No¥£iuni de baz¤’ £®n prelucrarea numeric¤’ a...

Click here to load reader

download No¥£iuni de baz¤’ £®n prelucrarea numeric¤’ a imaginilor ¥i ... Weber...¢  ¢â‚¬¢ Legea lui Weber ¢â‚¬â€œ

of 32

  • date post

    21-Oct-2019
  • Category

    Documents

  • view

    3
  • download

    0

Embed Size (px)

Transcript of No¥£iuni de baz¤’ £®n prelucrarea numeric¤’ a...

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • este necesară o sursă de lumină (λ: lungimea de undă a sursei) E(x, y, z, λ): lumina incidentă într-un punct (x, y, z coordonatele spațiale)

    • fiecare punct din scenă are o funcție de reflexie r(x, y, z, λ): funcția de reflexie

    • lumina se reflectă dintr-un punct c(x, y, z, λ) = E(x, y, z, λ) × r(x, y, z, λ): lumina reflectată

    Captura imaginilor

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Proiecția în perspectivă – obiectele aflate mai aproape de disp. de captare

    apar mai mari – valabilă în majoritatea cazurilor (cameră, ochi

    uman) • Proiecția ortografică

    – obiectele au aceeași mărime independent de poziția lor față de dispozitivul de captare

    – mai simplu • După proiecție:

    – Lumina reflectată pe planul 2D: cp(x’, y’, λ)

    Proiecție din 3D în 2D

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Proiecție din 3D în 2D

    Proiecția în perspectivă

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • fiecare dispozitiv de captură are o funcție de sensibilitate S(λ)

    • S(λ) ne spune cât de sensibilă e la lungimile de undă din proiecția 2D

    • Lumină capturată de cameră  funcție imagine

    ccap(x’, y’, λ) = S(λ) cp(x’, y’, λ)

    Captura imaginilor

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • imagini de intensitate captate de un singur senzor (ca la bastonașe)

    • camera color: 3 senzori cu SR(λ), SG(λ), SB(λ) sau un singur senzor cu 3 filtre de culoare (ca la conuri)

     3 funcții imagine corespunzătoare componentelor R, G, B

    • fiecare senzor/filtru – propriul răspuns în f

    Captura imaginilor

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Funcția imagine depinde de: 1. Lumina incidentă în punctul (x,y,z) din scena 3D 2. Funcția de reflexie în acel punct 3. Proiecția luminii reflectate din planul 3D în

    planul 2D al camerei 4. Funcția (funcțiile) de sensibilitate a camerei

    Captura imaginilor

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • senzori: CCD (Charge-Coupled Devices), CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor), LiveMOS

    • senzor unic cu diferite filtre de culoare

    Captura color

    http://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter

    CFA de tip Bayer Lumină incidentă

    filtru

    senzor

    matrici de culoare

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Captura color

    http://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter

    Imagine originală

    Ieșirea unui senzor de 120 x 80 cu filtru Bayer

    Ieșire cu culori corespunzătoare filtrului Bayer

    Imagine reconstruită prin interpolare

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Câte niveluri de gri sunt necesare?

    32

    64

    128

    256

    • Imaginile de intensitate sunt de regulă cuantizate la 256 de niveluri de gri

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • JND = valoarea minimă cu care trebuie schimbată luminanța pentru ca această variație să fie observabilă de către ochiul uman

    • Legea lui Weber – JND (ΔI) depinde de amplitudinea stimulului (luminanță)

    – Pentru ochiul uman

    Diferența de luminanță abia perceptibilă

    ∆ = = constantW

    I K I

    ≈ −1 2%WK

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Legea lui Fechner – Percepția umană a luminanței este uniformă în domeniul

    log(I)

    – 2 surse de lumină pot fi deosebite dacă răspunsul pe care îl generează diferă printr-o valoare constantă ΔR

    • Legea lui Fechner Legea lui Weber ?

    Diferența de luminanță abia perceptibilă

    log( ) log( ) const.

    const.

    k I I k I R I

    I

    + ∆ − = ∆ = ∆

    =

    = log( )R k I

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Rata de contrast

    • Pentru KW=0,01…0,02, N=256:

    • Rate de contrast uzuale: – LCD cameră întunecată 1000:1 – CRT 100:1 – Tipăr pe hârtie 10:1

    ∆ =

    = + 1max min

    (1 )

    W

    N W

    I K I

    I K I

    =max min

    13...156I I

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 100 I2 = 101 ΔI/I1 = 1%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 100 I2 = 102 ΔI/I1 = 2%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 200 I2 = 201 ΔI/I1 = 0,5%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 200 I2 = 202 ΔI/I1 = 1%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 200 I2 = 203 ΔI/I1 = 1,5%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Experiment prag de vizibilitate

    I1 = 200 I2 = 204 ΔI/I1 = 2%

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Pentru majoritatea display-urilor:

    • Pentru compensare:

    • Exemplu: – Pentru CRT:

    • Imaginile ar trebui predistordionate

    Caracteristica de gama

    out inI I γ=

    1/( )out inI I γ =

    2,2γ =

    Corecție 1/2,2

    CRT gama=2,2

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Caracteristica de gama

    [ , ]I x y 2,2( [ , ])I x y

    [ , ] [0,1]I x y ∈

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Caracteristica de gama

    Creștere liniară a intensității fără corecție de gama

    Creștere liniară a intensității cu corecție de gama

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Histograma = reprezentare a distribuției de culori/nuanțe de gri dintr-o imagine digitală

    • Axa orizontală – nuanțe de culoare / intensitate • Axa verticală – număr de pixeli cu acele nuanțe • Matlab: imhist(I)

    Histograma imaginii

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Histograma imaginii

    nivel de gri

    Histogramă

    nr . p

    ix el

    i

    0

    100

    200

    300

    400

    500

    600

    700

    800

    0 50 100 150 200 250

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    • Calcul histograma

    Histograma imaginii

    % varianta 1 (3xfor + 1xif) h = zeros(256,1); for k = 0:255 for i = 1:N, for j = 1:M, if im(i,j) == k, h(k + 1) = h(k + 1) + 1;

    end end end end figure; bar(h);

    % varianta 2 (2xfor) im = double(im); h = zeros(256,1); for i=1:M, for j=1:N, x = im(i,j); h(x+1) = h(x+1) + 1; end end

    % varianta 3 (1x for) h = zeros(256,1); for k = 0 : 255, h(k + 1)=sum(sum(im == k));

    end

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Histograma imaginii

    nivel de gri

    Imagine întunecată

    nr . p

    ix el

    i

    0

    500

    1000

    1500

    2000

    2500

    3000

    0 50 100 150 200 250

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Histograma imaginii

    nivel de gri

    Imagine de luminozitate crescută

    nr . p

    ix el

    i

    0

    500

    1000

    1500

    2000

    2500

    0 50 100 150 200 250

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Histograma imaginii

    nivel de gri

    Imagine de contrast mic

    nr . p

    ix el

    i

    0

    200

    400

    600

    800

    1000

    1200

    1400

    0 50 100 150 200 250

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Histograma imaginii

    nivel de gri

    nr . p

    ix el

    i

    0

    100

    200

    300

    400

    500

    600

    700

    800

    900

    0 50 100 150 200 250

    Imagine de contrast mare (egalizare de histogramă)

  • Noţiuni de bază în prelucrarea numerică a imaginilor şi semnalelor video

    Egalizarea de histogramă

    Idee: • Găsirea