K épfeldolgozás - esettanulmányok

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

1

Képfeldolgozás - esettanulmányok Képfeldolgozás -

esettanulmányok

BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Elektronikus Eszközök Tanszéke

Székely Vladimír

2001 október

BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Elektronikus Eszközök Tanszéke

Székely Vladimír

2001 október

Segédanyag a Műszaki Informatika Szak Számítógépes grafika és képfeldolgozás c. tárgyához

Belső használatra!

Segédanyag a Műszaki Informatika Szak Számítógépes grafika és képfeldolgozás c. tárgyához

Belső használatra!

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

2

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

V. Székely, M. Rencz: Image processing procedures for the thermal measurements

IEEE Trans. on Components and Packaging Technology, V.22, No.2, 1999

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

3

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

B1

B2

B3

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

4

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

“Added image”,

összegkép:

i

BiA

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

5

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

“Hamis színes” megjelenítés

Pixel érték Szín

0 blue

1 green

2 red

3 cyan

4 magenta

5 yellow6 fentiek

ismétlése

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

6

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

A hamis színes kép “mögé tesszük” a layout rajzot

A hamis színes kép “mögé tesszük” a layout rajzot

Pixel érték Szín

0…K-1 darkblue…lightblue

K…2K-1 darkgreen…lightgreen

stb.

1. Az L layout képet 0…K-1 komprimáljuk

2. Az összegkép pixel értékeit K-val szorozzuk

3. A fenti két képet összeadjuk

4. Az alábbi szín-táblát használjuk:

1. Az L layout képet 0…K-1 komprimáljuk

2. Az összegkép pixel értékeit K-val szorozzuk

3. A fenti két képet összeadjuk

4. Az alábbi szín-táblát használjuk:

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

7

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

Relief jellegű kép generálásaRelief jellegű kép generálása

1. Az A összegképról készítünk egy 2-2 pixellel eltolt R másolatot

2. A megjelenítendő képet az alábbi módon számoljuk:

3. A LUT-ot egyenletes szürke skálára állítjuk.

1. Az A összegképról készítünk egy 2-2 pixellel eltolt R másolatot

2. A megjelenítendő képet az alábbi módon számoljuk:

3. A LUT-ot egyenletes szürke skálára állítjuk.

mLwRwAwP LRA

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

8

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

I. Folyadékkristályos hőtérképezés

Izotermikus vonalak rajzolása a layoutraIzotermikus vonalak rajzolása a layoutra

1. Az A összegképen Roberts operátoros élkeresés E

2. Az alábbi összeg képzése:

1. Az A összegképen Roberts operátoros élkeresés E

2. Az alábbi összeg képzése:

LwEwP LE

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

9

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

E. Nikodemussz, V. Székely: Image recognition problems of fingerprint identification, Microprocessors and Microsystems, V.17, No.4, 1993

Delta

Hurok

Minutiae

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

10

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

Olyan, mint egy E elektromos tér erővonalképe!

Olyan, mint egy E elektromos tér erővonalképe!

y

E

x

EE yx

div

h

EEEEE

By

Ty

Lx

Rx

div

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

11

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

Az Ex “térerősség” számításaAz Ex “térerősség” számítása

1. A kép dy-nal eltolt replikáját képezzük

2. Ezt EXOR-oljuk az eredeti képpel

3. Számoljuk az eredmény területét az a,b téglalapon:

1. A kép dy-nal eltolt replikáját képezzük

2. Ezt EXOR-oljuk az eredeti képpel

3. Számoljuk az eredmény területét az a,b téglalapon:

xEconstαd

dybaAREA cos1

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

12

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

DefiníciókDefiníciók

Xbinim = bináris kép

Xgrayim = szürkeskálás kép

pl. FPbinim az ujjlenyomat

Ybinim=SHIFT(Xbinim,dx,dy)

Abinim=EXOR(Bbinim,Cbinim)

Xgrayim=SUMM(Xbinim,a,b)

Xbinim = bináris kép

Xgrayim = szürkeskálás kép

pl. FPbinim az ujjlenyomat

Ybinim=SHIFT(Xbinim,dx,dy)

Abinim=EXOR(Bbinim,Cbinim)

Xgrayim=SUMM(Xbinim,a,b)

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

13

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

A teljes divergencia számításaA teljes divergencia számítása

EXbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,,0))

EYbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,0, ))

EXgrayim=SUMM(EXbinim,a,b)

EYgrayim=SUMM(EYbinim,a,b)

DIVgrayim=SHIFT(EXgrayim,h/2,0)-SHIFT(EXgrayim,-h/2,0)

SHIFT(EYgrayim,0,h/2)-SHIFT(EYgrayim,0,-h/2)

EXbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,,0))

EYbinim=EXOR(FPbinim,SHIFT(FPbinim,0, ))

EXgrayim=SUMM(EXbinim,a,b)

EYgrayim=SUMM(EYbinim,a,b)

DIVgrayim=SHIFT(EXgrayim,h/2,0)-SHIFT(EXgrayim,-h/2,0)

SHIFT(EYgrayim,0,h/2)-SHIFT(EYgrayim,0,-h/2)

h

EEEEE

By

Ty

Lx

Rx

div

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

14

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás

További problémák:

a elöjel eldöntése

a bizonytalan területek kizárása

További problémák:

a elöjel eldöntése

a bizonytalan területek kizárása

Számítógépes grafika és képfeldolgozás PPT-5

15

II. Ujjlenyomat azonosításII. Ujjlenyomat azonosítás