0809-15.16 MB

İMGE İŞLEME
(Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
Değerlendirme
z
z
z
Ara dönem notu: %20 ödev, %80 sınav
Final notu: %30 sınav, %70 dönem ödevi
Geçme Notu: %40 ara dönem + %60 final
10/21/2008
2
İçerik
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
Temel Kavramlar
Dosya Tipleri ve Temel İşlemler
İmge Pekiştirme
İmge Nicemleme (Lloyd Max)
Piksel Komşuluk İşlemleri
İmge Bölütleme
Renkli İmge İşleme
Morfolojik İşlemler
Frekans Uzayı İşlemleri
İmge Sıkıştırma
10/21/2008
3
Kaynaklar
z
Digital Image Processing (2nd Edition)
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods , 2002
z
z
Digital Image Processing Using MATLAB(R)
Rafael C. Gonzalez , 2003
Image Processing Handbook The: Second
Edition
John C. Russ , 2006
10/21/2008
4
İMGE İŞLEME
Ders-1
Temel Kavramlar
(Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ
Camera Obscura: A Pinhole
Camera
z
History
z
z
z
z
z
z
10/21/2008
Chinese philosopher Mo-Ti (5th
century BC) was the earliest to
report such a device
Aristotle (384-322 BC)
understood the optical principle
of pinhole projection
11th century, Al-Haytham wrote
a book on optics
1490 Leonardo Da Vinci gave a
well defined description
Lenses were used in 16th
century allowing more light
Common use as a drawing tool
in 17th century
Aristotle’s pinhole camera
Drawing tool used for
recording human anatomy
6
İlk Fotoğraf
z
Inspired by the newlyinvented art of
lithography (a printing
technique), after
several years of work
Joseph Nicéphore
Niépce succeded in
recording an image
captured by a camera
obscura (1826)
10/21/2008
7
1952 reproduction with touchups
Fotoğrafın tarihçesi
z
z
z
z
z
z
The word photography was first used in the year
1839, "the year the invention of the photographic
process was made public".
Eastman Kodak establishes his company (at age
24) in 1880. After roll film is introduced in 1889
Photographic process becomes widely-used.
Louis Lumiere invents the first motion picture
camera (Cinematographe) in 1895
1936: development of Kodachrome, the first color
multi-layered color film.
In 1971 C-41 color negative process introduced
199X- Digital age
10/21/2008
8
z
Sayısal İmge İşleme (Digital Image Processing):
İmgeyi iyileştirmek, dönüştürmek ya da bilgi
çıkartmak
z
Bilgisayarla Görü (Computer Vision):
İmgeleri işleyerek gerçek dünya ile ilgili bilgi
çıkartmak.
10/21/2008
9
Uygulama Alanları
Gama ışını görüntüleme:
X ışını görüntüleme:
10/21/2008
10
Uygulama Alanları
Mor ötesi bandı görüntüleme:
Görünür ve kızılberisi görüntüleme:
10/21/2008
11
Uygulama Alanları
Çok bantlı görüntüleme:
Kalite kontrol:
10/21/2008
12
Uygulama Alanları
Örüntü tanıma:
Radar görüntüleme:
10/21/2008
13
10/21/2008
14
10/21/2008
15
Elektromanyetik Spektrum
Görünür Bölge
700 nm
10/21/2008
400 nm
16
Işık ve Elektromanyetik Spektrum
z
Cam prizmadan geçirilen güneş ışığının sürekli renk spektrumu oluşturduğunu
kim bulmuştur?
(Isaac Newton-1666)
Dalgaboyu:
λ=
c
, c = 2.998 ×108 m / s
f
Enerji:
E = hv, h : plank sabiti
10/21/2008
17
Across the EM Spectrum
Crab Nebula
10/21/2008
18
Across the EM Spectrum
Cargo inspection using Gamma Rays
Mobile Vehicle and Cargo Inspection System (VACIS®)
Gamma rays are typically waves of frequencies greater than 1019 Hz
Gamma rays can penetrate nearly all materials and are therefore
difficult to detect
10/21/2008
19
Courtesy:Science
Applications International Corporation (SAIC),
Across the EM Spectrum
• Medical X-Rays
10/21/2008
20
Across the EM Spectrum
• Chandra X-Ray Satellite
10/21/2008
21
Across the EM Spectrum
• Flower Patterns in Ultraviolet
Potentilla
Dandelion - UV
10/21/2008
22
Across the EM Spectrum
• Messier 101 in
Ultraviolet
10/21/2008
23
Across the EM Spectrum
• Traditional images
10/21/2008
24
Across the EM Spectrum
• IR: Near, Medium, Far (~heat)
10/21/2008
25
Across the EM Spectrum
z
IR: Near, Medium, Far (~heat)
10/21/2008
26
Across the EM Spectrum
• IR: Finding chlorophyll -the green coloring
matter of plants that functions in photosynthesis
10/21/2008
27
Across the EM Spectrum
• Microwave Imaging: Synthetic Aperture
Radar (SAR)
San Fernando Valley
Tibet: Lhasa River
Red: L-band (24cm)
Green: C-band (6 cm)
Blue:C/L
10/21/2008
Athens, Greece
28
Thailand: Phang Hoei Range
Across the EM Spectrum
• Radio Waves
(images of
cosmos from
radio telescopes)
10/21/2008
29
Dalgaboyları
10/21/2008
Yengeç gök cismi
30
İmge İşleme ve İlgili Alanlar
•
•
•
Image Processing: image to image
Computer Vision: Image to model
Computer Graphics: model to image
•
•
Pattern Recognition: image to class
– image data mining/ video mining
Artificial Intelligence: machine smarts
•
•
•
Photogrammetry: camera geometry, 3D reconstruction
Medical Imaging: CAT, MRI, 3D reconstruction (2nd meaning)
Video Coding: encoding/decoding, compression, transmission
• Physics: basics
• Mathematics: basics
•10/21/2008
Computer Science: programming skills
All three are
interrelated!
AI
Applications
Fundamentals
31
Uygulama Alanları
z
Tıp ve biyoloji (x-ışınları, biyomedikal görüntüler…)
z
Coğrafi bilimler (hava ve uydu görüntülerinden hava tahmini)
z
Eski, hasar görmüş fotoğrafların onarılması, GPR-mayın tarama, arkeolojik
kalıntıların tespiti
z
Oyun Programlama ( bilgisayarda görü, 3-B modelleme)
z
Fizik (spektrometreler, elektron mikroskobu görüntüleri)
z
Uzay bilimleri (uydu, mikrodalga radar görüntüleri…)
z
Savunma sanayi (gece görüş, akıllı roket sistemleri…)
z
Endüstriyel uygulamalar (süreç, ürün denetimi…)
z
Tüketici elektroniği (Video kayıt cihazları, cep telefonları…)
z
Biyometrik tanıma ve güvenlik sistemleri (iris-parmak izi tanıma, güvenlikkamera uygulamaları)
z
Uzaktan algılama
10/21/2008
32
Different Layers of Image
Processing
Classification / decision
• Acquisition,
preprocessing
Algorithm
Complexity
Increases
HIGH
MEDIUM
LOW
Amount of
Data
Decreases
– no intelligence
• Extraction, edge
joining
• Recognition,
interpretation
– intelligent
Raw data
10/21/2008
33
İmge Kavramı
z
Sözlük anlamı: Işık etkisi veya optik mercek ile
meydana gelen suret, hayal (3B→2B)
10/21/2008
34
Görsel Algı Elemanları
Gözün retina bölgesinde iki tip algılayıcı
vardır:
• Koni (6-7 milyon), renge duyarlı.
• Çubuk (75-150 milyon), ışığa duyarlı.
10/21/2008
35
Görsel Algı Elemanları
z
İmgenin gözde oluşumu:
Gözde oluşan imgenin uzunluğu nedir?
10/21/2008
36
İmge nasıl oluşturulur?
z
Paralel izdüşüm (orthographic projection)
10/21/2008
37
İmge nasıl oluşturulur?
z
Perspektif izdüşüm (perspective projection)
10/21/2008
38
Görsel Algı Elemanları
z
Işıklılık uyumu ve ayrımsama:
Mach bandı
İnsan görme sistemi tarafından alınan ışık
(öznel ışık), göze gelen ışık yoğunluğunun
logaritmik bir fonksiyonudur.
10/21/2008
39
Eş zamanlı karşıtlık
Görsel Algı Elemanları
10/21/2008
40
Görsel Algı Elemanları
z
Optik yanılsamalar:
10/21/2008
41
Görsel Algı Elemanları
10/21/2008
42
İmge Algılama ve Alma
10/21/2008
43
İmge Algılama ve Alma
z
Tek algılayıcı ile imge alma:
z
Algılayıcı dizisi
kullanarak imge alma:
10/21/2008
44
İmge Algılama ve Alma
z
Algılayıcı dizileri ile imge alma:
10/21/2008
45
İmge Gösterim Modeli
z
Temel olarak bir imge iki boyutlu bir fonksiyon ile ifade edilir:
f ( x, y )
( x, y ) → yatay ve düşey konumları belirtir.
z
z
Fiziksel işlemlerle oluşan bir imgede elde edilen ışık değeri, fiziksel kaynaktan saçılan
enerji ile orantılıdır.
Bu nedenle;
0 < f ( x, y ) < ∞
z
Sonuç: Mutlaka bir enerji vardır. Bu nedenle
10/21/2008
f ( x, y ) kesinlikle sıfır olamaz.
46
İmge Gösterim Modeli
z
z
z
f ( x, y )
fonksiyonu iki bileşen ile tanımlanabilir:
Sahneyi aydınlatan ışık kaynağının aydınlatması (illumination).
Aydınlatma ışığının sahnedeki nesnelerden yansıması (reflectance).
f ( x, y ) = i ( x, y ) r ( x, y )
0 < i ( x, y ) < ∞
0 < r ( x, y ) < 1
z
Gri tonlu imgelerde ışıklılık değeri:
l = f ( x, y )
Lmin < l < Lmax
Lmin = imin rmin ≈ 10
[ Lmin , Lmax ] :
Gri ton aralığı.
Pratikte: Lmin = siyah, Lmax = beyaz
Lmax = imax rmax ≈ 1000
10/21/2008
47
İmge Örnekleme ve Nicemleme
z
z
Koordinat değerlerini sayısallaştırma → örnekleme.
Genlik değerlerini sayısallaştırma
→ nicemleme.
10/21/2008
48
Örnekleme
10/21/2008
Örnekleme →
49
10/21/2008
50
z
Genelde seviye sayısı P=28=256 ve
log2(P)=log2(28)=8 bit nicemleme.
10/21/2008
51
Sayısal İmge Gösterimi
z
f ( x, y ) imgesi örneklendiğinde M satır ve N sütunluk bir sayısal imge oluşur.
Resim elemanı
(piksel)
10/21/2008
52
Sayısal İmge Gösterimi
z
Bazen sayısal imge gösterimi:
ai , j = f ( x = i, y = j ) = f ( i, j )
z
z
Sayısallaştırmda genellikle uzamsal boyutlar önemli değildir.
Donanımsan açıdan asıl önemli olan, gri ton seviyesinin 2’nin kuvveti olmasıdır.
L = 2k
[0, L − 1] : imgenin dinamik aralığı (dynamic range).
10/21/2008
53
Sayısal İmge Gösterimi
z
Sayısal imgeyi saklamak için gerekli olan bit sayısı:
b = M × N ×k
M =N:
10/21/2008
54
Sayısal İmge
z
Uzamsal çözünürlük:
64x64
128x128
256x256
512x512
1024x1024
10/21/2008
55
Sayısal İmge
z
Bit derinliği:
10/21/2008
L=8
L=7
L=6
L=5
L=4
L=3
L=2
L=1
56