Radiometrické zvýraznění obrazu (Radiometric Image Enhancement)

Prezentace na téma: "Radiometrické zvýraznění obrazu (Radiometric Image Enhancement)"— Transkript prezentace:

1 Radiometrické zvýraznění obrazu (Radiometric Image Enhancement)

2 Histogramové charakteristiky pro různé typy obrazových dat

3 Prahování (Thresholding, Density Slicing)
Černobílé Barevné

4 Binární prahování při segmentaci obrazu

5 Binární parhování použité pro detekci změny

6 Zvýraznění kontrastu (Contrast Enhancement)

7 Princip zvýraznění obrazu změnou kontrastu (hodnoty šedi) pomocí transformační funkce y=f(x)

8 Zvýraznění obrazu změnou kontrastu - hodnoty šedi

9 Příklad číselného vyjádření
Ukázka numerického přepočtu hodnot šedi obrazu pomocí lineární funkce

10 Lineární zvýraznění se saturací

11 Lineární zvýšení kontrastu s různým stupněm saturace

12 Po částech lineární zvýraznění obrazu
Po částech lineární zvýraznění obrazu. Různá strmost přímky odpovídá různé intenzitě zvýraznění

13 Nelineární zvýraznění obrazu

14 Nelineární zvýraznění obrazu

15 Princip histogramového vyrovnání obrazu

16 Princip histogramového vyrovnání obrazu

17 Histogramové vyrovnání obrazu do předem definovaného typu histogramu – zde Gaussova rozložení

18 Geometrické zvýraznění Geometric Image Enhancement (Convolution) Filtrování (Filtering)

19 Výpočet hodnoty pro daný pixel na základě hodnot jeho okolí (masky – filtru)

20 Ukázka aplikace různě velkých masek filtrů pro potlačení (vlevo) a zvýšení (vpravo) kontrastu

21

22

23

24 IDRISI FILTERS Mean (low pass) Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7, user-defined mask Gaussian Filter: 5 x 5, 7 x 7 Minimum Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 Median Filter: 3 x 3, 5 x 5 Maximum Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 Adaptive Box Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 Mode Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 Standard Deviation: user-defined mask Laplacian Edge Enhancement Filter: 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7 High Pass Filter: 3 x 3 Sobel Edge Detector: 3 x 3 User-Defined: 3 x 3 User-Defined Filter File: size up to 255 x 255