Zpracování obrazu a fotonika 2006

Podobné dokumenty
Digitální astronomická. fotografie. zimní semestr Radek Prokeš. FJFI ČVUT v Praze

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE

Projekt Brána do vesmíru

Stučný přehled toho co zde uslyšíte

Teprve půlka přednášek?! já nechci

Projekt Brána do vesmíru

Zpracování astronomických snímků (Část: Objekty sluneční soustavy) Obsah: I. Vliv atmosféry na pozorovaný obraz II. Základy pořizování snímků planet

2010 Josef Pelikán, CGG MFF UK Praha

Optimalizace zobrazovacího procesu digitální mamografie a změny zkoušek provozní stálosti. Antonín Koutský

Optoelektronické senzory. Optron Optický senzor Detektor spektrální koherence Senzory se CCD prvky Foveon systém

Projekt Brána do vesmíru. Hvězdárna Valašské Meziříčí, p. o. Krajská hvezdáreň v Žiline

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery

CCD KAMERY PRO SNÍMÁNÍ EXTRÉMNĚ SLABÝCH SVĚTELNÝCH ZDROJŮ Pavel Cagaš, Roman Cagaš, Jiří Kofránek

Brána do vesmíru. Hvězdárna Valašské Meziříčí, p. o. Krajská hvezdáreň v Žiline

Operace s obrazem. Biofyzikální ústav LF MU. Projekt FRVŠ 911/2013

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4

1 Jasové transformace

Metodika měření linearity CCD snímačů

Fotokroužek 2009/2010

Color Management System

Měřicí řetězec. měřicí zesilovač. převod na napětí a přizpůsobení rozsahu převodníku

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 3

Projekt Brána do vesmíru

Úvod do zpracování obrazů. Petr Petyovský Miloslav Richter

Vlastnosti digitálních fotoaparátů

Omezení barevného prostoru

digitalizace obrazových předloh perovky

NPGR032 CVIČENÍ III. Šum a jeho odstranění teorie&praxe. Adam Novozámský (novozamsky@utia.cas.cz)

Klasická a digitální mikrofotografie Příklad zpracování (= úprav) digitální (mikro)fotografie Příklady analýzy obrazu

K většině poznatků o vesmíru přispěla astrofotografie. Ale tématem přednášky bude spíše seznámení se s fotografií krás oblohy, ne vědecký výzkum.

2D grafika. Jak pracuje grafik s 2D daty Fotografie Statické záběry Záběry s pohybem kamery PC animace. Počítačová grafika, 2D grafika 2

Úpravy fotografie s kalibrační tabulkou x-rite do verze adobe phostohop CS5 a camera RAW 6 (proces 2010)

57. Pořízení snímku pro fotogrammetrické metody

Úvod...9 Historie počítačů...9 Digitální fotoaparát...10 Co čekat od počítače...10 Historie od verze 5 po verzi

Skenery (princip, parametry, typy)

Videosignál. A3M38VBM ČVUT- FEL, katedra měření, přednášející Jan Fischer. Před. A3M38VBM, 2015 J. Fischer, kat. měření, ČVUT FEL, Praha

Operace s obrazem I. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.

Zkoušky provozní stálosti u diagnostických mamografických rtg zařízení. Antonín Koutský

Snímání biologických signálů. A6M31LET Lékařská technika Zdeněk Horčík Katedra teorie obvodů


Digitální fotografie

Výukový materiál v rámci projektu OPVK 1.5 Peníze středním školám

Přednáška kurzu MPOV. Barevné modely

Obsah. Úvod Barevná kompozice Světlo Chromatická teplota světla Vyvážení bílé barvy... 20

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

Jan Kaiser ČVUT, Fakulta elektrotechnická, katedra Radioelektroniky Technická 2, Praha 6

DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE

CCD kamery G0 a G1. Uživatelská příručka

I. Současná analogová technika

O. Zmeškal, O. Sedlák, M. Nežádal: Metody obrazové analýzy dat (5/2002)

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová

ROZ1 - Cv. 3 - Šum a jeho odstranění ÚTIA - ZOI

Měření signálu CCD řádkových snímačů

Color Management System

Rastrová grafika. body uspořádané do pravidelné matice

Multimediální systémy

2. Čím budeme fotografovat? Vybíráme digitální fotoaparát

Technická specifikace předmětu veřejné zakázky

Počítače a grafika. Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. Přednáška č.7. z předmětu

MUZEA A DIGITALIZACE IV. Digitalizace dvourozměrných předloh prakticky. Praha, NTM

Počítačová grafika a vizualizace I

Deformace rastrových obrázků

MULTIMEDIÁLNÍ A HYPERMEDIÁLNÍ SYSTÉMY

Optika v počítačovém vidění MPOV

ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA

MULTIMEDIÁLNÍ A HYPERMEDIÁLNÍ SYSTÉMY

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Technické vybavení Digitální fotoaparáty Ing. Jakab Barnabáš

Princip pořízení obrazu P1

Analýza a zpracování digitálního obrazu

Principy digitálního záznamu obrazu

Úpravy rastrového obrazu

Harmonická analýza tiskových struktur

A/D a D/A PŘEVODNÍK 0(4) až 24 ma DC, 16 bitů

Rozšíření bakalářské práce

CW01 - Teorie měření a regulace

zdroj světla). Z metod transformace obrázku uvedeme warping a morfing, které se

A HYPERMEDIÁLNÍ MULTIMEDIÁLNÍ SYSTÉMY OBRAZOVÁ DATA SVĚTLO ZPRACOVÁNÍ OBRAZU OBRAZ. Jak pořídit statický obraz

Analogově číslicové převodníky

Otázky k bakalářské zkoušce z techniky prof. J.Pecák, CSc.

Pořízení rastrového obrazu

Omyly, mýty a skutečnost

Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. snímače foto. p. 2q. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc.

Elektrotechnická fakulta České vysoké učení technické v Praze. CCD vs CMOS. Prof. Ing. Miloš Klíma, CSc.

MULTIMEDIÁLNÍ A HYPERMEDIÁLNÍ SYSTÉMY. 6) Snímání obrazu

Simulace zpracování optické obrazové informace v Matlabu. Petr Páta, Miloš Klíma, Jaromír Schindler

DronFest TOPGEOSYS s.r.o. Kamery pro leteckou fotogrammetrii

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

Fotografický aparát. Fotografický aparát. Fotografický aparát. Fotografický aparát. Fotografický aparát. Fotografický aparát

Základy digitální fotografie

Digitální fotografie


Obsah. Seznámení s programem Adobe Photoshop CS5. Práce se soubory. Úvod Spuštění a ukončení programu Popis okna programu 19

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost

Počítačová grafika a vizualizace I

A/D a D/A PŘEVODNÍK 0(4) až 24 ma DC, 16 bitů

Reprezentace bodu, zobrazení

Transkript:

Základy zpracování obrazu Zpracování obrazu a fotonika 2006

Reprezentace obrazu Barevný obrázek Na laně rozměry: 1329 x 2000 obrazových bodů 3 barevné RGB kanály 8 bitů na barevný kanál FUJI Superia 400 filmový skener Nikon nasnímáno v prostoru Adobe RGB

Vzorkování a kvantizace obrazu Vzorkování (sampling ampling): digitalizace v prostorových souřadnic adnicíchch Kvantizace (quantization uantization): digitalizace v úrovních

Vzorkování a kvantizace obrazu

Vzorkování a kvantizace obrazu

Vzorkování a kvantizace obrazu

Reprezentace obrazu RGB R G B

Reprezentace obrazu CIE Lab L a b šedotonový (luminosity) chrominační chrominanční

Reprezentace obrazu Srovnání RGB CIE Lab u = v = 4x 2x + 12y + 3 9y 2x + 12y + 3 Kolorimetrický diagram stejných rozdílů

Reprezentace obrazu Srovnání RGB CIE Lab Další možnosti: CMYK tiskový prostor (doplňkov kové barvy) Indexovaná barva Barevné profily a přizpp izpůsobení zařízen zení! Zpracování v kanálu L není změna barevného podání

Popis obrázku - histogram Luminosity Histogram Distribuční (rozdělovací) funkce úrovní (pro daný kanál) v obraze.

Popis obrazu - histogram Funkce pravděpodobnost = f(úrovně) Normování na počet bodů v obraze. Součet úrovní v histogramu = 1, resp. počet bodů v obraze Neexistuje vztah mezi polohou v histogramu a v obraze! Informace o správné expozici Histogram Distribuční (rozdělovací) funkce úrovní (pro daný kanál) v obraze.

Popis obrazu - histogram Saturace do bílé ztráta kresby Hodnoty: Mean střední hodnota Std Dev. odchylka Median medián (ve spojení s mean informace o tvaru h.) Pixels počet obr. bodů Pozadí snímku Histogram Distribuční (rozdělovací) funkce úrovní (pro daný kanál) v obraze.

Vyrovnání (ekvalizace)) histogramu

Vyrovnání (ekvalizace)) histogramu

Převodní charakteristika Zesvětlení podání světel

Převodní charakteristika Ztmavení podání stínů

Negativ Převodní charakteristika

Převodní charakteristika Binarizace obrazu

2D konvoluce Integrální podoba: ( f g )( x, y ) = f ( u, v ) g( x u, y v ) dudv FT ( f g)( x, y)) = F( u, v). G( u, v) Diskrétní tvar: ( F G)( i, j) = G( k, l) F( i k + 1, j l+ 1) k l

Vstup 2D konvoluce - příklady Po konvoluci Dolní propust (průměrování) 1 g( x, y) = 1/ 9 1 1 1 1 1 1 1 1

Vstup 2D konvoluce - příklady Po konvoluci Horní propust (zvýraznění detailů) 1 g( x, y) = 1/1 1 1 1 5 1 1 1 1

Vstup 2D konvoluce - příklady Po konvoluci Horní propust Prewitové filtr (zvýraznění horiz. hran) 1 g( x, y) = 1/1 0 1 1 0 1 1 0 1

Vstup 2D konvoluce - příklady Po konvoluci 0 g( x, y) = 1/1 1 0 Horní propust Laplaceův filtr (zvýraznění horiz.i ver. hran) 1 4 1 0 1 0

Vstup Sobelova filtrace Po filtraci Dvě směrové filtrace horizintální, vertikální G V 1 ( x, y) = 1/1 2 1 0 0 0 1 2 1 G H 1 ( x, y) = 1/1 0 1 2 0 2 1 0 1 Fáze a modul fáze

Mediánov nová filtrace 100 256 108 101 0 106 106 110 104 (100 101 106 256 0 110 108 106 104) (0 100 101 104 106 106 108 110 256) Šum Salt and Pepper Mediánová filtrace 3x3 Medián je 106 a hodnota 0 se nahradí 106 Odstranění: defektů, impulsového šumu a rušení, škrábance, hot a cool pixels

Korekce RAW snímku RAW símek přímo z kamery Obsahuje temný proud šum elektroniky vinětaci Jak má vypadat?

Korekce RAW snímku RAW símek přímo z kamery Korigovaný snímek Obr. převzaty z http://ccd.mii.cz

Korekce snímac mací soustavy Aditivní zkreslení (šum) odstranění pomocí temného snímku, filtrací Multiplikativní (vinětace) odstranění flat fieldem,, modelem

Korekce RAW snímku RAW símek přímo z kamery Korigovaný snímek Obr. převzaty z http://ccd.mii.cz

Multiplikativní zkreslení - vinětace Změna osvětlení v závislosti na vzdálenosti od středu E = 2 πτ D 4 L cos θ 4 f 2 D E = c f 2 Minimalizace Vhodná konstrukce objektivu cl.číslo, průměr, ohnisko Korekce následným zpracováním θ Úhel paprsků, které vstupují do soustavy. Nevyhnutelná vada!

Vinětace Změna osvětlení v závislosti na vzdálenosti od středu Snímek před úpravou Snímek po úpravě - Photoshop

Flat Field Kompenzace vinětace defektů v obraze (prach) Vyrovnání pole F k ( x, y) = K F( x, y) FF( x, y) Technika získání: homogenní osvětlení snímací a zobrazovací soustavy (odrazná deska). model soustavy obnova nejdéle po každé změně! je třeba RAW flat field korigovat na temný proud.

Temný snímek Temný snímek dark frame Zdroje: Tepelně generovaný náboj ve struktuře Šum součástek Typický charakter (vadné sloupce), histogram

Temný snímek Tepelný šum Kvantové jevy nenulová teplota I d = Aexp( B k B ) T Kodak KAF-0400 CCD produkuje 1e /s na pixel při 0 C Čtecí šum (elektronika + CCD!): Kodak KAF-0400 CCD je 15 e RMS tj. nelze mít nikdy lepší přesnost bez ohledu na teplotu! Pozn. Čtecí šum elektroniky lze vyjádřit i ve Voltech KAF-0400 CCD má výstupní uzel, který převede 1 elektron na 10 μv. Výsledný parametr za A/D převodníkem (typicky 16 bitů rozsah 2V) Parametr e /ADU.

Temný snímek Výsledný parametr za A/D převodníkem (typicky 16 bitů rozsah 2V). Např. Předpokládejme že kamera je vybavena 16 bitovým A/D převodníkem se vstupním rozsahem 2 V. Tj. 2 V signál je rozdělen na 65 536 jednotek. 1 jednotka reprezentuje 2 V / 65 536 = 30,5 μv. Předpokládejme že výstupní uzel použitého CCD snímače generuje napětí 10 μv na elektron. Výsledný poměr je (30,5 μv / ADU) / (10 μv / e ) = 3 e / ADU. To znamená že každé 3 elektrony v potenciálové jámě pixelu způsobí jeden inkrement čísla ve výsledném obrazu. Typicky také 2,3 e / ADU nebo 1,5 e / ADU.

Temný snímek Tepelný šum Kvantové jevy nenulová teplota I d = Aexp( B k B ) T Kodak KAF-0400 CCD produkuje 1e /s na pixel při 0 C BIAS FRAME: základní úroveň hodnoty pixelů definovaná elektronikou kamery. Tj. temný snímek s nulovou expoziční dobou. Temný proud x fix pattern noise!

Temný snímek Tepelný šum Kvantové jevy nenulová teplota I d = Aexp( B k B ) T Korekce: F d ( x, y) = F( x, y) D( x, y) Podmínky snímání: Stejná teplota, expoziční doba a rozlišení. Nepříliš velký časový odstup Jinak model superdark z více snímků nebo použití filtrace (např. medián).

Postup korekce RAW snímku RAW nekorigovaný - snímek

Postup korekce RAW snímku RAW nekorigovaný snímek - F Temný snímek - D Po korekci temným snímkem - Fd

Postup korekce RAW snímku Po korekci temným snímkem - Fd Flat field - FF Korigovaný snímek - Fk

Postup korekce RAW snímku RAW nekorigovaný - snímek Korigovaný snímek - Fk