)

Kató Zoltán: Digitális Képfeldolgozás (Tehetséggondozó program)

Bevezetés Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

2


Digitális képfeldolgozás

digitális képfeldolgozás

digitális kép számítógépes látás, képelemzés

számítógépes grafika leírás

3


A képfeldolgozás társterületei • Számítógépes képfeldolgozás:  

képi információ feldolgozása, az eljárások/problémák bemenete és kimenete is kép.

• Képi alakfelismerés, képmegértés, számítógépes látás:   

mit ábrázol a kép, osztályozás. vizuális információ kinyerés, képi mérések

• Számítógépes grafika: 

képek előállítása, megjelenítése.

4


Digitális kép • Diszkrét értékeket tartalmazó ”táblázat” • A digitális kép egy elemének elnevezése:  

pixel (picture element, 2D) vagy voxel (volume element, 3D).

5


Az első digitális képek

1921

1922

A korai Bartlane-rendszer 5 árnyalattal kódolt. A fotókat távíró lyukszalagról rekonstruálták.

6



1929, 15 árnyalat, (London – New York) tengeralatti kábelen továbbították


7


1964 Ranger 7 Hold


8

Kép = szöveges interpretáció

9


Amiben a gép jobb • Terítsük ki a szövethálót majd számoljuk/mérjük meg a szemeit

10


Amikor a gép gyorsabb • Határoljuk körbe a világos objektumokat, ügyelve az összemosódó határokra 

`Mikroszkóp képek elemzése


11

Amikor a gép haszontalan

Csontváry: Jajcei vízesés (1903)


12

A kép nem csak 2D lehet

y

z

x

3D kép:

f(x,y,z)=c

13


A kép nem csak 2D lehet

mozgókép / 2D képek időbeli sorozata (3D):

f(x,y,t)=c

14


Nem csak látható fény

látható fény

infra-vörös

rák csillagkép ködfátyla (crab nebula)

rádióhullám

Röntgensugár


15

Elektromágneses spektrum

látható fény


16

Infravörös (hő)kép

infravörös


17

Infravörös (hő)kép


18

Multispektrális képek

infravörös és látható fény


19


f(x,y)=(v1,v2,…,vn)


20


A NASA LANDSAT sávjai

21



LANDSAT 7 műholdfelvételek (Washington DC)


22



23

Radar képek

mikrohullám


24

Radar képek

SAR (Synthetic Aperture Radar) www.sandia.gov/radar/sar.html


25

Radar képek

Lhasa, Tibet (Spaceborne Radar)


26

Rádió képek

rádióhullám


27

Rádió képek

rádióteleszkóp spiral galaxy M33


28

Rádió képek


29

Mágneses rezonancia (MR) képek


30

Ultraibolya képek

ultraibolya


31

Ultraibolya képek


32

Ultraibolya képek

Vénusz Nap


33

Röntgen kép (X-ray)

Röntgen

34



Wilhelm Conrad Röntgen (1845-1923, Nobel-díj:1901)

A legelső Röntgen kép (1895)


35


mellkas-átvilágítás


36


szén alumínium


37


Nap szupernova

38


Röntgen kép: Computed Tomography (CT)

3D CT agyvizsgálat egy 2D szelete


39

Gamma képek

Gamma sugár


40

Gamma képek: nukleáris medicina

41


Képfeldolgozás alkalmazási területei • • • • • • • •

űrkutatás orvostudomány geográfia csillagászat biológia mikroszkópia fizika ...


42

Modern alkalmazások: Arcdetektálás

43


Modern alkalmazások: Biometria

“How the Afghan Girl was Identified by Her Iris Patterns” Read the story

44


Modern alkalmazások: Biometria

Fingerprint scanners on many new laptops, other devices

Face recognition systems now beginning to appear more widely http://www.sensiblevision.com/

45


Modern alkalmazások: Mars jármű

NASA'S Mars Exploration Rover Spirit captured this westward view from atop a low plateau where Spirit spent the closing months of 2007.

• Panoráma kép készítés • 3D terepmodell • Akadály detektálás, pozíció meghatározás

46


Modern alkalmazások: Robotika

NASA’s Mars Spirit Rover http://en.wikipedia.org/wiki/Spirit_rover

http://www.robocup.org/


Modern alkalmazások: Diagnosztika és műtéti tervezés

3D imaging MRI, CT

Image guided surgery Grimson et al., MIT

47

48


Fontosabb részterületek • kódolás: kép transzformálása adatsűrítés vagy átvitel • • • •

• •

céljából helyreállítás: torzított képek minőségének a javítása képkiemelés: kép megjelenésének a javítása rekonstrukció: 3D tárgyak keresztmetszeti képeinek az előállítása vetületi felvételekből szegmentálás: a képen levő objektumok elkülönítése, a kép feldarabolása objektumok, alakzatok jellemzése, reprezentációja …

49


Tematika címszavakban • • • • • • • • •

Képalkotás (digitális kamera perspektív leképezése) Képtranszformációk (pixelértékek megváltoztatása) Warping (képek geometriai transzformációja) Szűrőzés (konvolúció és Fourier transzformáció) Élek, sarokpontok detektálása Képi megfeleltetések Szegmentálás (strukturális információ kinyerése) Alakzatok detektálása, leírása Képek kódolása (tömörítés)

• MATLAB, mobil eszközök (okostelefon)

50


Ajánlott irodalom • Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications (online elérhető: http://szeliski.org/Book)

• MATLAB:  

MathWorks' links to sites containing MATLAB vision functions MATLAB and Octave Functions for Computer Vision and Image Processing

51


Teljesítés feltételei • Gyakorlat (45%)  

2 ZH (javítás, pótlás nem lehetséges) Opcionális házifeladatok (plusz pontszerzés = javítás)

• Vizsga (55%) 

Szóbeli

• Külön jegy az alapkurzusra és a tehetséggondozó kurzusra 

A fenti teljesítések 1.5-el szorozva adják az alapkurzus jegyét

0% - 49%: elégtelen (1) 50% - 64%: elégséges (2) 65% - 77%: közepes (3) 78% - 89%: jó (4) 90% - 100%: jeles (5)

52


Felhasznált anyagok • Palágyi Kálmán: Digitális Képfeldolgozás /pub/Digitalis_kepfeldolgozas

• Trevor Darrell: C280, Computer Vision http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15385s06/lectures/ppts/

• Richard Alan Peters: EECE/CS 253 Image Processing http://www.archive.org/details/Lectures_on_Image_Processing

• További források az egyes diákon megjelölve

)

Recommend Documents