Předzpracování obrazu Image enhancement Image restoration.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Analýza signálů - cvičení
Advertisements

 Proč: ◦ Vývoj algoritmů spjatých s medicínskými daty  Členové: ◦ Doktorandi – 4 ◦ Studenti – 7.
Zpracování digitálního obrazu Konvoluce, dekonvoluce, Wienerův filtr, Fourierova řada a Fourierova transformace funkce, derivace obrazu – detekce a zvýraznění.
Fourierova transformace Filtrování obrazu ve frekvenční doméně
Kvalita obrazu Kontrast, rozlišení, neostrost, šum a jeho eliminace, digitalizace obrazu (kvantování a vzorkování), aliasing a antialiasing, ekvalizace.
HUMUSOFT s.r.o. Image Processing Toolbox 3.1 Image Processing Toolbox 3.1 Karel Bittner HUMUSOFT s.r.o.
Radiometrické zvýraznění obrazu (Radiometric Image Enhancement)
Základy úprav fotografií
Fůze rozmazaných snímků ( Li, Manjunath, Mitra) kombinace „nejlepších“ dat volba „nejlepších“ - pomocí DWT, levý Mallat strom absolutní hodnota koeficientů.
Metody zpracování fyzikálních měření - 4 EVF 112 ZS 2009/2010 L.Přech.
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Základní typy signálů Základní statistické charakteristiky:
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
Vyhodnocování signálů vibrací, var. 1
PZORA pzora.wz.cz 2. přednáška. součet hodnot dělený jejich počtem "těžiště hodnot" součet odchylek od průměru je nulový Průměr.
Semestrální práce Analýza zpoždění signálů v 2-kanálové databázi řeči pomocí vzájemné korelace A2M99CZS Václav Dajčar, Roman VondráčekPraha, 2010.
20. Metody zpracování digitálních dat dálkového průzkumu
ROZ1 – cvičení 4 Hranové detektory, ekvalizace histogramu - výsledky.
Úprava fotografie v ZME Mgr. Ivana Pechová. Úvod do grafiky Úvod do grafiky Úvod do grafiky Úvod do grafiky Parametry ovlivňující kvalitu fotografie Parametry.
Úprava digitálních obrazů Ondřej Ptáček H2KNE1, 2013.
Základy teorie řízení Frekvenční charakteristika
Metody obrazové analýzy dat
Digitální fotografie ve vědě a životě ?
Vyšetření fMRI popis experimentu Dobrovolník II :00.
- snaha o rekonstrukci lokálních struktur - rozložení spekter x amplitudy spekter - hlavní - amplituda Odstraňování šumu - obrázky - hladké oblasti s pár.
Harmonická analýza Součet periodických funkcí s periodami T, T/2, T/3,... je periodická funkce s periodu T má periodu T perioda základní frekvence vyšší.
Digitální zpracování obrazu
Digitální fotografie. Digitál se představuje:  digitální zrcadlovka – nejblíže klasice  kompaktní fotoaparáty  EVF: zrcadlovky bez zrcadla  3 základní.
QT intervaly – metody detekce konce T vlny Jitka Jirčíková.
ZÁKLADY PRÁCE S DATY 2.. ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM !!! Objekty na povrchu ovlivňují své okolí!!! DPZ zaznamenává elektromagnetické záření Přirozeně emitované.
Diskrétní Fourierova transformace
PŘEDNÁŠKA 4 Jiří Šebesta MRAR – Radiolokační a radionavigační systémy
ROZ2 – cvičení 2 Morfologie - zadání. 1. Eroze naprogramovat erozi R = erosion(I,B) I – image B – strukturní element.
Obecný lineární model Fitované hodnoty and regresní residuály
Obrazová analýza povrchu potiskovaných materiálů a potištěných ploch
Detekce hran.
Zpracování obrazu Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek.
Robotika <Martin Čermák>
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Základní škola, Most, J. A. Komenského 474, p.o Most J. A. Komenského 474, p.o Most Digitální učební materiál vytvořen v projektu Pořadové.
Monte Carlo simulace Experimentální fyzika I/3. Princip metody Problémy které nelze řešit analyticky je možné modelovat na základě statistického chování.
Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu
Experimentální metody (qem)
Anti – Aliasing Ondřej Burkert atrey.karlin.mff.cuni.cz/~ondra/stranka.
Nástroj pro segmentaci buněk v obrazu tkáně pořízeném konfokálním mikroskopem. Kvantitativní analýza FISH signálů. Miroslav Melichar (podle práce Umeshe.
ZVÝRAZŇOVÁNÍ DAT, ČASOVÉ ŘADY
Úpravy rastrových obrázků. Úpravy geometrické Ořezání (clip) Otočení (rotate)
Úpravy rastrových obrázků. Úpravy geometrické Ořezání (clip) Otočení (rotate)
Elektronické signály Co si lze představit pod pojmem signál ?
ČVUT – fakulta stavební Geografické informační systémy IDRISI Software pro GIS a analýzu obrazu Pelinková Martina
Převod na černobílou fotografii VY_32_INOVACE_GR_792.
IV..
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů V. ELEKTROENCEFALOGRAM ZPRACOVÁNÍ V ČASOVÉ OBLASTI.
SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII
VŠB - TU Ostrava1 Wavelet transformace v metodách zvýraznění řeči Petr OPRŠAL.
Vytváření obrazu při MRI a CT
POV – Počítačové vidění Detekce kružnic v obraze pomocí Houghovy transformace 1/10 Jaroslav Řezník,
Paul Adrien Maurice Dirac 3. Impulsní charakteristika
Lekce 3. Linkový kód ● linkový kód je způsob vyjádření digitálních dat (jedniček a nul) signálem vhodným pro přenos přenosovým kanálem: – optický kabel.
Geografické informační systémy
Harmonická analýza Součet periodických funkcí s periodami T, T/2, T/3,... je periodická funkce s periodu T má periodu T perioda základní frekvence vyšší.
Aplikace radiálních bázových funkcí v počítačové grafice a zpracování obrazu Karel Uhlíř Karel Uhlíř,
Předzpracování obrazových záznamů
MM2 – úvodní cvičení.
Číslicové filtry Honza Černocký, ÚPGM.
Úpravy fotografií v Adobe Lightroom I.
Základní úpravy jasu v Adobe Photoshop
Vytváření obrazu při MRI a CT
Základní kroky při úpravě fotografií v Camera RAW
Analýza obrazu MUDr. Michal Jurajda.
Transkript prezentace:

Předzpracování obrazu Image enhancement Image restoration

Image enhancement Změny kontrastu a jasu Potlačení šumu Detekce a zvýraznění hran

Změny kontrastu a jasu Histogram Lineární změny kontrastu a jasu Nelineární změny kontrastu a jasu Lokální operace

Změny kontrastu a jasu

Negativ Mamogram

Nelineární transformace šedi ampl log(ampl + 1)

Gama korekce Output = c (input) gama

Gama korekce Output = (input) gama gama = 3, 4, 5

Gama korekce Output = (input) gama gama = 0.6, 0.4, 0.3

Potlačení šumu v obraze Modely šumu Lineární filtrace Nelineární metody

Modely šumu Aditivní náhodný šum g = f + n Gaussovský bílý šum Impulsní šum (sůl a pepř)

Míra šumu v obraze Rozptyl Signal-to-noise ratio (SNR) SNR = 10 log (D(f)/D(n)) [dB]

Gaussovský bílý šum 20 dB 0 dB 10 dB

Průměrování v čase šum 4

Průměrování v čase origšum

Konvoluční filtry Průměrování (prosté a vážené) Průměrování podél hran Rotující okno Filtry ve frekvenční oblasti

Průměrování v obraze 3x3 5x57x7 šum

Nelineární filtry Mediánový filtr „Sofistikované“ metody

Detekce a zvýraznění hran Jednoduché metody zaostření obrazu Detekce hran

Jednoduché metody zaostření obrazu Unsharp masking (neostré maskování) Laplace

Neostré maskování orig

Zaostření obrazu - Laplace orig

Detekce hran Detektory založené na 1. derivaci obrazu Detektory založené na 2. derivaci obrazu Detektory které nepracují s derivacemi Detekce hran ve Fourierově oblasti

Jednoduché detektory založené na 1. derivaci Roberts Sobel Prewitt Kirsch

Roberts

Sobel

Sobel na obrázku se šumem

Canny

Detektory založené na 2. derivaci D. Marr, E. Hildreth (1980) -- LoG sigma =

sigma = 2 3 4

originál Canny Marr Porovnání Canny a Marr

Whitening original image “whitened” image