dip01

Prelucrarea digitala a imaginilor1: Introducere ın prelucrarea digitala a imaginilor

Cpt. conf. univ. dr. ing. Cristian MOLDER

Facultatea de Sisteme Electronice si Informatice MilitareAcademia Tehnica Militara

Cristian Molder DIP-01: Introducere

Computer Vision / Vederea computerizata

Computer vision: stiinta si tehnologia masinilor care pot vedea. Ca stiinta, seocupa cu teoria care sta la baza sistemelor artificiale care extrag informatie dinimagini. Ca tehnologie, reprezinta aplicarea teoriei si modelelor ın constructiasistemelor.

Exemple de aplicatii:controlul proceselor (roboti industriali, vehicule autonome);detectia evenimentelor (sisteme de supraveghere video);organizarea informatiei (indexarea ın baze de date a imaginilor sau secventelor video);modelarea obiectelor si a mediului (modele topografice, analiza imaginilor medicale).

Computer vision este inversul computer graphics. In timp ce computer graphicsproduce imagini pornind de la modele 3D, computer vision creeaza modele 3Dpornind de la imagini.

Subdomenii ale computer vision:video tracking (urmarirea video): localizarea si urmarirea ın timp a unui obiect ıntr-o secventavideo;object recognition (recunoasterea obiectelor): gasirea unui obiect dat ıntr-o imagine;motion estimation (estimarea miscarii): determinarea vectorilor de miscare ale obiectelor din cadresuccesive ale unei secvente video.


Image Processing / Prelucrarea imaginilor

Image processing: operatiile de prelucrare a semnalului ce reprezinta o imagineprecum fotografia sau cadrele unei secvente video. Majoritatea operatiilorconsidera imaginea ca un semnal bidimensional pentru care sunt aplicate tehnicistandard de procesare a semnalelor.

Exemple de operatii:transformari euclidiene (rotatie, translatie, scalare);corectii de culoare (ajustari ale stralucirii sau constrastului, asocierea culorilor, cuantizarea,translatia spatiului de culoare);registrarea imaginilor (alinierea a doua sau mai multe imagini);restaurarea imaginilor (minimizarea sau eliminarea din imagini a unor degradari anterior cunoscute);ımbunatatirea imaginilor (accentuarea sau evidentierea anumitor caracteristici continute ınimagine);reconstructia imaginilor (reconstructia unui obiect 2D sau 3D pornind de la un set de proiectii 1D);analiza imaginilor (efectuarea de masuratori cantitative ıntr-o imagine ın scopul crearii uneidescrieri a acesteia);compresia imaginilor (reducerea cantitatii de memorie necesara stocarii informatiei).

Procesarea imaginilor se refera ın principal la procesarea digitala a imaginilor,dar pot exista uneori si procesari optice sau analogice ale imaginilor.

Achizitia imaginilor poarta numele de imaging (imagistica)


Interdisciplinaritate

Termenii de computer vision,image processing, robot vision simachine vision sunt adeseaconsiderati ca apartinand unordomenii foarte apropiate, chiarpana la un anumit grad desuprapunere.

Domeniile conexe careinteractioneaza cu acestea suntdin cele mai diverse.

MachineVision

ComputerVision

ImageProcessing

AutomationRobot Vision

NeurobiologyBiological Vision

MachineLearning

Cognitive Vision

PhysicsOptics

AIComputational

Intelligence

Signal ProcessingMulti-variable

Non-linear

MathematicsStatisticsGeometry

Optimisation

ImagingSmart Cameras


Originile prelucrarii digitale a imaginilor

1921: Sistemul Bartlane de transmisieal imaginilor prin cablu (reducereatransmiterii unei fotografii de la osaptamana la trei ore). Imaginea avea 5niveluri de gri, iar ın 1929 a fostımbunatatit la 15 niveluri.

Fig.2: Imagine digitalã transmisãîn 1929 între Londra ºi New Yorkcu ajutorul unui echipamentde 15 tone

Fig.1: Imagine digitalã produsãîn 1921 cu ajutorul uneiimprimante de faxcu caractere speciale


Originile prelucrarii digitale a imaginilor

1964: Primele imagini ale suprafeteilunii trimise de catre sonda Ranger 7.Imaginile provenite de la o camera videoTV erau procesate cu ajutorul unuicomputer aflat la JPL ın scopulefectuarii de corectii ale calitatiiimaginilor.


Aplicatii ale prelucrarii digitale a imaginilor

meteorologie

seismologie

navigaþie

autonomã

inspecþie

industrialã

oceanografie

recunoaºtere

aerianã

ºi cartografieradarmãsurare

la distanþã

fizica

particulelor

supraveghere

ghidarea

roboþilor

microscopie

imagisticã

ultrasonicã

radiologieastronomie

imagisticã


Domeniile spectrale ale sistemelor de imagistica

razele gamma - imagistica medicala si astronomie;

razele X - imagistica medicala, inspectia industriala;

ultraviolete - litografie, inspectia industriala, microscopie, laseri, astronomie;

spectrul vizibil si infrarosu - imagini satelitare, aplicatiile din domeniul vizibil;

microunde - imagini satelitare;

unde radio - medicina si astronomie;

audio - geologie, medicina.


Imagini din domeniul razelor gamma

Medicina: organele sunt inundatecu izotopi radioactivi care emitpozitroni. La contactulpozitronilor cu electronii se emiteradiatie gamma care este captata,pe baza acesteia creandu-se oimagine tomografica. O altamodalitate este injectarea cusubstante care emit directradiatie gamma;

Astronomie: imaginile au la bazaradiatia naturala a corpurilorceleste.

Fig.2: Imagine în raze gammaa unei scanãri osoase.

Fig.1: Imagine în raze gammaa gazelor provenite de la explozia constelaþiei Cygnus.


Imagini din domeniul razelor X

Medicina: organele suntbombardate cu radiatia produsade catre o sursa de raze X,intensitatea razelor ce ies din corpfiind proportionala cu densitateatesutului;

Inspectia industriala: Principiusimilar celui utilizat ın medicina,de aceasta data fiind utilizateradiatii cu energie mult mai mare.

Fig.2: Imagine în raze Xa unui circuit imprimat.

Fig.1: Imagine în raze Xa plãmânilor (radiografie).


Imagini din domeniul ultravioletelor

Microscopie: studiul materialelorcare pot fi aduse la fluorescentaın forma lor naturala (fluorescentaprimara) sau prin tratare cusubstante chimice (fluorescentasecundara). Ultravioletele nu suntvizibile, dar pot fi observateatunci cand un foton din radiatiaultravioleta ciocneste un electronal unei substante fluorescente.

Astronomie: studiul formatiunilorcare emit radiatie ultravioleta.

Fig.2: Imagine în ultravioletea formaþiunii Cygnus Loop.

Fig.1: Imagine microscopicãîn ultraviolete a porumbului.


Imagini din domeniul vizibil si infrarosu

Moduri: imaginile obtinute pot fi createfie separat ın benzi din domeniul vizibilsau cel infrarosu, fie prin suprapunereabenzilor din cele doua domenii.

Fig.3: Imagini din spectrulvizibil utilizate în inspecþiaindustrialã a produselor

Fig.1: Imaginea zoneiWashington D.C. îndiferite benzi spectraledin vizibil ºi infraroºu

Fig.2: Imagine satelitarãîn infraroºu a S.U.A.


Imagini din domeniul microundelor

Radar: caracteristica cea maiimportanta este aceea ca prinintermediul imagisticii radar sepot obtine imagini ale unorregiuni independent de conditiileatmosferice sau de iluminare.Unele tipuri de radar pot penetraformatiunile de nori si, ın anumiteconditii, pot penetra straturile devegetatie, gheata sau nisip uscat.In imagistica radar se pot observadoar acele regiuni care permitreflectarea undei radio emise,locul camerei video fiind luat decatre antena.


Imagini din domeniul radio

Medicina: undele radio suntutilizate ın imagistica curezonanta magnetica (MRI).Pacientul este dispus ıntr-uncamp magnetic puternic, ın timpce scurte impusuri radio suntemise catre corp. Fiecare astfelde impuls determina obtinereaunui semnal ecou provenit de latesuturi. MRI permite generareade imagini ın orice plan.

Astronomie: imaginile obtinuteau la baza emisia proprie acorpurilor ceresti ın domeniulundelor radio.

Fig.1: Imagine MRI acoloanei vertebrale.

Fig.2: Imagine obþinutã înspectrul radio a pulsaruluiCrab


Imagini din domeniul acustic

Geologie: utilizarea emisiei deimpusuri ın domeniul undeloracustice pentru studierea solului(sonare).

Medicina: utilizarea impusuriloremise ın domeniul ultrasunetelorpentru obtinerea de imagini aleorganelor (ecografie).

Fig.1: Secþiune printr-un model seismical solului.

Fig.2: Imagini cu ultrasunete (ecografii) aleunor fetuºi ºi ale tiroidei.


Etapele prelucrarii digitale a imaginilor

1. Achizitia: procesul initial de obtinere a unei imagini digitale (ın cazul ın care nu exista deja una). Deobicei, implica operatii de preprocesare, precum scalarea s.a.;

2. Accentuarea (enhancement): procesul de manipulare a imaginii astfel ıncat rezultatul obtinut sa fie maipotrivit aplicatiei specifice decat cel original;

3. Refacerea (restoration): procesul de ımbunatatire al aspectului unei imagini. Spre deosebire deaccentuare, refacerea este un proces obiectiv, care are la baza modele matematice sau probabilistice aledegradarii imaginii;

4. Compresia: tehnicile de reducere a spatiului de memorie necesar stocarii imaginii sau benzii necesaretransmisiei acesteia;

5. Morfologia: metode de extragere a unor componente din imagini care sunt utile ın reprezentarea saudescrierea formelor;

6. Segmentarea: procedee de partitionare a unei imagini ın partile sau obiectele sale constituente, subforma unor regiuni de pixeli;

7. Reprezentarea sau descrierea: pasul imediat urmator segmentarii, care permite conversia regiunilorextrase ıntr-o forma utila procesarii ulterioare. Descrierea, denumita si selectie a caracteristicilor, se ocupacu extragerea de atribute cu caracter cantitativ care permit diferentierea ıntre diferite clase de obiecte;

8. Recunoasterea: procesul de asociere a unor etichete unor obiecte pe baza descriptorilor.


Componentele unui sistem de P.D.I.

1. Senzor: elementul care permite observarea fenomenului de la care se doreste obtinerea unei imagini.Este compus dintr-un dispozitiv sensibil la energia radiata si un digitizor care converteste semnalul analogicde la iesirea dispozitivului sensibil ıntr-o forma numerica;

2. Hardware specializat: dispozitiv hardware care permite efectuarea de operatii de calcul paralel cuajutorul unui ALU (Arithmetic Logic Unit);

3. Computer: sistem de uz general care permite rularea de aplicatii specifice;

4. Software: module care permit efectuarea de sarcini specifice;

5. Mediu de stocare: dispozitiv care permite stocarea imaginilor (1) pe termen scurt, pentru procesareacurenta, (2) on-line, pentru reapelare rapida si (3) arhivate;

6. Display: dispozitiv pentru afisarea imagnilor, de obicei un monitor color;

7. Hardcopy: dispozitive de imprimare pe suport a imaginilor (imprimante, film, CD-ROM);

8. Retelistica: sistem de transmisie a imaginilor la distanta, avand ca principal parametru latimea benzii.


Ce este o imagine digitala?

O imagine poate fi privita ca o functie bidimensionala,f (x , y), unde x si y sunt coordonatele spatiale plane.Valoarea functiei la o anumita coordonata se numesteintensitate sau nivel de gri. Atunci cand valorilecoordonatelor si ale intensitatilor sunt discrete, imagineaeste digitala.

Domeniul prelucrarii digitale a imaginilor se refera lametodele de prelucrare a unei imagini cu ajutorul unuicalculator numeric.

Elementul de baza al unei imagini digitale este pixelul(picture element, image element, pel).


Esantionarea imaginilor si a secventelor video

Esantionarea este procesul de conversie a unuisemnal din spatiul (sau spatiu/timp) continuuıntr-un spatiu (sau spatiu/timp) discret,rezultatul fiind de forma unor matrice (sauhipermatrice) de pixeli.

Pentru imagini se utilizeaza domeniul spatiu(dimensiunile 1 si 2), ın timp ce pentru secventelevideo intervine si variabila timp (dimensiunea 3).


Esantionarea imaginilor si a secventelor video

Rezolutia reprezinta dimensiunea ın pixeli amatricei imaginii digitale. Cu cat rezolutia uneiimagini este mai mare, cu atat un pixel reprezintaun detaliu mai fin si, astfel, imaginea contine ocantitate mai mare de informatie.

Atunci cand o imagine are rezolutie slaba, efectulse numeste subesantionare iar efectul vizual semanifesta sub forma lipsei detaliilor.

Factorul de forma este definit ca raportul dintredimensiunea pe orizontala si cea pe verticala aimaginii (de exemplu: 4:3 sau 16:9).

Fig.1: Diferite rezoluþii aleimaginii Lena: 256x256,128x128 ºi 64x64 pixeli.

Fig.2: Detaliu de 10x10 pixeli al unei imagini.

Fig.3: Imagini cu factor de formã diferit.

4:3 16:9


Cuantizarea imaginilor

Cuantizarea este procesul de conversie a uneivalori continue a intensitatii imaginii ıntr-ovaloare discreta. Acest proces are loc prinintermediul unor operatii de trunchiere, rotunjiresau al altor operatii neliniare ireversibile.

In cazul imaginilor monocrome (ın niveluri degri), cuantizarea se face prin asocierea unei valoridiscrete fiecarui pixel din imagine. Valorile apartinunui interval finit si cu un anumit pas, ın functiede numarul de biti pe care se face cuantizarea.

O cuantizare pe N = 8 biti presupune existentaunui numar de L = 2N = 256 de valori posibileale intensitatii, ın intervalul [0, ..., L − 1 = 255].

In cazul imaginilor color, cuantizarea se faceidentic pentru fiecare din culorile elementare (deexemplu, RGB).

Fig.1: Cuantizarea imaginii Lena pe 8, 4, 2 biþi ºi 1 bit per pixel.

Fig.2: Ilustrarea unui pixel cuantizat pe 8 biþi

pixel reprezentarea celor 8 biþi

011

01

00

0

10

4


Cuantizarea imaginilor

Planurile binare sunt definite ca planurile asociatefiecarui bit din cei N biti de cuantizare, de laMSB (planul 1) la LSB (planul N).

Fig.1: Planurile binare ale imaginii Lena cuantizatã pe 8 biþi.

Bit3 Bit4

Bit5 Bit6 Bit7 Bit8

Bit1 Bit22 -1=2558 2 -1=1277 2 -1=636 2 -1=315

2 -1=154 2 -1=73 2 -1=32 2 -1=11

Fig.1: Reprezentarea celor 8 planuri binare dintr-un detaliude dimensiune 10x10 pixeli al unei imagini.


Tipuri de imagini

Imagini binare: sunt acele imagini pentrucare fiecare pixel este reprezentat pe 1 bit(poate lua una din valorile binare 0 sau1);

Imagini monocrome: sunt imaginilepentru care fiecare pixel este cuantizat peun anumit numar de biti, cel mai uzualcaz fiind cel pe 8 biti;

Imagini color: sunt imaginile pentru carefiecare pixel este reprezentat sub formaunui grup de subpixeli, cate unul pentrufiecare culoare primara ın parte, subpixeliifiind cuantizati pe un anumit numar debiti, nu ıntotdeauna identic;

Imagini indexate: sunt imaginile pentrucare fiecare pixel reprezinta o adresaıntr-un tabel de corespondenta a culorilor(CLUT - Color Look-Up Table).

Imagine binarã

Imagine monocromã

Imagine color


Tipuri de imagini

Imaginea color este rezultatul suprapunerii subimaginilorasociate culorilor primare. De exemplu, ın reprezentareaRGB (rosu, verde, albastru), imaginea color este compusadin cele trei subimagini corespunzatoare culorilor R, G siB.

Fiecare pixel din imaginea color este compus, prin urmare,din subpixelii corespunzatori culorilor primare:

f (x , y) = r(x , y) + g(x , y) + b(x , y)

Imagine color

R

G

B

r g b


Dimensiunea datelor unei imagini sau secvente video

Spatiul necesar stocarii unei imagini depinde de o serie de factori,

precum:tipul imaginii (binar, monocrom, color);numarul de biti de cuantizare al imaginii (B);rezolutia imaginii (M × N);tipul compresiei (daca exista).

Dimensiunea unei imagini monocrome necomprimate cuantizatepe B = 8 biti, cu rezolutia de 1024 × 768 pixeli:

D = M × N × B = 1024× 768× 8 = 6.291.456 biti

Dimensiunea unei imagini color RGB necomprimate cu culoareacuantizata pe B = 8 biti si rezolutia de 1024 × 768 pixeli:

D = M × N × 3× B = 1024× 768× 3× 8 = 18.874.368 biti

Dimensiunea unei secvente video color cu durata T = 1s, o vitezaa cadrelor V = 25 fps, rezolutia de 640 × 480 pixeli, faracompresie, ın modul progresiv:D = V × T × M × N × 3× B = 25× 1× 640× 480× 3× 8 = 184.320.000 biti

1 b = 1 bit

1 B = 1 byte = 8 b

1 kb = 103 = 1000 b

1 Kib = 210 = 1024 b

1 kB = 103 = 1000 B

1 KiB = 210 = 1024 B

k=kilo (SI)Ki=kibi (IEC 60027)


dip01

Documents