introducere in prelucrare de imagini

Upload: elena

Post on 06-Jul-2018

234 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    1/39

    2/4/2016

    1

    PRELUCRAREA IMAGINILOR 

    BIOMEDICALE 

    2015/2016 

    Prof. Dr. Ing. Constantin VERTAN 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Chestiuni administrative

    Cursul 

     Aplicatii ale PAI

    - nemedicale

    -biomedicale

    Notiuni fundamentale

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    2/39

    2/4/2016

    2

    Chestiuni administrative

    Cod curs: 14.S.08.O.111 - 4 puncte credit 

    Curs: 2 ore/ saptamana 

    Laborator: 2 ore/ saptamana, cu subgrupa 

    Punctare: 40 puncte lucrare verificare 12 aprilie 

    40 puncte lucrare verificare 17 mai 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     puncte co ocv u e a orator ( 20 test laborator 

    0 puncte prezenta laborator  ) 

    Chestiuni administrative

    Laborator ( B138  ): 

    S.l. Dr. Ing. Marta ZAMFIR 

    Birou ( B139 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    http://alpha.imag.pub.ro/cursuri 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    3/39

    2/4/2016

    3

    Chestiuni administrative:

    Bibliografie

    tiparit :C. Vertan, M. Ciuc:“Tehnici fundamentale dePrelucrarea si Analiza Imaginilor”,

    Ed. MatrixROM, Bucuresti, 2007.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    on-line: 

    http://alpha.imag.pub.ro/cursuri 

     Aplicatii ale PAI

    Ima ini de “consum”

    Imagistica satelitara

    Supraveghere

     Aplicatii industriale

    Protectia proprietatii intelectuale

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

      …

    Domeniul bio-medical

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    4/39

    2/4/2016

    4

     Aplicatii ale PAI:

    imagini “de consum”

    orec a mag n or n apara u o o:

    ochi rosii

    iluminare

    puncte defecte si praf 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Gestiunea colectiilor de imagini

    Corectia iluminarii

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    5/39

    2/4/2016

    5

    Corectia automata a

    efectului de ochi rosii

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Infrumusetare

    automata

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    6/39

    2/4/2016

    6

    Infrumusetare automata

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Detectia automata a

    continutului “sensibil”:

    “family filter”

    Renoir :

    “Nud”

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    7/39

    2/4/2016

    7

    Gestiunea colectiilor de imagini

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Rezultatul cautarii de imagini

    Examplu: nufar galben

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    8/39

    2/4/2016

    8

     Aplicatii ale PAI:

    imagini satelitare

    n erpre area au oma a a mag n

    Compresie

    Gestiunea continutului

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    9/39

    2/4/2016

    9

    IKONOS

    QuickBird

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    10/39

    2/4/2016

    10

    Imagistica satelitara

    SPOT (1: 1986, … 5: 2002) : 2.5m panchromatic

    10m multispectral

    60Km x 60 Km

    IKONOS (1999) : 1m pan/ 4m multispectral

    EROS (2001) : 0.67m hyperesantionat panchromatic

    9Km x 9 Km

    QuickBird (2001) : 0.61m pan/ 2.4m multispectral

    16.5Km x 16.5 Km

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     Aplicatii ale PAI:

    supraveghere

    Securitatea incintelor

    Prevenirea furtului la statiile de benzina

    Prevenirea copierii la examene ?

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Biometrie

    Protectia persoanei

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    11/39

    2/4/2016

    11

    Identificarea persoanelor

    Iris Amprenta digitalaFata

    01110010111…..

    Recunoastere ?

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Eye tracking and

    measurement

    eye surgery

    driver fatigue detection

    media and publicity

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    12/39

    2/4/2016

    12

     Aplicatii ale PAI:

    sky is the limit....

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     Aplicatii ale PAI:

    imagistica medicala

    ar e a mo u u e o nere a mag n ;

    diferite modalitati imagistice

    Interpretarea automata a imaginii

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    13/39

    2/4/2016

    13

    Raze X

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    14/39

    2/4/2016

    14

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    PACS

    Osteoporosis screening

    ROI 0 

    Calcaneal X-ray

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    15/39

    2/4/2016

    15

    Mamografii standard din baza MIAS.

    normal mase chistice maligne

    Radiological characterization of

    breast masses (BI-RADS) (Univ. of Calgary)

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    16/39

    2/4/2016

    16

    Content-based retrieval and analysis:

    benign mass example

    Content-based retrieval and analysis:

    malignant tumor example

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    17/39

    2/4/2016

    17

    X-ray CT

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    18/39

    2/4/2016

    18

    NMR tomograhy Rezonanta magnetica

    nucleara RMN

    RMN

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    19/39

    2/4/2016

    19

    Ultrasunete

    1 - 18 MHz

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     

    300 – 16 m (lungime de unda)

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    20/39

    2/4/2016

    20

    Spectru

     vizibil

    350nm 750nm

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Timpan

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    21/39

    2/4/2016

    21

    Melanoame de piele

    Descrierea automata: criteriul ABCD A - asimetrie

    B - bordura

    C - culoarea

    D - diametrul

    Problema : stabilitatea achizitieiculorii

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Retina

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    22/39

    2/4/2016

    22

    Iris

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    23/39

    2/4/2016

    23

    Limba

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Histologie

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    24/39

    2/4/2016

    24

    Radiatie

    termica

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Imagini termografice

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    25/39

    2/4/2016

    25

    FLIR One

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR 

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    26/39

    2/4/2016

    26

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR 

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    27/39

    2/4/2016

    27

    Notiuni fundamentaleCursul 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    28/39

    2/4/2016

    28

     Tentative de definire

    Ima e rocessin holds the ossibilit of   

    developing the ultimate machine that could 

     perform the visual functions of all living beings.

    (Anil K. Jain, 1989)

    Prelucrarea si analiza imaginilor reprezinta un 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    ansamblu de metode de transformare si interpretare a informatiei vizuale, reprezentate 

    in forma digitala.

    Vizualizare Grafica pec z e Calculator 

    Prelucrarea Imaginilor 

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Multimedia

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    29/39

    2/4/2016

    29

    Notiuni fundamentale

     

    Pixelul

    Clasificari

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Sistemul tipic de PAI

    Com unere la nivel fizic :

    - senzor (traductor)

    - esantionare si cuantizare

    - sistem de calcul

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    30/39

    2/4/2016

    30

    Sistemul tipic de PAI

    Compunere la nivel logic

    (in sistemul de calcul):

    Compresie

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Compresie

    Compresia:

    Reducerea cantitatii de informatie (date) necesara

    stocarii/ transmiterii imaginii.

    Compresie JPEG;Raport compr.=50

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    31/39

    2/4/2016

    31

     AnalizaImbunatatire Restaurare Segmentare

    Imbunatatirea:

     

    ale imaginii

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     AnalizaImbunatatire Restaurare Segmentare

    Restaurarea:

    Reducerea degradarilor

    deterministe ale imaginii:

    - focalizare

    --

    - defecte de optica ….

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    32/39

    2/4/2016

    32

     AnalizaImbunatatire Restaurare Segmentare

    Segmentare:

    imaginii (scenei)

    in partile sale

    constituente.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

     AnalizaImbunatatire Restaurare Segmentare

     Analiza:

     

    relatiilor dintre ele; decizii/ clasificari …

    De la obiecte la numere (functii, schite, ...):

      ….

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    33/39

    2/4/2016

    33

    Cursul 1 

    Definitii si Clasificari

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Ce este imaginea ?

    Imaginea este un ansamblu de valori plasate

    dupa o forma spatiala de dimensiune supra-unitara

     p an, vo um, ... ar nu o reap a .

    Simplist, imaginea poate fi interpretata ca untablou sau matrice.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    34/39

    2/4/2016

    34

    Elementul de baza al unei imagini

     picture element = pixel

    O mica analogie :

    Imagine = mozaic sau puzzle

    Pixel = pietricica din care se construieste mozaicul

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Caracteristicile pixelului

     pozitie : linie, coloana

    dimensiune

    imagine

    valoare

    forma

    legatura cu realitatea fizica

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    35/39

    2/4/2016

    35

    Dimensiunea pixelului

    Ce dimensiune are in scena reala obiectul care

     

    Dimensiune pixel = 1/ Rezolutie

    Ex: un document scanat

    300 dpi 1 pixel = 1/ 300’’

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Forma pixelului

    Esantionare

    Problema acoperirii planului.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    36/39

    2/4/2016

    36

    Ce fel de valori sunt in imagine ?

    Valori digitale: numere reprezentate cu un numar 

    finit de biti, dupa un format standard pentru un

    calculator [digital].

    Digital Numeric

    Rezultatul oricarui calcul este numeric, dar nuorice numar este digital.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Clasificarea imaginilor dupa tipul valorilor

    Imagini scalare

    Orice valoare e un scalar:

     

    imagini alb-negru (cu nivele de gri)

    Imagini vectoriale

     

    este un “sandwich” de imagini scalare.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    37/39

    2/4/2016

    37

    Imagini vectoriale

    Imagini color: vectori de 3 componente

    (R, G, B) - reprezentare tipica, dar nu unica

    Imagini satelitare: vectori de 3 - 200 componente

    Imagini termografice: vectori de 2 - 5 componente

    in banda de infrarosu

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Clasificarea imaginilor dupa semnificatia valorilor

    Imagini de intensitate

    Valorile sunt direct proportionale cu marimea

    z ca masurata n scena.

    Imagini indexateValorile NU proportionale cu marimea fizica

    masurata in scena.

    Valorile sunt indici (adrese) intr-un tabel asociat

    imaginii, in care se gaseste informatia de intensitate.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    38/39

    2/4/2016

    38

    LUT - Look Up Table (mecanismul de indexare)

    0

    1 …

    imagine

    tabel asociat

    vk1, vk2 … vkN

    numar e n e(adresa/ index)

    valori deintensitate

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

    Imagini color indexate

    k …

    0

    1

    imagine

    R k , Gk , Bk 

    tabel de culoare

    Imagine tabela de culoare Afisare

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN 

  • 8/17/2019 Introducere in prelucrare de imagini

    39/39

    2/4/2016

    Valoarea pixelului vs. conventii de afisare

    Imaginea ce se vede pe un ecran nu este neaparat informatia realaachizitionata din scena investigata.

    In general, imaginilor li se adauga si conventiile de afisare a valorilor,

    ce sunt stabilite de utilizator.

    Aceste conventii sunt deci subiective si independente de continutul

    imaginii.

    Actiunea este de modificare a perceptiei vizuale a imaginii, si nu

    a continutului imaginii.

    LABORATORUL DE ANALIZA ŞI PRELUCRAREA IMAGINILOR - LAPI

    C. VERTAN