DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Steganografi.
Advertisements

KONU :GÖRÜNTÜNÜN GEOMETRİK MODELLERİNİN KURULMASI
Sayısal İşaret İşleme Laboratuarı
Correlation ve Kalıp Eşleme
PROSES YETERLİLİK ÇÖZÜMLEMESİ
FOTOĞRAFİK SİSTEMLER Cisimlerin optik olarak resim düzlemine izdüşürülen görüntüleri fotoğraj filmi üzerine kaydedilir. Görüntünün kaydedildiği fotoğraf.
Standart Normal Dağılım
SEDA ARSLAN TUNCER Android işletim sisteminde RGB histogram değerlerinin gerçek zamanlı olarak elde edilmesi SEDA ARSLAN TUNCER
POSTA KESİTLERİ (EN KESİTLERİ)
VERİLERİN GRAFİKLERLE GÖSTERİLMESİ
Normal Dağılım.
KESİRLİ FONKSİYONLARIN GRAFİKLERİ
GRAFİK NEDİR ? İstatistik bilim dalında değişik yöntemlerde elde edilmiş olan sonuçların çizgiyle ve şekillerle ifade edilmesine grafik isimi verilmektedir.
T Dağılımı.
M. AYYÜCE KIZRAK, FİGEN ÖZEN
RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı.
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular
Hazırlayan: Cihan UĞUR
Ölçme Sonuçları Üzerinde İstatiksel İşlemler
Ölçme Sonuçlarının Değerlendirilmesi
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Sayı Sistemleri Geçen Hafta Analog ve Sayısal Büyüklük Kavramı
Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
Tanımlayıcı İstatistik
GRAFİK NEDİR?   İstatistik bilim dalında çeşitli yöntemlerle elde edilen sonuçların çizgi ve şekillerle ifade edilmesine grafik denir.
Olasılık Dağılımları ve Kuramsal Dağılışlar
Bilgisayar Görmesi Ders 7:Filtreler
Bilgisayar Görmesi Ders 5: İstatistiksel İşlemler
Bilgisayar Görmesi Ders 9:Korelasyon ve İki Boyutlu Dönüşümler
Grafik ve Animasyon.
Asimetri ve Basıklık Ölçüleri
EE465: Introduction to Digital Image Processing Copyright Xin Li
Analitik olmayan ortalamalar
Bilgisayar Görmesi Ders 6: İstatistiksel İşlemler Matlab Uygulamaları
Bu çalışmada Tekirdağ ili, Bıyıkali köyü ve civarında 2500 hektar alana sahip ve arazi örtüsü/arazi kullanım çeşitliliğinin fazla olduğu bir çalışma alanı.
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Doç. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği.
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
Digital Image Processing Image Enhancement (Point Processing)
Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş
Analitik olmayan ortalamalar Bu gruptaki ortalamalar serinin bütün değerlerini dikkate almayıp, sadece belli birkaç değerini, özellikle ortadaki değerleri.
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
Rastgele Değişkenlerin Dağılımları
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Y. Doç. Dr. Esra Tunç Görmüş
Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş
Verilerin grafiklerle gösterilmesi
YER FOTOGRAMETRİSİ (2014) Doç. Dr. Eminnur Ayhan
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME DERSİ
Ölçme ve Değerlendirme
Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi
Merkezi Eğilim Ölçüleri
Numerik Veri Tek Grup Prof. Dr. Hamit ACEMOĞLU.
FOTOGRAMETRİ - I Sunu 3- 3 Eminnur Ayhan
FOTOGRAMETRİ - I Sunu 5 Doç Dr. Eminnur Ayhan
ÇOK BOYUTLU İŞARET İŞLEMENİN TEMELÖZELLİKLERİ
AY’IN GÖRÜNÜŞÜ NEDEN DEĞİŞİR. Ay; yerkürenin tek doğal uydusudur. Ay’da oksijen, su ve atmosfer yoktur. Ay çıplak gözle görülebilir. Ancak bir ışık kaynağı.
Mustafa Teke, Alptekin Temizel Enformatik Enstitüsü , ODTÜ
BİLGİSAYARDA DONANIM ve YAZILIM
AÇIK-KOYU / IŞIK GÖLGE.
Yıldıray YALMAN Doç. Dr. İsmail ERTÜRK
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
PROJEKTÖR.
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta 5
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Examples: In the Figure, the three points and coordinates are given that is obtained with CAD program. If these three points are represented by the curve.
Sunum transkripti:

DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Prof. Dr. Oğuz Güngör & Yrd.Doç.Dr. Esra Tunç Görmüş Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü 61080 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr etunc@ktu.edu.tr 19.03.2018

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.

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 0-255 arasındadır.

Üç Değişik Histogram Örneği Histogram bize görüntünün kontrastı hakkında bilgi verir

Histogram 3-bit bir görüntünün histogramı

Matlab’ta Histogram Çizdirme Veya

A Görüntüsüne ait histosgram

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

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. 10

Görüntü iyileştirme 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. 11

Görüntü iyileştirme 12

Görüntü iyileştirme 13

Görüntü iyileştirme 14

Kontrast Germe Farzedelim bilgisayar ekranı 0-255 arasındaki gri tonlarını gösterebiliyor. Fakat, bizim görüntümüzdeki gri tonlarının 16-191 arasında dağıldığını düşünelim. Bu görüntü ekranda gösterildiği zaman ekranın gri tonları gösterebilme yeteneğinin sadece belli bir kısmını kullanılmış olur. 0-15 ve 192-255 arası gri değerler kullanılmamış olur. Bu yüzden görüntü nispeten karanlık ve düşük kontrastlıdır Kontrast iyileştirme monitörün tüm gri tonları kullanması için görüntünün gri tonlarının 0-255 aralığına dağıtılmasıdır

Kontrast İyileştirme Çeşitleri Lineer Non-Lineer Piecewise

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 0-255 aralığına gelecek şekilde tüm gri değerler yeniden hesaplanır.

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

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

Örnek mink= 16 maxk= 191 qk= 255 GDgirdi = 16 için, GDçıktı = [(16-16)/(191-16)]*255 = 0 GDgirdi = 191 için, GDçıktı = [(191-16)/(191-16)]*255 = 255 GDgirdi = 76 için, GDçıktı = [(76-16)/(191-16)]*255 = 87 GDgirdi = 176 için, GDçıktı = [(176-16)/(191-16)]*255 = 233

Standart Sapma Kontrast İyileştirme

Normal dağılımdaki verilerde, verilerin %68’i ±1σ, 95. 4% ±2σ ve 99 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 12-43 arasındaki tüm gri değerler lineer olarak 0-255 aralığına dağıtılır 12, 27.3-15.75 ve 43, 27.3+15.75 olarak hesaplanır. 0-11 arası gri değerlere 0, 44-255 arası gri değerlere 255 atanır.

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 GDçıktı GDgirdi 255 13.03.2012

Görüntü iyileştirme (SON) 24

Histogram işleme 25

Non-Lineer Kontrast İyileştirme Histogram Eşitleme 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 equalization 27

Histogram Eşitleme 3-bit bir görüntünün histogramı f(GDi) Gri Değerler, GDi 3-bit bir görüntünün histogramı

Gri Değerler

Yeni Gri Değerler Nasıl Hesaplanır? 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: http://web.firat.edu.tr/iaydin/bmu357/bmu_357_bolum2.pdf slayt no:37 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

Histogram equalization ©2011, Selim Aksoy 31

Histogram equalization ©2011, Selim Aksoy 32

Histogram equalization Original RGB image Histogram equalization of each individual band/channel Histogram stretching by removing 2% percentile from each individual band/channel 33

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.

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