Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

13.03.2012 1 DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Doç. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "13.03.2012 1 DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Doç. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği."— Sunum transkripti:

1 DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Doç. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Trabzon

2 Kaynaklar “Digital Image Processing”, Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods, Addison-Wesley, 2002 Onur Güleryüz, ‘Digital Image Processing’ Lecture notes, Department of Electrical and Computer Engineering, Polytechnic University, Brooklyn, NY

3 3 Histogram Nedir? Görüntüdeki gri değerlerin dağılımının grafiksel olarak gösterimidir. X ekseni görüntüdeki gri değerleri (yansıma değerleri), Y ekseni ise o gri değerdeki toplam piksel sayısını gösterir X ekseni üzerinde sola doğru ilerledikçe (orijine yaklaştıkça) daha koyu ve siyah alanlara ait pikseller temsil edilir. X ekseni üzerinde histogram şekline ait orta kısımlar orta koyulukta gri alanları ve sol uç taraflar ışığın bol olduğu ve beyaz alanları temsil eder. Bu nedenle içerisinde sadece bir kaç koyu bölgeyi barındıran bol ışıklı ve çok parlak bir görüntüye ait histogramda veriler sol uç tarafa yığılmış olarak görülür. 8-bit bir görüntüde gri değerler arasındadır.

4 Üç Değişik Histogram Örneği Histogram bize görüntünün kontrastı hakkında bilgi verir

5 Histogram 3-bit bir görüntünün histogramı

6 Matlab’ta Histogram Çizdirme Veya

7 A Görüntüsüne ait histosgram

8 Aynı histograma sahip olan görüntüler aynı mıdır?? Histogram, hangi gri değerlerinden, kaç tane piksel olduğunu söyler, nerede olduğunu söylemez

9 9

10 10 Görüntü iyileştirme Görüntü iyileştirmede amaç, spesifik uygulamalar için daha iyi bir görüntü ortaya çıkarmak için görüntü üzerinde işleme yapmaktır. İyileştirme iki şekilde veya alanda yapılır: Uzaysal (konumsal) alan (domain), Frekans alanı. Genel görüntü iyileştirme nedenleri: Görsel kaliteyi artırma, Bilgisayarla tanıma (machine recognition) doğruluğunu artırma.

11 Öncelikle, görüntü işleme için nokta işleme nokta yoğunluğuna bağlı olarak her nokta için yapılır. Gri düzey görüntüler için, s = T(r) dönüşüm formu kullanılır. Burada “r” orijinal piksel değeri, “s” ise iyileştirmeden sonraki piksel değeridir. Görüntü iyileştirme

12 Görüntü iyileştirme

13 Görüntü iyileştirme

14 Görüntü iyileştirme

15 Kontrast Germe Farzedelim bilgisayar ekranı arasındaki gri tonlarını gösterebiliyor. Fakat, bizim görüntümüzdeki gri tonlarının arasında dağıldığını düşünelim. Bu görüntü ekranda gösterildiği zaman ekranın gri tonları gösterebilme yeteneğinin sadece belli bir kısmını kullanılmış olur ve arası gri değerler kullanılmamış olur. Bu yüzden görüntü nispeten karanlık ve düşük kontrastlıdır Kontrast iyileştirme monitörün tüm gri tonları kullanması için görüntünün gri tonlarının aralığına dağıtılmasıdır

16 Kontrast İyileştirme Çeşitleri Lineer Non-Lineer Piecewise

17 Lineer Kontrast İyileştirme Minimum-Maksimum Kontrast İyileştirme Eğer histogram Gauss Eğrisine yada ona yakınsa iyi sonuç verir. Yanı bütün gri değerler tek dar bir alana (çan eğrisi gibi) birikmişse önerilir Fakat bu genelde çok nadir bir durumdur, çünkü kara parçası ve su kütlesinin aynı anda bulunduğu görüntüde gri değerler tek dar bir alana girmez. Görüntüdeki minimum ve maksimum gri değerler bulunur ve lkineer dönüşüm yapılır. Minimum değer 0, maksimum değer 255 ve aradaki diğer değerler aralığına gelecek şekilde tüm gri değerler yeniden hesaplanır.

18 Kaynak: Paul M. Mather, Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction

19 Min-Max Kontrast germe (Contrast stretching): Görüntü iyileştirme qk

20 Örnek min k = 16 max k = 191 q k = 255 GD girdi = 16 için, GD çıktı = [(16-16)/(191-16)]*255 = 0 GD girdi = 191 için, GD çıktı = [(191-16)/(191-16)]*255 = 255 GD girdi = 76 için, GD çıktı = [(76-16)/(191-16)]*255 = 87 GD girdi = 176 için, GD çıktı = [(176-16)/(191-16)]*255 = 233

21 Standart Sapma Kontrast İyileştirme

22 Normal dağılımdaki verilerde, verilerin %68’i ±1σ, 95.4% ±2σ ve 99.73’ü ±3σ aralığına düşer. Örnek, Görüntüdeki gri değerlerin ortalaması 27.3 ve standart sapması 15.75, minimum gri değer 4 ve maksimum gri değer 105 olsun. Bu durumda arasındaki tüm gri değerler lineer olarak aralığına dağıtılır 12, ve 43, olarak hesaplanır arası gri değerlere 0, arası gri değerlere 255 atanır.

23 Parçalı Lineer Kontrast İyileştirme Histogram gauss eğrisi şeklinde olmadığı zaman kullanılır. Orijinal görüntüdeki gri değer aralığı parçalara bölünür ve her parçaya lineer kontrast iyileştirme uygulanır GD girdi GD çıktı

24 Görüntü iyileştirme (SON)

25 Histogram işleme

26 Histogram işleme Intuitively, we expect that an image whose pixels tend to occupy the entire range of possible gray levels, tend to be distributed uniformly will have a high contrast and show a great deal of gray level detail. It is possible to develop a transformation function that can achieve this effect using histograms.

27 Non-Lineer Kontrast İyileştirme Her gri değere eşit miktarda piksel dağıtmaya çalışmaktır Normal dağılımdaki bir histogramda çok aydınlık ve çok karanlık kısımlarda kontrastı düşürür. Bu bölgeler çan eğrisinin eteklerine denk gelir Histogram Eşitleme

28 Histogram equalization

29 Histogram Eşitleme 3-bit bir görüntünün histogramı Gri Değerler, GD i f(GD i )

30 Gri Değerler

31 Gri Değerlere ait olasılıkların Hesaplanması 00/7 = /7 = /7 = /7 = /7 = /7 = /7 = /7 = Yansıma Değeri Frekans Olasılık n = 4096

32 Yeni Gri Değerler Nasıl Hesaplanır? 4. Satırdaki k değerlerine en yakın Li değerleri 3. satırda bulunur ve bulunan değere karşılık gelen 2. satırdaki orjinal gri değer yeni gri değer olarak son satıra yazılır 1-Resmin histogramı bulunur (her gri seviye için piksel sayısı grafiği). 2-Histogramdan yararlanılarak kümülatif histogram bulunur. Kümülatif histogram, histogramın her değerinin kendisinden öncekiler ve kendisinin toplamı ile elde edilen değerleri içeren büyüklüktür. 3-Kümülatif histogram değerleri normalize edilip (toplam piksel sayısına bölünerek), yeni resimde olmasını istediğimiz max. renk değerleri ile çarpılır, çıkan değer tam sayıya yuvarlatılır. Böylelikle yeni gri seviye değerleri elde edilmiş olur. 4- Eski (Orijinal) gri seviye değerleri ile; 3.adımda elde edilen gri seviye değerleri biribirine karşılık düşürülür ve yeni histogram grafiği çizilir. Kaynak: slayt no:37

33 ©2011, Selim Aksoy33 Histogram equalization

34 ©2011, Selim Aksoy34 Histogram equalization

35 Histogram equalization Original RGB imageHistogram equalization of each individual band/channel Histogram stretching by removing 2% percentile from each individual band/channel

36 Ozetle Histogramdan elde edilen bilgiler : Koyu (Karanlık) bir görüntünün histogram grafiğinin düşük gri seviye bölgesine yığılacaktır. Parlak (Açık renk) düzgün bir görüntünün histogram grafiğinin büyük gri seviye bölgesine yığılacaktır. Eğer histogram bir bölgeye yığılmış ise ( yani gri seviye ekseninin belirli bir bölgesine) bu görüntünün kontrastı kötüdür denir. İyi kontrastlı bir resmin histogram grafiği tüm gri seviye değerlerine eşit yayılmış olduğunu açıklar.

37 MATLAB`da histogram cizdirmeye ornekler >> f=imread (‘a.tiff’); >>imhist(f,b) ; % f goruntu, b istenen gri deger sayisi, default 256 gri renge boler


"13.03.2012 1 DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Doç. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları