1. Zpracování rastrových obrazů

Podobné dokumenty
M ě ř e n í o d p o r u r e z i s t o r ů

1. Okrajové podmínky pro tepeln technické výpo ty

Úloha č. 11. H0 e. (4) tzv. Stefanův - Bo1tzmannův zákon a 2. H λ dλ (5)

L HOSPITALOVO PRAVIDLO

Měrná vnitřní práce tepelné turbíny při adiabatické expanzi v T-s diagramu

MODERNÍ METODY MĚŘENÍ FÁZOVÉHO ROZDÍLU - OVĚŘENÍ VLASTNOSTÍ V PROSTĚDÍ MATLAB

I. MECHANIKA 8. Pružnost

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1. ÚVOD 2. PŘENOSOVÉ KANÁL 2.2. RICEŮV KANÁL 2.1. GAUSSŮV KANÁL 2009/

Řešení Navierových-Stokesových rovnic metodou

INTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)

Seznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné.

4.3.2 Vlastní a příměsové polovodiče

Vliv prostupů tepla mezi byty na spravedlivost rozúčtování nákladů na vytápění

Aplikace VAR ocenění tržních rizik

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.

Měrný náboj elektronu

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Rentgenová strukturní analýza

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ IZOLAČNÍ MATERIÁLY M02 TECHNICKÉ IZOLACE

6 Elektronový spin. 6.1 Pojem spinu

Hodnocení tepelné bilance a evapotranspirace travního porostu metodou Bowenova poměru návod do praktika z produkční ekologie PřF JU

Difúze. 0 m n pu p m n pu kbt n. n u D n n m. Fickův zákon Po dosazení do rovnice kontinuity

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

ε, budeme nazývat okolím bodu (čísla) x

hledané funkce y jedné proměnné.

1. Určíme definiční obor funkce, její nulové body a intervaly, v nichž je funkce kladná nebo záporná.

SROVNÁNÍ KOLORIMETRICKÝCH ZKRESLENÍ SNÍMACÍCH SOUSTAV XYZ A RGB Jan Kaiser, Emil Košťál xkaiserj@feld.cvut.cz

2 e W/(m2 K) (2 e) = (1 0.85)(1 0.2) = Pro jednu emisivitu 0.85 a druhou 0.1 je koeficient daný emisivitami

Trivium z optiky Fotometrie

Měrná vnitřní práce tepelné turbíny při adiabatické expanzi v T-s diagramu

část 8. (rough draft version)

Automatizační technika. Obsah. Syntéza regulačního obvodu. Seřizování regulátorů

FYZIKA 3. ROČNÍK. Nestacionární magnetické pole. Magnetický indukční tok. Elektromagnetická indukce. π Φ = 0. - magnetické pole, které se s časem mění

Komentovaný vzorový příklad výpočtu suterénní zděné stěny zatížené kombinací normálové síly a ohybového momentu

Jednokapalinové přiblížení (MHD-magnetohydrodynamika)

Fyzikální podstata fotovoltaické přeměny solární energie

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

je daná vztahem v 0 Ve fyzice bývá zvykem značit derivaci podle proměnné t (podle času) tečkou, proto píšeme

Kapitola 2. Bohrova teorie atomu vodíku

Při výpočtu složitějších integrálů používáme i u určitých integrálů metodu per partes a substituční metodu.

Zjednodušený výpočet tranzistorového zesilovače

Stanovení koncentrace složky v roztoku potenciometrickým měřením

Numerická matematika 1. t = D u. x 2 (1) tato rovnice určuje chování funkce u(t, x), která závisí na dvou proměnných. První

Úloha 1 Přenos tepla

2. Frekvenční a přechodové charakteristiky

02 Systémy a jejich popis v časové a frekvenční oblasti

10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 1

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2

akce místo Šatní skříň, místo , ,2. Postel, místo 6 499, ,- 3. Noční stolek, místo 1 499,- 849,-/ks

SIMULACE A ŘÍZENÍ PNEUMATICKÉHO SERVOPOHONU POMOCÍ PROGRAMU MATLAB SIMULINK. Petr NOSKIEVIČ Petr JÁNIŠ

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4

5. Minimální kostry. Minimální kostry a jejich vlastnosti. Definice:

H - Řízení technologického procesu logickými obvody

Stanovení koncentrace Ca 2+ a tvrdost vody

u (x i ) U i 1 2U i +U i+1 h 2. Na hranicích oblasti jsou uzlové hodnoty dány okrajovými podmínkami bud přímo

1.3 Derivace funkce. x x x. . V každém bodě z definičního oboru má každá z těchto funkcí vlastní derivaci. Podle tabulky derivací máme:

Statistická šetření a zpracování dat.

5. kapitola: Vysokofrekvenční zesilovače (rozšířená osnova)

PŘÍLOHY. návrhu NAŘÍZENÍ EVROPSKÉHO PARLAMENTU A RADY

(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ

Přijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A,

11. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 0

VY_32_INOVACE_E 15 03

MATEMATICKÝ MODEL POHODLÍ CESTUJÍCÍCH NA LINCE VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY

PJS Přednáška číslo 2

3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí

{ } ( ) ( ) ( ) ( ) r 6.42 Urč ete mohutnost a energii impulsu

KAROSA B951/B952 Přípravné práce: Model dokončíte Práci začněte Zbývají kola.

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

PŘÍKLAD 2 1. STANOVENÍ ÚSPOR TEPLA A ROČNÍ MĚRNÉ POTŘEBY TEPLA 1.1. GEOMETRICKÉ VLASTNOSTI BUDOVY 1.2. CHARAKTERISTIKA STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ

Interference na tenké vrstvě

USE OF ELASTICITY CATEGORY IN FORMING OF PERSPECTIVE AGRICULTURAL POLICY TOWARDS SUSTAINABLE DEVELOPMENT

Kuličková ložiska s kosoúhlým stykem

Podmíněná pravděpodobnost, spolehlivost soustav

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Úvod do fyziky plazmatu

Segmentace. Ilona Janáková. Rozvrh přednášky:

POTENCIÁL ELEKTRICKÉHO POLE ELEKTRICKÉ NAPĚTÍ

Zadání Máme data hdp.wf1, která najdete zde: Bodová předpověď: Intervalová předpověď:

Ing. Ondrej Panák, Katedra polygrafie a fotofyziky, Fakulta chemicko-technologická, Univerzita Pardubice

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )

Beton C25/30: charakteristická pevnost betonu v tlaku f ck. návrhová pevnost betonu v tlaku. střední pevnost betonu v tahu modul pružnosti

Vyvážené nastavení PI regulátorù

KIRSTEN BIEDERMANNOVÁ ANDERS FLORÉN PHILIPPE JEANJACQUOT DIONYSIS KONSTANTINOU CORINA TOMAOVÁ TLAKEM POD

Test studijních předpokladů. (c) 2008 Masarykova univerzita. Varianta 18

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

Pořízení rastrového obrazu

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce

Příručka pro návrh technických izolací

Exponenciální funkce a jejich "využití" - A (Tato doplňková pomůcka nemůže v žádném případě nahradit systematickou matematickou přípravu.

Demonstrace skládání barev

Čísla a aritmetika. Řádová čárka = místo, které odděluje celou část čísla od zlomkové.

Jaký vliv na tvar elipsy má rozdíl mezi délkou provázku mezi body přichycení a vzdáleností těchto bodů.

12 Metody snižování barevného prostoru

Časové řady typu I(0) a I(1)

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)

Transkript:

1 Zpracování rastrových obrazů Studní cíl V tomto bloku kurzu s budm zabývat něktrým unkcm zpracování rastrových obrazů ktré sou běžnou součástí rackých proramů V počítačové rac to znamná vylpšování něktrých vlastností nasnímaného obrazu ako clku kontrast ostrost modkac barv atd nbo ho zvolné část Cílm zpracování obrazu vylpšt č zvýraznt něktré rysy obrazu nbo ho část V polyra to znamná přblížní s snímané přdloz a odstranění ích případných ndostatků J důlžté s uvědomt ž tímto zpracováním nzískám žádnou novou normac Pouz můžm něktrou normac potlačt nbo zvýraznt Pokud bychom chtěl zvýšt clkový obsah normac v obraz musím zlpšt způsob ho získání například zvýšním rozlšní př sknování nbo zvýšním počtu btů na dnu barvnou složku Doba nutná k nastudování 2 hodny 11 Základní pomy Obrazová unkc matmatckým modlm dvorozměrného obrazu J to spotá unkc dvou proměnných tvaru z x y kd z ntnzta odražného nbo procházícího světla charaktrzovaná asm a x y sou souřadnc bodu v rovně Pokud obraz monochromatcký dnován dnou obrazovou unkcí Jdné dvoc x y odpovídá dna hodnota asu z V barvném multspktrálním obraz odpovídá každé dvoc x y vktor asů barvných složk r b Př zpracování obrazu s potom dnotlvé složky zpracovávaí samostatně Dtalzac obrazu důlžtá pro další zpracování obrazu v počítač Dtalzac spočívá v vzorkování obrazu v souřadncích x y a v kvantování v hodnotě asu Tím získám strukturu MxN bodů kdy každému bodu obrazu přdělna cločíslná hodnota asu z ntrvalu 0 2 m -1 dskrétních hodnot kd m počt btů dvokové 1

hodnoty Například pro m 8 btů sou asové hodnoty v rozmzí 0 255 Jdn vzorkový bod s nazývá obrazový lmnt pxl - pctur lmnt Čím mněší vzorkování a kvantování tím lép aproxmována původní spotá obrazová unkc Podl Shannonovy tor z oblast zpracování snálů musí být vzorkovací rkvnc alspoň dvakrát větší nž nvyšší rkvnc v vzorkovaném snálu Př zpracování obrazu to znamná ž ntrval vzorkování s musí volt tak aby byl mnší nbo rovný polovně rozměru nmnších dtalů v obraz Pokud vzorkovací rkvnc nžší říkám ž obraz podvzorkován a vznká za určtých podmínk kt alasn Matmatckým modlm dtálního obrazu tdy dvourozměrná matc MxN s M řádky a N sloupc íž dnotlvé prvky sou clá čísla odpovídaící kvantovaným hodnotám asu 00 10 M 10 01 11 M 11 0 N 1 1 N 1 M 1 N 1 Hstoram asu obrazovou charaktrstkou ktrá nám dává přdstavu o rozdělní asových úrovní J to artmtcký vktor H s počtm složk rovným počtu asových úrovní přítomných v obraz T H NJ NJ 2 N 1 Jn kd N Jk počt pxlů asu J k a n clkový počt asových úrovní např 255 Hstoram s zobrazu ako sloupcový ra ak vdět na obrázku Obrázk 1 Hstoram bývá často dnou lobální normací o obraz Určtému obrazu odpovídá dn hstoram al dnomu hstoramu můž odpovídat víc obrazů Například př změně polohy obktu v obraz s hstoram nzmění 2

Obrázk 1: Gra hstoramu asu Kvalta obrazu důlžtý pom s ktrým s př zpracování stkávám Př zpracování snímání přnos zobrazování dochází k dradac obrazu Mtody pro posuzování kvalty s dělí na subktvní a obktvní Pro přípravu kvaltních přdloh pro tsk sou důlžté obktvní mtody posuzování kvalty obrazu V polyra byly dnovány tskové charaktrstky optcká hustota tskový kontrast přímavost barv síťová tónová hodnota pomocí ktrých můžm kvaltu kvantkovat Samozřmě ž subktvní mtody hraí také vlkou rol náhldy OK archy př tsku a ch vzuální vyhodnocování 12 Vylpšování obrazu pomocí bodových transormací Vstupm do oprací vylpšování obrazu ma nhancmnt obraz v tvaru matc MxN výstupm změněný obraz al ho rprzntací také matc o rozměrch MxN U bodových transormací závsí as výstupního pxlu pouz na asu odpovídaícího vstupního pxlu nkolv na asu pxlů z ho okolí Pro další pops označím: M N rozměry obrazové matc řádková a sloupcová souřadnc dnoho pxlu vstupní obrazový lmnt výstupní obrazový lmnt po zpracování v náhodná vlčna popsuící šum v pxlu 3

4 Jasové korkc Snímací a dtalzační zařízní by mělo mít stnou ctlvost bz ohldu na umístění bodu v obrazv prax tomu tak nní navíc osvětlní plochy nmusí být přsně rovnoměrné Jstlž sou uvdné poruchy systmatcké lz potlačt asovým korkcm Přdpokládám narušní obrazu násobním dnotlvých pxlů dradačním kocnty Potom pro dradované pxly platí d Jd o násobní konstantou ktrá s mění pxl od pxlu tdy prostorově závslá transormac Potom nnarušný původní obraz d Abychom mohl provést korkc nasnímané unkc d musím znát dradační unkc Tu zstím nasnímáním obrazu o známém průběhu obrazové unkc z např z c a dostanm dradovanou dz Potom dradační unkc z dz Pro korovanou obrazovou unkc lbovolného obrazu pak platí dz z d d kor kd d nasnímaný dradovaný obraz a kor korovaný obraz Přpomňm ž hodnoty závsí na souřadncích mohou být pro různé pxly různé

Obrázk 2: Příklady amma křvk Transormac asové stupnc Tato transormac obrazu na rozdíl od přdchozí nzávsí na poloz dnotlvých bodů prostorově nvarantní al můž být závslá na asu pxlů Například př změně asu obrazu mohou být transormační kocnty různé pro pxly světl a pxly stínů V proramch zpracování obrazu tato transormac známá pod názvm amma křvky Obrázk 2 Transormac asové stupnc s snadno ralzuí Pokud sou dnodušší ralzuí s výpočtm pokud sou složtěší ralzuí s tzv vyhldávací tabulkou Každé asové úrovn vstupu přřazna nová asová úrovň výstupu Tabulka má tolk buněk kolk v obrazu asových úrovní 0 1 2 63 64 254 255 0 0 0 0 255 255 255 Tabulka 1: Tabulka prahování s prahm T 64 Druhým způsobm transormac asové stupnc sou úpravy hstoramu Nznáměší tzv vyrovnávání qualzac hstoramu což způsobí zvýšní kontrastu Tato unkc v proramch zpracování obrazu vlm častá Přdpokládm nkontrastní obraz t as pxlů v obraz v úzkém rozmzí hodnot asu Obrázk 3 Chcm zvětšt kontrast obrazu modkací ho hstoramu ktrá spočívá v roztažní hstoramu na větší rozsah asu pxlů např 0-255 Počt asových úrovní s nzmění an počty pxlů dnotlvých asových úrovní pouz s asové úrovně přítomné v obraz transormuí na né hodnoty pravý obrázk 5

Obrázk 3: Vyrovnávání hstoramu Praktcky s transormac provádí ntraktvně posouváním troúhlníků do bodů p 0 p m vyrovnám hstoram ktrý s rozloží přs clou stupnc 0-255 Výsldkm zvýšný kontrast Tato unkc má stný výsldk ako zvýšní kontrastu s použtím amma křvk Otázky na procvční 1 Jakým způsobm s provádí dtalzac obrazu? 2 Charaktrzut matmatcký modl dtálního obrazu 3 Jakým typm rau hstoram? 4 Uvďt dva nčastěší způsoby transormac asové stupnc 5 Jaký výsldk dosáhnm př transormac asové stupnc? 6