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INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN

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INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN - PowerPoint PPT Presentation


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TEMA 2. INTRODUCCIÓN A LA IMAGEN DIGITAL. INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN. ADQUISICIÓN Y FORMACIÓN. lens. object. image plane. Image Formation. light source. Image Formation. Image Formation. projection through lens. image of object. Image Formation.

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Presentation Transcript
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TEMA 2

INTRODUCCIÓN A LA IMAGEN DIGITAL

INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN

slide3

lens

object

image plane

Image Formation

slide4

light source

Image Formation

slide5

Image Formation

projection

through lens

image of object

slide6

Image Formation

projection onto discrete sensor array.

digital camera

slide7

Image Formation

sensors register average color.

sampled image

slide8

Image Formation

continuous colors, discrete locations.

discrete real-valued image

slide10

Sampling and Quantization

pixel grid

real image

sampled

quantized

sampled & quantized

slide11

Sampling and Quantization

pixel grid

column index

row index

real image

sampled

quantized

sampled & quantized

slide12

Sampling

Take the average within each square.

pixel grid

sampled image

slide13

Sampling

continuous image

sampled image

slide14

Sampling

Take the average within each square.

sampled image

slide15

Sampling

  • Efectos del muestreo espacial:
    • Teóricamente, bajo ciertas condiciones (las del teorema de muestreo), no hay pérdida de información en el muestreo.
    • En la práctica, el muestreo limita la resolución de la imagen.
slide16

Quantification

discrete color output

continuous colors mapped to a finite, discrete set of colors.

continuous color input

slide17

Cuantificación

32 niveles 16 niveles

  • Efecto de la cuantificación
    • Si el número de niveles de intensidad usados para representar una imagen monocromo es pequeño, el ojo puede detectar efectos de contorno en el objeto
    • En el caso de imágenes B&W, con pocos tonos se observa ya alta calidad (con 100 niveles es suficiente, con 64 es muchas veces admisible)

8 niveles 4 niveles

slide18

Cuantificación

8 bits 256 levels

7 bits 128 levels

6 bits 64 levels

5 bits 32 levels

4 bits 16 levels

3 bits 8 levels

2 bits 4 levels

1 bit 2 levels

slide20

Cuantificación

  • El tamaño de la “paleta de colores” (es decir, el número de colores utilizados para representar cada píxel es otro factor determinante de la calidad.
  • Si este número es muy bajo, se apreciarán contornos artificiales que resultan visualmente molestos.
  • Suelen ser necesarios 24 bits (3x8) ó 16 millones de colores (color real) para una visualización perfecta, con una paleta de 16 bits ó 65556 colores se aprecia casi sin distorsión, pero con una paleta de 8 bits ó 256 colores la calidad se ve muy deteriorada y con 16 la imagen es inservible).

16 mill

256

16

slide21

Resampling

nearest neighbor

nearest neighbor

16×

(resizing)

bicubic interpolation

bicubic interpolation

slide23

Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.

  • Digital Image

a grid of squares, each of which contains a single color

each square is called a pixel (for picture element)

slide24

Pixels

  • A digital image, I, is a mapping from a 2D grid of uniformly spaced discrete points, {p = (r,c)}, into a set of positive integer values, {I( p)}, or a set of vector values, e.g., {[RGB]T(p)}.
  • At each column location in each row of I there is a value.
  • The pair ( p, I( p)) is called a “pixel” (for picture element).
slide25

Pixels

  • p = (r,c)is the pixel location indexed by row, r, and column, c.
  • I( p) = I(r,c) is the value of the pixel at location p.
  • If I( p) is a single number then I is monochrome.
  • If I( p) is a vector (ordered list of numbers) then I has multiple bands (e.g., a color image).
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Pixel Location:p = (r , c)

Pixel : [ p, I(p)]

Pixel Value:I(p) = I(r , c)

Pixels

slide28

Color Images

  • Are constructed from three intensity maps.
  • Each intensity map is pro-jected through a color filter (e.g., red, green, or blue, or cyan, magenta, or yellow) to create a monochrome image.
  • The intensity maps are overlaid to create a color image.
  • Each pixel in a color image is a three element vector.
slide29

Color Images On a CRT*

* Tubo de rayos catódicos

slide30

- gamma

- brightness

original

+ brightness

+ gamma

histogram mod

- contrast

original

+ contrast

histogram EQ

  • Point Processing
slide32

Color Sensing / Color Perception

The eye has 3 types of photoreceptors:

sensitive to red, green, or blue light.

luminance

hue

saturation

The brain transforms RGB into separate brightness and color channels (e.g., LHS).

brain

photo receptors

slide33

Color Perception

16× pixelization of:

chrominance

luminance

all bands

blue

green

red

luminance and chrominance (hue+saturation) are perceived with different resolutions, as are red, green and blue.

slide34

Color Balance and Saturation

Uniform changes in color components result in change of tint.

E.g., if all G pixel values are multiplied by  > 1 then the image takes a green cast.

slide36

Rotation

and motion blur

slide38

Spatial Filtering

blurred

original

sharpened

slide40

Formatos de Imagen

  • Clasificación según el número de bandas o canales:
    • En color (RGB): se almacena RGB de alguna forma.
    • En escala de grises: se almacena Y de alguna forma.
    • Binarias: sólo existen dos colores, el blanco y el negro. Su origen suele ser el procesado de otras imágenes (ej: OCR’s).
    • Multi-canal: se almacenan más de 3 canales, típico en sensoresmulti-e hiper-espectrales para aplicaciones de observación terrestre.
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JPEG

GIF

TIFF

PNG

BMP

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TEMA 2

INTRODUCCIÓN A LA IMAGEN DIGITAL

INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN