Geometrické transformace

Podobné dokumenty
Jasové a geometrické transformace

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA

Obraz matematický objekt. Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R

13 Barvy a úpravy rastrového

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Geometrické transformace obrazu

Geometrické transformace obrazu a související témata. 9. přednáška předmětu Zpracování obrazů

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Omezení barevného prostoru

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Algoritmizace prostorových úloh

Reprezentace bodu, zobrazení

ZPRACOVÁNÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU

FILTRACE VE FOURIEROVSKÉM SPEKTRU

DZDDPZ3 Digitální zpracování obrazových dat DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D.

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.

HLEDÁNÍ HRAN. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání.

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

Matematický ústav UK Matematicko-fyzikální fakulta

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Matematická morfologie

transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]

Co byste měl/a zvládnout po 6. týdnu

Geometrie pro počítačovou grafiku - PGR020

Transformace obrazu. Pavel Strachota. 16. listopadu FJFI ČVUT v Praze

Program SMP pro kombinované studium

Základní vlastnosti ploch

Analýza a zpracování digitálního obrazu

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč, Jan Kybic. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání.

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

Jana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU

GEOREFERENCOVÁNÍ RASTROVÝCH DAT

5. Plochy v počítačové grafice. (Bézier, Coons)

Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti

Afinní transformace Stručnější verze

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Matematika pro geometrickou morfometrii

KTE/TEVS - Rychlá Fourierova transformace. Pavel Karban. Katedra teoretické elektrotechniky Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni

Podobnostní transformace

Interpolace pomocí splajnu

Úvod do GIS. Karel Jedlička. Zpracování dat I. Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium.

Téma: Vektorová grafika. Určete pravdivost následujícího tvrzení: "Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech."

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

Odhad stavu matematického modelu křižovatek

Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně

Vlastní čísla a vlastní vektory

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Restaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci

III. MKP vlastní kmitání

Geometrické transformace pomocí matic

Deformace rastrových obrázků

Státní závěrečná zkouška z oboru Matematika a její použití v přírodních vědách

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Neparametrické odhady hustoty pravděpodobnosti

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015

kamerou. Dle optických parametrů objektivu mohou v získaném obraze nastat geometrická

Aplikovaná numerická matematika

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

A0B01LAA Lineární algebra a aplikace (příklady na cvičení- řešení)

Matematický ústav UK Matematicko-fyzikální fakulta

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

Vyhodnocení 2D rychlostního pole metodou PIV programem Matlab (zpracoval Jan Kolínský, dle programu ing. Jana Novotného)

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Číslicové zpracování signálů a Fourierova analýza.

2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2

polyfázové filtry (multirate filters) cascaded integrator comb filter (CIC) A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 8 2

Afinní zobrazení, jeho regularita a (totální) singularita. Asociovaný homomorfismus. Analytické

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Numerická matematika Písemky

Rastrové digitální modely terénu

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství

ROZ1 CVIČENÍ VI. Geometrická registrace (matching) obrazů

Arnoldiho a Lanczosova metoda

Lineární transformace

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Úpravy rastrového obrazu

APLIKACE. Poznámky Otázky

Transformace obrazu Josef Pelikán KSVI MFF UK Praha

Rovinná úloha v MKP. (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v. prostorové úlohy: u, v, w

Úvod do zpracování signálů

7 Analytické vyjádření shodnosti

Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

3 Projektivní rozšíření Ēn prostoru E n

Transkript:

1/15 Předzpracování v prostoru obrazů Geometrické transformace Václav Hlaváč, Jan Kybic Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac

GEOMETRICKÉ TRANSFORMACE 2/15 Použití pro zvětšování, posouvání, pootáčení, zkosení 2D obrazů (tj. podle předem známé transformace). odstraňování geometrických zkreslení (geometrická transformace se často hledá z obrazů). Stejné techniky se používají v počítačové grafice.

GEOMETRICKÉ TRANSFORMACE VE 2D 3/15 Rozepíšeme vektorovou transformaci T do dvou složek x = T (x) x = T x (x, y), y = T y (x, y).

TRANSFORMACE SOUŘADNIC + INTERPOLACE 4/15 Transformace souřadnic bodů počítá se nová poloha každého bodu ve spojitých souřadnicích (reálná čísla). x = T (x) Aproximace jasové funkce z neceločíselných pozic x, y hledá hodnotu jasu v celočíselných pozicích Problémy: Někdy x mimo obraz. Interpolace z neuspořádaných (scattered) dat je těžká úloha.

DUÁLNÍ VYJÁDŘENÍ APROXIMACE 5/15 Souřadnice bodů (x, y) ve vstupním obraze lze vypočítat invertováním vztahu (x, y ) = T (x, y), tj. (x, y) = T 1 (x, y ). Aproximuje se jas ve vstupním obraze, který odpovídá jasu hledaného bodu x, y ve výstupní mřížce. Interpolace z uspořádaných dat (pravoúhlá síť) je lehká úloha.

TRANSFORMACE SOUŘADNIC BODŮ 6/15 Obvykle se x = T x (x, y), y = T y (x, y) aproximuje polynomem m-tého stupně. x = m r=0 m r k=0 a rk x r y k, y = m r=0 m r k=0 b rk x r y k. Vztah je lineární vzhledem ke koeficientům a rk, b rk odhad metodou nejmenších čtverců. Potřebné dvojice sobě odpovídajících (vlícovacích/klíčových) bodů x, y a x, y.

BILINEÁRNÍ, AFINNÍ TRANSFORMACE SOUŘADNIC Když se geometrická transformace v závislosti na pozici v obraze příliš náhle nemění, postačují aproximační polynomy nízkého stupně m = 2 nebo m = 3. Bilineární transformace x = a 0 + a 1 x + a 2 y + a 3 xy, y = b 0 + b 1 x + b 2 y + b 3 xy. Ještě speciálnější je afinní transformace která zahrnuje v praxi potřebnou rotaci, translaci a zkosení. x = a 0 + a 1 x + a 2 y, y = b 0 + b 1 x + b 2 y. 7/15

HOMOGENNÍ SOUŘADNICE ZÁPIS MATICEMI 8/15 Homogenní souřadnice jsou obvyklé v teoretické mechanice, projektivní geometrii, počítačové grafice a robotice. Základní myšlenkou je reprezentovat bod ve vektorovém prostoru o jednu dimenzi větším. Bod [x, y]t se v homogenních souřadnicích vyjádří ve 3D vektorovém prostoru jako [λx, λy, λ] T, kde λ 0. Pro jednoduchost se obvykle používá jedno z nekonečně mnoha vyjádření [x, y, 1] T.

AFINNÍ TRANSFORMACE MATICOVĚ 9/15 Affinní zobrazení se po zavedení homogenních souřadnic vyjádří x a 1 a 2 a 0 x y = b 1 b 2 b 0 y. 1 0 0 1 1 Po částech afinní transformace.

APROXIMACE JASOVÉ FUNKCE 10/15 Transformované souřadnice x, y leží mimo rastr. Máme jen informaci o vstupním obraze f (x, y) v celočíselných vzorcích. Také geometricky transformovaný obraz se má reprezentovat maticí. Proto i zde máme předepsanou pravoúhlou vzorkovací mřížku. Příklad: topografická představa. Principiálně správnou odpověď poskytuje teorie aproximace. Ze vzorků odhadneme spojitou funkci. Obvykle se aproximuje polynomem.

INTERPOLACE JAKO 2D KONVOLUCE 11/15 Vzorkovaná verze g s (l x, k y) spojité funkce f (x, y). Interpolace spojitá f n (x, y) aproximující f. Linearita + nezávislost na posunutí (LTI) konvoluce. f n (x, y) = g s (l x, k y) h n (x l x, y k y). l= k= h n je interpolační jádro, obvykle malé pokrytí (support).

APROXIMACE NEJBLIŽŠŠÍ SOUSED 12/15 Přiřadí bodu (x, y) hodnotu jasu nejbližšího bodu g s v diskrétní mřížce. f 1 (x, y) = g s (round (x), round (y)). P0 - po částech konstantní.

LINEÁRNÍ INTERPOLACE 4 body v okolí (x, y), lineární kombinace. Vliv každého ze čtyř bodů klesá se vzdáleností. f 2 (x, y) = (1 a)(1 b) g s (l, k) + a(1 b) g s (l + 1, k) +b(1 a) g s (l, k + 1) + ab g s (l + 1, k + 1), kde l = round (x), a = x l, k = round (y), b = y k. 13/15 P1 - po částech lineární.

BIKUBICKÁ INTERPOLACE Lokálně interpolován obrazovou funkci bikubickým polynomem z 16 bodů v okolí. 1D interpolační jádro (pro přehledné zobrazení) h 3 = 1 2 x 2 + x 3 pro 0 x < 1, 4 8 x + 5 x 2 x 3 pro 1 x < 2, 0 jinde. 14/15

SINC INTERPOLACE 15/15 Bandlimited (frekvenčně omezený) signál f, supp ˆ f [ F s /2, F s /2], f L 2 Jednoznačně určený svými vzorky f (i/f s ): f (x) = sinc(τ ) = sin(πτ ) πτ i f (i/f s ) sinc(f s x n) Interpolační jádro sinc není kompaktní výpočetně náročné. Někdy lze počítat pomocí FFT (zero-padding).