Upload
laurel-mckee
View
79
Download
7
Tags:
Embed Size (px)
DESCRIPTION
קצוות תמונה Edge Detection. קצוות תמונה. קצוות מאופיינים על ידי מעבר חד של דרגות אפור. SRIKANTH RANGARAJAN. קצוות מחלקים את התמונה לתחומים ולאובייקטים. קצוות תמונה. קצוות של תמונה סינטטית. קצוות מאפייני אובייקטים. קצוות שאינם מאפיינים אובייקטים. מקורות אפשריים לקצוות. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 1
קצוות תמונה Edge Detection
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 2
קצוות תמונה
קצוות מאופיינים על ידי מעבר חד של דרגות אפור
SRIKANTH RANGARAJAN
קצוות מחלקים את התמונה לתחומים ולאובייקטים
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 3
קצוות תמונה
קצוות שלתמונה סינטטית
קצוות מאפייני
אובייקטים
קצוות שאינם מאפיינים אובייקטים
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 4
מקורות אפשריים לקצוות
אי רציפות של צבע
אי רציפות של תאורה
אי רציפות של עומק
אי רציפות של נורמל המשטח
Cornelia Fermüller
הגדרת קצוות
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 5
Gonzalez & Woods
שימוש בנגזרות
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 6
f(x)
f’(x)
f’’(x)
f(x)-f’’(x)
נקודת חציית האפס
גובה הנגזרת מאפייןאת שיפוע המדרגה
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 7
נגזרות ראשונות
אופרטור הגרדיאנט:
y
f
x
ff ,
גודל הגרדיאנט:22
y
f
x
ff
כיוון הגרדיאנט:
xf
yf1tan
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 8
נגזרות ראשונות – המקרה הבדיד
),()1,(
),(),1(
yxfyxfy
f
yxfyxfx
f
1
-1
1-1 10
01-
01
1-0
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 9
נגזרות ראשונות
Gonzalez & Woods
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 10
נגזרות של תמונה רועשת
Gonzalez & Woods
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 11
נגזרת ראשונה של תמונה רועשת
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 12
נגזרת ראשונה של תמונה רועשת
פתרון: לבצע החלקה לפני הגזירה
Gonzalez & Woods
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 13
נגזרת שנייה
2
2
2
22
y
f
x
ff
אופרטור הלפלסיאן:
),()1,(2)2,(
),(),1(2),2(
2
2
2
2
yxfyxfyxfy
f
yxfyxfyxfx
f
010
141
010
111
181
111
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 14
שימוש בלפלסיאן
חסרון?
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 15
)LOG(לפלסיאן של גאוסיאן
fGfGLfGL ))((*)*()*(* 2
לפלסיאןגאוסיאן
LOG
2
22
2
22
22
22
42
22
21
1),(
2
1),(
yx
yx
eyx
yxG
eyxG
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 16
)LOG(לפלסיאן של גאוסיאן
Gonzalez & Woods
G
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 17
)LOG(לפלסיאן של גאוסיאן
שוניםσערכי
עיבוד סיפרתי של תמונות: קצוות תמונה 18
השוואה
Gonzalez & Woods
Canny edge detection
(לא רציפים דקים, קצוות יוצר ראשונות, נגזרות על המבוסס אלגוריתם מקוטעים) ואינו רגיש לרעשים.
שלבי האלגוריתם:
נתון לבחירה.σהחלקה בעזרת מסנן גאוסיאני להורדת רעש. הפרמטר 1.
לפי אחת השיטות2. פיקסל בכל הנגזרות החלקיות ,Sobel(חישוב Prewitt, Roberts(…, והערך הכיוון יחושבו הנגזרות חישוב מתוך .
המוחלט.
ביחס לערכים המוחלטים של הגרדיאנט. ערכים הגבוהים Tהפעלת סף 3.מהסף יחשבו כקצה ואחרים יחשבו רקע.
עוצמה 4. בעלת היא אם כזו להיות תמשיך קצה נקודת קצוות: הצרת מקסימלית לוקלית מבין הנקודות השכנות בכיוון הגרדיאנט.
. נניח T1<T2 פעמיים ביחס לשני ספים 3קישור קצוות: נבצע את שלב 5.יהוו קצוות ובנוסף יצטרפו J2. כל הקצוות מ-J1, J2שיתקבלו התמונות
.J2 המקושרים לקצוות מ-J1כל הקצוות מ-
yx ff ,
19
Canny edge detection – smoothing
20
)a (Original )b (Smoothed
Image and Video Processing Thomas B. Moeslund
21
Canny edge detection – gradient
)c (Gradient magnitudes
22
Canny edge detection – non maximum supression
)c (Gradient magnitudes )d (Edges after non-maximum suppression
23
Canny edge detection – double thresholding
)e (Double thresholding
24
Canny edge detection – hysteresis
)f (Edge tracking by hysteresis
)g (Final output
25
Hough Transform
Gonzalez & Woods
26
Hough Transform
Gonzalez & Woods
27
-simple example Hough Transform
Gonzalez & Woods
28
-example Hough Transform
Gonzalez & Woods
Demo:• http://www.dis.uniroma1.it/~iocchi/slides/icra2001/java/hough.html• http://www.markschulze.net/java/hough/