1 / 17

Változó expozíciós idejű képek fúziója

Változó expozíciós idejű képek fúziója . Készítette: Osztroluczki András Zajác Erik. Probléma felírása. Adott több különböző expozíciós idővel készült kép ugyan arról az objektumról A kis expozíciós idővel készült képek túl sötétek a túl nagy expozíciós idővel készültek pedig túl világosak.

bella
Download Presentation

Változó expozíciós idejű képek fúziója

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Változó expozíciós idejű képek fúziója Készítette:OsztroluczkiAndrás Zajác Erik

  2. Probléma felírása • Adott több különböző expozíciós idővel készült kép ugyan arról az objektumról • A kis expozíciós idővel készült képek túl sötétek a túl nagy expozíciós idővel készültek pedig túl világosak.

  3. Probléma felírása • Hogyan tudunk egy olyan új képet készíteni a meglévők felhasználásával hogy ezek a problémák már ne forduljanak elő? • Válasz:Egy olyan képet kell létrehoznunk amely magába foglalja minden eredeti kép legtöbb információt hordozó darabkáját.

  4. Megvalósítás Felmerülő problémák: • Hogyan tudjuk megmondani melyik darabka hordozza a legtöbb információt? • Ha két különböző kép darabja egymás mellé kerül akkor egy éles határ rajzolódik ki hogyan szabaduljunk meg ettől?

  5. Megvalósítás • Ha a képeket egyforma nagyságú blokkokra osztjuk akkor mindig azon kép blokkja hordozza a legtöbb információt melynek az entrópiája a legnagyobb. • Entrópiát a következő képletből számolhatunk: • Ahol a p a blokkban előforduló c színű pixelek számával egyenlő

  6. Megvalósítás • Az entropia számolásával csak egy baj van túl sokáig tart. Mit lehet tenni? • Az eredeti színes képeket a bennük leggyakrabban előforduló 255 színre konvuláljuk és ezeken a képeken végezzük el az entropia számolását.

  7. Megvalosítás • Entropiát már számoltunk tudjuk mely képek tartalmazzák az egyes blokkokhoz tartozó legtöbb információt, de még mindig nem tettünk semmit az éles határvonalak ellen. • A megoldás egy egyszerű blend funkció használata.

  8. Megvalósítás • Képletesen fogalmazva tehát: • A képletben az nr és nc a blokkok horizontális illetve vertikális számát jelentik a Wjk egy jk blokk középpontú blend függvény az Ijk pedig a legnagyobb entrópiával rendelkező blokkhoz tartozó kép.

  9. Megvalósítás • A blend függvényt a következő képlettel valósítottuk meg: • Ahol a Gjk nem más mint egy jk blokk középpontú Gauss függvény a következő képlettel megvalósítva: • A képletben szereplő szigma a Gauss haranggörbe szélességét határozza meg

  10. Megvalosítás • A feladat implementálására imageJ-t választottunk annak egyszerűsége miatt • A megvalósított plugin fejlesztését közösen végeztük ezért minden részegység elkészítésében azonos arányban vettünk részt.

  11. Eredmények • A Szigma és a blokkméret helyes megválasztásával a következő eredményt kaptuk: • :

  12. Eredmények • Blokkméret:32, szigma:32

  13. Eredmények • Blokkméret:16, szigma:16

  14. Eredmények • Blokkméret:16, szigma:16

  15. Eredmények • Blokkméret:16, szigma:16

  16. Eredmények • Blokkméret:16, szigma:16

  17. Referenciák • A. ArdeshirGoshtasby - Fusionof multi-exposureimages • Képregisztráció kurzus előadásanyag

More Related