Detekce hran.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Lineární klasifikátor
Advertisements

Analýza signálů - cvičení
 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
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)
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.
Significance – refinement metoda -použití bit- planes - pro každou bit-plane: nalézt nové významné koeficienty zakódovat znaménko přenést doplňující bity.
Aplikace wavelet Komprese Odstraňování šumu a poškození Detekce struktur Problematika rozmazání Registrace Reprezentace Fúze dat s různým rozlišením Watermarking.
Fraktálová komprese obrazu
Diagnostika pacientů s Parkinsonovou chorobou Jan Doležel Vedoucí práce: Ing. Miroslav Skrbek Ph.D.
Jiří Gazárek, Martin Havlíček Analýza nezávislých komponent (ICA) v datech fMRI, a ICA necitlivá ke zpoždění.
Fázová analýza kvalitativní kvantitativní Databáze práškových difrakčních dat ASTM – American Society for Testing of Materials, 1950 JCPDS – Joint Committee.
Zkoušení mechanických soustav
Semestrální práce Analýza zpoždění signálů v 2-kanálové databázi řeči pomocí vzájemné korelace A2M99CZS Václav Dajčar, Roman VondráčekPraha, 2010.
Speciální funkce a transformace ve zpracování obrazu
20. Metody zpracování digitálních dat dálkového průzkumu
Robustní vyrovnání Věra Pavlíčková, únor 2014.
Úprava digitálních obrazů Ondřej Ptáček H2KNE1, 2013.
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
- 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
QT intervaly – metody detekce konce T vlny Jitka Jirčíková.
Diskrétní Fourierova transformace
Obrazová analýza povrchu potiskovaných materiálů a potištěných ploch
Segmentace buněčných jader Pořízených konfokálním mikroskopem.
Okénková Fourierova transformace střední široké úzké.
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
Princip maximální entropie
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Definice fraktální (vnitřní) dimenze a její aplikace v databázích
ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ III.
Derivace funkce Derivací funkce f je funkce f ´ která udává sklon (strmost) funkce f v každém jejím bodě Kladná hodnota derivace  rostoucí funkce Záporná.
Lineární integrální transformace
Monte Carlo simulace Experimentální fyzika I/3. Princip metody Problémy které nelze řešit analyticky je možné modelovat na základě statistického chování.
Tato prezentace byla vytvořena
W i ref (t+1) = W i ref (t) + h ci (t) [X(t) - W i ref (t)], i Nc h ci (t) 0, t  proces konverguje Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN – P3 SOM algoritmus.
Profilové parametry Určení
Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu
Filter banks ψ a (x) = (1/√a) ψ(x/a) ψ a (x) = ψ* a (-x) = (1/√a) ψ*(-x/a) pak CWT = f * ψ a (x) násobení ve FT H G.
Nástroj pro segmentaci buněk v obrazu tkáně pořízeném konfokálním mikroskopem. Kvantitativní analýza FISH signálů. Miroslav Melichar (podle práce Umeshe.
Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK
ZVÝRAZŇOVÁNÍ DAT, ČASOVÉ ŘADY
Vyhledávání vzorů (template matching)
Ztrátová komprese obrázků JPG
Ztrátová komprese obrázků JPG. Formát JFIF (JPEG File Interchange format)‏  sekvenční, nejpoužívanější  progresivní,poněkud více náročné na paměť, určeno.
Okénková Fourierova transformace waveletová transformace translace, dilatace a > 0,  R   R.
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
2D grafika Jak pracuje grafik s 2D daty Fotografie Statické záběry
Klasifikace a rozpoznávání
IV..
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
VŠB - TU Ostrava1 Wavelet transformace v metodách zvýraznění řeči Petr OPRŠAL.
Statistické metody pro prognostiku Luboš Marek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze.
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.
POV – Počítačové vidění Detekce kružnic v obraze pomocí Houghovy transformace 1/10 Jaroslav Řezník,
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Jozef Mlích Pavel Zemčík Michal Španěl
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ
Interpolace funkčních závislostí
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.
Geografická kartografie
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Kohonenovy samoorganizující se mapy a možnosti jejich aplikace
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
Analýza obrazu MUDr. Michal Jurajda.
Transkript prezentace:

Detekce hran

Detekce hran hranová informace versus šum

Detekce hran obdoba Cannyho detektoru hran - absolutní hodnota lokální maxima ve směru maximální změny originál Canny Maar

Detekce hran - multiscale verze - vyhlazování low-pass filtrem - nejčastěji Gauss - (x,y)

Detekce hran 2 wavelety - odpovídají vektoru gradientu vyhlazeného obrázku

Detekce hran velikost gradientu směr gradientu hrany - 1D lokální maxima M ve směru A posun obrázku - posun maxim - nemění se hodnoty maxim - koeficienty WT se můžou měnit

Detekce hran

Detekce hran M, maxima tmavé

Detekce hran - analýza multiscale informace o hranách, z jednotlivých úrovní analýza vztahů mezi jednotlivými úrovněmi mizení koeficientů do hloubky závisí na lokální hladkosti signálu

Detekce hran - analýza

Detekce hran - analýza obr a šum Sobel Canny wavelety

Detekce hran – měřítko, šum mizení detailů, nejistá lokalizace 1 20 80 ústup vlivu šumu 2 6 12

Reprezentace textur textury (biologická motivace) waveletová transformace - frekvence a lokalizace -  (koef2) … energie, sada pro jednotlivé škály wavelet energy signatures

Reprezentace - Gabor wavelety Hubel, Wiesel – buňky v mozku, odezva závislá na frekvenci a směru může být modelováno sinem modulovaným Gaussem určitý typ waveletové transformace v hlavě

Reprezentace - Gabor wavelety - image retrieval

Reprezentace – segmentace textur kruhový Gabor filtr (rotační invariance) kruhová maska -> vektor příznaků klasifikace do tříd

Registrace snímků

Registrace snímků - postupně z hloubky, v každém kroku provést odhadnutou transformaci - je možno v hloubce začít full-search přes prostor parametrů, pak na vyšších úrovních omezit oblast vyhledávání - je možno použít bloky místo detekovaných maxim

Registrace snímků

Digital watermarking

Digital watermarking

Digital watermarking

Digital watermarking neviditelný podpis v obraze, důkaz původu - = - = vypadat náhodně, neviditelně viditelný watermarking stabilní x kvalita snímku klesá detekovatelná korelací StriMark – testování robustnosti (náhodné bilineární tr.)

Digital watermarking - stabilní vůči změnám (šum, komprese, výřez), i vůči záměrnému poškození -> na význačné struktury robustní – vodoznak na významných místech x viditelnost blind watermarking – originál není znám při testování fragile watermarking – zanikne s jakoukoliv operací - detekce manipulací semi-fragile watermarking – zanikne s nebezpečnou operací

Digital watermarking DCT transformace + pseudonáhodné sekvence reálných čísel (1000) na 1000 největších koeficientů (Cox 1995 )

Digital watermarking aditivní metody (spread spectrum) lineární modifikace obrazu, korelace pro ověření - Gaussovské náhodné řady čísel - fúze obrazu kvantizační metody nelineární modifikace, ověření kvantizací (S x V) - jiné

Watermarking - aditivní Corvi Gaussovská pseudo-náhodná data přidaná na 32x32 LL dekompozici

Watermarking - aditivní Dugad – na hrany – Daubechies 8, 3 úrovně detailní koeficienty > práh T na ně přidat vodoznak - test, detailní koeficienty > T2 > T (robustnost)

Watermarking - kvantizační Inoue sekvence binárních čísel, Daubechies 16, 3 úrovně zerotrees s param. T A: všechny zerotrees, ne LL – koef. na m / -m podle masky B: signifikantní z detailů na 3. úrovni, abs mezi T1 a T2

Watermarking - kvantizační

Fourierova transformace SFTZO Fourierova transformace Teorie waveletové dekompozice MRA Aplikace wavelet Komprese Šum a poškození Fúze - rozmazání, rozlišení, modalita Watermarking Detekce a reprezentace