Stáhnout prezentaci
Prezentace se nahrává, počkejte prosím
1
Digitální zpracování obrazu
Digitalizace (vzorkování, kvantování) Předzpracování (změny kontrastu a jasu, potlačení šumu, zaostření, … ) Analýza obrazu (detekce a rozpoznávání objektů) Kódování (komprese)
2
Matematické základy Konvoluce Fourierova transformace
3
Konvoluce Definice ,
4
Konvoluce Vlastnosti Diskrétní konvoluce, okrajový jev
5
Fourierova transformace
=
6
Vlastnosti FT linearita konvoluce convolution theorem =
posun shift theorem rotace F(R(f)) = R(F(f)) změna měřítka similarity theorem
7
Fourierova transformace - 2D
F( x ,y ) = f( kx ,ky ) = real, u=v imag, u=v
8
Obdélníkový puls
9
Obdélníkový puls 2D
10
Filtrace ve frekvenční oblasti
= high pass Gaussian high pass band pass low pass Gaussian low pass directional
11
Filtrace s ohlazením Hladké přechody místo ostrých
12
Low-pass filtr
13
Hladký low-pass filtr
16
Co nese více informace? Amplituda nebo fáze?
17
Diskrétní Fourierova transformace
18
Zobrazení spektra ampl log(ampl + 1)
19
Peridoické prodloužení
20
Digitalizace spojitého obrazu
Vzorkování (sampling) Kvantování
21
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?
22
Matematický model vzorkování
24
D(u,v)
25
Nyquistova podmínka Vzorkování bez ztráty informace
26
Zpětná rekonstrukce obrazu
Vyříznutí jednoho spektra a následná inverzní FT Odpovídá interpolaci v obrazové oblasti
27
Vzorkování s nedostatečnou frekvencí
Překrytí sousedních spekter D(u,v) ztráta VF informace (hrany, detaily, ...), aliasing
28
Vzorkování s nedostatečnou frekvencí
Moiré efekt – falešné nízké frekvence
29
Anti-aliasing techniky
Zvýšení vzorkovací frekvence Odstranění vysokých frekvencí před vzorkováním
30
Vzorkování v reálných optických systémech
Rastr je omezený Jen několik možných vzorkovacích frekvencí Vzorkování není pomocí δ – funkcí Optika působí jako low-pass filtr
31
Kvantování obrazu Kvantování – diskretizace oboru hodnot signálu
-- vždy ztrátové Kvantizér Q: R L L = {0, 1, ... , k} (k = 255)
32
Kvantizér
33
Kvantování do různého počtu úrovní
34
Vznik falešných kvantizačních hran (Kvantizační šum)
35
Účinek vzorkování a kvantování na lidský zrak
Podobné prezentace
© 2024 SlidePlayer.cz Inc.
All rights reserved.