Фильтрация Лекция 4 Математическая морфология. 5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 42 БИНАРИЗАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Компьютерное зрение Лекция 4 Математическая морфология.
Advertisements

Компьютерное зрение Астана. Лекция 5. На прошлой лекции Цифровая обработка сигналов Сигналы и системы Свертка Преобразование Фурье –Спектр, высокие и.
12 марта 2002 г. (с) 2001Graphics & Media Lab Лекция 5 Обработка и анализ изображений В.Вежневец.
Морфологическая обработка изображений. Место морфологической обработки Объект Изображение Обработка Результат Анализ Мат. морфология Морфологическая обработка.
Обработка растровых изображений В лекции использованы различные материалы лаборатории Компьютерной Графики МГУ.
Тузиков А.В. Математическая морфология, моменты, стереообработка: избранные вопросы обработки и анализа цифровых изображений / Тузиков А.В., Шейнин С.А.,
Введение в OpenCV МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования.
Обработка изображений Компьютерная графика Computer graphics Компьютерное (машинное) зрение Computer (machine) vision Обработка изображений Image processing.
Обработка изображений Компьютерная графика Computer graphics Компьютерное (машинное) зрение Computer (machine) vision Обработка изображений Image processing.
Компьютерная графика. Лекция 3 Цифровая обработка изображений как сигналов.
20 феврвля 2003Компьютерная графика Лекция 3 Астана 1 Цифровая обработка сигналов Лекция 3 Астана, 20 февраля 2003 Исползуются материалы из лекции А. Ван.
Обработка изображений Компьютерная графика Computer graphics Компьютерное (машинное) зрение Computer (machine) vision Обработка изображений Image processing.
Метод поиска лиц на изображениях по симметрии и лицевым признакам к.т.н. Варламов А.Д
8 класс (2 часа) Квадратное уравнение и его корни Шарова Светлана Михайловна.
Алгоритм анализа и принятия решения в задаче селекции объектов на изображениях наземных сцен Ю.Б. Блохинов, В.В. Гнилицкий, В. В. Инсаров, А.С. Чернявский.
26 феврвля 2002Компьютерная графика Лекция 31 Цифровая обработка сигналов Лекция 3 26 февраля 2002 Исползуются материалы из лекции А. Ван Дама.
И.М. Игнатенко, Е.Б. Яницкий, Зайцев М.С. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ БЛОЧНОСТИ ПОРОД В УСТУПАХ КАРЬЕРА И КУСКОВАТОСТИ ВЗОРВАННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ.
Многомасштабная ранговая статистическая дифференциация: улучшение слабоконтрастных зашумленных изображений Сторожилова Мария Вадимовна Юрин Дмитрий Владимирович.
«Учебная книга» Кадочникова В.И.. «Учебная книга» Кадочникова В.И. Понятие коррекции Коррекция - это исправление изображения с целью максимального приближения.
Транксрипт:

Фильтрация Лекция 4 Математическая морфология

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 42 БИНАРИЗАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ 1

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 43 ПРИМЕРЫ ПОРОГОВОЙ БИНАРИЗАЦИИ

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 44 Устранение шума типа «соль и перец» Задача – избавиться от одиночных темных пикселов в светлых областях и одиночных светлых пикселов в темных областях. Применение масок к изображению С учетом 8ми соседей С учетом 4х соседей

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 45 МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ФИЛЬТРЫ Сужение (Эрозия, Erosion) Расширение (Дилатация, Dilation) Закрытие (Closing) Раскрытие (Opening)

Морфологические операции

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 47 Расширение & Сужение

Морфологические операции

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 49 ПРИМЕР МОРФОЛОГИЧЕСКОГО РАСКРЫТИЯ Aopen(A)

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 410 ПРИМЕР МОРФОЛОГИЧЕСКОГО ЗАКРЫТИЯ Aclose(A)

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 411 Морфологические операции

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 412 Выделение границ В\(B (-) S) –внутренняя граница (В S)\B- внешняя граница

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 413 ПРИМЕР ОКОНТУРИВАНИЯ ОБЪЕКТА

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 414 МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ СКЕЛЕТИЗАЦИЯ

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 415 Алгоритм Зонга-Суня P1 P2 P3 P8 P0 P4 P7 P6 P5

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 416 Алгоритм Зонга-Суня (1) Подытерация 1: 2

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 417 Алгоритм Зонга-Суня (2) Подытерация 2: Выполняется аналогично, только Р2*Р4*Р8=0 P2*P6*P8=0 Таким образом: Подытерация 1. Удаление точек на юго-восточной границе и северо-западных угловых точек Подытерация 2. Удаление точек на северо-западной границе и юго-восточных угловых точек

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 418 ПРИМЕРЫ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СКЕЛЕТИЗАЦИИ 1

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 419 ПРИМЕРЫ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СКЕЛЕТИЗАЦИИ 2

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 420 Попикселная обработка Out[x, y] = f (In[x,y])

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 421 g out = f(g in )

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 422 g out = f(g in )

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 423 Выравнивание гистограмм Используются все n уровней серого цвета На каждый уровень попадает примерно одинаковое количество пикселов: q=(R*C)/n

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 424 Выравнивание гистограмм

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 425 Упражнение Входное изображение содержит n = 200 пикселов Гистограмма H in = [0, 0, 20, 30, 5, 5, 40, 40, 30, 20, 10, 0, 0, 0, 0, 0] Каким будет значение f(8) в выходном изображении? Каким будет значение f(11) в выходном изображении?

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 426 Устранение шума в полутоновых и цветных изображениях Пример: изображение с равномерным шумом. noise(i,j) – нормально распределенная случайная величина.

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 427 Усреднение

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 428 Гауссиан (sigma=32)

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 429 Размытие

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 430 Свертка - дифференцирование

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 431 Свертка - дифференцирование

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 432 Маски дифференцирования

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 433 Градиент

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 434 Выделение контура + порог

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 435 Медианный фильтр Выбор медианы среди значений яркости пикселов в некоторой окрестности. Определение медианы: Медианный фильтр радиусом r – выбор медианы среди пикселов в окрестности [-r,r].

5 марта 2002Компьютерная графика Лекция 436 Медианный фильтр Результат применения медианного фильтра с радиусом 5 пикселов. Результат применения медианного фильтра с радиусом в 7 пикселов к изображению с шумом и артефактами в виде тонких светлых окружностей.