Przetwarzanie obrazu

Przetwarzanie obrazu cyfrowego

Przekształcenia geometryczne

•Obroty

•Przesunięcia

•Odbicia

•Rozciągnięcia

•itp



• Obroty

• Wielokrotność 90 stopni

• Inne



• Przesunięcia

Przemieszczenie

bloku wartości

kolorów pikseli do

nowego miejsca w

wierszach i

kolumnach obrazu



• Odbicia

• Poziome

• Pionowe

odwrócenie

kolejności pikseli w

każdym wierszu.

odwrócenie

kolejności wierszy

obrazu.


Przekształcenia bezkontekstowe

Przekształcenia bezkontekstowe cechują dwie właściwości:

• Punkty obrazu poddawane są przekształceniu niezależnie od

otaczających je punktów - sąsiadów.

• Przekształcane są jedynie wartości punktów (jasność/kolor). Punkty nie

zmieniają pozycji w obrazie.

Z reguły temu samemu przekształceniu poddawane są wszystkie punkty

obrazu.



Najczęściej polegają na obliczeniu nowej wartości piksela na podstawie

funkcji

),(,' nmLnmL

L(m,n) jest intensywnością (jasnością) obrazu w punkcie (m,n) lub

poziomem wartości jednej ze składowych koloru w tym punkcie

W przypadku obrazów kolorowych funkcja obliczana jest osobno dla

każdej składowej koloru



Wartości intensywności (składowej koloru) są najczęściej liczbami

całkowitymi między 0 a 255. Przed wykonaniem na nich funkcji L’(m,n) są

one często przeskalowywane do zakresu <0,1>

Nowa wartość piksela, po wykonaniu funkcji, może wykraczać poza

przyjęty zakres <0,1>. Wartości mniejsze od 0 są zamieniane na 0 a

wartości większe od 1 są ustawiane na 1.



Typowe przekształcenia

Rozjaśnianie / ściemnianie

W tym przypadku funkcja przyjmuje postać:

),(,' nmLnmL

( i mają wartość 1)

Do wartości wszystkich pikseli w obrazie dodawana jest taka sama wartość .





Jeżeli jest dodatnia następuje rozjaśnienie obrazu.

Ujemne wartości powodują ściemnienie obrazu.

Im większa jest wartość (ujemna lub dodatnia), tym więcej wartości pikseli

obrazu wykracza poza zakres i jest równanych do 0 lub 1.



Tabela LUT

Zmiana jasności obrazka powyższą metodą

wymagałaby obliczenia wartości funkcji dla każdego

punktu obrazu

W przypadku obrazu kolorowego RGB, 3 x ilość

punktów

Ilości pikseli obrazów liczone są w milionach…



Tabela LUT

Bardziej efektywną metodą jest policzenie funkcji dla

wszystkich możliwych wartości od 0 do 255 i zapisanie

ich w dwuwierszowej tabeli zawierającą starą i nową

wartość.

LUT (Look Up Table – tabela przeglądania).



Tabela LUT




Zwiększanie/zmniejszanie kontrastu

Zmiana kontrastu polega na zwiększaniu lub zmniejszaniu różnic pomiędzy

wartościami punktów obrazu. Odbywa się to z wykorzystaniem funkcji w

postaci:

MAXMAXMAX

nmLdlaMAX

MAXMAXMAX

nmLdlaMAXMAX

nmL

MAXMAXnmLdla

nmL

22),(

22),(0

22),(

022

),(0

,'





Dla wartości mniejszej od 1 następuje zmniejszanie kontrastu, czyli

zmniejszenie różnic między poszczególnymi wartościami jaskrawości.

W skrajnym przypadku uzyskamy jednolite szare tło.

Wartość większa od 1 powoduje zwiększenie kontrastu aż do skrajnego

przypadku występowania tylko 2 wartości: 0 i MAX




Korekcja gamma

Korekcja gamma służy do poprawiania zniekształceń jasności wprowadzonych

przez urządzenia takie jak skaner, kamera czy monitor.

MAX

nmLMAXnmL

),(*,'

Wzór jest właściwy

wyłącznie gdy

potęgowane są

wartości z przedziału

<0, 1>, stąd dzielenie i

mnożenie przez

wartość MAX.




Korekcja gamma

Dla wartości mniejszej od 1 następuje rozciągniecie

wartości „ciemnych” kosztem wartości jasnych

Dla wartości większej od 1, odwrotnie.



Histogram

Histogram jest narzędziem wspomagającym wiele bezkontekstowych

przekształceń obrazu.

Prezentuje on zestawienie (w postaci wykresu słupkowego) procentowej ilości

w obrazie pikseli o jednakowych poziomach jasności.

Słupki odpowiadające poziomom ułożone są w kolejności rosnącej od poziomu

0 do MAX.



Histogram

W przypadku obrazów kolorowych histogram może być generowany

albo dla każdej składowej z osobna albo jako histogram obrazu

skonwertowanego do monochromatycznego.



Histogram

Histogram prawidłowo naświetlonego obrazu powinien być mniej więcej

równomierny. Przesunięcie „ciężaru” na lewą lub prawą połowę może

świadczyć o niedoświetleniu lub prześwietleniu obrazu.

Źródło: http://www.cleanimages.com/Article-UnderstandingYourDigitalCamerasHistogram.asp



Histogram Obraz nie zawsze wykorzystuje cały dostępny zakres jaskrawości

Można wykonać rozciągniecie histogramu uzyskując zwiększenie „dystansu”

między poszczególnymi stopniami jasności.



Krzywe

Częstym przypadkiem jest sytuacja gdy globalna korekcja bezkontekstowa

obrazu (jasność, kontrast, gamma, itp) poprawia pewien obszar obrazu

pogarszając jednocześnie inny

W takiej sytuacji konieczne jest wykorzystanie narzędzia pozwalającego na

precyzyjne ustawienie korekcji dla różnych obszarów jasności.

Takim narzędziem są Krzywe (ang. Curves) będące kombajnem pozwalającym

na jednoczesne wykorzystanie wszystkich korekcji



Krzywe

Okno narzędzia „krzywe” zawiera

prostokąt przedzielony ukośną linią.

Na dole prostokąta zaprezentowany

jest zakres jasności obrazu

oryginalnego od 0 do MAX. Po lewej

stronie prostokąta przedstawiony jest

analogiczny zakres jasności dla

obrazu po przekształceniu.

Często w tle prostokąta

przedstawiany jest histogram obrazu

oryginalnego, ułatwiający dobór

kształtu krzywej.



Krzywe

Ukośna linia reprezentuje

przekształcenie jednego zakresu w

drugi

W swojej obecnej postaci pokazuje

przekształcenie 1:1, czyli bez zmian

Zaznaczone na zielono zakresy

jasności przed i po transformacji

mają tą samą szerokość



Krzywe – realizacja rozjaśniania

Linia została „przesunięta”

w górę

Gęstość rozłożenia stopni

jasności jest taka sama

Zakres stopni jasności jest

przesunięty w stosunku do

oryginału w stronę większej

jasności.



Krzywe – realizacja ściemniania

Linia została „przesunięta”

w dół


jasności jest taka sama



oryginału w stronę

mniejszej jasności.



Krzywe – realizacja zmiany kontrastu

Linia została

„przekrzywiona” w dół


jasności jest mniejsza



oryginału w stronę

mniejszej jasności.

Uzyskano niezamierzone ściemnienie obrazu




Linia została „przekrzywiona”

symetrycznie względem

środka


jasności jest mniejsza

Obszar wynikowy znajduje

się w odpowiednim zakresie

jasności w stosunku do

oryginału

Prawidłowa realizacja zmiany kontrastu




Linia została „przekrzywiona”

symetrycznie względem

środka


jasności jest większa

Obszar wynikowy znajduje

się w odpowiednim zakresie

jasności w stosunku do

oryginału

Prawidłowa realizacja zwiększenia kontrastu



Krzywe – realizacja korekcji gamma

Rysunek ilustruje

rozciągnięcie poziomów

ciemnych.

Zakres najciemniejszy został

rozciągnięty

Zakres środkowy przesunięty

w stronę jaśniejszą

Zakres jasny został ściśnięty



Krzywe – realizacja korekcji gamma

Rysunek ilustruje

rozciągnięcie poziomów

jasnych.

Zakres najciemniejszy został

ściśnięty

Zakres środkowy przesunięty

w stronę ciemniejszą

Zakres jasny został

rozciągnięty.



Krzywe – realizacja korekcji obrazu

Jakie niedoskonałości ma ten obraz?




Co pokazuje histogram?




Korekcja gamma poprawia cały obraz?




Korekcja tylko w obszarze najjaśniejszym


Przetwarzanie kontekstowe

Przekształcenia kontekstowe dokonują transformacji

poziomów jasności pikseli analizując za każdym razem nie

tylko jasność danego piksela ale również jasności pikseli go

otaczających.



Najczęściej wykorzystuje się prostokątne otoczenie badanego piksela numerując

piksele w stosunku do piksela środkowego (i,j=0).

Otoczenie najczęściej ma grubość 1 piksela (Im większy obszar wkoło piksela tym

dłuższy czas obliczania przekształcenia)

-1,-1 0,-1 1,-1

-1,0 0,0 1,0

-1,1 0,1 1,1



Przekształcenia liniowe

Najczęściej stosowanym rodzajem filtru liniowego jest

Konwolucja (splot)

Kji

jijnimnm wAa

A),(

,),(, 1

'

Kji

jiwa),(

),(

Gdzie w(i,j) jest wagą jasności piksela w pozycji i,j w stosunku do piksela przekształcanego.



Przekształcenia liniowe – filtr uśredniający

Piksel przyjmuje wartość średnią liczoną z wszystkich pikseli otoczenia. Uzyskuje

się w ten sposób efekt rozmycia obrazu

1 1 1

1 1 1

1 1 1



Przekształcenia liniowe – filtr uśredniający

Filtr ten powoduje wygładzenie poszarpanych brzegów czy chropowatych

powierzchni za cenę utraty ogólnej ostrości obrazu



1 1 1

1 2 1

1 1 1

Przekształcenia liniowe – filtr Gaussa

Filtr Gaussa przypisuje większą wagę do oryginalnej jasności piksela

Wykorzystuje dwa rodzaje masek

1 2 1

2 4 2

1 2 1



Przekształcenia liniowe – filtr Gaussa

W większości programów edycyjnych narzędzie rozmycia Gaussowskiego pozwala

na wybór promienia – wielkości maski

Im większa wartość

promienia tym

mocniejsze

rozmycie



0 -1 0

-1 4 -1

0 -1 0

Przekształcenia liniowe – filtr wzmacniający

Filtr wzmacniajacy ma za zadanie uwydatnić zmianę koloru/jasności. Powoduje on

wyodrębnienie szczegółów takich jak krawędzie, narożniki itp.

Podstawowymi maskami wyodrębniającymi są maski Laplace’a

-1 0 -1

0 4 0

-1 0 -1

1 -2 1

-2 4 -2

1 -2 1

-2 1 -2

1 4 1

-2 1 -2

-1 -1 -1

-1 8 -1

-1 -1 -1

Cechą tych filtrów jest zerowanie się sumy wszystkich wag w masce




W programach graficznych filtry wzmacniające wykorzystują predefiniowaną maskę

pozostawiając użytkownikowi pośrednią regulację „mocy” filtru.

Za pomocą tego typu

filtrów można uzyskać

zarówno niewielkie

wzmocnienie krawędzi




W programach graficznych filtry wzmacniające wykorzystują predefiniowaną maskę

pozostawiając użytkownikowi pośrednią regulację „mocy” filtru.

Jak i zupełne ich

wyodrębnienie z

obrazu



1 2 1

0 0 0

-1 -2 -1

Przekształcenia liniowe – filtr krawędziowy kierunkowy

Filtry tego typu są określane nazwą filtrów Sobela

Pozwalają one na wyodrębnienie w obrazie krawędzi ułożonych w pewnym

kierunku

-1 0 1

-2 0 2

-1 0 1

Poziomy Pionowy




Filtry tego typu są określane nazwą filtrów Sobela

Pozwalają one na wyodrębnienie w obrazie krawędzi ułożonych w pewnym

kierunku



0 0 0

-1 0 0

0 1 0


Filtry Sobela pozwalają również na wyszukiwanie krawędzi ukośnych



Przekształcenia nieliniowe

Liniowe przekształcenia stosowały tą samą funkcję dla

wszystkich punktów obrazu.

W przypadku przekształceń nieliniowych dobór

przekształcenia następuje na podstawie analizy otoczenia

przetwarzanego piksela




Filtry nieliniowe możemy podzielić na:

• filtry kombinowane

Są one nieliniową kombinacją wyników kilku filtrów liniowych.

(Np. wykonanie kilku rozmyć obrazu i wybranie punktów

najbardziej zbliżonych do wartości oryginalnych





• operacje logiczne

Najczęściej wykonywane są one na obrazach binarnych.

Typowe przekształcenia to

• inwersja (NOT)

• wycinanie maską (AND)

• odejmowanie (SUB), także wielu

obrazów

• OR, XOR





• Filtry statystyczne

Minimum

Jako nowa wartość jest wybierana najmniejsza

wartość spośród wartości otoczenia (najmniejsza

jasność)

Maksimum

Jako nowa wartość jest wybierana największa

wartość spośród wartości otoczenia (największa

jasność)





• Filtry statystyczne

Medianowe

Filtry wybierające jako nową wartość, tą z wartości

otoczenia, która jest najbliższą wartości średniej.

Nie wprowadza nowych wartości do obrazu.

Za pomocą filtru medianowego możemy uzyskać

wygładzanie bez rozmycia. Wadą tego filtru jest

tendencja do „obgryzania narożników”.




Mediana w Gimpie





• filtry adaptacyjne

zmiana charakterystyki działania w zależności od cech

analizowanego obrazu.

Np. filtr uśredniający składający się z dwóch etapów

1 - detekcja krawędzi

2- zastosowanie filtra uśredniającego (wygładzenie) do

punktów nie będących krawędziami.


Przetwarzanie obrazu rastrowego

Tyle o teorii

A w praktyce…

Przetwarzanie obrazu -...

Documents

Transcript of Przetwarzanie obrazu -...