της εικόνας καλυτερεύει.  Μελετήσαμε κάποιες λειτουργίες απλού στίγματος και γεωμετρικές λειτουργίες οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν σαν ‘βελτίωση’.  Η γραμμική βελτίωση της ποιότητας εικόνας ειδικά, σημαίνει μια επεξεργασία εξομάλυνσης ανωμαλιών ή θορύβου που έχουν διαφθείρει κάπως την εικόνα, χωρίς να καταστρέφει την πληροφορία της.  Ο θόρυβος συνήθως σχεδιάζεται σαν αθροιστικός θόρυβος ή σαν θόρυβος πολλαπλασιασμού.  Ο θόρυβος πολλαπλασιασμού χειρίζεται καλύτερα από μια μη- γραμμική τεχνική φιλτραρίσματος γνωστή ως ομοιομορφικό φιλτράρισμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 427 Μοντέλο Αθροιστικού Λευκού Θορύβου (1/2)  Σχεδιάζεται σαν αθροιστική εικόνα Ν της οποίας οι τιμές είναι υψηλά χαοτικές ή απροσδιόριστες.  Μπορεί να συμβεί σαν θερμικός θόρυβος στο κύκλωμα, θόρυβος μετάδοσης όταν η εικόνα σταλεί μέσα από κάποιο κανάλι, κλπ.  Μπορεί να συμβεί πριν την δειγματοληψία της εικόνας, π.χ., η συνεχής εικόνα J C (x, y) που λαμβάνεται είναι της μορφής: όπου N C ( x, y) είναι λευκός θόρυβος

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 428 Μοντέλο Αθροιστικού Λευκού Θορύβου (2/2)  Θεωρείται να έχει μηδενικό-μεσαίο: αν πάρουμε το μέσο όρο από Μ οποιαδήποτε δείγματα N C (x i, y i ) ; i = 1,..., M: τότε το mean M [N C ]  0 όταν M  ∞. Κατά μέσο όρο, ο θόρυβος πέφτει γύρο από την τιμή μηδέν (ακριβώς μιλώντας, ο θόρυβος είναι επίσης ‘mean-ergodic’).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 429 Φάσμα Του Λευκού Θορύβου (1/3)  Το ενεργειακό φάσμα του N C (x, y) είναι ο μετασχηματισμός Fourier:  Tο τετραγωνικό μέγεθος του μέσου όρου (πάνω σε Μ εικόνες θορύβου) είναι σταθερή για όλες τις συχνότητες (επίπεδο φάσμα, έτσι λευκό): Fourier transform of N C (x, y)  Κατά μέσο όρο, ο λευκός θόρυβος περιλαμβάνει όλες τις συχνότητες σε ίσα μεγέθη (επίπεδο φάσμα, έτσι λευκό)  η = ισχύς του θορύβου mean M [| C (ω x, ω y )| 2 ]  η ως M  ∞ για κάθε (ω x, ω y ).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 430 Φάσμα Του Λευκού Θορύβου (2/3)  Ο λευκός θόρυβος είναι ένα κατά προσέγγιση μοντέλο της κατάστασης όπου το φάσμα της εικόνας C (ω x, ω y ) προσθέτεται στο σήμα φαρδιού φάσματος θορύβου:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 431 Φάσμα Του Λευκού Θορύβου (3/3)  Σκοπός της γραμμικής βελτίωσης ποιότητας της εικόνας είναι η αφαίρεση όσο το δυνατό περισσότερο, των υψηλών συχνοτήτων του φάσματος θορύβου και παράλληλα να διατηρήσει όσο το δυνατό περισσότερο το φάσμα της εικόνας. Αυτό επιτυγχάνεται από ένα κατωδιάβατο φίλτρο με κάποιο ευρύ φάσμα (αφού οι εικόνες έχουν οι ίδιες ευρύ φάσμα).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 432 Ψηφιακός Λευκός Θόρυβος  Μοντέλο ψηφιακού αθροιστικού θορύβου: J = I + N όπου Ν είναι μια εικόνα με ψηφιακό γραμμικό θόρυβο.  Κατά μέσο όρο τα στοιχεία του Ν θα είναι μηδέν.  Το DFT της εικόνας θορύβου θα είναι ένα άθροισμα του DFT της αρχικής εικόνας και το DFT της εικόνας θορύβου:  Κατά μέσο όρο το DFT θορύβου θα περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα από συχνότητες. =+

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 433 Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Μέσου Όρου (1/3)  Αν αντικαταστήσουμε κάθε στίγμα στην εικόνα που περιέχει θόρυβο, με το μέσο όρο των τοπικών γειτόνων μέσα σε ένα M x M παράθυρο τότε η εικόνα θα εξομαλυνθεί:  Ο μέσος όρος στοιχείων θα περιορίσει το μεσαίο θόρυβο προς το μηδέν.  Το φίλτρο μέσου όρου τετράγωνου είναι ένα γραμμικό ψηφιακό φίλτρο με κρουστική απόκριση: 3 Χ 3 όπου Μ << Ν

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 434 Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Μέσου Όρου (2/3)  Η φιλτραρισμένη (γραμμικά συνελιγμένη) εικόνα K = H*J = H*I + H*N θα έχει την εικόνα και το φάσμα θορύβου επηρεασμένα με τον ίδιο τρόπο.  Παίρνοντας τον μέσο όρο περισσότερων στοιχείων (μεγαλύτερο Μ) δημιουργεί στενότερο φάσμα. = =+

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 435 Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Μέσου Όρου (3/3)  Το μέγεθος του φίλτρου μέσου όρου συνήθως παίρνεται σα μια ενδιάμεση τιμή για να ισοσταθμίσει τη διάφορα μεταξύ της εξομάλυνσης θορύβου και εξομάλυνσης εικόνας.  Τυπικά μεγέθη φίλτρων μέσου όρου είναι M x M = 3 x 3, 5 x 5,..., 15 x 15 (πολύ εξομάλυνση) για μια 512 x 512 εικόνα. Παράδειγμα φίλτρου μέσου όρου στο Matlab I = imread(‘examleim.tif’); J = imnoise(I, ‘gaussian’, 0.02); K = filter2(fspecial(‘average’,3),J)/255; imshow(J); figure, imshow(K); Άσκηση: Δείξτε ότι: (0,0) = 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 436 Εξομάλυνση Θορύβου – Ιδανικό Κατωδιαβατό Φίλτρο  Είναι επίσης πιθανόν να χρησιμοποιούμε ένα φίλτρο μηδενός- ενός ή ένα ιδανικό κατωδιάβατο φίλτρο με σχεδίαση στο πεδίο του DFT:  Χρήσιμο αν είναι πιθανό με κάποιο τρόπο να υπολογίσουμε την πιο μεγάλη σημαντική ακτινωτή συχνότητα. = 1 για = 0 διαφορετικά (u,v)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 437 Εξομάλυνση Θορύβου – Φίλτρο Gaussian  Αποτελεί ένα αποτελεσματικό φίλτρο εξομάλυνσης:  Πλεονέκτημα ότι δίνει περισσότερο βάρος στους κοντινότερους γείτονες.  Ο σχεδιασμός του DFT συνήθως περιλαμβάνει τοποθέτηση του εύρους πλάτους μέσης-κορυφής στο U cutoff με την επιλογή του σ (στις περισσότερες περιπτώσεις ο χρήστης θα πειραματιστεί με διαφορετικές τιμές του σ), π.χ: Θέτουμεκαι λύνουμε για το σ: (u,v) =

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 438 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (1...28)  Συχνά μια εικόνα η οποία πάρθηκε ψηφιακά έχει ήδη διευρυνθεί από κάποια γραμμική επεξεργασία.  Αυτό μπορεί να γίνει λόγο του θαμπώματος από κίνηση, ή θάμπωμα λόγο της μη-εστίασης της κάμερας.  Μπορούμε να σχεδιάσουμε μια τέτοια παρατηρημένη εικόνα σαν το αποτέλεσμα γραμμικά συνέλιξης: J C (x, y) = G C (x, y)*I C (x, y) όπου το G C (x, y) είναι μια γραμμική παραμόρφωση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 439 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Επίσης, J̃̃ C (w x, w y ) = G̃ C (w x, w y ).Ĩ C (w x, w y )  Η εικόνα δειγματοληψίας τότε θα είναι της μορφής (θεωρώντας τη συχνότητα δειγματοληψίας ικανοποιητικά ψηλή – Θεώρημα δειγματοληψίας) J=G*I με DFT J̃̃ = G̃ Ĩ (με άπειρα στίγματα έτσι που να μπορούμε να προσεγγίσουμε την γραμμική συνέλιξη με κυκλική).  Το παραμορφωμένο G είναι επίσης πάντα κατωδιάβατο (θάμπωμα).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 440 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Φίλτρο Αντιστροφής  Συχνά είναι πιθανό να κάνουμε ένα υπολογισμό της παραμόρφωσης G.  Αυτό μπορεί να είναι πιθανό μελετώντας της φυσική της κατάστασης.  Το θάμπωμα από κίνηση (κίνηση της κάμερας) είναι συνήθως κατά μήκος μιας διάστασης ή κατεύθυνσης. Αν αυτή η κατεύθυνση μπορεί να υπολογιστεί, τότε ένα προσεγγιστικό φίλτρο μπορεί να σχεδιαστεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 441 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Αντιστρέφοντας την διαδικασία της γραμμικής παραμόρφωσης G λέγετε Deconvolution. Γίνεται χρησιμοποιώντας το φίλτρο αντίστροφης G inverse της παραμόρφωσης.  Στο πεδίο του DFT, το φίλτρο αντίστροφης ορίζεται από G inverse (u,v)=1/ G̃(u,v) ; 0 ≤ u, v ≤ N-1 Δεδομένου ότι G̃(u, v) ≠ 0 για 0 ≤ u, v ≤ N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 442 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Τότε έχουμε για το DFT της φιλτραρισμένης (αποκατεστημένης) εικόνας: Κ̃ = G inverse G̃ Ĩ = Ĩ  Ο σκοπός μας είναι να χρησιμοποιήσουμε ψηφιακούς τρόπους για το θάμπωμα της εικόνας. Όπως θα δούμε, αυτό θα είναι κάπως δύσκολο.  Μερικές φορές είναι απίθανο, η μπορεί να γίνει μόνο με οπτική διόρθωση.  Συνήθως παίρνεται μόνο ένας υπολογισμός της θαμπότητας G.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 443 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Η αντιστροφή της κατωδιάβατης παραμόρφωσης είναι πάντα ανωδιάβατο. u u Gaussian distortion Inverse filter

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 444 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Σημείωση: το φίλτρο αντιστροφής παίρνει τιμή 1.0 στο (u, v) = (0, 0).  Στις υψηλές συχνότητες ο σχεδιαστής πρέπει να είναι προσεκτικός.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 445 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Ελλιπής Συχνότητες  Δυστυχώς, τα πράγματα δεν είναι πάντα τόσο ‘ιδανικά’ στην πραγματικότητα. Μερικές φορές η απόκριση συχνότητας της παραμόρφωσης παίρνει τιμή μηδέν σε μερικές συχνότητες.  Θεωρούμαι ότι για κάποια (u 0, v 0 ) ισχύει ότι G(u 0, v 0 ) = 0. Ο σύνηθες ορισμός για το φίλτρο αντιστροφής θα δώσει G inverse (u 0, v 0 ) = ∞ που δεν έχει οποιαδήποτε σημασία.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 446 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Στην πραγματικότητα κάθε συχνότητα η οποία μηδενίζεται από μια γραμμική παραμόρφωση είναι αναντικατάστατες στην πράξη – χάνονται για πάντα!  Το καλύτερο που μπορεί να γίνει είναι να αντιστρέψουμε την παραμόρφωση στις μη- μηδενικές τιμές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 447 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (10...28)  Μερικές φορές αυτό μπορεί να είναι πάνω σε πολλά επίπεδα συχνοτήτων. Μερικά οπτικά συστήματα αφαιρούν ένα μεγάλο γωνιακό κομμάτι συχνοτήτων:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 448 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Φίλτρο Ψευδό-Αντιστροφής  Το φίλτρο ψευδό-αντίστροφης G̃ p-inverse ορίζεται G̃ p-inverse (u, v) = 1 / G̃(u, v) ; if G̃(u, v) ≠ 0 = 0 ; if G̃(u, v) = 0 for 0 ≤ u, v ≤ N-1. Έτσι, καμία προσπάθεια δεν γίνεται για επανάκτηση μηδενικών συχνοτήτων.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 449 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Η συντηρητική προσέγγιση είναι να μηδενίσουμε το φίλτρο ψευδό-αντίστροφης στο γνωστό κομμάτι ελλιπών συχνοτήτων.  Με αυτό τον τρόπο κάθε νοθές (θορυβώδεις) συχνότητες θα εκλείπονταν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 450 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Deconvolution στην παρουσία θορύβου  Η χειρότερη περίπτωση συμβαίνει όταν η εικόνα παραμορφώνεται και από γραμμικές παραμορφώσεις G και περιλαμβάνει επίσης αθροιστικό θόρυβο.  Αυτό μπορεί να συμβεί όταν, για παράδειγμα, μια εικόνα η οποία είναι γραμμικά παραμορφωμένη (G) και τότε στέλνεται μέσα από ένα θορυβώδες κανάλι.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 451 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Το γενικό μοντέλο είναι: J = G*I + N όπου G είναι η γραμμική παραμόρφωση και Ν είναι η εικόνα ψηφιακού λευκού θορύβου.  Το DFT της παραμορφωμένης εικόνας θα είναι ένα άθροισμα του DFT της γραμμικής παραμόρφωσης της αρχικής εικόνας και του DFT της εικόνας θορύβου J̃̃ = G̃ Ĩ + Ν̃̃

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 452 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Το φιλτράρισμα με το γραμμικό φίλτρο Η θα πετάξει το αποτέλεσμα K = H*J = H*G*I + H*N ή K̃̃ = H̃̃ J̃̃ = H̃̃ G̃ Ĩ + H̃̃ Ν̃̃  Το πρόβλημα είναι ότι ούτε το κατωδιάβατο φίλτρο (για να εξομαλύνει το θόρυβο, αλλά να μην διόρθωση το θάμπωμα), ούτε το ανωδιάβατο φίλτρο (π.χ., το φίλτρο αντίστροφης, το οποίο θα ενίσχυση το θόρυβο) θα δουλεύει.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 453 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Είναι γεγονός ότι αν το φίλτρο αντιστροφής χρησιμοποιηθεί, θα πάρουμε K = G inverse *J = G inverse *G*I + G inverse * N ή K̃̃ = G̃̃ inverse G̃̃ Ĩ + G̃̃ inverse Ν̃̃ K̃̃ = Ĩ + G̃̃ inverse Ν Σε αυτή την περίπτωση το θάμπωμα διορθώνεται, αλλά η αποκατεστημένη εικόνα έχει τρομερά ενισχυμένο υψηλής-συχνότητας θόρυβο προσθεμένο σε αυτή.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 454 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Φίλτρο Wiener  Το φίλτρο Wiener (από τον Norbert Wiener) είναι μια λύση σε αυτό το πρόβλημα.  Το DFT του φίλτρου Wiener για τα μοντέλα θαμπώματος G και του λευκού θορύβου Ν που χρησιμοποιούμε δίνεται από G̃*(u,v) G̃ Wiener (u,v) = για 0 ≤ u, v ≤ N-1. | G̃(u,v) |² + n

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 455 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Συχνά η ισχύς του θορύβου η είναι άγνωστη ή ανεπίτευκτη. Ο σχεδίασης μπορεί τότε να πειραματισθεί με τυχαίες τιμές του η.  Θα εξετάσουμε τώρα το κίνητρο πίσω από αυτό το φίλτρο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 456 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Παρατηρήσεις για το φίλτρο Wiener  Αν η ισχύς θορύβου είναι μηδέν (καθόλου θόρυβο: η=0), το φίλτρο Wiener συρρικνώνεται στο φίλτρο αντιστροφής: G̃*(u,v) 1 G̃ Wiener (u,v) = = = G̃ inverse (u,v) | G̃(u,v) |² + n G̃(u,v) για 0 ≤ u, v ≤ N-1 το οποίο είναι πολύ επιθυμητό.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 457 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (20...28)  Αν δεν υπάρχει καθόλου θάμπωμα (G̃(u, v) = 1 για κάθε u,v), το φίλτρο Wiener συρρικνώνεται στο: G̃ Wiener (u,v) = 1/(1+n) για 0 ≤ u, v ≤ N-1 To οποίο είναι φίλτρο που δεν κάνει τίποτα. Έτσι, το φίλτρο Wiener δεν είναι πολύ χρήσιμο αν δεν υπάρχει θάμπωμα. Ενδιαφέρον, ωστόσο, ο MSE είναι λιγότερο σχετικός στην αρχική εικόνα από τον MSE της εικόνας με θόρυβο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 458 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας  Φυσικά, αν υπάρχουν συχνότητες μηδενισμένες από γραμμική παραμόρφωση G τότε είναι καλύτερα να ορίσουμε το φίλτρο ψευδό-Wiener: G̃*(u,v) G ̃p-Wiener (u,v) = Αν G(u,v) = 0 | G̃(u,v) |² + n Αν G(u,v) = 0 τότε θα έχουμε αποτέλεσμα 0.  Ο θόρυβος στο ‘ελλιπές κομμάτι’ συχνοτήτων θα αφαιρεθεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 459 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Οπτική Διαδοχική Διατομή  Τα οπτικά συστήματα συχνά θαμπώνουν τις εικόνες που δημιουργούν Μια πιθανή λύση:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 460 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας Μικροσκοπία οπτικής διατομής  Μια εικόνα παίρνεται σε κάθε εστιακό επίπεδο, δίνει μια σειρά από 2-Δ εικόνες, ή μια 3-Δ εικόνα οπτικής πυκνότητας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 461 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (Ideal) 3-D image of optical density Magnitude of (ideal) 3-D DFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 462 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνα  Μπορέσαμε να δείξουμε ότι σε αυτό το σύστημα τρία διαφορετικά αποτελέσματα συμβαίνουν: - Μια γραμμική κατωδιαβάτη παραμόρφωση G. - Κατά προσέγγιση λευκός αθροιστικός θόρυβος. - Μια μεγάλη δυκωνική περιοχή συχνοτήτων ευθυγραμμισμένη στην κατεύθυνση του οπτικού άξονα, μηδενίζεται.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 463 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (26...28) Region of 3-D frequencies zeroed by the optical sectioning microscope  Παρατηρήστε ότι η συχνότητα (u, v, w) = (0, 0, 0) μηδενίζεται επίσης. Αυτό σημαίνει ότι η χαμηλότερη (πεδίο φόντου) συχνότητα χάθηκε.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 464 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (27...28)  Δεν υπάρχει τρόπος για να επανακτήσουμε αυτή τη δυκωνική περιοχή συχνοτήτων.  Έτσι οι 3-Δ εικόνες που πάρθηκαν έχουν θαμπωθεί, είχαν μια μεγάλη 3-Δ περιοχή συχνοτήτων αφαιρεμένη και είχαν κάποιο θόρυβο προσθεμένο.  Στο επεξεργασμένο αποτέλεσμα μας, επιδεικνύουμε την ικανότητα του - ψευδο-αντιστρόφου φίλτρου - ψευδο-Wiener φίλτρου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 465 Γραμμική Αποκατάσταση Εικόνας (28...28)  Και επίσης επιδεικνύουμε δύο 3-Δ εικόνες διατομής από: - a pollen grain (κόκκου γύρης) - a pancreas Iset of Langerhans (μεγάλη συλλογή κυττάρων)

466 Κεφάλαιο 7 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

467 Περιεχόμενα Σκοποί της Συμπίεσης Κώδικες χωρίς απώλεια πληροφοριών Κώδικες με απώλεια πληροφοριών JPEG Πρότυπο Συμπίεσης Εικόνας Wavelet ή Sub band Κωδικοποίηση εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 468 Σκοπός Της Συμπίεσης Εικόνας  Για να δημιουργήσουμε μια αναπαράσταση συμπιεσμένης εικόνας που ‘φαίνεται η ίδια’ (όταν αποσυμπιεστεί) αλλά και που μπορεί να αποθηκευτεί σε μικρότερο χώρο από ότι η αρχική εικόνα.  Αυτό μπορεί να είναι είτε - Μια αναπαράσταση χωρίς απώλειες, από την οποία η εικόνα μπορεί ακριβώς να αποκωδικοποιηθεί (όπως ήταν πριν την συμπίεση). - Μια αναπαράσταση με απώλειες από την οποία οι οπτικές πλεονάζουσες πληροφορίες έχουν αφαιρεθεί. Η συμπιεσμένη εικόνα ‘φαίνεται’ χωρίς αλλαγή, αλλά μαθηματικώς έχει χάσει πληροφορίες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 469 Η συμπίεση εικόνας είναι σημαντική:  Μείωση του χώρου αποθήκευσης της εικόνας  Μείωση του bandwidth μετάδοσης της εικόνας (Σημείωση:) - Μια μη-συμπιεσμένη εικόνα δεν έχει συμπιεσθεί - Μια αποσυμπιεσμένη εικόνα είναι μία συμπιεσμένη εικόνα η οποία έχει αποκωδικοποιηθεί για επίδειξη

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 470 Σημαντική Για Την Αρχειοθέτηση Εικόνας Αρχική Εικόνα Τελική Εικόνα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 471 Σημαντική Για Την Μετάδοση Εικόνας Οι συμπιεσμένες εικόνες μπορούν να σταλούν με πιο γρήγορο ρυθμό: Περισσότερες εικόνες το δευτερόλεπτο!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 472 Μετρήσεις Συμπιέσεως (1/2)  Bits για κάθε στίγμα (ΒΒΡ) είναι ο μέσος αριθμός των bits που χρειάζονται την αποθήκευση των επιπέδων φωτεινότητας για κάθε στίγμα της εικόνας  Σε μια μη-συμπιεσμένη εικόνα BPP = log2(K) = B, όπου K = ο αριθμός των επιτρεπόμενων επιπέδων φωτεινότητας. Συνήθως B = log2(256) = 8.  Ο αριθμός των bits που χρησιμοποιούνται για την κωδικοποίηση των στιγμάτων μπορεί να διαφέρει κατά μήκος της κωδικοποιημένης εικόνας. Ας ορίσουμε το B(i, j) = ο αριθμός των στιγμάτων που χρησιμοποιούνται για την κωδικοποίηση του στίγματος I(i, j). Τότε BPP =

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 473  Αν ο ολικός αριθμός των bits που περιλαμβάνεται στον κώδικα [I] είναι Btotal, τότε BPP = B total  Η Αναλογία Συμπίεσης (CR) είναι η αναλογία CR = > 1 Και τα δύο, το BPP και το CR χρησιμοποιούνται συχνά Μετρήσεις Συμπιέσεως (2/2)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 474 Συμπίεση Χωρίς Απώλειες (1/2)  Οι τεχνικές συμπίεσης χωρίς απώλειες επιτυγχάνουν συμπίεση των πληροφοριών της εικόνας χωρίς να χάσουμε καμία πληροφορία.  Η αληθινή εικόνα μπορεί να ανασκευαστεί ακριβώς από την κωδικοποιημένη εικόνα.  Συνήθως, ο κώδικας χωρίς απώλειες δεν επιτυγχάνει μεγάλη συμπίεση (αφού τίποτε δεν χάνεται), αλλά έχει ορισμένες εφαρμογές όπως: - Επεξεργασία ιατρικής εικόνας - Επεξεργασία εικόνας με σκοπό την ανίχνευση διαφόρων χαρακτηριστικών.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 475 Συμπίεση Χωρίς Απώλειες (2/2) Ο λόγος συμπίεσης που παίρνουμε το σχήμα κωδικοποίησης χωρίς απώλειες βρίσκονται συνήθως στο διάστημα 2:1 ≤ CR ≤ 3:1 αν και γενικά αλλάζει από εικόνα σε εικόνα

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 476 Πλεονασμός Εικόνων (1/2) Η συμπίεση εικόνας επιδιώκει να εκμεταλλευτεί τον πλεονασμό ή την συσχέτιση μεταξύ των στιγμάτων (ή των αναπαραστάσεων τους). Οι περισσότερες εικόνες έχουν ψηλό πλεονασμό. Τα γειτονικά επίπεδα φωτεινότητας συνήθως είναι παρόμοια ή έχουν κάποια σχέση. Οι εξομαλυσμένες περιοχές έχουν πολύ παρόμοια επίπεδα φωτεινότητας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 477 Πλεονασμός Εικόνων (2/2) Τα στίγματα κατά μήκος των ακμών έχουν παρόμοιες σχέσεις. Τα πρότυπα έχουν πλεονασμό εκ φύσεως λόγο της περιοδικής συμμετρίας, κλπ.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 478 Η ιδέα πίσω από την κωδικοποίηση χωρίς απώλειες  Χρησιμοποίηση μεταβλητών μήκων λέξεως για κωδικοποίηση των επιπέδων φωτεινότητας.  Εξισώνουμε μικρά μήκη λέξεων στα πεδία φωτεινότητας τα οποία εμφανίζονται συχνά (πλεονάζον πεδία φωτεινότητας).  Εξισώνουμε μεγάλα μήκη λέξεων στα πεδία φωτεινότητας τα οποία δεν εμφανίζονται συχνά.  Κατά μέσο όρο, το BPP θα μειωθεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 479 Tο ιστόγραμμα της εικόνας HI (1/2) HI(k) = n αν το επίπεδο φωτεινότητας k εμφανίζεται (ακριβώς) n φορές στην I, για κάθε k = 0,... K-1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 480 Ιστόγραμμα Εικόνας (2/2) - Ας ορίσουμε το B(k) = # των bits που χρησιμοποιούνται για την κωδικοποίηση του επιπέδου φωτεινότητας k. Τότε BPP = Αυτή είναι η συνηθισμένη μέτρηση του BPP για τεχνικές χωρίς απώλειες (με μεταβλητό μήκος λέξεων)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 481 Εντροπία Εικόνας Θυμηθείτε τις τιμές κανονικού ιστογράμματος: pI(k) = HI(k) ; k = 0,..., K-1 όπου pI(k) = η "πιθανότητα" να υπάρξει το επίπεδο φωτεινότητας k - Η εντροπία μιας εικόνας I ορίζεται: E [I] = - pI(k) log2 pI(k)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 482 Ιδιότητες Εντροπίας (1/2) - Η εντροπία είναι απλά μια μέτρηση η οποία έχει καλές ιδιότητες για υπολογισμό της ποιότητας της στρατηγικής κωδικοποίησης. - Η εντροπία μιας εικόνας Ι είναι μια μέτρηση της πολυπλοκότητας – του μεγέθους της πληροφορίας που περιλαμβάνει. - Μπορεί να αποδεικτεί ότι η εντροπία έχει μέγιστη τιμή όταν pI(k) = p = (σταθερά για 0 ≤ k ≤ K-1) το οποίο αντιπροσωπεύει ένα επίπεδο ιστόγραμμα. Σε αυτή την περίπτωση (K = 2B) E [I] = - log2 = B Η εντροπία της I μεγαλώνει όταν το ιστόγραμμα ανοίγει.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 483 Ιδιότητες Εντροπίας (2/2) - Η εντροπία έχει ελάχιστη τιμή όταν pI(ki) = 1 for some 0 ≤ ki ≤ K-1 Έτσι pI(kj) = 0 για j ≠ i. Αυτή είναι σταθερή εικόνα και E [I] = 0. - Είναι γεγονός ότι: 0 ≤ E [I] ≤ B

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 484 Σημαντικότητα της Εντροπίας (1/3) Ένα σημαντικό θεώρημα της θεωρίας κωδικοποίησης περιορίζει το πόσο καλά μπορούμε να κωδικοποιήσουμε μια εικόνα χωρίς απώλειες με το να εξισώσουμε μεταβλητά μήκη λέξεων BPP ≥ E [I] Ο κώδικας μεταβλητών μήκων λέξεων θεωρεί ότι οι πιθανότητες pI(k) είναι γνωστές και στον διαβιβαστεί και στον παραλήπτη Με τη λέξη κώδικας, εννοούμε μοναδικά αποκωδικοποιημένο κώδικα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 485 Σημαντικότητα της Εντροπίας (2/3) - Αυτός είναι ο καλύτερος λόγος για την χρησιμοποίηση της εντροπίας σαν μέτρο κωδικοποίησης. Μας λεει ότι μια εικόνα με τέλειο επίπεδο ιστόγραμμα E [I] = B Δεν μπορεί να συμπιεστεί χρησιμοποιώντας ένα κώδικα μεταβλητών μήκων λέξεων. Ευτυχώς, συχνά μπορούμε να διορθώσουμε αυτή την κατάσταση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 486 Σημαντικότητα της Εντροπίας (3/3) Μας λεει επίσης ότι μια εικόνα σταθερής φωτεινότητας δεν χρειάζεται καν να σταλεί! E [I] = 0 Θα εξετάσουμε σύντομα τεχνικές κωδικοποίησης μεταβλητών μήκων λέξεων. Πρώτα, θα κοιτάξουμε το πρόβλημα της μείωσης εντροπίας εικόνας. Αυτό θα κάνει πιθανή την κωδικοποίηση με χαμηλότερο ΒΡΡ (τουλάχιστον χαμηλότερο όριο για τις προσπάθειες μας)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 487 DPCM για Μείωση Εντροπίας Εικόνας (1/2) Προσέγγιση: Υπολογίζουμε μια νέα εικόνα D με πιο συμπιεσμένο ιστόγραμμα από την εικόνα Ι αλλά χωρίς απώλεια πληροφοριών Πρέπει να είμαστε ικανοί να πάρουμε την I ακριβώς από την D – χωρίς απώλεια πληροφοριών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 488 DPCM (2/2)  Η συμπίεση του ιστογράμματος (Κεφαλαίο 3) δε θα δουλέψει, αφού χάνεται πληροφορία όταν δυο επίπεδα φωτεινότητας k1 και k2 μαζευτούν πάνω στο ίδιο επίπεδο φωτεινότητας k  Η διαφορική παλμική διαμόρφωση (DPCM) είναι μια αποτελεσματική τεχνική για μέση εντροπίας χωρίς απώλειες. Θα εξετάσουμε την απλούστερη μορφή του DPCM

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 489 Μείωση εντροπίας από Διαφόρηση (απλό DPCM) (1/3) Έχουμε παρατηρήσει ότι τα γειτονικά στίγματα συχνά έχουν παρόμοιες τιμές σε μια εικόνα, ειδικά κατά μήκος εξομαλυσμένων περιοχών Ορίζουμε μια διαφορική εικόνα D χρησιμοποιώντας είτε 1-Δ ή 2-Δ διαφόρηση (1)D(i, j) = I(i, j) - I(i, j-1) for 0 ≤ i ≤ N-1 and 1 ≤ j ≤ N-1 (2)D(i, j) = I(i, j) - I(i-1, j) - I(i, j-1) + I(i-1, j-1) for 1 ≤ i, j ≤ N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 490 Μείωση εντροπίας από Διαφόρηση (2/3) Το νέο ιστόγραμμα HD συνήθως θα είναι πιο συμπιεσμένο από το HI. Έτσι E [D] < E [I]. Aυτός είναι ένας γενικός κανόνας για εικόνες, όχι μαθηματικό αποτέλεσμα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 491 Μείωση εντροπίας από Διαφόρηση (3/3) Σημειώστε ότι η διαφορική εικόνα D θα είναι ικανή να πάρει -2K-1 τιμές (1-K),..., (K-1) αν η (1) χρησιμοποιηθεί -4K-1 τιμές 2(1-K),..., 2(K-1) αν η (2) χρησιμοποιηθεί

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 492 Αποκωδικοποίηση της I από τη D (1/3) Αν χρησιμοποιηθεί η (1) τότε: I(i, j) = D(i, j) + I(i, j-1) for 0 ≤ i ≤ N-1 and 1 ≤ j ≤ N-1 Η πρώτη στήλη της I πρέπει επίσης να σταλεί μαζί με την κωδικοποιημένη εικόνα. Μπορεί να σταλεί πρώτη, πριν την εικόνα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 493 Αποκωδικοποίηση της I από τη D (2/3) Αν χρησιμοποιηθεί η (2), τότε I(i, j) = D(i, j) + I(i-1, j) + I(i, j-1) - I(i-1, j-1) for 1 ≤ i, j ≤ N-1 Σε αυτή την περίπτωση, στέλλεται η πρώτη σειρά και η πρώτη στήλη της Ι μαζί με την κωδικοποιημένη εικόνα. Στην συζήτηση της κωδικοποίησης, θα αγνοήσουμε την κωδικοποίηση της πρώτης σειράς και στήλης γιατί το overhead είναι μικρό.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 494 Αποκωδικοποίηση της I από τη D (3/3) Αυτό είναι χωρίς απώλειες DPCM. Υπάρχουν επίσης DPCM’s με απώλειες, και υπάρχουν επίσης στατιστικά DPCM’s τα οποία έχουν ως βάρη τα στίγματα διαφοράς για να βρει την καταλληλότερη τιμή κάποιου στατιστικού κριτηρίου. Απο’δω και πέρα θεωρούμαι ότι τα ‘επίπεδα φωτεινότητας’ της D έχουν τιμές: 0,…,K´ -1 με πιθανότητες: p D (k); 0 ≤ k ≤ K´ -1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 495 Εύρεση Βέλτιστου Κώδικα (1/3)  Θυμηθείτε ότι το θεώρημα χαμηλότερου ορίου για την κωδικοποίηση του BPP είναι: BPP ≥ E [D] = - Σ p D (k) log2 p D (k) χρησιμοποιώντας κώδικα μεταβλητού μήκους λέξεων K´ -1 k=0

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 496 Εύρεση Βέλτιστου Κώδικα (2/3) Η κωδικοποίηση κάθε τιμής επιπέδου φωτεινότητας k χρησιμοποιώντας μήκος λέξεως L(k) bits δίνει ένα μέσο όρο μήκος λέξης ή BPP BPP = Σ p D (k) L(k) Συγκρίνοντας με την πιο πάνω εξίσωση. Αν L(k) = - log2 p D (k) τότε έχουμε επιτύχει το χαμηλότερο όριο! K´ -1 k=0

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 497 Εύρεση Βέλτιστου Κώδικα (3/3) Αυτό συμβαίνει, ΑΝ μπορούμε να βρούμε τέτοιο κώδικα. Δεν μπορούμε αν [- log2 p D (k)] ≠ κάποιο ακέραιο για κάθε k. Ορίζουμε τον κώδικα εύρεσης καταλληλότερου C για την D σαν κάποιο κώδικα που ικανοποιεί: - BPP of C(D) ≤ BPP of any other code C´(D) - BPP of C(D) = E [D] if [- log2 p D (k)] = integers όπου C(D) είναι η κωδικοποιημένη ερμηνεία του D

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 498 Αλγόριθμος Huffman (1/3) Τα προηγούμενα σχόλια δε λένε πως βρίσκουμε κάποιο κατάλληλο κώδικα. Ο αλγόριθμος Huffman πάντα δίνει τον κατάλληλο κώδικα. Για ένα σύνολο επιπέδων φωτεινότητας {0,.., K´ -1} δίνει ένα σύνολο από κώδικες λέξεις k k =code(k) 0 ≤ k ≤ K´ -1 όπου BPP = Σ p D (k) L(k k ) είναι όσο πιο μικρό γίνεται. ^ K´ -1 k=0 ^

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 499 Αλγόριθμος Huffman (2/3) Αλγόριθμος Huffman: Από ένα δυαδικό δέντρο με κλαδιά που έχουν επιγραφή το επίπεδο φωτεινότητας k i και τις πιθανότητες p D (k i ) (0) Μας περιορίζει από την μελέτη κάθε k i όπου p D (k i ) = 0 (1)Βρίσκει τις 2 μικρότερες πιθανότητες p i =p D (k i ) και p j = p D (k j ) (2) Αντικαθιστά με p ij = p i + p j (βάση σημάδι, μειώνει την λίστα κατά ένα)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 500 Αλγόριθμος Huffman (3/3) (3) Δίνει τιμές στα κλαδιά: για το k i '1' και για το k j '0' (4) Μέχρι που η λίστα να έχει μόνο 1 στοιχείο (φτάσαμε στην ρίζα) επιστρέφουμε στο (1) * Στο τρίτο βήμα, οι τιμές ‘1’ και ‘0’ δίνονται σε ζεύγη στοιχείων (k i, k j ), τριών στοιχείων κλπ., όπως η διαδικασία προχωρεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 501 Παράδειγμα εφαρμογής Huffman Υπάρχουν K´ = 8 τιμές {0,.., 7} που θα πάρουν λέξεις κώδικες: p D (0) = 1/2p D (4) = 1/16 p D (1) = 1/8p D (5) = 1/32 p D (2) = 1/8p D (6) = 1/32 p D (3) = 1/8p D (7) = 0

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 502 Παράδειγμα 1 Η διαδικασία δημιουργεί ένα δέντρο, με τιμές ‘1’ και ‘0’ τοποθετημένα στα δεξιά και αριστερά κλαδιά σε κάθε βήμα: k 0 1 2 3 4 5 6 p D (k) 1/2 1/8 1/8 1/8 1/16 1/32 1/32 k k 1 011 010 001 0001 00001 00000 L(k k ) 1 3 3 3 4 5 5 1 1/2 1/4 1/8 1/161/4 1 0 ^ ^ μέγιστη τιμή επιπέδου φωτεινότητας = 6 < 2 3 Άρα, χρειάζονται Β=3bits για την κωδικοποίηση κάθε pixel!!! Παράδειγμα εφαρμογής Huffman

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 503 Παράδειγμα εφαρμογής Huffman BPP= Σ p D (k)L(k k ) = p D (0)L(k 0 ) + p D (1)L(k 1 ) + p D (2)L(k 2 ) + p D (3)L(k 3 ) + p D (4)L(k 4 ) + p D (5)L(k 5 ) + p D (6)L(k 6 ) + p D (7)L(k 7 ) = 1/2*1 + 1/8*3 + 1/8* 3 +1/8*3 + 1/16*4 + 1/32*5 + 1/32*5 + 0 = 2.1875 E[D] = - Σ p D (k) log2 p D (k)= 2.1875 CR= = = 1.38:1 k=0 K´ -1 ^ ^^^^ ^^^^ k=0 Το επίπεδο φωτεινότητας 7 δεν υπάρχει στην εικόνα, άρα δεν κωδικοποιείται!! BPP B3 2.18

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 504 Παράδειγμα εφαρμογής Huffman Υπάρχουν K´ = 8 τιμές {0,.., 7} που θα πάρουν λέξεις κώδικες: p D (0) = 0.4p D (4) = 0.12 p D (1) = 0.08p D (5) = 0.08 p D (2) = 0.08p D (6) = 0.04 p D (3) = 0.2p D (7) = 0.0 Παράδειγμα 2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 505 Παράδειγμα εφαρμογής Huffman k 0 1 2 3 4 5 6 p D (k) 0.4 0.08 0.08 0.2 0.12 0.08 0.04 k k 1 0111 0110 010 001 0001 0000 L(k k ) 1 4 4 3 3 4 4 1 0.6 0.24 0.120.16 1 0 ^ ^ μέγιστη τιμή επιπέδου φωτεινότητας = 6 < 2 3 Άρα, χρειάζονται Β=3bits για την κωδικοποίηση κάθε pixel!!! 0.36 BPP=2.48 bits Entropy=2.42 bits CR=1.2:1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 506 Αποκωδικοποίηση Huffman Ο κώδικας Huffman έχει μόνο ένα τρόπο αποκωδικοποίησης. Υπάρχει μόνο μια ερμηνεία για μια σειρά από λέξεις κώδικες (σειρά από bits). Η αποκωδικοποίηση προχωρεί με τη σάρωση του δέντρου.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 507 Παράδειγμα Στο δεύτερο παράδειγμα, παραλαμβάνεται αυτή η σειρά τιμών των bits : 00010110101110000010000100010110111010 Η σειρά των bits εξετάζεται μέχρι να αναγνωριστεί μια λέξη κώδικα. Αυτή η διαδικασία συνεχίζεται μέχρι να αναγνωριστούν όλα τα bits: 0001,0110,1,0111,0000,010,0001,0001,0110,1,1,1,010 Η αποκωδικοποιημένη σειρά (σε επίπεδα φωτεινότητας k) είναι: 5 2 0 1 6 3 5 5 2 0 0 0 3

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 508 Σχόλια (1/2) Ο συντελεστής συμπίεσης που επιτυγχάνεται με τον κώδικα Huffman είναι συνήθως γύρω στο 2:1 ≤ CR ≤ 3:1 Ο κώδικας Huffman μπορεί να προσβληθεί από θόρυβο στην μετάδοση (πολύ περισσότερο από την μετάδοση της αρχικής εικόνας) Υπάρχουν κώδικες διόρθωσης λαθών οι οποίοι είναι πολύ λιγότερο ευαίσθητοι στο θόρυβο. Μεγαλώνουν κάπως το συντελεστή κωδικοποίησης. Μερικά σύγχρονα σχήματα κωδικοποίησης εικόνας με απώλειες μπορούν να πετύχουν CR > 30:1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 509 Σχόλια (2/2) Έτσι, γιατί εξετάζουμε σχήματα χωρίς απώλειες; Επειδή: (1) Τα σχήματα με απώλειες μπορούν να συνδυαστούν με τον κώδικα Huffman, κωδικοποιώντας τις λέξεις κώδικα με απώλειες, με τον κώδικα Huffman. (2) Ο κώδικας συμπίεσης με απώλειες μπορεί τότε να πολλαπλασιαστεί με το μέγεθος του συμπιεστή Huffman.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 510 Κωδικοποίηση Εικόνας Με Απώλειες (1/2) Για τη συμπίεση με απώλειες έχουν προταθεί πολλές προσεγγίσεις. Θα κάνουμε ανασκόπηση μερικών δημοφιλών προσεγγίσεων: (1) Κωδικοποίηση Αποκομμένων Μπλοκ (BCT) – απλός και γρήγορος (2) Κωδικοποίηση Αποκομμένων Διανυσμάτων (VQC) - δαπανηρός αλλά με ποιότητα (3) Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος (VPIC) – χρησιμοποιεί οπτικά μοντέλα (4) Κωδικοποίηση Διακριτού Μετασχηματισμού Συνημιτόνου (DCT) και JPEG (5) Κωδικοποίηση Εικόνας με βάση τα Wavelets

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 511 Κωδικοποίηση Εικόνας Με Απώλειες (2/2) Οι συντελεστές συμπίεσης που πάρθηκαν κατά τα πρώτα 25 χρόνια έρευνας: Τα πράγματα όμως αλλάζουν!!!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 512 Κωδικοποίηση Εικόνας χρησιμοποιώντας Μπλοκ Η μέθοδος με την μεγαλύτερη απώλεια χωρίζει την εικόνα σε μικρότερα μπλοκ τα οποία κωδικοποιούνται ξεχωριστά (oι μέθοδοι των Wavelets αποτελούν εξαίρεση). Ο λόγος; Γενικά οι εικόνες είναι υψηλά ασταθείς, διαφορετικά κομμάτια μιας εικόνας μπορούν να έχουν διαφορετικές ιδιότητες όπως περισσότερες υψηλές ή χαμηλές συχνότητες, περισσότερη ή λιγότερη λεπτομέρεια κλπ. Έτσι, η τοπική κωδικοποίηση είναι πολύ πιο αποδοτική. Τυπικά μεγέθη των μπλοκ είναι 4x4 ή 8x8 ή 16x16

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 513 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 1..7  Γρήγορος αλλά δίνει περιορισμένη συμπίεση.  Χρησιμοποιεί 4 Χ 4 μπλοκ { Ι(1), Ι(2),…,Ι(16) } που περιέχουν : 16. 8 = 128bits.  Βήματα κωδικοποίησης της εικόνας : 1.Χωρίζουμε την εικόνα σε μπλοκ μεγέθους 4 Χ 4, όπου : i. Σύνολο στιγμάτων στο μπλοκ = { Ι(1),Ι(2),…,Ι(16) } ii. Συνολικός αριθμός bits στο μπλοκ πριν την κωδικοποίησή του = 16. 8 = 128 bits.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 514 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 2..7  Βήματα κωδικοποίησης της εικόνας ( συνέχεια ): 2.Για κάθε μπλοκ υπολογίζουμε και μεταδίδουμε : i. Την μέση φωτεινότητα του μπλοκ :, χρησιμοποιώντας Β1 bits. ii. Την τυπική απόκλιση ( standard deviation ) :, χρησιμοποιώντας Β2 bits. iii. Ένα 16-bit δυαδικό μπλοκ b το οποίο υπολογίζουμε με τον εξής τρόπο : _ Για i = 1,2,…,16  b ( i ) = 1 αν Ι ( i ) ≥ I και _  b ( i ) = 0 αν Ι ( i ) < Ι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 515 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 3..7  Βήματα κωδικοποίησης της εικόνας ( συνέχεια ): Παράδειγμα 1 : _ Ι = 98.75 Ι = Αναλογία Συμπίεσης : CR = B / ( B1 + B2 + 16 ) 1.Αν Β1 = Β2 = 8  CR = 128/32 = 4:1 2.Έχουμε καλή ποιότητα αν : Β1 = 6, Β2 = 4  CR = 128/26 ≈ 5:1 1211145647 37200247255 16012169 4357251 1100 0111 0001 0001

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 516 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 4..7  Βήματα κωδικοποίησης της εικόνας ( συνέχεια ): Σχόλια : Χρησιμοποιώντας Β1 > Β2 είναι εντάξει : το ανθρώπινο μάτι είναι πολύ ευαίσθητο στην ύπαρξη διαφοράς, αλλά όχι στο μέγεθος ( magnitude ) της διαφοράς : Mach Band Illusion _ _ Συνδυασμένος με τον κώδικα εντροπίας για Ι, σ, μπορεί να δώσει CR≈10:1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 517 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 5..7 Αποκωδικοποίηση του BTC Μπλοκ ( BTC Block Decoding )  Για να δημιουργήσουμε τα “αποκωδικοποιημένα” στίγματα ( pixels ) J(1),J(2),…,J(16) πρέπει να ακολουθήσουμε τα πιο κάτω βήματα : 1. Έστω Q = αριθμός των 1 που λήφθηκαν. Ρ = αριθμός των 0 που λήφθηκαν. 2. Θέτουμε :, αν b( i ) = 1, αν b( i ) = 0 όπου και b το κωδικοποιημένο μπλοκ που στάλθηκε.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 518 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 6..7 Αποκωδικοποίηση του BTC Μπλοκ ( BTC Block Decoding ) _ _ _ _  Το Α επιλέγεται έτσι ώστε J≈I και σ J ≈ σ I (λάθος κβαντοποίησης). Παράδειγμα 2 : Χρησιμοποίηση των δεδομένων του παραδείγματος 1. 1. Q = 7, P = 9  A = 0.8819 2. _ I = ΙΝΤ [ 98.75 + 0.5 ] = 99. _ σ I = INT [ 92.95 + 0.5 ] = 93.  J( i ) = 99 + INT [ 93 / 0.8819 + 0.5 ] = 99+105 = 104, αν b(i)=1. J( i ) = 99 – INT [ 93. 0.8819 + 0.5 ] = 99–82 = 17, αν b(i)=0.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 519 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Μπλοκ ( BTC ) 7..7 Αποκωδικοποίηση του BTC Μπλοκ ( BTC Block Decoding ) Παράδειγμα 2 ( συνέχεια ): _ _ J = και J = 98.8, σ = 77.3 204 17 204 17 204 17 204

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 520 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 1..7  Αυτή η τεχνική είναι πολύ ευαίσθητη υπολογιστικά.  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας : 1. Διαιρούμε την εικόνα σε 4 Χ 4 μπλοκ. 2. Υπολογίζουμε ένα βιβλίο με κώδικες ( codebook ) των Μ “τυπικών” 4 X 4 μπλοκ Τj, j = 1,2,…,M. Αυτό γίνεται χρησιμοποιώντας αλγορίθμους ομαδοποίησης. Συνήθως : 256 ≤ Μ ≤ 1024

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 521 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 2..7  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας ( συνέχεια ) Παράδειγμα : Αν χρησιμοποιηθεί 2 Χ 1 μπλοκ,ο χώρος με τις ομάδες των μπλοκ μπορεί να έμοιαζε με τον ακόλουθο. όπου  μπλοκ  κέντρο ομάδας Gray-level 2 (τυπικό μπλοκ) Gray – level 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 522 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 3..7  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας ( συνέχεια ) Σχόλια για βήμα 2: Συνήθως οι ομάδες βρίσκονται χρησιμοποιώντας ομαδοποίηση μικρότερης τετραγωνικής απόστασης. Το κέντρο κάθε ομάδας γίνεται ο τυπικός κώδικάς της. Στη VQ συμπίεση ο χώρος έχει 16 διαστάσεις αντί 2 διαστάσεις, και αυτό λόγω του ότι χρησιμοποιείται 4 Χ 4 μπλοκ. Ο υπολογισμός του βιβλίου με τους κώδικες ( codebook ) είναι πολύ χρονοβόρα διαδικασία. i. Μπορεί να υπολογιστεί ευθέως από την εικόνα. ii. Σε εφαρμογές πολλών παρόμοιων εικόνων μπορεί να χρησιμοποιηθεί ένα παγκόσμιο βιβλίο με κώδικες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 523 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 4..7  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας ( συνέχεια ) 3.Χρησιμοποιούμε ένα αλγόριθμο αναζήτησης για να αποφασίσουμε ποιο από τα M “τυπικά” μπλοκ είναι πιο κοντά στο κάθε 4 Χ 4 μπλοκ της εικόνας. Αυτό ονομάζεται κβαντοποίηση διανύσματος. Το κοντινότερο “τυπικό” μπλοκ το αποφασίζουμε χρησιμοποιώντας την έννοια του μέσου-τετραγώνου ως ακολούθως : Κοντινότερο τυπικό μπλοκ =

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 524 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 5..7  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας ( συνέχεια ) Σχόλια για βήμα 3: Αν το βιβλίο με τους κώδικες κατασκευαστεί από την εικόνα τότε η αναζήτηση για το κοντινότερο τυπικό μπλοκ δεν παίρνει καθόλου χρόνο,αφού οι μέσες τετραγωνικές αποστάσεις είναι γνωστές από την ομαδοποίηση στο βήμα 2. Αν ένα παγκόσμιο βιβλίο με κώδικες χρησιμοποιηθεί τότε η αναζήτηση είναι πολύ χρονοβόρα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 525 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 6..7  Βήματα κωδικοποίησης μιας εικόνας ( συνέχεια ) 4.Όταν το καλύτερο ( κοντινότερο ) “τυπικό” μπλοκ Τj βρεθεί, μόνο ο δείκτης j στέλνεται. i. Για Μ = 1024 χρειάζονται 10 bits για αποστολή του δείκτη j  CR = ( 8. 16 ) / 10 = 12.8 : 1. ii. Για Μ = 256 χρειάζονται 8 bits για αποστολή του δείκτη j  CR = ( 8. 16 ) / 8 = 16 : 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 526 Κωδικοποίηση Αποκομμένου Διανύσματος ( VQ ) 7..7 Γενικά σχόλια : Η κατασκευή του βιβλίου με τους κώδικες(codebook) και η αναζήτηση των διανυσμάτων είναι πολύ χρονοβόρες διαδικασίες. Η αποκωδικοποίηση είναι πολύ γρήγορη.Απλά γίνεται έλεγχος στο βιβλίο με τους κώδικες για εύρεση του δείκτη που έχει σταλεί. Το VQ χρησιμοποιείται σε εφαρμογές όπου ο χρόνος κωδικοποίησης δεν είναι σημαντικός, αλλά ο χρόνος αποκωδικοποίησης είναι πολύ σημαντικός. Παράδειγμα : Βιβλιοθήκες εικόνων. Αποδεκτές εικόνες στο διάστημα CR = 15 : 1 – 20 : 1 είναι τυπικές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 527 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 1..11  Χρησιμοποιεί 4 Χ 4 μπλοκ εικόνας.  Χρησιμοποιεί ένα μικρό παγκόσμιο βιβλίο με κώδικες με πέντε “τυπικά” μπλοκ : 1. Μπλοκ Ακμών ( Edge Blocks ) : 1. 2. 3.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 528 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 2..11  Πέντε “τυπικά” μπλοκ ( συνέχεια ): 1. Μπλοκ Ακμών (συνέχεια) : 2. Σταθερό μπλοκ ( Constant Block ) : 4. 5.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 529 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 3..11  Τα μπλοκ σχεδιάζονται χρησιμοποιώντας αρχές από την ανθρώπινη όραση : 1.Το μάτι είναι ευαίσθητο στις ακμές και στα εξομαλυσμένα τοπία (regions). Έτσι τα μπλοκ ακμών και τα σταθερά μπλοκ αντιπροσωπεύουν την εικόνα. 2.Ο νόμος του Weber : Σε ένα μικρό τοπίο της εικόνας, υπάρχει η ελάχιστη αντιληπτή αλλαγή φωτεινότητας.Έτσι τα μπλοκ με μικρή αλλαγή φωτεινότητας πρέπει να κωδικοποιούνται σαν σταθερά μπλοκ. 3.Το ανθρώπινο μάτι αφαιρεί τις χαμηλές συχνότητες / το dc από τις εικόνες και τις επεξεργάζεται ξεχωριστά. 4.Το ( μη – dc ) σύστημα της ανθρώπινης όρασης έχει μια ζωνοδιάβατη αντίδραση στο διάστημα 3 – 6 cy / deg ( deg = degrees ). 5.Εικόνες ( π.χ. στην οθόνη ),πάντα παρατηρούνται από μια απόσταση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 530 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 4..11 Ένα μοντέλο για τη Γεωμετρική Παρατήρηση  Θεωρούμε : Η εικόνα είναι Ν Χ Ν, τα μπλοκ κώδικες είναι Μ Χ Μ. Η εικόνα παρουσιάζεται πάνω σε μια L X L (cm²) οθόνη. D είναι η απόσταση παρατήρησης ( cm ). ΜΧΜ μπλοκ- εικόνας. Σημείο Παρατήρησης ΝΧΝ εικόνα παρουσιαζόμενη πάνω σε LXL οθόνη. D a N M

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 531 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 5..11 Ένα μοντέλο για τη Γεωμετρική Παρατήρηση ( συνέχεια )  Αν D >> L, η γωνία παρατήρησης a που αντιστοιχεί σε ένα μπλοκ είναι : degrees.  Για μια 40 in ( διαγώνιο ) οθόνη, L ≈ 72cm. Έτσι, για πιθανές τιμές N = 512, M = 4 και D = 200cm, η γωνία παρατήρησης είναι a ≈ 0.16º.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 532 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 6..11 Σχετίζοντας τη Γεωμετρία Παρατήρησης με την Αντίδραση της Ορατότητας  Θυμηθείτε : Το ορατό ζωνοδιαβατό διάστημα είναι 3 – 6 cy / deg. Έτσι για ένα μπλοκ εικόνας : 0.48 – 0.96 cy / ( 0.16º γωνία παρατήρησης ).  Μπορούμε να πούμε ότι πρέπει να υπάρχει το μέγιστο ένας κύκλος μεταξύ μιας 0.16º γωνίας ή στο 4 Χ 4 μπλοκ εικόνας.  Έτσι το μέγιστο μια αποδεκτή αλλαγή φωτεινότητας ( φωτεινό προς σκοτεινό ή αντίθετα ) αντιπροσωπεύεται σε κάθε μπλοκ ακμών.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 533 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 7..11 Υπολογισμός του Μπλοκ  Για κάθε 4 Χ 4 μπλοκ b = { b(i,j) ; 0 ≤ i,j ≤ 3 }, βρες τη διαφορά των μέσων στα μισά μπλοκ ως ακολούθως : 1. Στην κατεύθυνση του x ( γραμμή ) : Δxb = ave { bi,j ; 0 ≤ i ≤ 3 ; j = 0,1 } – ave { bi,j ; 0 ≤ i ≤ 3 ; j = 2,3 } 2. Στην κατεύθυνση του y ( στήλη ) : Δyb = ave { bi,j ; i = 0,1, 0 ≤ j ≤ 3 } - ave { bi,j ; i = 2,3, 0 ≤ j ≤ 3 }  Το μέγεθος μιας ακμής( στο τετράγωνο ) και η κατεύθυνσή της είναι : |  b |² = ( Δxb )² + ( Δyb )² και <  b = tanˉ¹ [ Δxb / Δyb ]  Αυτά έχουν συνεχές πεδίο τιμών τ το οποίο πρέπει να κβαντοποιηθεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 534 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 8..11 Αλγόριθμος κωδικοποίησης εικόνας  Για κάθε 4 Χ 4 μπλοκ εικόνας : _ 1. Υπολογίστε τον μέσο b, το μέγεθος ακμής |  b |² και την κατεύθυνση ακμής <  b. 2. Αν |  b |² ≤  min κωδικοποιείστε το b σαν σταθερό μπλοκ ( Νόμος του Weber ).Μεταδώστε αυτή την απόφαση χρησιμοποιώντας 1 bit. 3. Αν |  b |² >  min κωδικοποιείστε το b σαν μπλοκ ακμής. i.Μεταδώστε την <  b χρησιμοποιώντας Βο = 2bits ( 4 κατευθύνσεις ακμής ). ii.Μεταδώστε το |  b |² χρησιμοποιώντας Βg bits ( 0≤Βg ≤2,το μάτι δεν είναι πολύ ευαίσθητο στο μέγεθος της ακμής ). iii.Μεταδώστε την πολικότητα της ακμής με 1bit.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 535 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 9..11 Αλγόριθμος κωδικοποίησης εικόνας ( συνέχεια )  Για κάθε 4 Χ 4 μπλοκ εικόνας ( συνέχεια ): _ 4.Κβαντοποιείστε και μεταδώστε το b χρησιμοποιώντας Bm bits : i.Μπλοκ ακμής ( Edge block )  Bm = Bme ii.Σταθερό μπλοκ ( Constant block )  Bm = Bmc _ όπου Bme < Bmc. Το μάτι είναι πιο ευαίσθητο στο b στα εξομαλισμένα σημεία.  Συνολικός αριθμός bits που θα μεταδοθούν : i.Μπλοκ ακμής ( Edge block ) : Be = Bme + Bg + Bo + 2 = Bme + Bg + 4. ii.Σταθερό μπλοκ ( Constant block ) : Bc = Bmc + 1. Πάντα Be > Bc.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 536 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 10..11 VPIC Ανάλυση Συμπίεσης  Σε μια εικόνα κωδικοποιημένη με Nc σταθερό μπλοκ και Ne μπλοκ ακμής η ακριβής συμπίεση που επιτυγχάνεται είναι :  Τυπικές τιμές είναι : Bc = 6 και Be = 7 οι οποίες δίνουν : 18.3 : 1 ≤ C VPIC ≤ 21.3 : 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 537 Κωδικοποίηση Οπτικού Υποδείγματος ( VPIC ) 11..11 Αποκωδικοποίηση VPIC  Αντιπροσώπευση των σταθερών μπλοκ με τον μέσο της φωτεινότητας μόνο.  Για ένα μπλοκ ακμής αποκωδικοποιείστε ως ακολούθως : 1.Αντιπροσωπεύστε τα πρότυπα ακμών με ± 1. 2.Πολλαπλασιάστε το πρότυπο με το μέγεθος της κλίσης. 3.Αποφασίστε την πολικότητα. 4.Προσθέστε τον μέσο της φωτεινότητας. Ανάλυση πολυπλοκότητας  Πολυπλοκότητα : 2.0 προσθέσεις, 0.1 πολλαπλασιασμοί για κάθε στίγμα ( γρήγορος ).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 538 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (1/6)  Υπολογισμός του διακριτού μετασχηματισμού και του αντίστροφου διακριτού μετασχηματισμού συνημίτονου μιας εικόνας : 1. Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου ( DCT ) 2.Αντίστροφος Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου ( IDCT ) όπου C( u ) = 1 / √2 ; u = 0 C( u ) = 1 ; u = 1,…,N-1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 539 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (2/6) Γιατί να χρησιμοποιούμε DCT αντί για DFT ?  Υπάρχουν O(N²logN²) αλγόριθμοι για τον DCT – και κάπως γρηγορότεροι από τον DFT : λόγω του ότι έχουμε να κάνουμε υπολογισμούς μόνο με πραγματικούς αριθμούς με γρήγορη αριθμητική ακεραίων μόνο.  Η χρησιμοποίηση του DCT δίνει καλύτερης ποιότητας συμπιεσμένη εικόνα από τη χρησιμοποίηση του DFT, η οποία υποφέρει από block- artifacts.Το DFT δείχνει ότι η εικόνα είναι N-περιοδική,ωστόσο το DCT δείχνει ότι η αντικατοπτρισμένη εικόνα είναι 2Ν-περιοδική.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 540 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (3/6) Περιοδικότητα που συνεπάγεται από το DFT σε αντίθεση με το DCT  Ένα σήμα μήκους – Ν Ν

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 541 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (4/6) Περιοδικότητα που συνεπάγεται από το DFT σε αντίθεση με το DCT  Η περιοδική επέκταση που συνεπάγεται από το DFT :  Η περιοδική επέκταση του αντικατοπτρισμένου σήματος που συνεπάγεται από το DCT : N 2N

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 542 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (5/6) Περιοδικότητα που συνεπάγεται από το DFT σε αντίθεση με το DCT  Το DFT μήκους – 2Ν αντικατοπτρισμένου σήματος οδηγεί (δύο περιόδους) στο DCT του μήκους – Ν σήματος.  Βασική Διαφορά : Η περιοδική επέκταση του DFT δημιουργεί υψηλές συχνότητες - ανακοπές μεταξύ των μπλοκ.Αυτές οι υψηλές συχνότητες μπορεί να αναπαρασταθούν στο κώδικα ( δεν καταστρέφονται ), αλλιώς έχουμε κακής ποιότητας ανακατασκευασμένη εικόνα. To DCT δεν έχει αυτό το πρόβλημα, έτσι έχουμε λιγότερα να κωδικοποιήσουμε και έτσι έχουμε υψηλότερη απόδοση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 543 Διακριτός Μετασχηματισμός Συνημίτονου (DCT) Κωδικοποίηση & JPEG (6/6)  ΒΑΣΙΚΗ ΔΙΑΦΟΡΑ: Η περιοδική επέκταση του DFT δημιουργεί ψηλές συχνότητες – οι ασυνέχειες μεταξύ των μπλοκ. Αυτές οι ψηλές συχνότητες πρέπει να αναπαρασταθούν στον κώδικα (δεν καταστρέφονται), αλλιώς η ανακατασκευασμένη εικόνα θα είναι κακής ποιότητας με blocking effects.  Το DCT δεν έχει αυτό το πρόβλημα – λιγότερη κωδικοποίηση και ψηλότερη απόδοση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 544 Επανάληψη του JPEG  Το πρότυπο εμπορικής βιομηχανίας – Joint Photographic Experts Group (JPEG).  Χρησιμοποιεί το DCT σαν το κεντρικό μετασχηματισμό.  Γενικά ο αλγόριθμος JPEG είναι περίπλοκος.  Τρία μέρη:  Βασικό σύστημα JPEG (βασικός κώδικας με απώλειες).  Εκτενή χαρακτηριστικά JPEG (12-bit, προοδευτική, αριθμητική).  Κωδικοποιητής JPEG χωρίς απώλειες.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 545 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (1/3) i.Διαχωρίζουμε την εικόνα σε 8 x 8 μπλοκ, και μετασχηματίζουμε κάθε μπλοκ με DCT. Δηλώνουμε αυτά τα μπλοκ με

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 546 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (2/3) ii.Διαιρούμε σημείο με σημείο κάθε μπλοκ με ένα 8 x 8 πίνακα κανονικοποίησης Q(u, v), τον οποίο ορίζει ο χρήστης. Αυτός ο πίνακας μεταδίδεται σαν μέρος του κώδικα για την ολική εικόνα. Ο πίνακας συνήθως σχεδιάζεται χρησιμοποιώντας ιδιότητες ευαισθησίας του συστήματος ανθρώπινης όρασης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 547 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (3/3) iii.Ομοιόμορφα κβαντικοποιούμε τα αποτελέσματα. Δίνει ένα πίνακα ακέραιων που περιέχει πολλά μηδενικά.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 548 Παράδειγμα (1/3) 8 x 8 μπλοκ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 549 Παράδειγμα (2/3) Ένας τυπικός JPEG πίνακας κανονικοποίησης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 550 Παράδειγμα (3/3) Αποτέλεσμα Παρατηρήστε όλα τα μηδενικά.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 551 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (1/7) iv.Εφαρμόζουμε απλό DPCM στις διακριτές συνημιτονικές (DC) τιμές μεταξύ γειτονικών μπλοκ για να μειώσουμε την εντροπία. Υπολογίζουμε τη διαφορά μεταξύ της τρέχουσας DC τιμής και του αριστερού διπλανού μπλοκ.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 552 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (2/7) iv.Η σειρά e(k) που είναι το αποτέλεσμα των διαφορών συμπιέζεται δίχως απώλειες χρησιμοποιώντας ένα χωρίς απώλειες JPEG κωδικοποιητή Huffman (έχει ένα προκαθορισμένο πίνακα Huffman). Όπως και πριν, κρατώντας την πρώτη σειρά/στήλη των DC τιμών, καθώς επίσης και την e(k), επιτρέπεται η ανακατασκευή των DC τιμών.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 553 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (3/7) v.Επανατακτοποιούμε τις AC τιμές. Ο κβαντικοποιημένος πίνακας περιλαμβάνει πολλά μηδενικά στοιχεία, ειδικά στις υψηλές συχνότητες. Έτσι, τακτοποιούμε τα στοιχεία σε ένα 1-Δ διάνυσμα χρησιμοποιώντας τη ζιγκ-ζαγκ διάταξη

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 554 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (4/7) Από το προηγούμενο παράδειγμα το διατεταγμένο κβαντικοποιημένο μπλοκ είναι

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 555 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (5/7) vi.Κωδικοποιούμε τις AC τιμές χρησιμοποιώντας ακόμα ένα χωρίς απώλειες JPEG κωδικοποιητή Huffman. Κωδικοποιούμε τα μηδενικά – υπάρχουν πολλά – με τη μέθοδο ‘μήκος διαδρομής’. Αυτό είναι πιθανόν η μεγαλύτερη πηγή συμπίεσης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 556 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (6/7) vii.Η αποκωδικοποίηση επιτυγχάνεται με αντίστροφη της κωδικοποίησης Huffman και της DPCM για επαναδημιουργία Πολλαπλασιάζουμε με τον πίνακα κανονικοποίησης για τη δημιουργία του κωδικοποιημένου DCT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 557 Βήματα Βασικού Συστήματος JPEG (7/7) viii.Η κωδικοποιημένη εικόνα είναι η IDCT του αποτελέσματος Οι συμπιέσεις που μπορούν να επιτευχθούν κυμαίνονται: 8 : 1 (πολύ καλή ποιότητα) 16 : 1 (καλή ποιότητα) 32 : 1 (κακή ποιότητα για τις περισσότερες εφαρμογές)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 558 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας 1..11  Ολική σειρά από προσεγγίσεις κωδικοποίησης εικόνας που έχει ένα κοινό θέμα – αποσύνθεση πολλαπλής ανάλυσης.  Δεν χρησιμοποιούνται τα μπλοκ εικόνων – δεν έχουμε ανακατασκευασμένη εικόνα κακής ποιότητας.  Μερικοί αλγόριθμοι φτάνουν σε συμπίεση 40:1.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 559 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας  ΒΑΣΙΚΗ ΙΔΕΑ: Η εικόνα Ι περνά διαμέσου ενός συνόλου από ζωνοδιάβατα φίλτρα.  Τα φίλτρα σχηματίζουν μια ορθοκανονική βάση, που σημαίνει ότι η εικόνα Ι μπορεί να επανακτηθεί ακριβώς, περνώντας τα φιλτραρισμένα σήματα διάμεσου μιας τράπεζας από φίλτρα αποκωδικοποίησης.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 560 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας 3..11 H 0 H 1 H N coefficient quantization  Bandpass filter bank Image I G 0 G 1 N G Reconstruction filter bank  Code( )I

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 561 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας  Τα Subband φίλτρα διαχωρίζουν ή αποσυνθέτουν την εικόνα σε ψηλές συχνότητες και χαμηλές συχνότητες που ονομάζονται subbands.  Κάθε ζώνη συχνότητας μπορεί να κωδικοποιηθεί ξεχωριστά. Αυτά λέγονται φίλτρα τετραγωνισμού. Αν αυτό γίνει επαναληπτικά στις ζώνες των χαμηλότερων συχνοτήτων, το αποτέλεσμα είναι ένας μετασχηματισμός wavelet.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 562 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας 5..11 (0, 0) High, High High, Low Low, High Low, Low HH HL LH LLHHLLLH LLHL (0, 0) "Pyramid" Wavelet Transform (0, 0) "Tree-Structured" Wavelet Transform

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 563 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας  Απεικόνιση της ιεραρχίας του φίλτρου (1-Δ μόνο) H 0 H 1 H 0 H 1 H 0 H 1 I Image High Low High Low High Low

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 564 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας 7..11  Οι έξοδοι των φίλτρων είναι οι συντελεστές του wavelet.  Μέσω μιας διαδικασίας υποδειγματοληψίας σε κάθε πεδίο φιλτραρίσματος, υπάρχουν ακριβώς N 2 μη πλεονάζον συντελεστές wavelet. Η εικόνα μπορεί να επανακατασκευαστεί ακριβώς από αυτά.  Η υποδειγματοληψία είναι βαρύτερη (περισσότερη) στις χαμηλότερες συχνότητες.  Οι συντελεστές του wavelet κβαντικοποιούνται, όπως και στο JPEG, με τις ψηλότερες συχνότητες να κβαντικοποιούνται πιο αυστηρά.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 565 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας  Η συμπίεση είναι μια περιοχή με ενεργητική έρευνα. Μερικές τεχνικές:  Κωδικοποίηση εντροπίας παρόμοια του Huffman.  Κώδικας μήκους διαδρόμων στα μηδενικά.  ‘Κωδικοποίηση Μηδενικού δέντρου’.  ΒΑΣΙΚΗ ΙΔΕΑ: Όμοια με το JPEG, σαρώνει από τις χαμηλότερες στις ψηλότερες συχνότητες και κωδικοποιούν τα μήκη διαδρόμων για τους μηδενικούς συντελεστές.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 566 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας 9..11 HH HL LH LLHHLLLH LLHL (0, 0) Zig-zag scanning to find zeroed coefficients

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 567 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας - Αποκωδικοποίηση  Ολική αποκωδικοποίηση χρειάζεται:  Αποσυμπίεση συντελεστών του wavelet.  Επανακανονικοποίηση κβαντικοποιημένων συντελεστών.  Επανακατασκευή εικόνας από τους αποκωδικοποιημένους συντελεστές

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 568 Wavelet ή Subband Κωδικοποίηση Εικόνας – Αποκωδικοποίηση 11..11 G 1 G 0 G 1 G 0 G 1 G 0    Reconstruction from Code ( )I Αυτό είναι μετριασμένη έκθεση (watered- down exposition) της κωδικοποίησης wavelet.

569 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 8  Ταύτιση Προτύπου (Template Matching)  Ανίχνευση Ακμών  Ανιχνευτής Ακμών Κλήσης  Ανιχνευτής Ακμών Laplacian  Ανισοτροπική Διάχυση ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 570 Περιεχόμενα 1..4  Tι είναι η Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας;  Ταύτιση Προτύπου (Template)  Μετρήσεις Μη Ταίριαξης  Διασταυρωμένη Συσχέτιση  Κατωφλίωση  Περιορισμοί Ταύτισης Πρωτύπων  Αρχές Ανίχνευσης Ακμών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 571  Κλίμακα μίας Ακμής Εικόνας  Σύνοψη Μεθόδων Ανίχνευσης Ακμών  Ανιχνευτής Ακμών με Βάση την Κλίση  Ορισμός Ανιχνευτών Ακμών με Βάση την Κλίση  Ψηφιακή Διάκριση  Λειτουργία Απλού Στίγματος  Λειτουργία Κατωφλίωσης Περιεχόμενα 2..4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 572  Ανιχνευτής Ακμών Τύπου LAPLACIAN  Ψηφιακό LAPLACIAN  Εξομαλυσμένοι Ανιχνευτές Ακμών LAPLACIAN  Εξομαλυμένο Προ-Φίλτρο GAUSSIAN  Ανιχνευτής Ακμών LAPLACIAN-OF- GAUSSIAN  Ανιχνευτής ZC Περιεχόμενα 3..4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 573  Κατωφλίωση των ZCs  Διπλή Κατωφλίωση  Κατωφλίωση Συνδεδεμένης Διαδρομής  Ανιχνευτής Ακμών CANNY  Ασκήσεις Περιεχόμενα 4..4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 574 Tι είναι η Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας; (1/3)  Αφαίρεση «κοσμικών» πληροφοριών από τις εικόνες μέσο ψηφιακής επεξεργασίας.  Συνήθως η ανάλυση έχει κάποιο σκοπό. Για παράδειγμα:  Η μέτρηση απλών ιδιοτήτων αντικειμένων όπως το σχήμα, η επιφάνεια, η απόσταση, η αντανάκλαση, η σύσταση επιφάνειας.  Εύρεση λαθών ή διαφορών από μη αναμενόμενη “ονομαστική” εικόνα: εύρεση λάθους, αυτόματος έλεγχος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 575 Tι είναι η Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας; (2/3)  Αναγνώριση κινητού στόχου από το σχήμα και τις ιδιότητες κίνησης  Ταξινόμηση εικόνων από σκηνές αέρος χρησιμοποιώντας μια στατιστική προσέγγιση ταξινόμησης προτύπων  Πλοήγηση ενός vision-guided robot διαμέσου ενός εχθρικού περιβάλλοντος με τη δημιουργία ενός 3-D χάρτη του άμεσου περιβάλλοντος  Δεν υπάρχουν γενικές αναλύσεις εικόνων ή συστήματα τεχνητής όρασης διαθέσιμα, αλλά το καθένα πρέπει να σχεδιαστεί για να ταιριάξει με το θέμα που έχουμε, το υπολογιστικό

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 576 Tι είναι η Ψηφιακή Ανάλυση Εικόνας; (3/3) περιβάλλον κλπ.  Ωστόσο, υπάρχει μια ¨βιβλιοθήκη¨ από υπαρκτούς αλγόριθμους οι οποίοι εκτελούν υποκαθήκοντα καθορισμένα για τα περισσότερα ή τα πιο πολλά θέματα όρασης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 577 Tαύτιση Προτύπου (Template) (1/4)  Συχνά μας ενδιαφέρει να βρούμε πόσες φορές ένα κομμάτι εικόνας υπάρχει σε μια εικόνα. Αυτό μπορεί να σημαίνει να βρούμε κάποιο συγκεκριμένο αντικείμενο, χαρακτήρα κλπ.  Είναι δυνατό να ορίσουμε μια τεχνική η οποία χρησιμοποιεί απλή παραθυροποίηση της εικόνας για να επιτύχει αυτό το σκοπό.  Ένα παράθυρο ορίζεται έτσι ώστε όχι μόνο να ορίζει γεωμετρική σχέση μεταξύ συντεταγμένων εικόνων, αλλά έχει επίσης ένα σύνολο

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 578 Tαύτιση Προτύπου (Template) (2/4) από επίπεδα φωτεινότητας που σχετίζονται με αυτό. Είναι ένα κομμάτι εικόνας.  Αυτός ο τύπος παραθύρου ονομάζεται πρότυπο (template) Πρότυπο του χαρακτήρα “P”  Στην πραγματικότητα η διαδικασία που θα ορίσουμε είναι εξ’ ολοκλήρου ανάλογη στην ψηφιακή ταύτιση προτύπου που ορίσαμε στο κεφάλαιο 2.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 579 Tαύτιση Προτύπου (Template) (3/4)  Εδώ δημιουργούμε μετρήσεις ταιριασματος επιπέδων φωτεινότητας  Δεδομένης μιας εικόνας Ι και ενός template Τ, το σύνολο του παραθύρου στις συντεταγμένες των εικόνων (i, j) είναι (όπως και πριν): T.I(i, j) = {I(i+m, j+n); (m, n) Є T} το σύνολο των στιγμάτων που καλύπτονται από το Τ στις συντεταγμένες (i, j)  Μπορούμε να ορίσουμε διάφορες μετρήσεις ταίριαξης μεταξύ των gray-levels στο template Τ

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 580 Tαύτιση Προτύπου (Template) (4/4) και των στιγμάτων εικόνας T ˚ I(i, j) που καλύπτονται από αυτό.  Το αποτέλεσμα είναι μια εικόνα ταίριαξης J η οποία παίρνει μεγάλες τιμές στις συντεταγμένες (i, j) όπου T και T ˚ I(i, j) είναι πολύ παρόμοιες.  Θα αρχίσουμε με διάφορες αταίριαστες μετρήσεις και θα παράξουμε μία μέτρηση ταίριαξης από μια από αυτές. Ακολουθεί η συνέχεια 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 581 Αταίριαστες Μετρήσεις 1..2  MISMATCH {T ˚ I(i, j), T} (1)= max m,n Є T {|I(i+m, j+n) - T(m, n)|} (maximum absolute error) (2)= 1/(Ν Μ) Σ Σ m,n Є T |I(i+m, j+n) - T(m, n)| (mean absolute error) (3)= 1/(Ν Μ) Σ Σ m,n Є T [I(i+m, j+n) - T(m, n)]2 (mean-square error) για εικόνες προτύπου μεγέθους ΝxM.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 582 Αταίριαστες Μετρήσεις 2..2  Οποιοδήποτε από αυτά είναι λογικό κριτήριο για να καθορίσει το αταίριαστο μεταξύ T ˚ I(i, j) και T.  Ωστόσο, μόνο το (3), το MSE οδηγεί σε καλή μέτρηση ταίριαξης

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 583 Ανάλυση MSE 1..2  Σπάζουμε το MSE σε τρεις όρους: MSE {T ˚ I(i, j), T} = 1/(N M) Σ Σ m,n Є T [I(i+m, j+n) - T(m, n)] 2 = 1/(N M) Σ Σ m,n Є T [I 2 (i+m, j+n) - 2I(i+m, j+n)T(m, n) + T 2 (m, n)] = 1/(N M) Σ Σ m,n Є T I 2 (i+m, j+n) – 2/(N M) Σ Σ m,n Є T I(i+m, j+n)T(m, n) + 1/(N M) Σ Σ m,n Є T T 2 (m,n)  Ας εξετάσουμε κάθε όρο: Σ Σ m,n Є T T 2 (m, n) = ολική ‘ενέργεια’ προτύπου ET = μια σταθερά με βάση το (i, j)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 584 Ανάλυση MSE 2..2 Σ Σ m,n Є T I 2 (i+m, j+n) = τοπική ‘ενέργεια’ εικόνας στο (i, j) = ET ˚ I(i, j) ανεξάρτητο από τις τιμές του T παρόλο που υπολογίζεται πάνω σε επιφάνεια σχήματος T. Σ Σ m,n Є T I(i+m, j+n)T(m, n) = διασταυρωμένη-συσχέτιση των I και T. = C I,T (i, j)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 585 Διασταυρωμένη Συσχέτιση 1..2  Έτσι, (N M) MSE {T ˚ I(i, j), T} = E T + E T ˚ I(i, j) - 2·CI,T(i, j).  Αφού το MSE είναι μικρό όταν υπάρχει καλή ταίριαξη, και αφού E T και E T˚I (i, j) δεν έχουν καμία σχέση με το πόσο καλά το T ˚ I(i, j) και T ταιριάζουν, τότε το C I,T (i, j) πρέπει να αυξάνεται όταν υπάρχει καλή ταίριαξη στο (i, j).  Είναι γεγονός ότι η ανισότητα Schwarz λεει ότι για κάθε άθροισμα γινόμενου ισχύει το ακόλουθο: Σ Σ m,n A(m, n)B(m, n) ≤ SQRT m,n [ Σ Σ m,n A 2 (m, n)· Σ Σ m,n B 2 (m, n)]

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 586 Διασταυρωμένη Συσχέτιση 2..2 με την ισότητα "=" να αντικαθιστά "≤" Τότε και μόνον τότε A(m, n) = K·B(m, n) for all (m, n) όπου Κ οποιαδήποτε σταθερά  Μπορούμε να το εφαρμόσουμε αυτό στη διασταυρωμένη- συσχέτιση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 587 Ανώτατο Όριο Διασταυρωμένης Συσχέτισης  Από την ανισότητα Schwarz, το ανώτατο όριο της διασταυρωμένης-συσχέτισης είναι: C I,T (i, j) = Σ Σ m,n Є T I(i+m, j+n)T(m, n) ≤ SQRT [ Σ Σ m,n Є T I 2 (i+m, j+n) · Σ Σ m,n Є T T 2 (m, n)] = SQRT [E T˚ I (i, j)·E T ] με ισότητα αν και μόνο αν I(i+m, j+n) = K·T(m, n) for all (m, n) Є T.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 588 Σχόλια  Η διασταυρωμένη-συσχέτιση δίνει καλή μέτρηση ταίριαξης  Για να ορίσουμε πόσο καλή είναι η ταίριαξη, πρέπει να την συγκρίνουμε με το θεωρητικό ανώτερο όριο SQRT [E T ˚ I(i, j)·E T ]  ΄Η αν κανονικοποιήσουμε την διασταυρωμένη- συσχέτιση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 589 Κανονικοποιημένη Διασταυρωμένη Συσχέτιση 1..2  Ορίζουμε I,T(i, j) =  Έτσι έχουμε: 0 ≤ I,T(i, j) ≤ 1για κάθε (i, j) Αυτό σημαίνει ότι όλοι οι τρεις όροι C I,T (i, j), ET και ET˚I(i, j) του MSE πρέπει να υπολογιστούν.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 590 Κανονικοποιημένη Διασταυρωμένη Συσχέτιση 2..2  Έτσι μπορούμε να ορίσουμε την ολική λειτουργία της διασταυρωμένης-συσχέτισης με κανονικότητα J = CORR[I, T] Αν J(i, j) = I,T(i, j) for 0 ≤ i, j ≤ N-1. I,T(i, j)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 591 Υπολογισμός  Η κανονικοποιημένη διασταυρωμένη-συσχέτιση με κανονικότητα είναι σχετικά απλά υπολογίσιμη  Το E T είναι γνωστό από πριν και χρειάζεται να υπολογιστεί μόνο μια φορά  Το E T˚ I(i, j) εξαρτάται από τις τιμές της εικόνας μόνο  Το C I,T (i, j) ορίζεται σαν μια γραμμική συνέλιξης C I,T (i, j) = Σ Σ m,n Є T I(i+m, j+n) T(m, n) = I(i, j)*T(-i, -j) Εκτός από το temlate δεν ‘αντιστρέφεται’ στο άθροισμα  Ισχύει: DFT[C I,T ] = DFT[T]·DFT[I] *

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 592 Παράδειγμα Συσχέτισης Στο Matlab I = imread(‘exampleim.tir’)’ T = imread(‘template.tif’); J = xcorr2(I, T); imshow(I); Figure, imshow(J);

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 593 Κατωφλίωση 1..2  Ένας καλός τρόπος για να υπολογίσουμε την καλύτερη ταίριαξη είναι να βρούμε την μεγαλύτερη τιμή στην εικόνα ταίριαξης J = CORR[I, T]  Αλλά αυτό θεωρεί ότι υπάρχει ταίριαξη, ή μόνο μια ταίριαξη. Διαφορετικά, κάποιος μπορεί να κατωφλιώσει την εικόνα ταίριαξης: Ας ορίσουμε K(i, j) = 1 if J(i, j) ≥ t το οποίο ταυτίζει όλα τα σημεία που έχουν ικανοποιητικά καλή ταίριαξη

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 594 Κατωφλίωση 2..2  Αν τ=1, τότε μόνο τέλειες ταιριάξεις θα βρεθούν. Αυτή είναι σπάνια περίπτωση ακόμα και αν το αντικείμενο είναι παρόν, λόγο θορύβου.  Συνήθως χρησιμοποιείται η τιμή τ η οποία είναι κοντά μα μικρότερη από 1  Ο καθορισμός αυτής της τιμής είναι συνήθως μια εμπειρική (trial-and-error) άσκηση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 595 Template Matching 1..8  Περιορισμοί της ταύτισης του Template  Θόρ υβος, περιστροφή, τέντωμα, κλιμάκωση, κλπ.  Έχω το template που παρουσιάζεται στα δεξιά.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 596 Template Matching 2..8  Περιορισμοί της ταύτισης του Template (συνέχεια)  Το template θα ταιριάξει καλά στην εικόνα δεξιά  Αλλά όχι σε μια από τις ακόλουθες

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 597 Template Matching 3..8 To template δεν ταιριάζει γιατί παρουσιάζεται περιστρεμμένο.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 598 Template Matching 4..8 To template δεν ταιριάζει γιατί παρουσιάζεται σε μεγένθυνση.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 599 Template Matching 5..8 To template δεν ταιριάζει γιατί υπάρχει θόρυβος.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 600 Template Matching 6..8 To template δεν ταιριάζει γιατί υπάρχει άλλο αντικείμενο μπροστά του.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 601 Template Matching 7..8 Γενικοποιημένη Ταύτιση Template  Η λειτουργία ταύτισης Template είναι πολύ δύσκολο να γενικοποιηθεί σε αυθαίρετες υπάρξεις κάποιου αντικειμένου, όπως στις περιπτώσεις προβλήματος που έχουμε δείξει προηγουμένως.  Ερευνητές έχουν επεκτείνει την τεχνική (με σημαντικό προσκολλημένο υπολογισμό) για να λύσουν ένα ή δυο από τα προβλήματα.  Ωστόσο, η τεχνική παραμένει κάπως περιορισμένη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 602 Template Matching 8..8 Γενικοποιημένη Ταύτιση Template  Αργότερα θα εξετάσουμε τον μετασχηματισμό Hough ο οποίος είναι πολύ πιο γενικευμένος, αλλά εφαρμόζεται μόνο σε ταύτιση και εύρεση καμπυλών.  Το επόμενο θέμα, ανίχνευση Άκμων, είναι ένας ειδικός τύπος ταύτισης template (τα templates σε αυτή την περίπτωση είναι πολύ απλά).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 603 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 1..14  Πιθανόν κανένα θέμα στον χώρο ανάλυσης εικόνας, δεν έχει μελετηθεί τόσο εξαντλητικά όσο η ανίχνευση ακμών.  Οι ακμές είναι ξαφνικές, επικροτημένες αλλαγές στην μέση φωτεινότητα της εικόνας η οποία επεκτείνεται κατά μήκος μιας διαδρομής.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 604 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών  Η ανίχνευση ακμών χρησιμοποιείται σαν προεφαρμογή στα περισσότερα πρακτικά θέματα ανάλυσης εικόνας. Οι περισσότεροι αλγόριθμοι τεχνητής όρασης χρησιμοποιούν ακμές που έχουν ανιχνευτεί σαν τη βασικές πρώτες ύλες για επεξεργασία.  Οι λόγοι γι’ αυτό υποστηρίζονται εύκολα:  Στις ακμές μιας εικόνας υπάρχουν πολλές πληροφορίες. Μια εικόνα μπορεί σε μεγάλο βαθμό να αναγνωριστεί μόνο από τις ακμές της.  Μια απεικόνιση των ακμών της εικόνας χρειάζεται πολύ λιγότερο χώρο αποθήκευσης παρά την εικόνα την ίδια (είναι μια δυαδική γραφική παράσταση διαδρόμων).

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 605 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 3..14 Τι είναι μια ακμή;  Που βρίσκονται οι ακμές σε κάθε μια από τις εικόνες στα δεξιά;  Υπάρχουν πολλές αλλαγές φωτεινότητας. Μερικές είναι πιο επικρατέστερες από τις άλλες. Μερικές είναι πιο απότομες από τις άλλες.  Ποιες είναι οι ακμές;  Ποιος είναι ο ‘χάρτης ακμών για κάθε εικόνα;

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 606 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών Scale of an image edge Κλίμακα Ακμής Εικόνας.  Η αντίληψη της κλίμακας μιας ακμής είναι βασική. Η κλίμακα μιας ακμής σχετίζεται με την διάρκεια χώρου της και την αιχμηρότητα της.  Χαλαρά, αναφερόμαστε σε ακμή μεγάλης-κλίμακας με σημαντική διάρκεια και στις δυο περιπτώσεις.  Διαμήκης της διαδρομής της ακμής (μήκος)  Κάθετα στην ακμή (πχ η μέση φωτεινότητα) –Περιοχές σε κάθε πλευρά της ακμής έχουν επικρατέστερη επιφάνεια.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 607 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 5..14  Μια ακμή μικρής κλίμακας, έχει είτε:  Διαδρομή μικρής διάρκειας.  Ή χωρίζει (μέσες) περιοχές φωτεινότητας μικρών επιφανειών.  Ένας τρόπος να το εξετάσουμε είναι το μέγεθος του μεγαλύτερου κύκλου ο οποίος μπορεί να περιλαμβάνει την ακμή χωρίς να προσκρούει σε άλλες ακμές της ίδιας κλίμακας  Για παράδειγμα, έχουμε αυτούς τους τρεις κύκλους (κλίμακες):

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 608 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών  Με αυτόν τον ορισμό θα ισχυριζόμασταν ότι:  Η ακμή στη (1), βρίσκεται και στις 3 κλίμακες.  Υπάρχει μια ακμή μεγάλης - κλίμακας στο κέντρο της (2) και ένας μεγάλος αριθμός από ακμές μικρής-κλίμακας στο δεξιό μισό της (2).  Η εξομαλυσμένη ακμή στην (3) είναι μεγάλης κλίμακας μόνο.  Οι ακμές στην (4) είναι μικρής κλίμακας μόνο.  Έτσι μπορούμε να φανταστούμε το αποτέλεσμα εφαρμογής ενός ‘μεγάλης κλίμακας’ ανιχνευτή ακμών.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 609 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 7..14  Οι τοποθεσίες ανιχνευμένων ακμών ενδείκνυνται από λεπτές διαδρομές.  Η ακριβής τοποθεσία της ακμής στην (3) δεν είναι φανερή. Μπορούμε να ισχυριστούμε ότι είναι στο κέντρο της αλλαγής – αλλά αυτό είναι ανακριβής  Συνήθως, πρέπει να είμαστε ικανοποιημένοι με τον καθορισμό της τοποθεσίας μιας ακμής οπουδήποτε την τοποθετήσει ο ανιχνευτής ακμών! Αυτός είναι ο λόγος που πρέπει να σχεδιάσουμε τον ανιχνευτή ακμών προσεκτικά Υποθετικό Αποτέλεσμα Ανιχνευτή Ακμών Μεγάλης Κλίμακας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 610 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών  Και πάλι η (3) δεν είναι φανερή – πόσο αιχμηρή μια ακμή πρέπει να είναι πριν να θεωρηθεί σαν υπαρκτή σε μικρή κλίμακα;  Τα σημεία αυτής της επίδειξης είναι:  Οι ακμές συμβαίνουν σε μια ακτίνα από κλίμακες.  μερικές ακμές συμβαίνουν σε πολλαπλές κλίμακες  Έτσι, ο τύπος, η εμφάνιση, και η ανίχνευση μιας ακμής καθορίζονται σε μεγάλο βαθμό από τις κλίμακες στις οποίες συμβαίνει.  Ας εφαρμόσουμε τώρα μερικές πιο επίσημες έννοιες Υποθετικό Αποτέλεσμα Ανιχνευτή Ακμών Μικρής Κλίμακας.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 611 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 9..14 Γενική Ιδέα Μεθόδων Ανίχνευσης Ακμών.  Οι μέθοδοι για την ανίχνευση ακμών έχουν μελετηθεί από τα μέσα του 1960  Έχει εύκολα γίνει το πιο μελετημένο πρόβλημα στον τομέα της ανάλυσης εικόνας, και η καλύτερη προσέγγιση είναι εκπληκτικά απατηλή  Υπήρξαν εκατοντάδες από διαφορετικές προσεγγίσεις τεχνάσματα – με βάση περίπου σε κάθε μαθηματική τεχνική που μπορούμε να φανταστούμε για να αποφασίσουμε πότε ένα σύνολο αριθμών είναι μεγαλύτερο από κάποιο άλλο  Το πρόβλημα έγινε (επιτέλους) κάπως καλά κατανοητό στην δεκαετία του 1980  Αυτό είναι τυπικό για την ανάλυση εικόνας – τα προβλήματα, ακόμα και τα πιο εύκολα, είναι πολύ πιο δύσκολα από αυτά της κανονικής επεξεργασίας εικόνας (φιλτράρισμα, αποκατάσταση, κλπ.)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 612 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών Γενική Ιδέα Μεθόδων Ανίχνευσης Ακμών.  Θα μελετήσουμε τρεις βασικές προσεγγίσεις:  Ανιχνευτής ακμών με βάση την κλίμακα (gradient based)  Ανιχνευτής ακμών με βάση την τοπική εκτίμηση (local estimator based)  Ανιχνευτής ακμών Laplacian (πολλαπλής- κλίμακας)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 613 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 11..14 Ανιχνευτής Ακμών Με Βάση Την Κλίση  Παλαιότερη (Roberts 1965) αλλά ακόμα σημαντική τάξη ανιχνευτών ακμών Ανιχνευτής ακμών με βάση την κλίμακα (gradient based)  Για μια συνεχής 2-Δ συνάρτηση f(x, y), η κλίση ορίζεται σαν διάνυσμα δυο-στοιχείων:  f(x, y) = [fx(x, y), fy(x, y)] T όπου fx(x, y) = f(x, y) και fy(x, y) = f(x, y) είναι η προσανατολισμένη παραγωγός (κλίση, ταχύτητα αλλαγής) της f(x, y) στην x- και y-κατεύθυνση:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 614 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 12..14 Μετρήσεις Κλίμακας  Γεγονός: η κατεύθυνση της γρηγορότερης ταχύτητας αλλαγής του f(x, y) στο σημείο (x, y) είναι ο προσανατολισμός της κλίσης  f (x, y) = tan -1 και αυτή η ταχύτητα αλλαγής είναι το μέγεθος της κλίσης Mf(x, y) =  Η κλίση κάνει έκκληση για τον ορισμό ενός ανιχνευτή ακμών, αφού σίγουρα περιμένουμε μια ακμή να (τοπικά) αντιπροσωπεύει τη μεγαλύτερη ταχύτητα αλλαγής στην φωτεινότητα της εικόνας

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 615 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 13..14 Μετρήσεις Κλίμακας  Γεγονός: οι προσανατολισμένες παραγωγοί σε κάθε δυο κάθετες κατευθύνσεις, ας πούμε x´ και y´, και Mf(x, y) μένουν χωρίς αλλαγή:  Έτσι: Mf(x, y) είναι συμμετρικά περιστρεφόμενη ή ισοτροπική λειτουργία  Μια ισοτροπική λειτουργία είναι επιθυμητή για την ανίχνευση ακμών, αφού οι ακμές συμβαίνουν σε όλες τις κατευθύνσεις, και πρέπει να αντιμετωπίζονται με τον ίδιο τρόπο ανεξάρτητα από την κατεύθυνση Ακμές σε διάφορες κατευθύνσεις

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 616 Έννοιες Ανίχνευσης Ακμών 14..14 Ορισμός Ανιχνευτή Ακμών με Βάση Την Κλίμακα  Ε    ώ  ιση (digital differentiation):  Ι και το Ι  λειτουργία απλού στίγματος (point operation): συνδυάζουμε τις προσανατολισμένες παραγωγούς σε ένα υπολογισμό του μεγέθους κλίσης MI  κατωφλίωση (threshold): ορίζουμε τις τοποθεσίες των μεγάλων τιμών του MI σαν ισχυρές τοποθεσίες ακμών

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 617 (i) = I(i) + N(i) = Η παραγώγιση πάντα δίνει έμφαση στις υψηλές συχνότητες (όπως ο θόρυβος): |J(i) - J(i-1)| = Ο θόρυβος είναι ένα μεγάλο πρόβλημα για αυτό τον τύπο ανιχνευτών ακμών 15129630 0 10 20 15129630 0 2 4 6 8 Ψηφιακή Παραγώγιση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 618 Τύποι Των Ανιχνευτών Ακμών Με Βάση Την Κλίση 1..5 Ορίζουμε το πρότυπο ακμών Δx και Δy οι οποίοι συντελώνται με την εικόνα Ι, για να δημιουργήσουν ψηφιακούς υπολογισμούς του και. Οι απλοί τύποι:  x = y  =adjacent 1 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 619  x = y  = centered Τύποι Των Ανιχνευτών Ακμών Με Βάση Την Κλίση 2..5 0 1 0 1  x = y  = Roberts' 0 0 1 0 1 0 Η εκτέλεση αυτών των τριών ανιχνευτών ακμών είναι παρόμοια.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 620 Τύποι Των Ανιχνευτών Ακμών Με Βάση Την Κλίση 3..5 Οι τύποι μείωσης θορύβου:  x = /3 y  = Prewitt /3 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1  x = /4 y  = Sobel /4 0 1 -2 0 2 0 1 -2 0 0 0 1 2 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 621  Η ιδέα πίσω από τους Prewitt και Sobel ανιχνευτές ακμών είναι να πάρουν τους μέσους όρους των υπολογισμών του και κατά μήκος τριών σειρών και στηλών αντιστοίχως.  Το Sobel είναι λίγο διαφορετικό από το Prewitt: επιπρόσθετο βάρος δίνετε στις τιμές κοντά στο κέντρο του παραθύρου Τύποι Των Ανιχνευτών Ακμών Με Βάση Την Κλίση 4..5

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 622  Ωστόσο, η εκτέλεση αυτών των δυο ανιχνευτών ακμών είναι παρόμοια.  Καλυτερεύουν την ευαισθησία στον θόρυβο από τους ‘απλούς’ τύπους. Αλλά είναι ακόμα πολύ ευαίσθητοι στο θόρυβο. Τύποι Των Ανιχνευτών Ακμών Με Βάση Την Κλίση 5..5

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 623 Λειτουργία Απλού Στίγματος 1..3  Η λειτουργία απλού στίγματος συνδυάζει τους υπολογισμούς των προσανατολισμένων παραγώγων Δx και Δy σε ένα απλό υπολογισμό του μεγέθους της κλίσης  Οι συνήθεις υπολογισμοί είναι: (A) M(i, j) =  x 2 (i,j)+  y 2 (i,j)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 624 Λειτουργία Απλού Στίγματος 2..3 (B) M(i, j) = |Δx(i, j)| + |Δy(i, j)| (C) M(i, j) = max{|Δx(i, j)|, |Δy(i, j)|} Οι ακόλουθες σχέσεις ισχύουν πάντα: C ≤ A ≤ B

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 625 Λειτουργία Απλού Στίγματος 3..3 Ενώ το (Α) είναι η σωστή αντιπροσώπευση του μεγέθους της κλίσης, το (Β) και (C) είναι πιο ικανά υπολογιστικά – χωρίς λειτουργίες ή τετραγωνικές ρίζες. Από αυτά, το (Β) συχνά υπερτιμά το μέγεθος μιας ακμής, ενώ το (C) συχνά υποτιμά το μέγεθος της. Κάπως καλύτερο από το (Β) ή το (C) είναι το (D) M(i, j) = max{|  x|, |  y|} + · min{|  x|, |  y|} Ακόμα, οι διαφορές μεταξύ αυτών είναι ελάχιστες. 1 4

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 626 Λειτουργία Κατωφλίωσης  Όταν ένας υπολογισμός του μεγέθους της κλίσης M(i, j) έχει παρθεί, έχει κατωφλιωθεί για να οριστούν οι πιθανές τοποθεσίες ακμών  Αυτό δημιουργεί ένα δυάδικο χάρτη Ε με στοιχεία E(i, j) = for 0 ≤ i, j ≤ N-1  1 0 ;ifM(i,j)>  ;ifM(i,j)<  

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 627 Λειτουργία Κατωφλίωσης Έτσι:  η τιμή '1' δείχνει την παρουσία μιας ακμής στο (i, j)  η τιμή '0' δείχνει την απουσία μιας ακμής στο (i, j) Το κατώφλι τ περιέχει την αιχμηρότητα και το μέγεθος των ακμών οι οποίες έχουν ανιχνευτεί.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 628 Πλεονεκτήματα του Ανιχνευτή Ακμών με Βάση την Κλίση  Απλός, υπολογιστικά ικανοποιητικός  Φυσικός ορισμός  Δουλεύει καλά σε ‘καθαρές’ εικόνες

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 629 Μειονεκτήματα του Ανιχνευτή Ακμών με Βάση την Κλίση 1..2  Υπερβολικά ευαίσθητος στον θόρυβο.  Χρειάζεται κατωφλίωση η οποία είναι δύσκολο να επιλεχθεί. Η τιμή της μπορεί να εξαρτάται από την ολική αντίθεση της εικόνας, για παράδειγμα. Συνήθως χρειάζεται αλληλεπιδρόμενη επιλογή για καλύτερα αποτελέσματα.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 630 Μειονεκτήματα του Ανιχνευτή Ακμών με Βάση την Κλίση 2..2  Ο υπολογισμός του μεγέθους της κλίσης συχνά θα πέφτει πάνω από το κατώφλι σε απόσταση μερικών στιγμάτων από την αληθινή ακμή. Έτσι, η ανιχνευμένη ακμή είναι συνήθως πάχους μερικών στιγμάτων.  Αυτό συνήθως χρειάζεται κάποιο είδος λειτουργίας «λέπτυνσης ακμών» – συνήθως αόριστη.  Οι διαδρομές ακμών είναι συνήθως κομμένες – εμφανίζονται κενά. Αυτό χρειάζεται κάποιο είδος λειτουργίας «ένωσης ακμών» – συνήθως αόριστη.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 631 Παράδειγμα Εύρεσης Ακμών στο Matlab I = imread(‘exampleim.tif’); J = edge(i, ‘roberts’); imshow(i); Figure, imshow(j);

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 632 Ανιχνευτής Ακμών Τύπου Laplacian 1..2  Οι ανιχνευτές ακμών είναι βασισμένη στην δεύτερη παραγωγό  Για μια συνεχή 2-Δ συνάρτηση f(x, y), το Laplacian ορίζετε ως: f(x, y) = f(x, y) + f(x, y) = (x, y) + (x, y)  Είναι απλός αριθμός και όχι διάνυσμα f xx f yy  2  x 2  2  2  y 2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 633 Ανιχνευτής Ακμών Τύπου Laplacian 2..2  Γεγονός: Αν οι προσανατολισμένοι παραγωγοί σε κάποιες άλλες δυο κάθετες κατευθύνσεις (ας πούμε x´, y´) η τιμή του Laplacian f(x, y) παραμένει χωρίς αλλαγή: x´ y´  2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 634 Ορίζουμε τον Ανιχνευτή Ακμών Laplacian 1..2  Ο Ανιχνευτής Ακμών Laplacian υλοποιείται από το ακόλουθο διάγραμμα ροής:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 635 Ορίζουμε τον Ανιχνευτή Ακμών Laplacian 2..2  Ψηφιακή Παραγώγιση: ψηφιακή προσέγγιση I και I (ή απλός I)  Ανίχνευση διασταύρωσης-μηδενικών: Ανακαλύπτουμε σε πιο μέρος το Laplacian διασταυρώνει το μηδέν  2  x 2  2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 636 Μονοδιάστατη Επεξήγηση 1..2  Θυμηθείτε ότι η παραγωγός είναι η κλίση:  1-Δ Κατατομή Ακμής:  Πρώτη Παραγώγιση:

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 637 Μονοδιάστατη Επεξήγηση 2..2  Δεύτερη Παραγώγιση: Μια διασταύρωση του μηδέν ή ZC συμβαίνει κοντά στο κέντρο των ακμών όπου η κλίση της κλίσης αλλάζει πρόσημο

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 638 Το Ψηφιακό Laplacian 1..6  Για μια 1-Δ συνάρτηση f(x) η οποία έχει δειγματοληφθεί, για να παράξει την f(i), χρησιμοποιούμε: και τότε (αλλαγή με άλλο τρόπο) με template συνέλιξης: d d x f(x) ≈ f(i) - f(i-1) = y(i) f(x) ≈ y(i+1) - y(i) = f(i+1) - 2f(i) + f(i-1) 11-2

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 639 Το Ψηφιακό Laplacian 2..6  Στις δύο-διαστάσεις:  με template συνέλιξης:  Ας χρησιμοποιήσουμε το προηγούμενο 1-Δ παράδειγμα μας: I(x, y)≈ [I(i+1, j) - 2I(i, j) + I(i-1, j)] + [I(i, j+1) - 2I(i, j) + I(i, j-1)]  2 11-2 1 1 + = 0 0 1 1 1 -4 0 0 1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 640 Το Ψηφιακό Laplacian 3..6 Παράδειγμα – Διπλή- Παραγώγιση μιας 1-Δ Εικόνας:  Μια απλή γραμμή μιας εικόνας: I(i) = 15129630 0 10 20

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 641 Το Ψηφιακό Laplacian 4..6  Η δεύτερη-παραγωγός:  Αποκαλύπτει φανερά μια αιχμηρή τοποθεσία ακμής: μια απλή μεγάλη-κλίση ZC και μερικές «μικρότερες» διασταυρώσεις ακμών. I(i+1) - 2I(i) + I(i-1) = 15129630 -20 -10 0 10 20

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 642 Το Ψηφιακό Laplacian 5..6  Παράδειγμα: - Διπλή – Παραγώγηση μιας 1-Δ Εικόνας με Θόρυβο  Μια απλή γραμμή μιας εικόνας με θόρυβο: J(i) = I(i) + N(i) = 15129630 0 10 20

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 643 Το Ψηφιακό Laplacian 6..6  Η δευτερη παραγωγος της:  Πολλά ψεύτικα ZCs.  Ο θόρυβος είναι ένα ακόμα μεγαλύτερο πρόβλημα για αυτό τον τύπο των ανιχνευτών Άκμων. Η διπλη παραγώγιση δημιουργεί υψηλά ενισχυμένο θόρυβο. J(i+1) - 2J(i) + J(i-1) = 15129630 -10 0 10

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 644 Κατωφλίωση;  Ίσως η Κατωφλίωση μερικών τύπων μπορεί να καλυτερεύσει την εκτέλεση του Laplacian;  Ας είναι J(i, j) = I(i, j).  Συγκρίνοντας | J(i, j)| σε ένα κατώφλι όπου J(i, j) = 0.  2 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 645 Εξωμαλυμένοι Και Πολλών-Κλιμάκων Ανιχνευτές Ακμών Laplacian  Η διαφορική λειτουργία Laplacian είναι πολύ ευαίσθητη στο θόρυβο για να είναι πρακτική για την ανίχνευση ακμών – υπάρχει πάντα θόρυβος  Αλλά με τροποποίησή της με απλό τρόπο μπορεί να γίνει πολύ δυνατή

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 646 Εξωμαλυμένοι Και Πολλών-Κλιμάκων Ανιχνευτές Ακμών Laplacian  Η βασική ιδέα περιλαμβάνεται:  Η διάφορα: μια γραμμική θάμπωση (κατωδιάβατο φίλτρο) εφαρμόζεται πριν από την εφαρμογή του Laplacian

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 647 Κατωδιαβατό Προ-Φιλτράρισμα  Ο κύριος σκοπός του κατωδιαβατού προ- φιλτραρίσματος του Laplacian είναι να μειώσουμε (εξομαλύνουμε) τον υψηλής-συχνότητας θόρυβο, ενόσω διατηρούμε την σημαντική δομή της εικόνας  Ο δευτερεύων σκοπός του φίλτρου εξομάλυνσης είναι να περιορίσει την κλίμακα στην οποία οι ακμές ανιχνεύονται.  Σημείωση: μια ανωδιαβατή λειτουργία (όπως είναι το Laplacian) που ακολουθείται (ή προηγείται) από ένα κατωδιαβατό φίλτρο θα οδηγήσει σε ένα ζωνοδιαβατό φίλτρο, αν οι ζώνες που περνούν από το φίλτρο ταυτίζονται.

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 648 Προ-Φιλτράρισμα Εξομάλυνσης Gaussian  Πολλή έρευνα έχει γίνει στο πως το φίλτρο G πρέπει να επιλεχθεί  Έχει βρεθεί ότι το καταλληλότερο φίλτρο εξομάλυνσης στις ακόλουθες δύο ταυτόχρονες αισθήσεις:  καλύτερη ακρίβεια τοποθεσίας ακμών  μέγιστη αναλογία σήματος-προς-θόρυβο (SNR) είναι ένα φίλτρο Gaussian: (Κ είναι μια άσχετη σταθερά) G(i, j) = K· exp [ -(i2 + j2)/2s2 ] ; 0 ≤ i, j ≤ N - 1 (u, v) = exp [ -2π 2s2(u2 + v2) / N2 ] ; 0 ≤ |u|, |v| ≤ N/2 -1

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 649 Ανιχνευτής Ακμών Laplacian of Gaussian  Ορίζουμε την λειτουργία Laplacian of a Gaussian ή LoG στην I: J(i, j) = Ñ2 [G(i, j)*I(i, j)] = G(i, j)*Ñ2I(i, j) = Ñ2G(i, j)*I(i, j)  Οι πιο πάνω 3 μορφές είναι ισοδύναμες αφού οι γραμμικές λειτουργίες (όπως παραγώγιση και συνέλιξη) μπορούν να ανταλλακτούν 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 650 Ανιχνευτής Ακμών Laplacian of Gaussian  Η καλύτερη προσέγγιση είναι να προ-υπολογίσουμε το LoG: με DFT τότε περνούμε την συνέλιξη της Ι με το συνδυασμένο φίλτρο (Σημείωση: όλοι οι σταθεροί πολλαπλασιαστές έχουν αφεθεί έξω αφού όλα όσα μας ενδιαφέρουν είναι τα ZCs)

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 651 Ανίχνευση ZC  Μετά το φιλτράρισμα, η τελευταία φάση της ανίχνευσης ακμών (στις περισσότερες περιπτώσεις) ανίχνευσης διασταύρωσης μηδενικών  Ας ορίσουμε J = [J(i, j)] να είναι το αποτέλεσμα του φιλτραρίσματος LoG  Ένα ZC είναι μια διασταύρωση του μηδενικού επιπέδου: αυτό σημαίνει ότι ο αλγόριθμος πρέπει να ψάξει να βρει στίγματα της μορφής:  Συνήθως (με την εθιμοτυπικό) ένα πρόσημο ή το άλλο σημαδεύεται σαν την τοποθεσία της ακμής αν δεν υπάρχει ανάγκη για μεγαλύτερη (υπό-στίγματος) ακρίβεια

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 652 Έννοια της Κλίμακας  Όσο μεγαλύτερη είναι η τιμή των σ που χρησιμοποιούνται, τόσο μεγαλύτερος και ο βαθμός της εξομαλύνσεις από το κατωδιάβατο προ-φίλτρο G  Αν το σ είναι μεγάλο, τότε κάποιος θόρυβος θα εξομαλυνθεί σημαντικά – αλλά έτσι θα μειώσει σημαντικές ακμές  Η ευαισθησία του θορύβου μεγαλώνει με την μείωση του σ – αλλά ο ανιχνευτής Άκμων LoG τότε ανιχνεύει περισσότερη λεπτομέρεια

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 653 Ψηφιακή Κατασκευή του Ανιχνευτή Ακμών LoG  Χρησιμοποιούμε το υπό δειγματοληψία LoG:  Υπάρχουν ειδικοί κανόνες οι οποίοι πρέπει να ακολουθηθούν:  Αρκετά2G(i, j) πρέπει να δειγματολειφθούν. Το LoG δεν θα δουλέψει καλά δεν περιέχει και τις δυο κύριες και ασήμαντες περιοχές. Στην πράξη, η ακτίνα R του LoG (στο χώρο) πρέπει να ικανοποιεί R ≥ 4s (in pixels)  

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 654 Ψηφιακή Κατασκευή του Ανιχνευτή Ακμών LoG  Όταν το του LoG υπολογιστεί, οι συντελεστές του πρέπει να ρυθμιστούν ελαφρός έτσι ώστε να έχουν άθροισμα μηδέν (Γιατί;)  Αυτό γίνεται με την αφαίρεση του (μέσου) ολικού αθροίσματος συντελεστών από το καθένα  Το LoG δεν θα δουλεύει καλά αν το σ δεν είναι ≥ 1 (στίγμα)!

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 655 Κατωφλίωση των ZCs  Η κατωφλίωση δεν είναι συνήθως αναγκαία αν ένας αρκετά μεγάλος χειριστής λειτουργίας χρησιμοποιηθεί  Ωστόσο, μερικές φορές είναι επιθυμητό να ανιχνεύσουμε λεπτομέρειες και να μην ανιχνεύσουμε θόρυβο  Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με αποτελεσματικότητα από την κατωφλίωση 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 656 Κατωφλίωση των ZCs  Ας ορίσουμε το J(i, j) να είναι η LoG φιλτραρισμένη εικόνα και E(i, j) να είναι ο χάρτης ακμών  Τότε, βρίσκουμε το μέγεθος της κλίσης |J(i, j)| (η μορφή Roberts θα είναι ικανοποιητική αφού η J έχει εξομαλυνθεί)  If J(i, j)| > t = threshold και E(i, j) = 1 (ένα ZC υπάρχει στο (i, j)) τότε αφήνουμε τα ZC. Αλλιώς τα αφαιρούμε 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 657 Διπλή Κατωφλίωση  Πρόβλημα: Η απλή κατωφλίωση μπορεί να δημιουργήσει σπασμένες ZC διαδρομές  Προσέγγιση: Ορίζουμε δυο κατώφλια tlo και thi όπου tlo < thi Συχνά παίρνοντας thi = 2tlo είναι αποτελεσματικό  Σε κάθε τοποθεσία ZC (όπου E(i, j) = 1) κάνουμε τα ακόλουθα (α) ΑνJ(i, j)| < tlo απόρριψε το ZC (απορρίπτουμε το ZC) (β) ΑνJ(i, j)| > thi δέκτου το ZC (αποδεχόμαστε το ZC) (γ) Αν tlo ≤ J(i, j)| ≤ thi (τότε αποφασίζουμε σύμφωνα με τα γειτονικά ZCs)  

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 658 Διπλή Κατωφλίωση  Η τελευταία στρατηγική (γ) μπορεί να πάρει πολλές μορφές. Για παράδειγμα, μπορούμε να αποφασίσουμε να δεχτούμε το τρέχων ZC ικανοποιώντας το (γ) αν κάποια από τα γειτονικά ZCs ικανοποιούν το (β)  Ή, αν ένα από τα γειτονικά ZCs είτε ικανοποιεί το (β), ή ικανοποιεί το (γ) και έχει γείτονα που ικανοποιεί το (β)  Αυτή η προσέγγιση προωθεί την σύνδεση

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 659 Κατωφλίωση Διαδρομών  Προσέγγιση: Συγκρίνουμε όλα τα στίγματα ZC σε μια ZC διαδρομή με ένα κατώφλι. Αν αρκετά ZC είναι πάνω από την κατωφλίωση, αποδεχόμαστε την διαδρομή, διαφορετικά την απορρίπτουμε  Υποθέτουμε ότι (i1, j1), (i2, j2), (i3, j3),..., (iL, jL) είναι σημεία σε μια 8-συνδεδεμένη διαδρομή ZC  Υπολογίζουμε το J(in, jn)| για n = 1,..., L.  Ας ορίσουμε το Q = # σημείων όπου το J(in, jn)| > t.  If Q/L > PERCENT (τότε αποδεχόμαστε ολόκληρη την ZC διαδρομή) Q/L ≤ PERCENT (τότε απορρίπτουμε ολόκληρη την ZC διαδρομή) Τυπικά PERCENT > 0.75 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 660 DOG και Προσέγγιση Διαφοράς των Κιβωτίων  Πίσω στο Κεφάλαιο 5 είχε παρατηρηθεί ότι η διαφορά των Gaussians ή DOG είναι χρήσιμη: (u, v) = exp [-2π 2s(u2 + v2) / N2 ] - exp [-2π 2s(u2 + v2) / N2 ]; 0 ≤ |u|, |v| ≤ N/2 -1  Είναι γεγονός ότι το DOG ζωνοδιάβατο φίλτρο είναι σχεδόν ακριβώς το ίδιο με το LoG αν s1 ≈ 1.5s2  Για αυτό τον λόγο το DOG χρησιμοποιείτε για τον υπολογισμό του LoG (π.χ., αν ένα Gaussian σχεδιαστεί σαν μέρος του συστήματος)  Άλλες διάφορες των κατωδιάβατων φίλτρων μπορούν να χρησιμοποιηθούν επίσης: ένα παροδικό παράδειγμα είναι η διαφορά των κιβωτίων, το οποίο στο πεδίο ορισμού του χώρου δίνετε από J = AVE[I, B1] - AVE[I, B2] όπου B1 και B2 είναι παράθυρα του ίδιου σχήματος αλλά διαφορετικών μεγεθών  Αυτό έχει το πλεονέκτημα της απλοποίησης του υπολογισμού αλλά τείνει να οδηγήσει σε λίγο πιο πολλές λανθασμένες ακμές

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 661 Πλεονεκτήματα του LoG  Συνήθως δεν χρειάζεται κατωφλίωση  Οδηγεί πάντα σε ακμές πάχους ενός στίγματος (δεν χρειάζεται λέπτυνση!)  Οδηγεί σε συνδεδεμένες ακμές (δεν χρειάζεται σύνδεση ακμών!)  Μπορεί να αποδειχθεί να είναι η καταλληλότερη (κάτω από κάποιο κριτήριο)  Φαίνεται να είναι παρόμοιο με το τι γίνεται στην βιολογική όραση  Μειονεκτήματα του LoG  Υπολογιστικά δαπανηρό – μεγάλου-μεγέθους DFT

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 662 Ανιχνευτής Ακμών Canny  Επιχειρεί να καλυτερεύσει το LoG  Θεωρούμαι μια ιδανική εικόνα ιστό-ακμή:  Επίσης το Laplacian 2 είναι ισοτροπικό, είναι ισοδύναμο με να πάρουμε:  Μια διπλή-παράγωγο σε κατεύθυνση κάθετη με την ακμή. Αυτή μεταφέρει την πληροφορία ακμής  Μια διπλή-παραγωγός σε κατεύθυνση παράλληλη με την ακμή. Αυτή δεν μεταφέρει πληροφορία ακμής!  

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 663 Ανιχνευτής Ακμών Canny  Είναι γεγονός αν υπάρχει θόρυβος στην εικόνα, η παράλληλη διπλή παράγωγος θα δώσει μόνο άχρηστες πληροφορίες!  Ο αλγόριθμος του Canny προσπαθεί να αφαιρέσει αυτό το ελάττωμα χρησιμοποιώντας μόνο τις πληροφορίες παραγωγού στην κατεύθυνση της ακμής

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 664 Ο Αλγόριθμος Canny  Σχηματίζει την Gaussian-εξομαλυσμένη εικόνα: K(i, j) = G(i, j)*I(i, j)  Υπολογίστε το μέγεθος της κλίσης και του προσανατολισμού: |K(i, j)| and  K(i, j) Χρησιμοποιώντας ψηφιακή (διάφορης) προσέγγιση  

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 665 Ο Αλγόριθμος Canny  Ας ορίσουμε το n να είναι ένα διάνυσμα μονάδας στην κατεύθυνση direction K(i, j). Υπολογίστε την δεύτερη- παραγωγό του K(i, j) στην κατεύθυνση του n:  Βρέστε τα ZCs στην εικόνα.  Αυτά είναι ακριβώς οι διασταυρώσεις-μηδενικών: K × (K × K), οι οποίες είναι πιο εύκολο να σχεδιαστούν.  Μειονεκτήματα: μη-γραμμικό, έτσι οι συνδεδεμένες ακμές δεν είναι εγγυημένες. Ωστόσο, η διπλή-κατωφλίωση συνήθως δουλεύει κάπως καλά. 

Πανεπιστήμιο Κύπρου - Τμήμα Πληροφορικής 666 Τέλος Θεωρίας Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ΕΠΛ 445

1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.

Παρόμοιες παρουσιάσεις

Παρουσίαση με θέμα: "1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας."— Μεταγράφημα παρουσίασης:

Παρόμοιες παρουσιάσεις

Σχετικά με το έργο

Σχόλια

Είσοδος

Σύνδεση μέσω των κοινωνικών δικτύων:

1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.

Παρόμοιες παρουσιάσεις

Παρουσίαση με θέμα: "1 Εισαγωγή Κεφάλαιο 1 ΕΠΛ 445 – Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας."— Μεταγράφημα παρουσίασης:

Παρόμοιες παρουσιάσεις

Σχετικά με το έργο

Σχόλια