Úprava digitálních obrazů

Ondřej PtáčekH2KNE1, 2013

Digitální obraz digitální obraz chápeme jako obrazovou informaci,

která je převedená do číslicové podoby, používá jedničky a nuly (binární soustavu)

výhody digitálního obrazu:- úprava obrazových dat bez vlivu na data

originální- oproti úpravám analogových obrazů umožňuje

digitální obraz neporovnatelně vyšší možnosti- pro úpravy slouží v dnešní době celá řada

softwarů rozlišujeme dva typy obrazů:

- vektorový- rastrový

Vektorový a rastrový obraz Vektorový obraz je tvořen pomocí geometrických

objektů (tj. body, přímky, křivky, polygony) Ratrový obraz je popsán pomocí jednotlivých

bodů – pixelů (pixel – je elementární část obrazu

z angl. picture element)

Digitální zpracování dat

digitální zpracování se týká především primárně získaného digitálního obrazu, který je vytvořen konstrukcí snímacího zařízení (např. zobrazující skenery) nebo jsou pořizovány digitální obrazové záznamy sekundární digitalizací analogově pořízeného obrazu (např. skenováním)

reálný svět má prakticky neomezenou geometrickou rozlišovací schopnost (např. až do velikosti elementárních částic hmoty), proto je nutno při zobrazení reality počítat s jistým stupněm generalizace, která závisí na technických možnostech i způsobu využití dat

Histogram obrazu Histogram je grafické zobrazení velikosti plochy jednotlivých

stupňů jasu od bílé (R,G,B=255) po černou (R,G,B=0). Na vodorovné ose je 256 bodů (0-255), které odpovídají počtu

odstínů od černé vlevo po bílou vpravo. Na svislé ose je znázorněn počet pixelů příslušného jasu v

obrázku. Výška sloupců v histogramu znázorňuje, jakou plochu v obrázku jednotlivé odstíny zabírají.

Histogram obrazu

Zvýraznění obrazu Obraz se vylepšuje pro další interpretaci (upraví se

jeho vzhled a zvýší se vizuální odlišení mezi jednotlivými prvky obrazu, čímž se zvětší množství informace, které lze vizuálně interpretovat).

Úpravy je vhodné provádět pouze na monitoru a nezasahovat do zdrojových dat.

Základní skupiny digitálního zvýraznění obrazového záznamu:

Bodové (radiometrické) zvýrazněníProstorové zvýraznění (filtrace)Spektrální zvýraznění

Bodové (radiometrické) zvýraznění K základním metodám radiometrického zvýraznění patří:

prahování – vytvoří se „bitový obraz“ 0 – 1 vhodný např. k maskování

hustotní řezy – redukování počtu hodnot pixelů do několika definovaných tříd (řezů)

zvýraznění kontrastu, které spočívá v úpravě histogramu saturace (potlačením) - odstranění části histogramů s

podprahovými četnostmi pixelů blízkých např. 0, resp. 255 ke zlepšení kontrastu

Prahování funkce, která upravuje jasové či barevné složky pixelů obrazu

podle předpisu:

kde c … vstupní hodnota jasu nebo barvy

f(c) … výsledná hodnota

práh … prahovací hodnota

A,B … nové hodnoty pro vstupní hodnotu c pod a nad prahem

Hodnotu prahu lze například určit z barevného a jasového histogramu obrázku

Hustotní řezy Jsou rozšířením konceptu prahování Jedná se o redukování počtu pixelů v původním

obraze do menšího počtu tříd. Hustotními řezy se potlačí rozdíly uvnitř definovaných

intervalů (řezů) a zvýrazní rozdíly mezi jednotlivými intervaly

Jsou používány k zobrazení spojitých jevů (např. nadmořských výšek reliéfu, obsahu sedimentů ve vodním sloupci nebo teplotních poměrů).

Zvýraznění kontrastu úprava histogramu:

Lineárním roztažením v celém využitém rozsahu, nebo v některé jeho části

Vyrovnání histogramu – četnějším hodnotám se přisoudí větší prostor

Zvýraznění části histogramu

Saturace potlačení části histogramu, tj. odstranění části

histogramu s podprahovými četnostmi pixelů

Prostorové zvýraznění (filtrace) Při prostorovém zvýraznění se určuje nová hodnota

DN (Digital Number) určitého pixelu v závislosti na hodnotách určitého počtu okolních pixelů.

Filtrace je spojena s pojmem prostorová frekvence a s použitím filtrů (filtrovacích oken).

Filtry mají buď:

–nízkou propustnost (low pass) - ztrácí se liniové prvky

–vysokou propustnost (high pass) - ostřící filtry (sharpening) a hranové operáty

Vysoko-nízkofrekvenční filtry

Vysokofrekvenční filtry: Mají zvýšit rozdíl hodnot mezi filtrovaným centrálním pixelem a

jeho okolím. Obecně zdůrazňují objekty, které jsou menší, než polovina

filtrovacího okna, širší objekty potlačují. Používají se různé velikosti filtrů.

Nízkofrekvenční filtry: Potlačují vysokofrekvenční informaci v obraze. Produkují obraz, který je oproti originálnímu shlazený.

Spektrální zvýraznění Vytváření nových pásem s cílem zvýšit odlišení

různých objektů. Současná manipulace s dvěma a více spektrálními

záznamy

Klasifikace Účelem klasifikace je především automatické zatřídění

pixelů obrazu do různých tříd podle spektrálních charakteristik - tj. příznaků.

Jejím základem je spektrální chování pixelu v jednotlivých pásmech, což závisí na spektrální odrazivosti a vlastnostech vyzařování objektů.

Použité metody klasifikace jsou závislé na: 1) datech, která je nutno analyzovat, 2) možnostech techniky, která je k dispozici, 3) na uvažovaných aplikacích klasifikací.

Neexistuje obecný návod na (nejlepší, jakékoliv) řešení.

Druhy klasifikací Rozeznáváme dva základní druhy klasifikací, a to:

- řízenou - neřízenou.

Řízená klasifikace Výběr trénovacích ploch (dat), tedy trénovacího souboru

představitelů jednotlivých tříd, které jsou od sebe spektrálně rozlišitelné.

Tvorba histogramů, grafů koincidence, resp. rozptylogramů. Výběr klasifikačního kritéria. Klasifikace

- vizuální - subjektivní

- digitální - „objektivní“; automatická práce počítače, který zařadí či nezařadí jednotlivé pixely do předem vybraných tříd, a vytvoří tak zcela nový digitální obraz

Postklasifikační úpravy.

Neřízená klasifikace Nepoužívá se trénovací množina. Pixely ze stejných nebo příbuzných ploch s blízkou

spektrální odezvou se agregují do clusterů. Výsledkem jsou spektrální třídy. Zatřídění je provedeno

na ryze spektrální bázi (blízkých hodnotách odrazivosti ve všech pásmech vložených do řešení).

Po klasifikaci je nutno provést šetření, co každá třída představuje na základě znalosti terénu a z podkladů

Děkuji za pozornost