RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı.

... konulu sunumlar: "RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı."— Sunum transkripti:

1 RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı

2 İçerik Görünür Bölge Renk Uzayları ve dönüşümleri
Indexed RGB NTSC YCbCr CMY HSI Renkli Görüntünün Özellikleri Karşıt Renkler Filtreleme Yüksek Frekanslı Filtreler Alçak Frekanslı Filtreler

3 Renkli Görüntü (Colour Image)
Göz nm dalga boyundaki ışıkları algılayabilir Gözümüzdeki renk algılayıcı hücrelerin 3 çeşit olması sebibiyle gördüğümüz bütün renkler kırmızı, yeşil ve mavi renklerden oluşur

4 Matlab de renkli görüntü;
Indexed image RGB image

5 Indexed Images Indeks görüntü; Renk matrisi(Colormap matrix)
Görüntü matrisi (Image matrix ) den oluşur.

6 RGB Images RGB görüntü 3 boyutlu bir matristen oluşur. Üçüncü boyut Red, Green, Blue renk değerlerini ifade eder Her renk 8 bit ile temsil edilir 1 pixel toplam 24 renk biti ile temsil edilir. farklı renk oluşturulabilir

7 RCB Color Cube RGB görüntü uzayı kartezyen koordinat sistemini baz alır Bütün renkler birim küb içerisinde veya üzerinde bulunur Kübün köşegeni gray scale eksenidir. Bütün gri renk tonları köşegen üzerinde bulunur.

8 NTSC Renk Uzayı USA’de televizyonlarda kullanıllan bir renk formatıdr.
Gray-scale bigisi renk bilgisinden ayrılır. Bu sebeple sinyal hem renkli hem de renksiz televizyonlarda kullanılabilir. Üç parametre kullanılır: Y(luminance) I(hue) Q(saturation)

9 RGB resim uint8, uint16 veya double olabilir.
Rgb_image=ntsc2rgb(yiq_image) yiq=_image=rgb2ntsc(rgb_image) RGB resim uint8, uint16 veya double olabilir. Çıkış double bir matristir

10 YCbCr Renk Uzayı Digital video larda kullanılan bir renk formatıdır.
ycbcr_image=rgb2ycbcr(rgb_image) Giriş hangi veri türünde ise çıkış da o veri türündedir.

11 CMY Renk Uzayı Fotokopi makeleri veya printer gibi kağıt üzerine renkli görüntü basan cihazların veriyi CMY formatında almaları gerekir. Cyan(Camgöbeği) : [0 1 1] Magenta(Eflatun) : [1 0 1] Yellow(Sarı) : [1 1 0]

12 HSI Renk Uzayı Intensity, Hue, Saturation değerlerinin hesaplanmasıyla renkleri daha iyi tanımlamamıza yardımcı olur. Düşey eksen intensity eksenidir.

13 Intensity : Düzlem ile intensity ekseninin çakıştığı nokta intensity değerini verir. İntensity [0 0 0] noktasında 0, [1 1 1] noktasında 1 değerini alır. Saturation : I ekseninden noktaya çizilen vektörün uzunluğu saturasyon değerini verir, d ile doğru orantılı olarak artar. Hue : Noktanın red referans ekseni ile yaptığı açıdır.

14 hsi=rgb2hsi(rgb)

15 rgb=hsi2rgb(hsi)

16 Görüntü Görüntü, iki boyutlu ışık şiddeti fonksiyonudur. Bu fonksiyon f(x,y) şeklinde gösterilir f’in sayısal değeri ise parlaklık değeri veya görüntünün ilgili noktadaki gri seviye değeridir Dijital tanımda her bir pixel ayrı bir alan olarak tanımlanmıştır. f fonksiyonuna derinlik,renk ve zaman değişkenleri de eklenerek fonsiyonumuz a(x,y,z,c,t) şeklini alır .

17 Renkli Görüntü Renkli görüntüler üç ayrı görüntü matrisinin üstüste çakıştırılması olarak düşünülebilir. Matrsilerden herbiri kırmızı, yeşil ve mavi tonları ifade eder. Üç renk tonunu kombinasyonları ile renkli görüntüler elde edilir. Örneğin her kanalda 8 bitlik yani 256 farklı renk tonu kullanımakta ise, renkli görüntüde 24 bitlik renk derinliği oluşacaktır.

18 Renk Dönüşümleri Görüntüye greyscale etkisi sağlama, görüntüyü oluşturan renklerin yoğunluğunu değiştirmek için renk dönüşümüne ihtiyaç duyulur. Renk dönüşümü ColourMatrix kullanılarak yapılır.

19 Renk Matrisi M[0][0] M[1][1] M[2][2] M[3][3] Red Green Blue Alpha
ColourMatrix red, green, blue renklerinin yoğunluk değerlerini saklar Alpha, resmin saydamlığını ifade eder. 0 resmin en saydam olduğu değer 1 resmin en mat olduğu değer

20 Örnek 1 Görüntünün renk yoğunluluğu değiştirilir

21 Örnek 2 Yoğunluk değeri 1 den 0.7’ye düşüldü

22 Karşıt Renkler Resmin karanlık kısımlarında kalan detaylar belirginleştirilebilir Resimde bazı renklerin baskın olması halinde complement işlemiyle renk dağılımı dengelenebilir

23 Örnek 1

24 Örnek 2

25 Örnek 3 Pixel lerdeki yeşil değeri arttırılarak eflatun oranı azaltılmıştır

26 Filtreleme Görüntüler her bir pikseli ve komşularını sayısal bir matrix olan kernel ile çarparak convolve edilir. Bu matris özellikle görüntüdeki her bir pikselin üzerine taşınır ,matrix altındaki her bir piksel uygun matrix değeri ile çarpılır , toplam hesaplanıp normalize edilir ve merkez piksel sonuç ile değiştirilir.

27 Düşük frekanslı filtreler (Color Image Smooting)
Kıvrımları düzgünleştirir Görüntüyü yumuşatır Detayları ve gürültüyü yok eder Bulanık görüntüler için kullanışlıdır

28 Yüksek frekanslı filtreler (Color Image Sharpening)
Kıvrımları keskinleştirir amacıyla kullanılır Bulanık görüntüleri keskinleştirmek için idealdir Piksellerin göreceli zıtlığını arttırır