Prelucrarea digitala a imaginilor Titular curs: Conf. dr. ing. Mihaela GORDAN Catedra de Comunicatii e-mail: mihag@bel.utcluj.ro Tel.: 0264-401309 Adresa birou: Lab. Multimedia (CTMED), Str. C. Daicoviciu Nr. 15 Prelucrarea digitala a imaginilor Note de curs – sem. I, 2009

Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Curs 1 Introducere Descrierea cursului Informatii privind examenul/notarea

Introducere (1) Prelucrarea digitala a imaginilor: Curs 1 – Introductiv Introducere (1) Prelucrarea digitala a imaginilor: lucreaza cu imagini digitale = reprezentari digitale ale scenelor vizuale Observatie: perceptia vizuala poate fi statica (continutul scenei nu se modifica vizual in timp) sau dinamica (continutul scenei se modifica in timp); in cel de-al doilea caz, avem secvente video; In mod tipic, prin scena = o imagine statica se refera la: “implementarea” in forma digitala (algoritmi digitali) a diferitelor procese vizuale umane => analiza si interpretarea imaginilor, recunoasterea formelor “imbunatatirea” aspectului imaginii pt. o mai buna vizualizare => imbunatatirea imaginilor, filtrarea zgomotului;  PRELUCRAREA PROPRIUZISA A IMAGINILOR DIGITALE stocarea si transmisia eficienta a imaginilor => compresia imaginilor

Introducere (2) … practic, in toate domeniile! Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Introducere (2) Aplicatii ale prelucrarilor digitale de imagini? … practic, in toate domeniile! Industrie: inspectie/sortare; manufactura (robot vision) Mediu: supravegherea mediului (baraje, paduri, incendii, galerii de mine) cu camere de supraveghere, roboti autonomi Medicina: imagistica medicala (ultrasonografie, MRI, CT, vizibil) Cultura: biblioteci digitale; patrimoniu cultural (stocare, restaurare, analiza – indexare) Televiziune: broadcasting, editare video, stocare Educatie si turism: interfete multi-modale inteligente om-calculator, cu componente de recunoastere a emotiilor Securitate/autentificare (recunoastere iris, verificare semnatura) … etc…

Introducere (3) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Inspectie industriala (sisteme de viziune industriala):

Introducere (4) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Monitorizarea si supravegherea mediului: Monitorizarea incendiilor forestiere Supravegherea barajelor Inspectia surselor de apa:

Introducere (5) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Aplicatii de analiza a imaginilor medicale: Segmentare imagini microscopice color; numararea celulelor Analiza imaginilor ecografice; extragere masuratori cantitative

Descrierea cursului (1) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (1) … Evident, prelucrarea digitala a imaginilor este un domeniu foarte vast…, deci… …Ce anume vom studia intr-un semestru…? Doar notiunile de baza care va sunt necesare pt. a dezvolta si implementa algoritmi de prelucrare si analiza a imaginilor, utilizabili in toate categoriile de aplicatii prezentate anterior. Simplificari: tratam doar imagini pe nivele de gri; discutam doar metode de baza de prelucrare, fara a intra in algoritmi mai avansati care presupun utilizarea cascadata/combinata a metodelor de baza

Descrierea cursului (2) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (2) Capitolele cursului: Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri. Notiuni matematice de baza necesare algoritmilor de prelucrare digitala a imaginilor. Digitizarea imaginilor pe nivele de gri: II. 1. Esantionarea imaginilor II. 2. Cuantizarea imaginilor Transformari de imagini: reprezentarea imaginii digitale in domeniul frecventa; aplicatii: filtrarea zgomotului, compresie, recunoastere de obiecte III. 1. Proprietati fundamentale ale transformarilor de imagini III. 2. Transformari sinusoidale III. 3. Transformari rectangulare III. 4. Transformari bazate pe vectori proprii

Descrierea cursului (3) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (3) Imbunatatirea imaginilor: IV. 1. Operatiuni punctuale IV. 2. Histograma nivelelor de gri; imbunatatirea imaginilor prin modificarea histogramei IV. 3. Operatiuni spatiale IV. 4. Operatiuni in domeniul transformat IV. 5. Imbunatatirea imaginilor color; pseudo-colorarea V. Analiza si interpretarea imaginilor: V.1. Regiuni de interes; trasaturi; extragerea trasaturilor V. 2. Detectia muchiilor, extragerea si reprezentarea conturului V. 3. Detectia regiunilor, extragerea si reprezentarea regiunilor V. 4. Analiza si reprezentarea structurala a obiectelor formate dintr-o singura regiune: transformari ale axei mediane; morfologie binara

Descrierea cursului (4) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (4) V. 5. Descriptori ai formei obiectelor V. 6. Reprezentarea texturilor; descriptori ai texturii V. 7. Segmentarea imaginilor in regiuni componente VI. Codarea si compresia imaginilor: VI. 1. Introducere VI. 2. Codarea la nivel de pixel VI. 3. Codarea predictiva a scenelor statice VI. 4. Codarea prin transformari a scenelor statice VI. 5. Codarea secventelor video (codarea inter-cadre) … toate ilustrate prin exemple practice – la curs si laborator!

Modul de examinare si notare Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Modul de examinare si notare Componentele notei: 1) Examen scris – parte de grila: => max. 3,5 puncte - 6 intrebari din teorie - 6 intrebari tip problema/exercitiu 2) Examen scris – parte clasica: => max. 6,5 puncte - 5 intrebari scurte de teorie (max. ½ pagina/raspuns) - 5 probleme/exercitii => Nota pentru examenul scris: E=1…10 3) Evaluarea activitatii de laborator: => nota L=1…10 4) Participarea la curs: => nota C=1…10 5) Evaluare proiect: => nota P=1…10 ____________________________________________________________________ => Nota finala = 0.75(0.7E+0.2L+0.1C)+0.25P !!! Pentru promovarea examenului: E≥ 5, L≥ 5 !!!

Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Bibliografie A) Curs: A.Vlaicu – Prelucrarea imaginilor digitale. Editura Microinformatica, Cluj-N., 1997 Notite de curs in format electronic B) Laborator: B.Orza, s.a. – Viziunea computerizata in exemple si aplicatii practice. Editura UT Press, Cluj-N., 2007 http://193.226.17.10/sites/pni

Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (1) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (1) Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y)

Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (2) Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (2) Obs.: Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea) (0,0) (0,0) δx x δy Hf y Wf Scena continua, pe nivele de gri Digitizarea scenei: discretizarea pozitiilor spatiale

Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y) Obs.: 1. Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea)