הנומת דוביעל אובמ - BIUu.cs.biu.ac.il/~kapaho/IP/lectures/lecture1.pdf · Azriel...

מבוא לעיבוד תמונה

1

89-560, 88-584

נתן נתניהו' פרופ למדעי המחשב' המח

אילן-בר' אונ

מנהלה

נתן נתניהו ' פרופ : מרצה

03-531-7721:'טל

אימייל: athan@cs.biu.ac.iln

קאפחאורן ר "ד: מתרגל (orenkapahbiu@gmail.com)

ציון תרגיל 50% :ציון( בתרגילי תכנות-Matlab בזוגות )!50% -ו .ציון מבחן

2

מנהלה

לינאריתאלגברה , חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי :דרישות קדם

בחבילת תוך שימוש ממוחשבים תרגילי בית : במהלך הקורסMatlab לעיבוד תמונה

3

ספרים מומלצים

Digital Picture Processing, Azriel Rosenfeld, Avinash Kak

Computer Vision, Dana H. Ballard, Christopher M. Brown

Digital Image Processing, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods

Fundamentals of Digital Image Processing, Anil K. Jain

Digital Image Processing, William K. Pratt

Computer and Robot Vision, Robert M. Haralick, Linda G. Shapiro

4

ספרים מומלצים

Digital Image Processing, Kenneth R. Castleman

Machine Vision, E. R. Davies

Introductory Techniques for 3-D Computer Vision,

Emanuele Trucco , Alessandro Verri

Fundamentals of Electronic Image Processing, Arthur R. Weeks , Jr.

5

Azriel Rosenfeld (1931—2004)CVL / CfAR, UMCP

A Visionary of Visionaries (IP, CV, PR, DG, and more)

במהלך הקורס( חלקית)נושאים שיכוסו

Feature Extraction / Detection

סגמנטציה(Image Segmentation)

Shape / Pattern Recognition (2D)

דחיסת תמונות(Image Compression)

לדוגמה עיבוד תמונות חישוב , אפליקציות.מרחוק

הגדרות, מושגי יסוד, מבוא

Image Acquisition / Formation

Basic Transforms / Filtering

שיפור תמונה(Image Enhancement)

טרנספורמציות נוספות על / אופרטוריםתמונות ותמונות בינאריות

7

הגדרות ומושגי יסוד, מבוא

תמונה(picture, image) - זירה", (עצם)ייצוג מרחבי של אובייקט "(scene )או -דו, קרי, משתניםתמונה היא פונקציה של שני , מתמטית .אחרתאו של תמונה , מימדית-תלת

ואשר (image plane)במישור התמונה (x,y)הנרשמת בנקודה ( intensity)עוצמת האור .I(x,y) -נסמנה ב

עצמים המחזירים אור ומצלמה הקולטת את האור המוחזר, בהינתן מקור תאורה, עקרונית ,ניתן לדבר על היווצרות תמונה כתוצאה מהתמקדות האור העובר דרך עדשת המצלמה

עוצמת האור בכל נקודה תלויה במידת ההארה של העצם . במישור הדמות או התמונה( תלוי בתכונות ההחזרה של המשטח)ממנו ( reflected)כמות האור המוחזרת , (המשטח)

(.המצלמה)העצם והמערכת האופטית , ובמיקומם היחסי של מקור האור

ומכאן שאינה מכילה את מלוא , מימדי-תלתשל עולם מימדי-תמונה הינה ייצוג דו! זכור.המידע באשר לעולם עצמו

8

Computer Vision (CV)

Embedding human visual capabilities into an automated system (e.g., extraction, analysis, and understanding of a (sequence of) image(s).

Src: CS131

מימד-היווצרות תמונה של עצמים בתלת10

רכישת תמונה /קבלת /יצירת (image acquisition)

(.או הקלטה)מדידה ורישום , נעשית באמצעות צילום

תשליל –( סרט צילום הרגיש לאור)צילום באמצעים כימיים(negative ) סרטמתורגמות לנקודות ( במציאות)הצילום הינו רישום של הנקודות כך שנקודות בהירות

.שחורות בתשליל ולהיפך

מודדים באמצעות רכיבים אלקטרוניים את עוצמת –צילום בשיטות אלקטרוניות. האור על ידי תרגום לאות חשמלי

(video image)הפלט במקרה זה הינו תמונות וידיאו

11

12

“

”

Computer imaging system are comprised of

two primary component types, hardware and

software. The hardware components, can be

divided into image acquisition subsystem, the

computer itself, and the display devices. The

software allows us to manipulate the image

and perform any desired processing on.

Introduction to Computer Vision and Image Processing, Ch. 1

13

מקורות נוספים לקבלת תמונה

באמצעות סורק אופטי מימדית-צילום תמונה דו(scanner ) הבנוי ממערך ליניארי של (.מימדית-האובייקט במקרה הזה הוא תמונה דו)קולטים הרגישים לאור

תמונותX-ray ,ומערך קולטים , מתקבלות באמצעות מקור קרינה המכוון לעצם .הנמצא מצדו השני של העצם ומודד את חלק הקרינה שעבר מבלי להיבלע

תמונות טווחrange images)) , באמצעות מתמרים מאחדים ניתן ליצור תמונהלפני משטח )אשר הערך בכל נקודה בה הוא יחסי למרחק הנקודה הקרובה ביותר

(.כלשהו

תמונות צבע(RGB .)קבלת . מכילות בכל נקודה אינפורמציה גם על הגווןי מדידת עוצמת האור עבור תחומי הצבע השונים "האינפורמציה הנוספת נעשית ע

(.תמונות 3א מתקבלות "ז)

בדומה ל. חישה מרחוק/ תמונות לוויין- RGB ,רק עבור תחום גדול יותר של אורכי גל.

14

15

“

”

Computer imaging system are comprised of

two primary component types, hardware and

software. The hardware components, can be

divided into image acquisition subsystem, the

computer itself, and the display devices. The

software allows us to manipulate the image

and perform any desired processing on.

Introduction to Computer Vision and Image Processing, Ch. 1

16

17

דגימה וכימוי (Sampling and Quantization)

מעשי יותר לדגום את התמונה על גבי , במקום להקליט את הפילוג הרציף של עוצמות האור–דגימהמתקבלת תמונת דגימה מרחבית כך . האורכאשר בכל נקודת דגימה רושמים את עוצמת (grid),סריג

(spatially-sampled image) של ערכים מספריים מימדי-דוהמהווה למעשה מערך.

I(i,j) בנקודה הינו הערך המספרי המייצג את עוצמת האורi,j (השורה ה- i והעמודה ה-j הסריגשל.)

מטריציייצוג התמונה הוא נשים לב כי.

מדובר בתא , למעשה(cell ) אינטגרציה של / הינה יחסית למיצוע והקריאה המספרית , הסריגשל (pictureהתמונהבמישור התמונה ידוע בשם אלמנט התא . התאעוצמת האור על פני השטח של אותו

element ) או בקיצור פיקסל(pixel.)

או " רמת האפור"הערך המספרי של פיקסל ידוע בשםgray level . באופן טיפוסי משתמשים בתמונותx 512שגודלן .פיקסלים 512

18

דגימה וכימוי (Sampling and Quantization)

19

20

22

Grayscale Image23

Degradation via Spatial Sampling 24

Stages in the Digitization Process:

Spatial sampling

Gray-level quantization

25

Using Different Number of Samples26

Degradation due to Gray Level Quantization 27

2 gray levels (binary image) 4 gray levels (2 bits)

Quantization Example (Cont‘d) 28

8 gray levels (3 bits) 16 gray levels (4 bits)

Quantization Example (Cont‘d) 29

32 gray levels (5 bits) 64 gray levels (6 bits)

עיבוד תמונה (Image Processing)

לאחר שיש בידינו ייצוג דיגיטלי של תמונה ,ניתן לעבד את התמונה על ידי הפעלת

נומריות על /אופרציות מתמטיותאינספור .אותו ייצוג המאוחסן במחשב

30

פעולות בסיסיות רלוונטיות לעיבוד תמונה

31

Computer Vision–ל מבוא

(Low Level)

תמונות /י הפעלת אופרטורים שונים נותן תמונת"עיבוד תמונה עלהוציא מסקנות כלשהן ( י עיבוד נוסף מתקדם"ע)פלט שמתוכן ניתן

.לסצנה המצולמתביחס

דוגמאות :edge detection ,סגמנטציה וכו'

32

CV ApplicationsOptical Character Recognition (OCR)

CV Applications (Cont‘d)Facial Image Processing

Face recognition vs. DB

Facial expression recognition

CV Applications (Cont‘d)Object Tracking (e.g., Sports)

CV Applications (Cont‘d)Medical Image Analysis

CV Applications (Cont‘d)Autonomous Vehicles

―Our system requires a computer in the car equipped with television camera input that uses

the same visual input available to the human driver. Essentially, we are proposing an

automatic chauffeur‖, -- John McCarthy, ‗69