image grey level values we have said they are in the range [0, 255]
Where 0 is black and 255 is white
There is no reason why we have to use this range
The range [0,255] stems from display technologes
For many of the image processing operations in this lecture grey levels are assumed to be given in the range [0.0, 1.0]
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Улучшение изображений презентация
Содержание
- 1. Улучшение изображений
- 2. Улучшение изображений Улучшение – такая обработка изображения,
- 3. Пространственные и частотные методы улучшения Два подхода
- 4. Основы пространственных методов Процессы пространственной обработки описываются
- 5. поэлементные (пиксельные) 1х1, не требуют данные от
- 6. Поэлементная обработка 1х1 T называется градационным преобразованием
- 7. Градационное преобразование
- 8. Пороговая поэлементная обработка
- 9. Основные градационные преобразования 3 основных типа: линейное
- 10. негатив s = 1.0 – r
- 11. Логарифмическое преобразование Общий вид s = c
- 12. Логарифмическое преобразование s = log(1 + r)
- 13. Степенные преобразования Общий вид s = c * r γ
- 14. Степенные преобразования
- 15. Степенные преобразования γ = 0.6
- 16. Степенные преобразования γ = 0.4
- 17. Степенные преобразования γ = 0.3
- 18. Степенные преобразования
- 19. Степенные преобразования γ = 3.0 γ = 5.0 γ = 4.0
- 20. Степенные преобразования γ = 5.0
- 21. Gamma Correction Many of you might be
- 22. Кусочно-линейные функции преобразований
- 23. Выделение некоторого диапазона яркостей Вырезание диапазона яркостей
- 24. Вырезание диапазона яркостей
- 25. Вырезание битовых плоскостей
- 26. Вырезание битовых плоскостей [10000000] [01000000] [00100000] [00001000] [00000100] [00000001]
- 27. Вырезание битовых плоскостей
- 28. Вырезание битовых плоскостей
- 29. Вырезание битовых плоскостей
- 30. Вырезание битовых плоскостей
- 31. Вырезание битовых плоскостей
- 32. Вырезание битовых плоскостей
- 33. Вырезание битовых плоскостей
- 34. Вырезание битовых плоскостей
- 35. Вырезание битовых плоскостей
- 36. Вырезание битовых плоскостей
- 37. Вырезание битовых плоскостей Reconstructed image using only
Улучшение изображений Улучшение – такая обработка изображения, при которой результат оказывается более подходящий с точки зрения конкретного применения Причины улучшения: Выделение интересующих деталей на изображении Удаление шума Визуальная привлекательность
Слайд 2Улучшение изображений
Улучшение – такая обработка изображения, при которой результат оказывается более
подходящий с точки зрения конкретного применения
Причины улучшения:
Выделение интересующих деталей на изображении
Удаление шума
Визуальная привлекательность
Причины улучшения:
Выделение интересующих деталей на изображении
Удаление шума
Визуальная привлекательность
Слайд 3Пространственные и частотные методы улучшения
Два подхода к улучшению
Пространственные методы
Манипуляция пикселами
Частотные методы
Манипуляция
результатом преобразования Фурье или вейвлетного преобразования
Слайд 4Основы пространственных методов
Процессы пространственной обработки описываются уравнением
g (x, y) = T[
f (x, y)]
где f (x, y) входное
изображение, g (x, y) –
обработанное, T –
оператор, определен-
ный в некоторой
окрестности (x, y)
где f (x, y) входное
изображение, g (x, y) –
обработанное, T –
оператор, определен-
ный в некоторой
окрестности (x, y)
Слайд 5поэлементные (пиксельные)
1х1, не требуют данные от соседних пикселов
вычисления можно произвести за
константное время при достаточном кол-ве процессоров
локальные
требуют данные в некоторой
окрестности (x, y)
глобальные
локальные
требуют данные в некоторой
окрестности (x, y)
глобальные
Классификация операторов
Слайд 6Поэлементная обработка
1х1
T называется градационным преобразованием (grey level transformation function или a
point processing operation)
вида
s = T ( r )
где s интенсивность обработанного изображения, r – исходного
вида
s = T ( r )
где s интенсивность обработанного изображения, r – исходного
Слайд 9Основные градационные преобразования
3 основных типа:
линейное
негатив/тождественное
преобразование
логарифмическое
log/обратный log
степенное
n-ая степень/
корень n-ой степени
Слайд 21Gamma Correction
Many of you might be familiar with gamma correction of
computer monitors
Problem is that display devices do not respond linearly to different intensities
Can be corrected using a log transform
Problem is that display devices do not respond linearly to different intensities
Can be corrected using a log transform
Слайд 37Вырезание битовых плоскостей
Reconstructed image using only bit planes 8 and 7
Reconstructed
image using only bit planes 8, 7 and 6
Reconstructed image using only bit planes 7, 6 and 5
