Οι πιθανές τιμές της FMT περιέχονται σε μητρώο, το οποίο είναι προσβάσιμο μέσω της εντολής IMFORMATS.
|
|
- Σίβύλ Γούναρης
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΟ ΑΡΧΕΙΟ ΓΡΑΦΙΚΩΝ. Εντολή imfinfo(filename, FMT) επιστρέφει μια δομή (πχ INFO) του οποίου τα πεδία περιέχουν πληροφορίες σχετικά με μια εικόνα που περιέχεται σε ένα αρχείο FILENAME: είναι μια συμβολοσειρά που καθορίζει το όνομα του αρχείου FMT: είναι μια συμβολοσειρά που καθορίζει τη μορφή του αρχείου.. Εάν το αρχείο δεν βρίσκεται στον τρέχοντα κατάλογο ή σε έναν κατάλογο του MATLAB, πρεπει να καθορίζεται η πλήρης διαδρομή. Αν η imfinfo δεν μπορεί να βρει το αρχείο με το όνομα FILENAME, ψάχνει για ένα αρχείο που ονομάζεται FILENAME.FMT. Οι πιθανές τιμές της FMT περιέχονται σε μητρώο, το οποίο είναι προσβάσιμο μέσω της εντολής IMFORMATS. Αν παραληφθεί η παράμετρος FMT η imfinfo επιχειρεί να συναγάγει τη μορφή του αρχείου από το περιεχόμενό του. imfinfo( URL,... ) διαβάζει την εικόνα από μια διεύθυνση URL στο Internet Η διεύθυνση URL πρέπει να περιλαμβάνει τον τύπο πρωτοκόλλου ( π.χ., " ). Το σύνολο των πεδίων εξαρτάται από τον εκάστοτε φάκελο και την μορφή του. Ωστόσο, τα πρώτα εννέα πεδία είναι πάντα τα ίδια. Αυτά τα κοινά πεδία είναι : Filename: συμβολοσειρά που περιέχει το όνομα του αρχείου FileModDate: συμβολοσειρά που περιέχει την ημερομηνία τροποποίησης του αρχείου FileSize: Ένας ακέραιος αριθμός που δείχνει το μέγεθος του αρχείου σε bytes Format: ένα string που περιέχει τη μορφή του αρχείου ( π.χ., αρχεία JPEG και TIFF ) FormatVersion: Μια συμβολοσειρά ή αριθμός που καθορίζει τη μορφή του αρχείου Width: ένας ακέραιος που υποδεικνύει το πλάτος της εικόνας σε pixels Height: Ένας ακέραιος που υποδεικνύει το ύψος της εικόνας σε pixels
2 BitDepth: Ένας ακέραιος που δείχνει τον αριθμό των bits ανά εικονοκύτταρο ColorType: Μια συμβολοσειρά που υποδεικνύει τον τύπο της εικόνας. Μπορεί να περιλαμβάνουν, αλλά δεν περιορίζεται σε 'TrueColor' για μια truecolor ( RGB ) εικόνα, 'GrayScale', για μια εικόνα αποχρώσεων γκρι, ή 'indexed' για εικόνα.που κωδικοποιεί το περιεχόμενο με δεικτοδότηση Εάν το όνομα αρχείου περιέχει ετικέτες Exif (μόνο για JPEG και TIFF), τότε η INFO struct μπορεί επίσης να περιέχει 'DigitalCamera' ή 'GPSInfo'. Η τιμή του πεδίου 'DelayTime' αρχείων GIF μετριέται σε εκατοστά του δευτερολέπτου. INFO = imfinfo('c:\documents and Settings\Administrator\Desktop\DIPenviropmet\imagegray\lenag.bmp'); INFO Filename: [1x81 char] FileModDate: '12-Ιουν :48:58' FileSize: Format: 'bmp' FormatVersion: 'Version 3 (Microsoft Windows 3.x)' Width: 128 Height: 128 BitDepth: 8 ColorType: 'indexed' FormatSignature: 'BM' NumColormapEntries: 256 Colormap: [256x3 double] RedMask: [] GreenMask: [] BlueMask: [] ImageDataOffset: 1078 BitmapHeaderSize: 40 NumPlanes: 1 CompressionType: 'none' BitmapSize: 16384
3 HorzResolution: 0 VertResolution: 0 NumColorsUsed: 256 NumImportantColors: 256 Η εντολή imread διαβάζει μια εικόνα από ένα αρχείο γραφικών. Α = imread ( FILENAME, FMT) Το αρχείο της εικόνας (αποχρώσεων του γκρι ή έγχρωμης) καθορίζεται από την συμβολοσειρά FILENAME. Εάν το αρχείο δεν βρίσκεται στον τρέχοντα κατάλογο ή σε έναν κατάλογο του MATLAB, πρεπει να καθορίζεται η πλήρης διαδρομή. I = imread('lenag.bmp'); Η συμβολοσειρά FMT καθορίζει τη μορφή του αρχείου από το πρότυπο της επέκτασης του αρχείου. Για παράδειγμα «gif» για Graphics Interchange. Η τιμή επιστροφής Α είναι ένας πίνακας που περιέχει τα δεδομένα της εικόνας. Εάν το αρχείο περιέχει μια ασπρόμαυρη εικόνα, το Α είναι ένας πίνακας Μ x Ν. Αν το αρχείο περιέχει μια εικόνα TrueColor, το Α είναι πίνακας Μ x Ν x 3. Για ένα αρχείο TIFF που περιέχει έγχρωμες εικόνες που χρησιμοποιούν το χρωματικό χώρο CMYK, το Α είναι ένας πίνακας Μ x Ν x 4. ΜΟΡΦΕΣ ΑΡΧΕΙΩΝ BMP -- Windows Bitmap CUR -- Cursor File GIF -- Graphics Interchange Format HDF -- Hierarchical Data Format ICO -- Icon File See CUR. JPEG -- Joint Photographic Experts Group JPEG Joint Photographic Experts Group 2000 Note: Indexed JPEG 2000 images are not supported.
4 PBM -- Portable Bitmap PCX -- Windows Paintbrush PGM -- Portable Graymap PNG -- Portable Network Graphics PPM -- Portable Pixmap RAS -- Sun Raster TIFF -- Tagged Image File Format imshow(image, [low high]) : εμφάνιση εικόνας στο ενεργό παράθυρο γραφικών (ή σε νέο, αν δεν υπάρχει). Το πρώτο όρισμα είναι ο πίνακας που περιέχει τις τιμές φωτεινότητας. Το δεύτερο, αν υπάρχει, είναι ένα διάνυσμα δύο τιμών, όπου η πρώτη είναι η ελάχιστη τιμή φωτεινότητας (που απεικονίζεται ως μαύρο) και η δεύτερη είναι η μέγιστη (που απεικονίζεται ως λευκό). [h, w]=size(a) πλήθος στηλών). : επιστρέφει τις διαστάσεις του πίνακα Α που παίρνει ως όρισμα (όπου h το ύψος ή πλήθος γραμμών και w το πλάτος ή Β=double(Α) : μετατρέπει τα στοιχεία του πίνακα Α σε κινητής υποδιαστολής διπλής ακρίβειας (κι ενδεχομένως τα αναθέτει σε νέο πίνακα). rgb2gray Μετατρέπει μια εικόνα RGB σε εικόνα αποχρώσεων του γκρι. Σύνταξη GRAY = rgb2gray(rgb)
5 Περιγραφή GRAY = rgb2gray(rgb) μετατρέπει μία εικόνα truecolor-rgb σε εικόνα τόνων του γκρι, σύμφωνα με τη σχέση L = * R * G * B Εμφάνιση ιστόγραμματος των δεδομένων εικόνας. Η εντολή imhist (Ι) εμφανίζει ένα ιστόγραμμα των αποχρώσεων της εικόνας Ι. Οι κλάσεις προσδιορίζονται από τον τύπο της εικόνας. Αν η εικόνα είναι ασπρόμαυρη οι κλάσεις είναι 256 ως προεπιλεγμένη τιμή. Αν είναι μια δυαδική εικόνα οι κλάσεις είναι 2. Το πλήθος των κλάσεων Ν μπορεί να ορισθεί ως παράμετρος, imhist (I, N) plot(υ): σχεδιάζει ένα διάγραμμα των τιμών του διανύσματος Υ ως προς τους δείκτες του.
6 histeq(i) Eq=histeq(I) Imshow(Eq) imhist(eq) Description I = ind2gray(x,map) converts the image X with colormap map to a grayscale image I. ind2gray removes the hue and saturation information from the input image while retaining the luminance.
7 Fspecial Δημιουργεί προκαθορισμένα φίλτρα δύο διαστάσεων Σύνταξη h = fspecial (τύπος ) h = fspecial (τύπος, παράμετροι) Περιγραφή h = fspecial (τύπος) δημιουργεί ένα δισδιάστατο φίλτρο h του καθορισμένου τύπου. Η fspecial επιστρέφει τον πίνακα h ώστε αυτός να χρησιμοποιηθεί στην πράξη της συσχέτισης και να χρησιμοποιηθεί με την εντολή imfilter Ο τύπος είναι μια συμβολοσειρά που έχει μία από τις τιμές αυτές. 'average' 'disk' 'gaussian' 'laplacian' 'log' 'motion' 'prewitt' 'sobel' 'unsharp' h = fspecial (τύπος, παράμετροι ) δέχεται το φίλτρο που καθορίζεται από τον τύπο και πρόσθετες παραμέτρους τροποποιήσεως αντίστοιχες με τον τύπο του φίλτρου που επιλέγεται. Εάν παραληφθούν οι παράμετροι, η fspecial χρησιμοποιεί προεπιλεγμένες τιμές. Η λίστα που ακολουθεί δείχνει τη σύνταξη για κάθε τύπο φίλτρου. h = fspecial ('average', hsize ) επιστρέφει ένα φίλτρο μέσου όρου του μεγέθους hsize. Η προεπιλεγμένη τιμή για hsize είναι [ 3 3 ]. h = fspecial ('disk', radius) επιστρέφει ένα κυκλικό φίλτρο μέσου όρου ( pillbox ) στο
8 τετράγωνο πλέγμα πλευράς 2 * radius+1. Η προεπιλεγμένη ακτίνα είναι 5. h = fspecial ('gaussian', hsize, sigma) επιστρέφει ένα περιστροφικά συμμετρικό Gaussian φίλτρο μεγέθους hsize με τυπική απόκλιση sigma. Η προεπιλεγμένη τιμή για hsize είναι [ 3 3]? Η προεπιλεγμένη τιμή για το σίγμα είναι 0,5. h = fspecial ('laplacian', alpha) επιστρέφει ένα 3 Χ 3 φίλτρο που προσεγγίζει τον Λαπλασιανό τελεστή. Η παράμετρος alpha ελέγχει τη μορφή του τελεστή και πρέπει να είναι μεταξύ 0.0 και 1.0. Η προεπιλεγμένη τιμή για της είναι 0.2. h = fspecial ('log', hsize, sigma) επιστρέφει ένα περιστροφικά συμμετρικό πίνακα του Laplacian of Gaussian φίλτρου, μεγέθους hsize με τυπική απόκλιση sigma. Η προεπιλεγμένη τιμή για την hsize είναι [ 5 5 ] και για την sigma 0.5. h = fspecial ('motion', len, theta ) επιστρέφει ένα φίλτρο για την προσέγγιση της γραμμική κίνηση μιας κάμερας με γωνία theta βαθμών (αριστερόστροφα). Η προεπιλεγμένη τιμή της len είναι 9 pixels και η προεπιλεγμένη τιμή της theta είναι 0, η οποία αντιστοιχεί σε μια οριζόντια κίνηση εννέα pixels. h = fspecial ('prewitt' ) επιστρέφει το 3 X 3 φίλτρο [ ] h = fspecial ('sobel' ) επιστρέφει το 3Χ3 φίλτρο [ ] h = fspecial ('unsharp', alpha ) επιστρέφει 3 Χ 3 φίλτρο. Η fspecial δημιουργεί το αρνητικό φίλτρο Laplacian φίλτρου με παράμετρο alpha με τιμές από 0 έως 1. Η προεπιλεγμένη τιμή είναι 0.2. imfilter Β = imfilter ( Α, Η)
9 B = imfilter ( A, H, option1, option2,... ) περιγραφή B = imfilter (A, H) φιλτράρει το πολυδιάστατο πίνακα Α με τον πολυδιάστατο Η. Το αποτέλεσμα Β έχει το ίδιο μέγεθος τον Α. Κάθε στοιχείο της εξόδου Β υπολογίζεται χρησιμοποιώντας διπλής ακρίβειας κινητή υποδιαστολή. Αν ο A είναι ένας ακέραιος ή λογική σειρά, στη συνέχεια, τα στοιχεία εξόδου που υπερβαίνουν το εύρος του τύπου integer περικόπτονται, και οι κλασματικές τιμές στρογγυλοποιούνται. Επιλογές για τις τιμές έξω από τα όρια του πίνακα Α 'symmetric' Οι τιμές συμπληρώνονται κατοπτρικά. 'replicate' Κάθε τιμή προκύπτει από την γειτονική της. 'circular' Οι τιμές συμπληρώνονται θεωρώντας ότι ο πίνακας είναι περιοδικός Αν δεν ορισθεί οι παράμετρος οι τιμές έξω από όρια του Α θεωρούνται μηδενικές. Παράμετροι για τις διαστάσεις του πίνακα εξόδου 'same' Ο πίνακας εξόδου έχει το ίδιο μέγεθος με τον Α. Το ίδιο συμβαίνει αν δεν δοθεί η παράμετρος. 'full' Ο πίνακας εξόδου έχει το μέγεθος της συνέλιξης Α με τον h. Επιλογές Συσχέτισης και Συνέλιξης
10 'corr' 'conv' imnoise Προσθέτει θόρυβο σε μια εικόνα Σύνταξη J = imnoise(i,type) J = imnoise(i,type,parameters) J = imnoise(i,'gaussian',m,v) J = imnoise(i,'localvar',v) J = imnoise(i,'localvar',image_intensity,var) J = imnoise(i,'poisson') J = imnoise(i,'salt & pepper',d) J = imnoise(i,'speckle',v) J = imnoise(i,'salt & pepper'); imshow(j) h = fspecial('average') imshow( imfilter(j,h) ) h =
11 h = fspecial('gaussian',3,0.7) imshow( imfilter(j,h) ) h=[ ] medfilt2
12 2-D median filtering Σύνταξη B = medfilt2(a, [m n]) B = medfilt2(a) Περιγραφή Εφαρμόζει το φίλτρο της ενδιάμεσης τιμής στον πίνακα Α. Το μέγεθος της γειτονιάς είναι m X n imshow(medfilt2(j)) h1 = fspecial('prewitt') E1 = imfilter(i,h1); h2 = h1' E2 = imfilter(i,h2); E = double(e1.^2+e2.^2); E = E.^.5 T = mean(mean(e)) Edges = E>2*T imshow(edges) h1 = h2 =
13 edge Προσδιορίζει της ακμές σε μία εικόνα αποχρώσεων του γκρι, σύμφωνα με μια ορισμένη μέθοδο. Σύνταξη BW = edge(i,'sobel') BW = edge(i,'sobel',thresh) BW = edge(i,'sobel',thresh,direction) [BW,thresh] = edge(i,'sobel',...) BW = edge(i,'prewitt') BW = edge(i,'prewitt',thresh) BW = edge(i,'prewitt',thresh,direction) [BW,thresh] = edge(i,'prewitt',...) BW = edge(i,'roberts') BW = edge(i,'roberts',thresh) [BW,thresh] = edge(i,'roberts',...) BW = edge(i,'log') BW = edge(i,'log',thresh) BW = edge(i,'log',thresh,sigma) [BW,threshold] = edge(i,'log',...) BW = edge(i,'zerocross',thresh,h) [BW,thresh] = edge(i,'zerocross',...)
14 BW = edge(i,'canny') BW = edge(i,'canny',thresh) BW = edge(i,'canny',thresh,sigma) [BW,threshold] = edge(i,'canny',...) im2bw Μετατροπή εικόνας σε δυαδική εικόνα, καθορισμό του κατωφλίου BW = im2bw(i, level) περιγραφή BW = im2bw (Ι, threshold) μετατρέπει μια εικόνα αποχρώσεων του γκρι Ι σε μία δυαδική εικόνα. Στην εικόνα εξόδου BW όλα τα εικονοστοιχεία της εικόνας εισόδου με φωτεινότητα μεγαλύτερη από threshold έχουν την τιμή 1 (λευκό) και όλα τα άλλα pixels την τιμή 0 (μαύρο). Καθορίστε το κατώφλι (threshold) στην κλίμακα [0,1] Για να υπολογίσουμε την τιμή κατωφλίου, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την εντολή graythresh. Εάν δεν καθορίσετε το επίπεδο, im2bw χρησιμοποιεί την τιμή 0,5.
15 graythresh Υπολογίζει την τιμή κατωφλίωσης για την δυαδικοποίηση μιας εκόνας αποχρώσεων του γκρι χρησιμοποιώντας την μεθοδο του Otsu Σύνταξη Τ = graythresh(i) Bwlabel T = 80 L = bwlabel (BW, n) επιστρέφει ένα μητρώο L, του ίδιου μεγέθους όπως το BW, που περιέχει ετικέτες για τα συνδεδεμένα αντικείμενα (connected components) του BW. Η μεταβλητή η μπορεί να έχει μία τιμή είτε 4 είτε 8, ορίζει την συνδετικότητα. Αν το όρισμα παραλειφθεί, η τυιή είναι 8. Τα στοιχεία της L είναι τιμές ακέραιες μεγαλύτερες ή ίσες με μηδέν. Τα εικονοστοιχεία με τιμή 0 είναι το φόντο. Τα εικονοστοιχεία με τιμή 1 συνθέτουν ένα αντικείμενο, τα εικονοστοιχεία με την ένδειξη 2 συνθέτουν ένα δεύτερο αντικείμενο και ούτω καθεξής. [L, num] = bwlabel (BW, n) επιστρέφει στο num το πλήθος των συνδεδεμένων αντικειμένων που βρέθηκαν στο BW.
16 bwarea Εμβαδό της περιοχής των αντικειμένων σε δυαδική εικόνα σύνταξη total = bwarea ( BW ) περιγραφή total = bwarea ( BW ) εκτιμά το εμβαδό των αντικειμένων σε μια δυαδική BW εικόνα, αντιστοιχεί χονδρικά στο συνολικό αριθμό των pixels των αντικειμένων της εικόνα ς, αλλά ενδέχεται να μην είναι ακριβώς το ίδιο, επειδή διαφορετικά πρότυπα pixels σταθμίζονται διαφορετικά. Η BW μπορεί να είναι μητρώο με αριθμητικές ή λογικές τιμές. Μη μηδενικές τιμές εικονοστοιχείων θεωρούνται ότι ανήκουν σε αντικείμενα. αλγόριθμος bwarea υπολογίζει το εμβαδόν όλων των pixels σε μια εικόνα αθροίζοντας τις περιοχές του κάθε pixel στην εικόνα. Η επιφάνεια ενός μεμονωμένου pixel προσδιορίζεται με την εξέταση της 2 X 2 γειτονιάς του. Υπάρχουν έξι διαφορετικά σχέδια, το καθένα αντιπροσωπεύει μια διαφορετική περιοχή : Μοτίβα με μηδέν pixels ( περιοχή = 0 ) Μοτίβα με ένα εικονοστοιχείο ( περιοχή = 1/4) Μοτίβα με δύο παρακείμενα pixels ( περιοχή = 1/2) Μοτίβα με δύο διαγώνια pixels ( περιοχή = 3/4 )
17 Μοτίβα με τρία pixels ( περιοχή = 7/8 ) Μοτίβα με τέσσερα σε pixels ( περιοχή = 1 ). bwboundaries σύνταξη B = bwboundaries ( BW ) B = bwboundaries ( BW, conn ) B = bwboundaries ( BW, conn, επιλογές ) [ B, L ] = bwboundaries (... ) [ B, L, N, A] = bwboundaries (... ) % ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑ I = imread('rice.png'); BW = im2bw(i, graythresh(i)); [B,L] = bwboundaries(bw,'noholes'); [.5.5.5])) hold on for k = 1:length(B) boundary = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 2) end περιγραφή Β = bwboundaries (BW) ανιχνεύει τα εξωτερικα όρια των αντικειμένων, καθώς επίσης και τα όρια των οπών μέσα σε αυτά τα αντικείμενα, της δυαδικής εικόνας BW. Η BW πρέπει να είναι μια δυαδική εικόνα όπου τα pixels με μηδενικές τιμές ανήκουν σε κάποιο αντικείμενο και τα pixels με μηδενικές τιμές ανήκου στο υπόβαθρο. Β = bwboundaries επιστρέφει τη δομή Β που είναι μια ΡΧ1 συστοιχία κελιών, όπου Ρ είναι ο αριθμός των αντικειμένων και οπων. Κάθε κελί στη συστοιχία περιέχει ένα QΧ2 μητρώο. Κάθε σειρά στο μητρώο περιέχει τις σειράς και στήλες που είναι οι συντεταγμένες ενός οριακού pixel. Q είναι ο αριθμός των pixels ορίου για την αντίστοιχη περιοχή. Εφαρμογή
18 close all; I=imread('coins.png'); imshow(i) BW = im2bw(i,graythresh(i)); figure;imshow(bw) hold on [LA, num] = bwlabel(bw); objboundaries=bwboundaries(bw); for k = 1:num b = objboundaries{k}; plot(b(:,2),b(:,1),'g','linewidth',3); end figure; for k = 1:num area(k)=bwarea(la==k); end areathr = 1.5*mean(area) x=find(area<areathr); [row col]=size(x); R=zeros(size(LA)); for k=1:col R = R+(LA==x(k)); end RGB = label2rgb(r); imshow(rgb)
19 bwmorph Morphological operations on binary images Syntax BW2 = bwmorph(bw,operation) BW2 = bwmorph(bw,operation,n) Description BW2 = bwmorph(bw,operation) applies a specific morphological operation to the binary image BW. BW2 = bwmorph(bw,operation,n) applies the operation n times. n
20 can be Inf, in which case the operation is repeated until the image no longer changes. operation is a string that can have one of the values listed below. ΕΝΤΟΠΙΣΜΟΣ ΕΥΘΥΓΡΑΜΜΩΝ ΤΜΗΜΑΤΩΝ, Ο ΑΠΛΟΣ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΣ ΤΟΥ HOUGH Hough transform Σύνταξη [H, theta, rho] = hough(bw) [H, theta, rho] = hough(bw, ParameterName, ParameterValue) Περιγραφή [H, theta, rho] = hough(bw) υπολογίζεται ο τυπικός μετασηματισμός του Hough (ΗΤ)της δυαδικής εικόνας BW. Χρησιμοποιείται για την ανίχνευση ευθυγράμμων τμημάτων μιας εικόνας. Η συνάρτυηση επιστρέφει στο πίνακα H, τον πίνακα του HΤ (πεδίο (ρ,θ)). Η Παράμετρος theta σε μοίρεςκαι η rho χρησιμοποιούνται ως ορίσματα. [H, theta, rho] = hough(bw, ParameterName, ParameterValue). Η παράμετρος 'RhoResolution' προσδιορίζει το βήμα κβαντισμού του άξονα των rho. Τυπική τιμή είναι το 1. Η παράμετρος 'Theta', προσδιορίζει τα εύρος κα το βήμα της γωνίας θ, π.χ. - 90:1:89, δηλαδή από -90 έως 89 μοίρες με βήμα 1 μοίρα houghpeaks Βρίσκει μεγάλες τιμές κορυφές (peaks) στον πίνακα του μετασχηματισμού Hough Συντακτικό
21 peaks = houghpeaks(h, numpeaks) peaks = houghpeaks(..., param1, val1, param2, val2) Περιγραφή peaks = houghpeaks(h, numpeaks). Η τιμή της παραμέτρου numpeaks το μέγιστο πλήθος των κορυφών που θα εντοπισθούν.η εξ ορισμού τιμή έιναι 1. Η συνάρτηση επιστρέφει τις κορυφές σε ένα πίνακα Q x 2 όπου Q το πλήθος των κορυφών που εντοπίσθηκαν Q είναι μικρότερο του numpeaks. Ο πίνακας περιέχει τις γραμμές και τις στήλες των κορυφών. peaks = houghpeaks(..., param1, val1, param2, val2) specifies parameter/value pairs, listed in the following table. Parameter names can be abbreviated, and case does not matter. Με την παράμετρο 'Threshold' μπορούμε επιπρόσθετα να προσδιορίσουμε ελάχιστη τιμή ώστε ένα στοιχείο του πίνακα του HT νε θεωρηθεί κορυφή houghlines Εξάγει τα ευθύγραμμα τμήματα μιας εικόνας βασισμένοι στα αποτελέσματα πο προέκυψαν από την εφαρμογή του μετασχηματισμού του Hough Σύνταξη lines = houghlines(bw, theta, rho, peaks) lines = houghlines(..., param1, val1, param2, val2) Περιγραφή BW η δυαδική εικόνα theta και rho τα ανύσματα (μονοδιάστατοι πίνακες) που επιστράφηκαν από την συνάρτηση hough. peaks και είναι οι συντεταγμένες γραμμής και στήλης των κελιών του HΤ και θα χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση των ευθυγράμμων τμημάτων.
22 H lines είναι πίνακας στοιχείων δομής που είναι τα point1, point2, theta, rho, όπου point1, point2 οι συντεταγμένες των άκρων του ευθυγράμμου τμήματος που εντοπίσθηκε σε απόσταση rho και γωνία theta. Με την παράμετρο 'FillGap' ορίζεται η μέγιστη απόσταση δύο συνευθειακών ευθυγράμμων τμημάτων (με το ίδιο ρ και θ) ώστε αυτά να συνενωθούν σε ένα. Με την παράμετρο 'MinLength' ορίζεται περιορισμός ελάχιστου μήκους για τα ευθύγραμμα τμήματα Παράδειγμα clear, close all RGB = imread('c:\documents and Settings\Administrator\My Documents\ΨΕΕ\NewLabMaterial\houghtest1.bmp','bmp'); % Display the original image. subplot(3,1,1); imshow(rgb); % Convert to intensity. I = rgb2gray(rgb); BW = im2bw(i)-1; [H,T,R] = hough(bw,'rhoresolution',1,'theta',-90:2:88); % Display the Hough matrix. subplot(3,1,2); %imshow(h,[],'xdata',t,'ydata',r,'fit'); Η αρχική εικόνα imshow(h,[],'xdata',t,'ydata',r,'initialmagnification','fit'); xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); axis on, axis normal, hold on; P = houghpeaks(h,4,'threshold',ceil(0.5*max(h(:)))); plot(t(p(:,2)),r(p(:,1)),'o','color','white'); T(P(:,2)) R(P(:,1))
23 lines = houghlines(bw,t,r,p,'fillgap',5,'minlength',7); BG = zeros(size(bw)); subplot(3,1,3);imshow(bw);hold on for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'linewidth',2,'color','green'); end Το πεδίο (ρ,θ) Η εικόνα των ευθυγράμμων τμημάτων
24 Εφαρμογή Διόρθωση κλίσης εγγράφου clear, close all RGB = imread('imrotated.bmp','bmp'); imshow(rgb); % Convert to intensity. I = rgb2gray(rgb); BW = im2bw(i)-1; [H,T,R] = hough(bw,'rhoresolution',1,'theta',-90:2:88); % Display the Hough matrix. %imshow(h,[],'xdata',t,'ydata',r,'fit'); Η εικόνα του κεκλιμένου εγγράφου figure; imshow(h,[],'xdata',t,'ydata',r,'initialmagnification','fit'); xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); axis on, axis normal, hold on; P = houghpeaks(h,4,'threshold',ceil(0.5*max(h(:)))); plot(t(p(:,2)),r(p(:,1)),'o','color','white'); T(P(:,2)) R(P(:,1)) lines = houghlines(bw,t,r,p,'fillgap',5,'minlength',7); BG = zeros(size(bw)); figure;imshow(bw);hold on for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
25 plot(xy(:,1),xy(:,2),'linewidth',2,'color','green'); end thindex = max(p(:,2)); %T(max(P(:,2))) figure; imshow( imrotate(rgb,t(thindex)-90) ); Το πεδίο (ρ,θ) του μετασχηματισμού Hough
26 Το έγγραφο μετά την διόρθωση της κλίσης ΜΟΡΦΟΛΟΓΙΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΔΥΑΔΙΚΩΝ ΕΙΚΟΝΩΝ Erosion (Διάβρωση) Εντολή imerode Σύνταξη: BER = imerode(bw,se) Όπου BW ο πίνακας της δυαδικής εικόνας, SE ο πίνακας της εικόνας που χρησιμοποιείται ως δομικό στοιχείο και BER ο πίνακας που προκύπτει από την πράξη της διαστολής των BW και SE. Το όρισμα του δομικού στοιχείου είναι στο στοιχείο του πίνακα SE που βρίσκεται στη θέση floor((size(se)+1)/2. BW = Παράδειγμα BW = [ ; ; ; ;
27 ] ; ; ; ; SE = [ ; ; ; BER = imerode(bw,se); Dilation (Διαστολή) BER = Εντολή imdilate Σύνταξη BDIL = imdilate(bw,se) Όπου BW ο πίνακας της δυαδικής εικόνας, SE ο πίνακας της εικόνας που χρησιμοποιείται ως δομικό στοιχείο και BDIL ο πίνακας που προκύπτει από την πράξη της διαστολής των BW και SE Το όρισμα του δομικού στοιχείου είναι στο στοιχείο του πίνακα SE που βρίσκεται στη θέση floor((size(se)+1)/2. Παράδειγμα BW = [ ; ; ; ; ; ; ; ; ]
28 SE = [ ; ; ; ] BER = imerode(bw,se); BDIL = imdilate(ber,se); Εφαρμογή RGB = imread('c:\users\acer\desktop\ψεε\labs2014_15\musicmela2.bmp','bmp'); BW = im2bw( rgb2gray(rgb) ); BW = (BW==0); imshow(bw) RGB = imread('c:\users\acer\desktop\ψεε\labs2014_15\musicse.bmp','bmp'); SE = im2bw( rgb2gray(rgb) ); SE = (SE==0); figure;imshow(se) BER = imerode(bw,se); BDIL = imdilate(ber,se); figure; imshow(bdil) B = BW-BDIL; S = [1 1; 1 1; 1 1 ]; figure; imshow( imerode( imdilate(b,s),s) ); Η αρχική εικόνα Η εικόνα του δομικού στοιχείου
29
ΓΡΑΦΙΚΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΥΜΕΣΑ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΙΣΗΓΗΤΗΣ: Χ.ΣΤΡΟΥΘΟΠΟΥΛΟΣ
ΓΡΑΦΙΚΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΥΜΕΣΑ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΙΣΗΓΗΤΗΣ: Χ.ΣΤΡΟΥΘΟΠΟΥΛΟΣ Τι είναι Ψηφιακή εικονα; Η ψηφιακή εικόνα είναι ένα πεπερασμένο σύνολο περιοχών όπου κάθε περιοχή είναι χρωματισμένη με χρώμα που
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1
ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 1 ΒΑΣΙΚΟΙ ΧΕΙΡΙΣΜΟΙ ΕΙΚΟΝΑΣ Αντικείμενο: Εισαγωγή στις βασικές αρχές της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνας χρησιμοποιώντας το MATLAB και το πακέτο Επεξεργασίας Εικόνας. Περιγραφή και αναπαράσταση
Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΗΥ-474. Ψηφιακή Εικόνα. Χωρική ανάλυση Αρχεία εικόνων
Ψηφιακή Εικόνα Χωρική ανάλυση Αρχεία εικόνων Ψηφιοποίηση εικόνων Δειγματοληψία περιοδική, ορθογώνια (pixel = picture element) πυκνότητα ανάλογα με τη λεπτομέρεια (ppi) Κβαντισμός τιμών διακριτές τιμές,
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ. Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Υπολογιστικών Συστημάτων Άδειες
ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. 2η ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ & ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ 2η ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Ακμές και περιγράμματα Ακμές και περιγράμματα Γενικά Μεγάλο τμήμα της πληροφορίας που γίνεται αντιληπτή
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ενότητα 2 : Βελτιστοποίηση εικόνας (Image enhancement) Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Η/ΥΣ Άδειες Χρήσης Το
Εργαστήριο ADICV1. Image Boundary detection and filtering. Κώστας Μαριάς 13/3/2017
Εργαστήριο ADICV1 Image Boundary detection and filtering Κώστας Μαριάς 13/3/2017 Boundary Detection 2 Γείτονες και περίγραμμα εικόνας Ορίζουμε ως V το σύνολο των τιμών εντάσεων εικόνας για να ορίσουμε
DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης
DIP_06 Συμπίεση εικόνας - JPEG ΤΕΙ Κρήτης Συμπίεση εικόνας Το μέγεθος μιας εικόνας είναι πολύ μεγάλο π.χ. Εικόνα μεγέθους Α4 δημιουργημένη από ένα σαρωτή με 300 pixels ανά ίντσα και με χρήση του RGB μοντέλου
Μάθημα 8 ο. Ανίχνευση Ακμών ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1
Μάθημα 8 ο Ανίχνευση Ακμών ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1 Εισαγωγή (1) Οι ακμές είναι βασικά χαρακτηριστικά της εικόνας. Ένας αποδεκτός ορισμός της ακμής είναι ο ακόλουθος: «Το σύνορο μεταξύ δύο ομοιογενών περιοχών με
Εργαστήριο ADICV2. Image filtering. Κώστας Μαριάς
Εργαστήριο ADICV2 Image filtering Κώστας Μαριάς Image Filtering ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2 Matlab Σκοπός εργαστηρίου Θα φτιάξουμε ένα ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean FILTER) σε matlab Στη συνέχεια θα
Μάθημα 8 ο. Ανίχνευση Ακμών ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1
Μάθημα 8 ο Ανίχνευση Ακμών ΤΜΗΥΠ / ΕΕΣΤ 1 Εισαγωγή (1) Οι ακμές είναι βασικά χαρακτηριστικά της εικόνας Προς το παρόν δεν υπάρχει ακόμα ένας ευρέως αποδεκτός ορισμός της ακμής. Εδώ θα θεωρούμε ως ακμή:
ΖΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής
ΖΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ ΕΡΓΑΣΙΑ 1 ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΥΠΕΥΘΗΝΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ : ΒΛΑΧΑΚΗΣ ΜΙΧΑΛΗΣ(Α.Μ:ΜΗ81) ΓΛΑΜΠΕΔΑΚΗΣ
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ενότητα 1 : Εισαγωγικές έννοιες Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Η/ΥΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΜΕ ΧΡΗΣΗ MATLAB ΑΘΑΝΑΣΙΑ ΚΟΛΟΒΟΥ (Ε.Τ.Ε.Π.) 2012 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ο σκοπός αυτού
ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ
ΑΡΧΙΜΗΔΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗ ΕΡΕΥΝΗΤΙΚΩΝ ΟΜΑΔΩΝ ΣΤΑ ΤΕΙ 2.2.2.3ζ ΔΙΑΡΘΡΩΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΕΓΧΡΩΜΩΝ ΕΓΓΡΑΦΩΝ Εγχειρίδιο χρήσης λογισμικού ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟΣ ΥΠΕΥΘΥΝΟΣ: ΣΤΡΟΥΘΟΠΟΥΛΟΣ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΣΕΡΡΕΣ, ΜΑΙΟΣ 2007 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ
Ακαδηµαϊκό Έτος , Χειµερινό Εξάµηνο ιδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ, ΤΜΗΜΑ Ι ΑΚΤΙΚΗΣ ΤΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΨΣ 50: ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ακαδηµαϊκό Έτος 005 006, Χειµερινό Εξάµηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΤΕΛΙΚΗ ΕΞΕΤΑΣΗ Η εξέταση
ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΛΥΡΩΝΗΣ ΧΑΝΙΑ 2011. Σκοπός Εργασίας Εντοπισμός πλίνθων σε σειρά ορθοφωτογραφιών και εξαγωγή δισδιάστατης αποτύπωσης των τειχών.
1 ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΛΥΡΩΝΗΣ ΧΑΝΙΑ 2011 2 Σκοπός Εργασίας Εντοπισμός πλίνθων σε σειρά ορθοφωτογραφιών και εξαγωγή δισδιάστατης αποτύπωσης των τειχών. Ενδεδειγμένες και αξιόπιστες μέθοδοι αποτύπωσης Εμπειρικές Τοπογραφικές
Επεξεργασία εικόνας. Μιχάλης ρακόπουλος. Υπολογιστική Επιστήµη & Τεχνολογία, #08
Επεξεργασία εικόνας Μιχάλης ρακόπουλος Υπολογιστική Επιστήµη & Τεχνολογία, #08 1 Επεξεργασία εικόνας Βασικό ανάγνωσµα: Η ενότητα 12.4 από το ϐιβλίο των Van Loan και Fan. Επεξεργασία εικόνας Μ. ρακόπουλος
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΒΕΣ 04: ΣΥΜΠΙΕΣΗ ΚΑΙ ΜΕΤΑ ΟΣΗ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Ακαδηµαϊκό Έτος 2007 2008, Χειµερινό Εξάµηνο 6 Νοεµβρίου 2007 Φροντιστηριακή Άσκηση 2: (I) Εντροπία,
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Σημειακή επεξεργασία και μετασχηματισμοί Κατηγορίες μετασχηματισμού εικόνων Σημειακοί μετασχηματισμοί
ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ & ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ & ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ ΔΡ. Γ. ΜΑΤΣΟΠΟΥΛΟΣ ΕΠ. ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Επεξεργασία Ιατρικών Εικόνων
Digital Image Processing
Digital Image Processing Χωρικό φιλτράρισμα Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 008. Χωρικού Φιλτράρισμα Η μηχανική
Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση
Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 5 η Παρουσίαση : Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Σύνθεση Χρωμάτων Αφαιρετική Παραγωγή Χρώματος Χρωματικά
7.5 Ενδιάμεσο επίπεδο επεξεργασίας εικόνας
7.5 Ενδιάμεσο επίπεδο επεξεργασίας εικόνας 7.5.1 Εισαγωγή Kάθε σύστημα επεξεργασίας εικόνας έχει ένα συγκεκριμένο σκοπό λειτουργίας. Παραδείγματος χάριν, διαφορετικές απαιτήσεις θα έχει μια βιομηχανία
Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση
ΤΨΣ 50 Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Κατάτµηση Εικόνων: Ανίχνευση Ακµών και Κατάτµηση µε Κατωφλίωση Τµήµα ιδακτικής της Τεχνολογίας και Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς Περιεχόµενα Βιβλιογραφία
Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών. «Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και. Ρομποτικής» Assignment 2
Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Προηγμένα Συστήματα Παραγωγής, Αυτοματισμού και Ρομποτικής» ΜΑΘΗΜΑ Μηχανική Όραση ΑΝΑΦΟΡΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Assignment 2 ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ Λεμωνιά Κατερίνα Πορφυράκης Μανώλης
i M-1 1. ij f(i, j) N-1. (pixel) 2. M N (x, y) (x, y ) = 256. R(x, y), G(x, y), B(x, y)
D4 2 2. (pixel) 2 ( ) M N (x, y) (x, y ) ( )f(x, y) j N- i j i f(i, j) M-. ij f(i, j) 8 2 8 = 256, 2 2 f(x, y) 3,, R(x, y), G(x, y), B(x, y) 256 2 2.2 ( ) JPEG (Joint Photographic Experts Group), GIF (Graphics
Ε.Α.Υ. Υπολογιστική Όραση. Κατάτμηση Εικόνας
Ε.Α.Υ. Υπολογιστική Όραση Κατάτμηση Εικόνας Γεώργιος Παπαϊωάννου 2015 ΚΑΤΩΦΛΙΩΣΗ Κατωφλίωση - Γενικά Είναι η πιο απλή μέθοδος segmentation εικόνας Χωρίζουμε την εικόνα σε 2 (binary) ή περισσότερες στάθμες
ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ
ΑΣΚΗΣΗ 2 ΒΑΣΙΚΑ ΚΑΙ ΣΥΝΘΕΤΑ ΣΗΜΑΤΑ ΔΥΟ ΔΙΑΣΤΑΣΕΩΝ - ΕΙΚΟΝΑΣ Αντικείμενο: Κατανόηση και αναπαράσταση των βασικών σημάτων δύο διαστάσεων και απεικόνισης αυτών σε εικόνα. Δημιουργία και επεξεργασία των διαφόρων
ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ. ( ) 1, αν Ι(i,j)=k hk ( ), διαφορετικά
ΑΣΚΗΣΗ 3 ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕΛΕΤΗ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑΤΟΣ Αντικείμενο: Εξαγωγή ιστογράμματος εικόνας, απλοί μετασχηματισμοί με αυτό, ισοστάθμιση ιστογράμματος. Εφαρμογή βασικών παραθύρων με την βοήθεια του ΜΑΤLAB
Περιεχόμενα. 26 Γραφικά δύο διαστάσεων... 11. 27 Γραφικά τριών διαστάσεων... 45
Περιεχόμενα 26 Γραφικά δύο διαστάσεων... 11 26.1 Η συνάρτηση plot...11 26.2 Στυλ γραμμών, σημειωτές, και χρώματα...14 26.3 Κάνναβοι διαγραμμάτων, πλαίσιο αξόνων, και ετικέτες...16 26.4 Προσαρμογή αξόνων
Εισαγωγή στο MATLAB. Μεταβλητές Οι μεταβλητές ορίζονται με τον ακόλουθο τρόπο
Εισαγωγή στο MATLAB Γιώργος Γιαννακάκης To MATLAB (MATrix LABoratory) αποτελεί ένα εύχρηστο, ανοιχτού κώδικά υπολογιστικό περιβάλλον για υλοποίηση επιστημονικών εφαρμογών σε ένα φάσμα πεδίων, όπως Γραμμική
Μάθημα: Μηχανική Όραση
Μάθημα: Μηχανική Όραση Εργασία 2: Advances in Digital Imaging and Computer Vision Ομάδα χρηστών 2 : Τσαγκαράκης Νίκος, Καραμήτρος Κώστας Εισαγωγή Σκοπός της άσκησης, είναι να εξοικειωθούμε με κάποιες βασικές
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΦΩΝΗΣ ΚΑΙ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΦΩΝΗΣ ΚΑΙ ΕΙΚΟΝΑΣ ΧΑΝΙΑ, ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΧΑΝΙΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΜΕΤΑΦΡΑΣΗ : ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΦΩΝΗΣ ΚΑΙ
Εργαστήριο ADICV1-3. Matlab Image Basics, neighbours and boundaries. Κώστας Μαριάς
Εργαστήριο ADICV1-3 Matlab Image Basics, neighbours and boundaries Κώστας Μαριάς Εργαστήριο ADICV1 Matlab Image Basics, neighbours and boundaries pkg load image Κώστας Μαριάς Basic Matlab Image Processing
Digital Image Processing
Digital Image Processing Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Εισαγωγικά Γενικά Πληροφορίες Στόχοι Θεωρία Εργαστήριο
6-Aνίχνευση. Ακμών - Περιγράμματος
6-Aνίχνευση Ακμών - Περιγράμματος Ανίχνευση ακμών Μετατροπή 2 εικόνας σε σύνολο ακμών Εξαγωγή βασικών χαρακτηριστικών της εικόνας Πιο «συμπαγής» αναπαράσταση Ανίχνευση ακμών Στόχος: ανίχνευση ασυνεχειών
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ ΔΠΜΣ ΗΕΠ 1/46
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ ΔΠΜΣ ΗΕΠ 1/46 Περιλαμβάνει: Βελτίωση (Enhancement) Ανακατασκευή (Restoration) Κωδικοποίηση (Coding) Ανάλυση, Κατανόηση Τμηματοποίηση
ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων. Περιεχόµενα. Βιβλιογραφία. Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας.
ΒΕΣ 04: Συµπίεση και Μετάδοση Πολυµέσων Εικόνα και Πολυµεσικές Εφαρµογές Περιεχόµενα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Σηµειακές µέθοδοι Φίλτρα γειτνίασης Γεωµετρικές µέθοδοι Εικόνες και Πολυµεσικές Εφαρµογές
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ. Ενότητα 2: Βελτιστοποίηση Εικόνας.
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ Ενότητα 2: Βελτιστοποίηση Εικόνας Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Υπολογιστικών Συστημάτων Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Δύο είναι οι κύριες αιτίες που μπορούμε να πάρουμε από τον υπολογιστή λανθασμένα αποτελέσματα εξαιτίας των σφαλμάτων στρογγυλοποίησης:
Ορολογία bit (binary digit): δυαδικό ψηφίο. Τα δυαδικά ψηφία είναι το 0 και το 1 1 byte = 8 bits word: η θεμελιώδης μονάδα σύμφωνα με την οποία εκπροσωπούνται οι πληροφορίες στον υπολογιστή. Αποτελείται
ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ & ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ & ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ ΔΡ. Γ. ΜΑΤΣΟΠΟΥΛΟΣ ΕΠ. ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ Εισαγωγή Σχηματισμός Εικόνας
Εργαλεία Προγραμματισμού Ψηφιακής Επεξεργασίας Εικόνας: Το Matlab Image Processing Toolbox
ΚΕΣ 03 Αναγνώριση προτύπων και ανάλυση εικόνας Εργαλεία Προγραμματισμού Ψηφιακής Επεξεργασίας Εικόνας: Το Matlab Image Processing Toolbox Τμήμα Επιστήμης και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήμιο Πελοποννήσου
7 ο Εργαστήριο Θόρυβος 2Δ, Μετακίνηση, Περιστροφή
7 ο Εργαστήριο Θόρυβος 2Δ, Μετακίνηση, Περιστροφή O θόρυβος 2Δ μας δίνει τη δυνατότητα να δημιουργίας υφής 2Δ. Στο παρακάτω παράδειγμα, γίνεται σχεδίαση γραμμών σε πλέγμα 300x300 με μεταβαλόμενη τιμή αδιαφάνειας
Εργαστήριο ADICV3. Image filtering, Point Processing and Histogram Equalisation. Κώστας Μαριάς 20/3/2017
Εργαστήριο ADICV3 Image filtering, Point Processing and Histogram Equalisation Κώστας Μαριάς 20/3/2017 Image Filtering ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2 Basic Matlab Σκοπός εργαστηρίου Θα φτιάξουμε
References. Chapter 10 The Hough and Distance Transforms
References Chapter 10 The Hough and Distance Transforms An Introduction to Digital Image Processing with MATLAB https://en.wikipedia.org/wiki/circle_hough_transform Μετασχηματισμός HOUGH ΤΕΧΝΗΤΗ Kostas
Εργαστήριο ADICV1. Matlab Image Basics, neighbours and boundaries. Κώστας Μαριάς 6/3/2017
Εργαστήριο ADICV1 Matlab Image Basics, neighbours and boundaries Κώστας Μαριάς 6/3/2017 Basic Matlab Image Processing DrEye http://biomodeling.ics.forth.gr/ 7/11/2016 ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΛΙΚΩΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΞΕΛΙΓΜΕΝΩΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ
Δύο είναι οι κύριες αιτίες που μπορούμε να πάρουμε από τον υπολογιστή λανθασμένα αποτελέσματα εξαιτίας των σφαλμάτων στρογγυλοποίησης:
Ορολογία bit (binary digit): δυαδικό ψηφίο. Τα δυαδικά ψηφία είναι το 0 και το 1 1 byte = 8 bits word: η θεμελιώδης μονάδα σύμφωνα με την οποία εκπροσωπούνται οι πληροφορίες στον υπολογιστή. Αποτελείται
DIP_06 Συµπίεσηεικόνας - JPEG. ΤΕΙ Κρήτης
DIP_06 Συµπίεσηεικόνας - JPEG ΤΕΙ Κρήτης Συµπίεσηεικόνας Το µέγεθος µιας εικόνας είναι πολύ µεγάλο π.χ. ΕικόναµεγέθουςΑ4 δηµιουργηµένηαπόένασαρωτήµε 300 pixels ανά ίντσα και µε χρήση του RGB µοντέλου (24
HY380 Αλγόριθμοι και πολυπλοκότητα Hard Problems
HY380 Αλγόριθμοι και πολυπλοκότητα Hard Problems Ημερομηνία Παράδοσης: 0/1/017 την ώρα του μαθήματος ή με email: mkarabin@csd.uoc.gr Γενικές Οδηγίες α) Επιτρέπεται η αναζήτηση στο Internet και στην βιβλιοθήκη
Ασκήσεις Επεξεργασίας Εικόνας
Ασκήσεις Επεξεργασίας Εικόνας. Εύρεση στοιχείων μιας περιοχής με ιδιότητα συγκεκριμένης γειτονιάς Άσκηση. Έστω δύο υποσύνολα πίνακα εικόνας S και S2 η οποία φαίνεται στο σχήμα παρακάτω. Για σύνολο τιμών
. Βάθος χρώματος: Πραγματικό χρώμα. . Βάθος χρώματος: Αποχρώσεις του γκρίζου 8bit. . Βάθος χρώματος: Αποχρώσεις του γκρίζου 1bit.
Α ΤΕΙ ΑΘΗΝΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ, ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΕΞΕΤΑΣΤΙΚΗ ΠΕΡΙΟΔΟΣ: A ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2011-2012 ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΨΗΦΙΑΚΗ ΕΙΚΟΝΑ ΚΑΙ ΗΧΟΣ (7-2-2012) Διάρκεια εξέτασης: 2.0 ώρες (08:00 10:30)
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Τι είναι η ψηφιακή εικόνα 1/67 Το μοντέλο της εικόνας ΜίαεικόναπαριστάνεταιαπόέναπίνακαU που κάθε στοιχείο του u(i,j) ονομάζεται εικονοστοιχείο pixel (picture element). Η ανάλυση
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Ενότητα 3 : Αποκατάσταση εικόνας (Image Restoration) Ιωάννης Έλληνας Τμήμα Η/ΥΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν
DIP_01 Εισαγωγή στην ψηφιακή εικόνα. ΤΕΙ Κρήτης
DIP_01 Εισαγωγή στην ψηφιακή εικόνα ΤΕΙ Κρήτης Πληροφορίες Μαθήματος ιαλέξεις Πέμπτη 12:15 15:00 Αιθουσα Γ7 ιδάσκων:. Κοσμόπουλος Γραφείο: Κ23-0-15 (ισόγειο( κλειστού γυμναστηρίου) Ωρες γραφείου Τε 16:00
Εργαστήριο ADICV1-3. Matlab Image Basics, neighbours and boundaries. Κώστας Μαριάς
Εργαστήριο ADICV1-3 Matlab Image Basics, neighbours and boundaries Κώστας Μαριάς Εργαστήριο ADICV1 Matlab Image Basics, neighbours and boundaries pkg load image Κώστας Μαριάς Basic Matlab Image Processing
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ ΔΠΜΣ ΗΕΠ 1/46 Περιλαμβάνει: Βελτίωση (Enhancement) Ανακατασκευή (Restoration) Κωδικοποίηση (Coding) Ανάλυση, Κατανόηση Τμηματοποίηση (Segmentation)
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Χωρικά φίλτρα Χωρικά φίλτρα Γενικά Σε αντίθεση με τις σημειακές πράξεις και μετασχηματισμούς, στα
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ Εξετάσεις Προσομοίωσης 06/04/2015 Θέμα Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιο σας τον αριθμό κάθε πρότασης και δίπλα τη λέξη ΣΩΣΤΟ, αν είναι σωστή και ΛΑΘΟΣ αν
Group (JPEG) το 1992.
Μέθοδοι Συμπίεσης Εικόνας Πρωτόκολλο JPEG Συμπίεση Εικόνας: Μείωση αποθηκευτικού χώρου Ευκολία στη μεταφορά αρχείων Δημιουργήθηκε από την ομάδα Joint Photographic Experts Group (JPEG) το 1992. Ονομάστηκε
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας. Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης
Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Γεωχωρικές Τεχνολογίες» Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Εισηγητής Αναστάσιος Κεσίδης Τμηματοποίηση εικόνας Τμηματοποίηση εικόνας Γενικά Διαμερισμός μιας εικόνας σε διακριτές περιοχές
Εφαρμογές Πληροφορικής
Εφαρμογές Πληροφορικής Κεφάλαιο 11 Πολυμέσα ΜΕΡΟΣ Α 1. Υπερκείμενο Ποιός είναι ο κόμβος, ποιός ο σύνδεσμος και ποιά η θερμή λέξη; 1 2. Υπερμέσα Χαρακτηριστικά Κόμβος (Node) Αποτελεί τη βάση πληροφοριών
Ειδικά Θέµατα Υπολογιστικής Όρασης & Γραφικής. Εµµανουήλ Ζ. Ψαράκης & Αθανάσιος Τσακαλίδης Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής
Ειδικά Θέµατα Υπολογιστικής Όρασης & Γραφικής Εµµανουήλ Ζ. Ψαράκης & Αθανάσιος Τσακαλίδης Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Μηχανικών Η/Υ & Πληροφορικής Χαρακτηριστικά Εµµανουήλ Ζ. Ψαράκης Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα
5. Η ΕΙΚΟΝΑ ΣΤΑ ΠΟΛΥΜΕΣΑ
5. Η ΕΙΚΟΝΑ ΣΤΑ ΠΟΛΥΜΕΣΑ Η Εικόνα στα Πολυμέσα Μια εικόνα χίλιες λέξεις Εικόνα: Χωρική αναπαράσταση ενός αντικειμένου σε σκηνή δύο ή τριών διαστάσεων Μοντέλο του πραγματικού κόσμου Χρήση εικόνων Τέχνη
Ακαδημαϊκό Έτος , Χειμερινό Εξάμηνο Διδάσκων Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΚΕΣ 3: ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ Ακαδημαϊκό Έτος 7 8, Χειμερινό Εξάμηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗΣ Το παρόν
Στόχοι και αντικείμενο ενότητας. Εκφράσεις. Η έννοια του τελεστή. #2.. Εισαγωγή στη C (Μέρος Δεύτερο) Η έννοια του Τελεστή
Στόχοι και αντικείμενο ενότητας Η έννοια του Τελεστή #2.. Εισαγωγή στη C (Μέρος Δεύτερο) Εκφράσεις Προτεραιότητα Προσεταιριστικότητα Χρήση παρενθέσεων Μετατροπές Τύπων Υπονοούμενες και ρητές μετατροπές
Εργαστήριο ADICV2 Labs 2-6
Εργαστήριο ADICV2 Labs 2-6 Image filtering Κώστας Μαριάς Image Filtering ADICV Kostas Marias TEI Crete 2017 2 Basic Matlab Σκοπός εργαστηρίου Θα φτιάξουμε ένα ΦΙΛΤΡΟ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ (mean FILTER) σε matlab
Advances in Digital Imaging and Computer Vision
Advances in Digital Imaging and Computer Vision Lecture and Lab 3 27/3/2017 Κώστας Μαριάς Αναπληρωτής Καθηγητής Επεξεργασίας Εικόνας 21/2/2017 1 Σημειακή Επεξεργασία Εικόνας (point processing), μετασχηματισμοί
Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας. Παρουσίαση 12 η. Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων
Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Παρουσίαση 12 η Θεωρία Χρώματος και Επεξεργασία Έγχρωμων Εικόνων Εισαγωγή (1) Το χρώμα είναι ένας πολύ σημαντικός παράγοντας περιγραφής, που συχνά απλουστεύει κατά
Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση
Χειμερινό Εξάμηνο 2013-2014 Μετάδοση Πολυμεσικών Υπηρεσιών Ψηφιακή Τηλεόραση 4 η Παρουσίαση : Επεξεργασία Εικόνας Διδάσκων: Γιάννης Ντόκας Εισαγωγή στις Έννοιες των Εικόνων Στο χώρο των πολυμέσων χρησιμοποιείται
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ
Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας-ΚΕΦ. -- ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΕΙΚΟΝΑΣ ΜΕ ΙΣΤΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΕΝΤΑΣΕΩΣ Η επεξεργασία εικόνας µέσω του ιστογράµµατος ουσιαστικά αποτελεί µία βασική επεξεργασία εικόνας που ανήκει
DIP_05 Τμηματοποίηση εικόνας. ΤΕΙ Κρήτης
DIP_05 Τμηματοποίηση εικόνας ΤΕΙ Κρήτης ΤΜΗΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ Τμηματοποίηση εικόνας είναι η διαδικασία με την οποία διαχωρίζεται μία εικόνα σε κατάλληλες περιοχές ή αντικείμενα. Για την τμηματοποίηση
ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ
ii ΠΙΝΑΚΑΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ 1. Εισαγωγή - Βασικές έννοιες....1 1.1 Εσωτερική παράσταση δεδομένων....2 1.1.1 Παράσταση θέσης....3 1.1.2 Μετατροπές μεταξύ συστημάτων διαφορετικών βάσεων....5 1.1.3 Οι αριθμητικές
ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ. 1η ΕΡΓΑΣΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ & ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΟΡΑΣΗ 1η ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:
Ανάλυση και επεξεργασία εικόνων DICOM με τη χρήση Matlab
ΑΣΚΗΣΗ 8 Ανάλυση και επεξεργασία εικόνων DICOM με τη χρήση Matlab 1. Περιγραφή του προτύπου DICOM Η ψηφιακή επεξεργασία ιατρικής εικόνας ξεκίνησε παράλληλα με την ανάπτυξη ενός προτύπου για τη μεταφορά
Συστήματα Πολυμέσων. Ενότητα 5: Χαρακτηριστικά Ψηφιακής Εικόνας. Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Τμήμα Πληροφορικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ενότητα 5: Χαρακτηριστικά Ψηφιακής Εικόνας Θρασύβουλος Γ. Τσιάτσος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης
Digital Image Processing
Digital Image Processing Intensity Transformations Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Image Enhancement: είναι
Ενδεικτική πολυ-εργασία 1 - εφαρμογή στην υπολογιστική όραση
Ενδεικτική πολυ-εργασία 1 - εφαρμογή στην υπολογιστική όραση Εντοπισμός ενός σήματος STOP σε μια εικόνα. Περιγράψτε τη διαδικασία με την οποία μπορώ να εντοπίσω απλά σε μια εικόνα την ύπαρξη του παρακάτω
Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυµα Κρήτης. Σχολή Τεχνολογικών Εφαρµογών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής & Πολυµέσων. Πτυχιακή Εργασία
Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυµα Κρήτης Σχολή Τεχνολογικών Εφαρµογών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής & Πολυµέσων Πτυχιακή Εργασία Τίτλος: Καταµέτρηση Αντικειµένων Φωτογράφισης. Μέσω Πανοραµικής Γαβαλάς
Advances in Digital Imaging and Computer Vision
Advances in Digital Imaging and Computer Vision Διάλεξη 5 Κώστας Μαριάς kmarias@staff.teicrete.gr 24/4/2017 1 Αναφορές An Introduction to Digital Image Processing with Matlab, Alasdair McAndrew N. Papamarkos,
1 η Εργαστηριακή Άσκηση MATLAB Εισαγωγή
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΗΠΕΙΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Τ.Ε. Εργαστήριο Επεξεργασία Εικόνας & Βίντεο 1 η Εργαστηριακή Άσκηση MATLAB Εισαγωγή Νικόλαος Γιαννακέας Άρτα 2018 1 Εισαγωγή Το Matlab
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ
ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΙΚΟΝΑΣ Π. ΑΣΒΕΣΤΑΣ Επ. Καθηγητής Τμήμα Μηχανικών Βιοϊατρικής Τεχνολογίας ΤΕΙ Αθήνας Email: pasv@teiath.gr ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Αναπαράσταση εικόνας Ιστόγραμμα Εξισορρόπηση ιστογράμματος Κατωφλίωση
Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας
Επεξεργασία Χαρτογραφικής Εικόνας Διδάσκων: Αναγνωστόπουλος Χρήστος Κώδικες μετρήσεων αντικειμένων σε εικόνα Χρωματικά μοντέλα: Munsell, HSB/HSV, CIE-LAB Κώδικες μετρήσεων αντικειμένων σε εικόνες Η βασική
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004.
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004. Εισαγωγικά: SIFT~Harris Harris Detector: Δεν είναι ανεξάρτητος της κλίμακας
Συστήματα Αναμονής (Queuing Systems)
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ - ΕΜΠ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧ. ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Τομέας Επικοινωνιών, Ηλεκτρονικής & Συστημάτων Πληροφορικής Εργαστήριο Διαχείρισης & Βέλτιστου Σχεδιασμού Δικτύων Τηλεματικής
5 η ΕΝΟΤΗΤΑ Γραφήματα στο MATLAB
ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΜΠ ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΠΙΛΥΣΗΣ ΜΕ Η/Υ 5 η ΕΝΟΤΗΤΑ Γραφήματα στο MATLAB Ν.Δ. Λαγαρός Μ. Φραγκιαδάκης Α. Στάμος Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες Χρήσης Creative
ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ I. 7 η ΔΙΑΛΕΞΗ Γραφικά με Υπολογιστή
ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ - ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΗ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ ΤΟΥΡΙΣΤΙΚΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΦΙΛΟΞΕΝΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ I 7 η ΔΙΑΛΕΞΗ Γραφικά με Υπολογιστή ΧΑΣΑΝΗΣ ΒΑΣΙΛΕΙΟΣ
ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004.
D. Lowe, Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110, 2004. 1/45 Τι είναι ο SIFT-Γενικά Scale-invariant feature transform detect and
Ενότητα 2: Οι Θεµελιώδεις Αρχές των Ψηφιακών Εικόνων
Ενότητα 2: Οι Θεµελιώδεις Αρχές των Ψηφιακών Εικόνων Δειγµατοληψία και Κβαντισµός: Μια εικόνα (µπορεί να) είναι συνεχής τόσο ως προς τις συντεταγµένες x, y όσο και ως προς το πλάτος. Για να τη µετατρέψουµε
Advances in Digital Imaging and Computer Vision
Advances in Digital Imaging and Computer Vision Lecture and Lab 5-6 Κώστας Μαριάς Αναπληρωτής Καθηγητής Επεξεργασίας Εικόνας 21/2/2017 1 Σημειακή Επεξεργασία Εικόνας Point processing All/Erasmus students:
ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΡΗΤΗΣ ΔΠΜΣ ΠΡΟΗΓΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΑΥΤΟΜΑΤΙΣΜΟΥ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑ 2 ADVANCES IN DIGITAL AND COMPUTER VISION ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ: ΓΕΡΜΕΝΗΣ ΕΥΑΓΓΕΛΟΣ (Α.Μ.: ΜΗ77) ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ
Νοέμβριος 2005 Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ κεφ.4 ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΑΚΜΩΝ ΔΠΜΣ ΗΕΠ 1/53
Νοέμβριος 5 Σ. Φωτόπουλος ΨΕΕ κεφ.4 ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΑΚΜΩΝ ΔΠΜΣ ΗΕΠ /53 Ακμή ή περίγραμμα (edge) σεμιαεικόναχ ij ορίζεται ως το σύνολο των σημείων στη θέση i,j της εικόνας, όπου παρατηρείται μία σημαντική αλλαγή
Microsoft POWERPOINT ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΕΙΣ ECDL. Περιεχόμενα. Απόκτησε τώρα το δίπλωμα. για να θεωρείσαι Επαγγελματίας! 1 Σχεδιασμός Παρουσίασης
Microsoft POWERPOINT Περιεχόμενα ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΕΙΣ 1 Σχεδιασμός Παρουσίασης 2 Υποδείγματα Διαφανειών και Πρότυπα 3 Γραφικά Αντικείμενα 4 Γραφήματα και Διαγράμματα 5 Πολυμέσα 6 Βελτίωση Παραγωγικότητας 7 Διαχείριση
Κατάτµηση εικόνας σε οµοιόµορφες περιοχές
KEΣ 03 Αναγνώριση Προτύπων και Ανάλυση Εικόνας Κατάτµηση εικόνας σε οµοιόµορφες περιοχές ΤµήµαΕπιστήµης και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου Εισαγωγή Κατάτµηση µε πολυκατωφλίωση Ανάπτυξη
Τμήμα Χρηματοοικονομικής & Ελεγκτικής ΤΕΙ Ηπείρου Παράρτημα Πρέβεζας. Πληροφορική Ι ΨΗΦΙΑΚΗ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ.
Τμήμα Χρηματοοικονομικής & Ελεγκτικής ΤΕΙ Ηπείρου Παράρτημα Πρέβεζας Πληροφορική Ι ΨΗΦΙΑΚΗ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Γκόγκος Χρήστος Τύποι δεδομένων ιάφοροι τύποι δεδοµένων εδοµένα Κείµενο Αριθµοί Εικόνες
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ,
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 422: ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Ακαδηµαϊκό Έτος 2004 2005, Χειµερινό Εξάµηνο Καθ.: Νίκος Τσαπατσούλης ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΓΙΑ ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ Το τρέχον έγγραφο αποτελεί υπόδειγµα τελικής
Επίσημη Εφημερίδα της Ευρωπαϊκής Ένωσης L 274/9
20.10.2009 Επίσημη Εφημερίδα της Ευρωπαϊκής Ένωσης L 274/9 ΚΑΝΟΝΙΣΜΟΣ (ΕΚ) αριθ. 976/2009 ΤΗΣ ΕΠΙΤΡΟΠΗΣ της 19ης Οκτωβρίου 2009 για την υλοποίηση της οδηγίας 2007/2/ΕΚ του Ευρωπαϊκού Κοινοβουλίου και του