N445060 Zpracování obrazů 2

 

Poznámky k přednáškám

 

ří 2010

 

Přehled témat

 

1. Registrace obrazů, geometrické transformace obrazu, 2D interpolace

2. Houghova transformace a její užití při analýze tvarů objektů  

3. Analýza hlavních komponent

4. Analýza nezávislých komponent

5. Matematická morfologie a rozvoďová transformace

6. Vlnková transformace

 

Poznámka:

Soubory s daty jsou umístěny na školním share_space

 

datum poslední aktualizace: 16.9.2010

 

1. Registrace obrazů, geometrické transformace obrazu, 2D interpolace

(Image Registration)

 

1.1 Klíčová slova

Afinní souřadnicové systémy, afinní transformace. Principy základních geometrických transformací, transformační matice, skládání transformací. Topologické transformace. Převzorkování, 2D interpolační metody (nejbližšího souseda, bilineární, bikubická). De Launay triangulace. Změna rozlišení pomocí 2D DFT. Korekce histogramu. Alfa míchání. Další metody svázané s RO.

 

1.2 Literatura

1.Gonzales, Woods, Eddins: Digital Image Processing Using Matlab, 2004, kap. 5.11 (str. 182-193)

2. Gonzales, Woods: DIP, 3rd ed., Prentice Hall, 2008, kap. 2.4.4 (str. 65-68)

3. Sochor, Žára, Beneš: Moderní PG

4. Help Matlabu k uvedeným příkazům

 

1.3 Poznámky k přednášce

zatím nejsou v elektronické  podobě :-(

 

1.4 Příklady (umístěny na share_space)

Erko - r1.bmp., r2.bmp, body.mat

 

1.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

cpselect, cp2tform, imtransform, maketform, warp, interp2, griddata, cpcorr

 

1.6. Samostatná cvičení (umístěny na share_space)

1. Chrám  - interpolace.pdf, chram.jpg

2. Okno -  registrace.pdf,  i1.mat, i2.mat (okno1.jpg, okno2.jpg)

 

2. Houghova transformace a její užití při analýze tvarů objektů 

(Hough Transform)

 

2.1 Klíčová slova

Detekce hran, 2D diskrétní konvoluce, konvolutorní maska. Základní hranové detektory. Prahování, segmentace obrazu. Polární souřadnicový systém. Houghův prostor. Interpretace Houghovy transformace, HT základních objektů (linie, čtverec, kružnice)

 

2.2 Literatura

1. Gonzales, Woods, Eddins: Digital Image Processing Using Matlab, 2004, kap. 10.2.7 (str. 733-738)

2. http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

3. Help Matlabu k uvedeným příkazům

4a. http://basic-eng.blogspot.com/2005/12/object-detection-using-hough-transform.html

4b. http://basic-eng.blogspot.com/2005/12/object-detection-using-hough-transform_06.html

 

 

2.3 Poznámky k přednášce

jsou k dispozici zde

 

2.4 Příklady (umístěny na share_space)

ctverec.png, kruhy.png, nazbird.jpg

 

2.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

edge, filter2, fspecial, graythresh, im2bw, hough, houghpeaks, houghlines 

 

2.6. Samostatná cvičení (umístěny na share_space)

zadani_Htprojekt.pdf, test.png , vyrez.png

 

3. Analýza hlavních komponent

(Principal Component Analysis)

 

3.1. Klíčová slova

Střední hodnota, rozptyl. Kovariance, kovarianční matice. Vlastní čísla matice. Vlastní vektory. Momenty. Vztahy pro geometrické transformace - otočení. Centrování. Užití PCA ve zpracování obrazů - určení orientace objektu, redukce barev.

 

3.2 Literatura

1. I.T. Jolliffe: Principal Component Analysis, 2nd ed., Springer-Verlag, New York, 2002

2. Lindsay I. Smith: A tutorial on Principal Components Analysis, 2002, dostupné na http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf

2.  Gonzales, Woods: DIP, 2nd ed.,  Prentice Hall, 2008, kap. 11.4. (str. 675-683)

 

 

3.3 Poznámky k přednášce

 

3.4 Příklady (umístěny na share_space)

 

3.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

 

3.6. Samostatná cvičení (umístěny na share_space)

 

4. Analýza nezávislých komponent

(Independent Component Analysis)

 

4.1 Klíčová slova

Linearita, kovariance, korelace. Hustota pravděpodobnosti. Nekorelovanost. Nezávislost. Normální rozložení. Kritéria nezávislosti - špičatost, negativní entropie. Centrování a bělení signálu. 1D a 2D aplikace ICA.

 

4.2 Literatura

 

4.3 Poznámky k přednášce

 

4.4 Příklady (umístěny na share_space)

 

4.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

 

4.6. Samostatná cvičení

 

 

5. Matematická morfologie a rozvoďová transformace

(Mathematic Morpology, Watershed Transform)

 

5.1 Klíčová slova

Binární MM. Strukturní element. Definice binární eroze, dilatace, otevření, uzavření a jejich aplikace. Rozšíření na šedotónové obrazy. Vršek a stín. Top Hat transformace. Distanční transformace. Princip rozvoďové transformace a její aplikace. Využití MM ve zpracování obrazů.

 

5.2 Literatura

 

5.3 Poznámky k přednášce

 

5.4 Příklady

 

5.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

strel, imdilate, imerdode, imopen, imclose, watershed, bwdist, contour, 

 

5.6. Samostatná cvičení

 

 

6. Vlnková transformace

(Wavelet Transform)

 

6.1 Klíčová slova

Analýza nestacionárních 1D signálů. Krátká Fourierova transformace 1D signálů. Tvary okénkových funkcí. Frekvenční rozlišení. Spojitá a diskrétní WT. Dyadická mřížka. Wavelet a scaling funkce. Základní a odvozené funkce. Mallatovo pyramidální schéma. Užití WT při analýze obrazu

 

6.2 Literatura

 

6.3 Poznámky k přednášce

 

6.4 Příklady

 

6.5 Přehled užitečných příkazů v Matlabu

 

6.6. Samostatná cvičení