1 / 16

Prelucrarea digitala a imaginilor

Titular curs: Conf. dr. ing. Mihaela GORDAN Catedra de Comunicatii e-mail: mihag@bel.utcluj.ro Tel.: 0264-401309 Adresa birou: Lab. Multimedia (CTMED), Str. C. Daicoviciu Nr. 15. Prelucrarea digitala a imaginilor. Note de curs – sem. I, 2009. Curs 1 – Introductiv. Curs 1 Introducere

tosca
Télécharger la présentation

Prelucrarea digitala a imaginilor

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Titular curs: Conf. dr. ing. Mihaela GORDAN Catedra de Comunicatii e-mail: mihag@bel.utcluj.ro Tel.: 0264-401309 Adresa birou: Lab. Multimedia (CTMED), Str. C. Daicoviciu Nr. 15 Prelucrarea digitala a imaginilor Note de curs – sem. I, 2009

  2. Curs 1 – Introductiv • Curs 1 • Introducere • Descrierea cursului • Informatii privind examenul/notarea Prelucrarea digitala a imaginilor

  3. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (1) • Prelucrarea digitala a imaginilor: • lucreaza cu imagini digitale = reprezentari digitale ale scenelor vizuale • Observatie: perceptia vizuala poate fi statica (continutul scenei nu se modifica vizual in timp) sau dinamica (continutul scenei se modifica in timp); in cel de-al doilea caz, avem secvente video; • In mod tipic, prin scena = o imagine statica • se refera la: • “implementarea” in forma digitala (algoritmi digitali) a diferitelor procese vizuale umane => analiza si interpretarea imaginilor, recunoasterea formelor • “imbunatatirea” aspectului imaginii pt. o mai buna vizualizare => imbunatatirea imaginilor, filtrarea zgomotului; PRELUCRAREA PROPRIUZISA A IMAGINILOR DIGITALE • stocarea si transmisia eficienta a imaginilor => compresia imaginilor

  4. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (2) • Aplicatii ale prelucrarilor digitale de imagini? • … practic, in toate domeniile! • Industrie: inspectie/sortare; manufactura (robot vision) • Mediu: supravegherea mediului (baraje, paduri, incendii, galerii de mine) cu camere de supraveghere, roboti autonomi • Medicina: imagistica medicala (ultrasonografie, MRI, CT, vizibil) • Cultura: biblioteci digitale; patrimoniu cultural (stocare, restaurare, analiza – indexare) • Televiziune: broadcasting, editare video, stocare • Educatie si turism: interfete multi-modale inteligente om-calculator, cu componente de recunoastere a emotiilor • Securitate/autentificare (recunoastere iris, verificare semnatura) • … etc…

  5. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (3) • Inspectie industriala • (sisteme de viziune industriala):

  6. Inspectia surselor de apa: Supravegherea barajelor Monitorizarea incendiilor forestiere Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (4) • Monitorizarea si supravegherea mediului:

  7. Segmentare imagini microscopice color; numararea celulelor Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Introducere (5) • Aplicatii de analiza a imaginilor medicale: Analiza imaginilor ecografice; extragere masuratori cantitative

  8. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (1) • … Evident, prelucrarea digitala a imaginilor este un domeniu foarte vast…, deci… • …Ce anume vom studia intr-un semestru…? • Doar notiunile de baza care va sunt necesare pt. a dezvolta si implementa algoritmi de prelucrare si analiza a imaginilor, utilizabili in toate categoriile de aplicatii prezentate anterior. Simplificari: • tratam doar imagini pe nivele de gri; • discutam doar metode de baza de prelucrare, • fara a intra in algoritmi mai avansati care presupun utilizarea cascadata/combinata a metodelor de baza

  9. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (2) • Capitolele cursului: • Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri. Notiuni matematice de baza necesare algoritmilor de prelucrare digitala a imaginilor. • Digitizarea imaginilor pe nivele de gri: • II. 1. Esantionarea imaginilor • II. 2. Cuantizarea imaginilor • Transformari de imagini: reprezentarea imaginii digitale in domeniul frecventa; aplicatii: filtrarea zgomotului, compresie, recunoastere de obiecte • III. 1. Proprietati fundamentale ale transformarilor de imagini • III. 2. Transformari sinusoidale • III. 3. Transformari rectangulare • III. 4. Transformari bazate pe vectori proprii

  10. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Descrierea cursului (3) • Imbunatatirea imaginilor: • IV. 1. Operatiuni punctuale • IV. 2. Histograma nivelelor de gri; imbunatatirea imaginilor prin modificarea histogramei • IV. 3. Operatiuni spatiale • IV. 4. Operatiuni in domeniul transformat • IV. 5. Imbunatatirea imaginilor color; pseudo-colorarea • V. Analiza si interpretarea imaginilor: • V.1. Regiuni de interes; trasaturi; extragerea trasaturilor • V. 2. Detectia muchiilor, extragerea si reprezentarea conturului • V. 3. Detectia regiunilor, extragerea si reprezentarea regiunilor • V. 4. Analiza si reprezentarea structurala a obiectelor formate dintr-o singura regiune: transformari ale axei mediane; morfologie binara

  11. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Descrierea cursului (4) V. 5. Descriptori ai formei obiectelor V. 6. Reprezentarea texturilor; descriptori ai texturii V. 7. Segmentarea imaginilor in regiuni componente VI. Codarea si compresia imaginilor: VI. 1. Introducere VI. 2. Codarea la nivel de pixel VI. 3. Codarea predictiva a scenelor statice VI. 4. Codarea prin transformari a scenelor statice VI. 5. Codarea secventelor video (codarea inter-cadre) … toate ilustrate prin exemple practice – la curs si laborator!

  12. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv • Modul de examinare si notare • Componentele notei: • 1) Examen scris – parte de grila: => max. 3,5 puncte • - 6 intrebari din teorie • - 6 intrebari tip problema/exercitiu • 2) Examen scris – parte clasica: => max. 6,5 puncte • - 5 intrebari scurte de teorie (max. ½ pagina/raspuns) • - 5 probleme/exercitii • => Nota pentru examenul scris: E=1…10 • 3) Evaluarea activitatii de laborator: => nota L=1…10 • 4) Participarea la curs: => nota C=1…10 • 5) Evaluare proiect: => nota P=1…10 • ____________________________________________________________________ => Nota finala = 0.75(0.7E+0.2L+0.1C)+0.25P !!! Pentru promovarea examenului: E≥ 5, L≥ 5 !!!

  13. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Bibliografie • A) Curs: • A.Vlaicu – Prelucrarea imaginilor digitale. Editura Microinformatica, Cluj-N., 1997 • Notite de curs in format electronic • B) Laborator: • B.Orza, s.a. – Viziunea computerizata in exemple si aplicatii practice. Editura UT Press, Cluj-N., 2007 • http://193.226.17.10/sites/pni

  14. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (1) Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y)

  15. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri (2) Obs.: Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea) (0,0) (0,0) δx x δy Hf y Wf Digitizarea scenei: discretizarea pozitiilor spatiale Scena continua, pe nivele de gri

  16. Prelucrarea digitala a imaginilor Curs 1 – Introductiv Reprezentarea matematica a imaginilor digitale pe nivele de gri Def.: Imagine pe nivele de gri = reprezentare vizuala a unei scene bidimensionale de dimensiune finita, in care scena este reprezentata, in fiecare pozitie spatiala (x,y), prin luminanta (=luminozitatea, stralucirea) sa in acea pozitie spatiala: - luminozitatea minima (0) = negru; - luminozitatea maxima (LMax)= alb. => matematic: fie dimensiunile fizice ale scenei achizitionate notate prin Hf – inaltimea si Wf – latimea, ex. Hf=25cm; Wf=4cm; originea scenei = coltul sau din stanga-sus => imaginea continua pe nivele de gri este descrisa de functia de variatie spatiala a luminantei: f:[0;Wf)×[0;Hf)→[0;LMax], f(x,y)=stralucirea scenei in punctul de coordonate (x,y) Obs.: 1. Informatia de luminanta este cea mai importanta din scena; ea este perceputa prin fotoreceptori diferiti de cei de culoare in sistemul vizual uman (bastonasele percep nivelele de iluminare; conurile percep culoarea)

More Related