Digitální zpracování obrazu

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
PID regulátory Ideální paralelní tvar (také nazýván standardní či ISA tvar) ro proportional gain popř. proportional band pb=100%/ ro, Td derivative action,
Advertisements

Analýza signálů - cvičení
Počítačové modelování dynamických systémů
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.
Radiometrické zvýraznění obrazu (Radiometric Image Enhancement)
Předzpracování obrazu Image enhancement Image restoration.
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:
Vyhodnocování signálů vibrací, var. 1
Speciální funkce a transformace ve zpracování obrazu
 oblast informačních a komunikačních technologií  sloučení audiovizuálních technických prostředků s počítači či dalšími zařízeními  multimediální systém.
- 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.
Přenosová pásma Každý signál (diskrétní i analogový) vyžaduje pro přenos určitou šířku pásma: základní pásmo baseband – pro přenos signálu s jednou frekvencí.
Technické aspekty a metody počítačového zpracování signálu EKG
Tato prezentace byla vytvořena
Diskrétní Fourierova transformace
ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ
Základy mobilních systémů a GSM III Mobilní systémy, PF, JČU.
Detekce hran.
Počítačová tomografie (CT)
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Okénková Fourierova transformace střední široké úzké.
SIGNÁLY A SOUSTAVY V MATEMATICKÉ BIOLOGII
Analogově digitální převodník
Radim Farana Podklady pro výuku
Zpracování obrazu Počítače & grafika Přednáška č. 7 Autoři: David Škaroupka, Jiří Liška, Miroslav Cepl, Michal Pokorný, Ivo Bílek.
Určení parametrů elektrického obvodu Vypracoval: Ing.Přemysl Šolc Školitel: Doc.Ing. Jaromír Kijonka CSc.
Digitální měřící přístroje
CW01 - Teorie měření a regulace © Ing. Václav Rada, CSc. cv ZS – 2010/2011 Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb.
Modulace.
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů FREKVENČNÍ SPEKTRUM SPOJITÝCH SIGNÁLŮ.
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/ Číslo a název šablony klíčové aktivity
Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu
Experimentální metody (qem)
Anti – Aliasing Ondřej Burkert atrey.karlin.mff.cuni.cz/~ondra/stranka.
Doc. Ing. Ivan Mazůrek, CSc kancelář: budova B1/112 telefon: Teorie spolehlivosti (xts)
ZVÝRAZŇOVÁNÍ DAT, ČASOVÉ ŘADY
Číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ Číslo materiáluVY_32_INOVACE_ENI-2.MA-05_Modulace a Modulátory Název školyStřední odborná škola a Střední odborné.
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Signály v měřici technice
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Okénková Fourierova transformace waveletová transformace translace, dilatace a > 0,  R   R.
Metody zpracování fyzikálních měření - 2
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Počítačové sítě Přenos signálu
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Počítačové sítě Přenos signálu
DIGITÁLNÍ OBRAZ JANA ŠTANCLOVÁ Obrázky (popř. slajdy) převzaty od RNDr. Josef Pelikán, CSc., KSVI MFF UK.
Memoriae mundi series Bohemica digitalizace rukopisů a starých tisků Národní knihovna ČR AiP Beroun s.r.o. dceřinná společnost Albertina icome Praha s.r.o.
Lekce 3. Linkový kód ● linkový kód je způsob vyjádření digitálních dat (jedniček a nul) signálem vhodným pro přenos přenosovým kanálem: – optický kabel.
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.
2D Fourierova transformace – návod na cvičení
MM2 – úvodní cvičení.
Záznam a filtrace dynamického procesu
Hardware číslicové techniky
FFT analýza POZOR zapojení pouze po odsouhlasení vyučujícím
Číslicové měřící přístroje
Zvukový záznam signálu
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY (ČASOVÉ ŘADY)
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
Střední škola obchodně technická s. r. o.
Transkript prezentace:

Digitální zpracování obrazu Digitalizace (vzorkování, kvantování) Předzpracování (změny kontrastu a jasu, potlačení šumu, zaostření, … ) Analýza obrazu (detekce a rozpoznávání objektů) Kódování (komprese)

Matematické základy Konvoluce Fourierova transformace

Konvoluce Definice ,                                                                         

Konvoluce Vlastnosti Diskrétní konvoluce, okrajový jev

Fourierova transformace =

Vlastnosti FT linearita konvoluce convolution theorem = posun shift theorem rotace F(R(f)) = R(F(f)) změna měřítka similarity theorem

Fourierova transformace - 2D F( x ,y ) = f( kx ,ky ) = real, u=v imag, u=v

Obdélníkový puls

Obdélníkový puls 2D

Filtrace ve frekvenční oblasti = high pass Gaussian high pass band pass low pass Gaussian low pass directional

Filtrace s ohlazením Hladké přechody místo ostrých

Low-pass filtr

Hladký low-pass filtr

Co nese více informace? Amplituda nebo fáze?

Diskrétní Fourierova transformace

Zobrazení spektra ampl log(ampl + 1)

Peridoické prodloužení

Digitalizace spojitého obrazu Vzorkování (sampling) Kvantování

Lze původní obraz rekonstruovat? Někdy ano, někdy ne. Kdy ano? Vzorkovací teorém Nyquist (1915), Kotelnikov (1933), Shannon (1945) Lze původní obraz rekonstruovat? Někdy ano, někdy ne. Kdy ano?

Matematický model vzorkování

D(u,v)

Nyquistova podmínka Vzorkování bez ztráty informace

Zpětná rekonstrukce obrazu Vyříznutí jednoho spektra a následná inverzní FT Odpovídá interpolaci v obrazové oblasti

Vzorkování s nedostatečnou frekvencí Překrytí sousedních spekter D(u,v)  ztráta VF informace (hrany, detaily, ...), aliasing

Vzorkování s nedostatečnou frekvencí Moiré efekt – falešné nízké frekvence

Anti-aliasing techniky Zvýšení vzorkovací frekvence Odstranění vysokých frekvencí před vzorkováním

Vzorkování v reálných optických systémech Rastr je omezený Jen několik možných vzorkovacích frekvencí Vzorkování není pomocí δ – funkcí Optika působí jako low-pass filtr

Kvantování obrazu Kvantování – diskretizace oboru hodnot signálu -- vždy ztrátové Kvantizér Q: R  L L = {0, 1, ... , k} (k = 255)

Kvantizér

Kvantování do různého počtu úrovní

Vznik falešných kvantizačních hran (Kvantizační šum)

Účinek vzorkování a kvantování na lidský zrak