Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Transkript

1 BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN When something can be read without effort, great effort has gone into its writing. ~E. J. Poncela

2 İçerik 2. Sayısal Görüntü Temelleri Görsel Algının Unsurları Işık ve Elektromanyetik Spektrum Görüntü Algılama ve Edinme Görüntü Örnekleme ve Nicemleme MATLAB a Giriş Pikseller Arasındaki Bazı Temel İlişkiler Sayısal Görüntü İşlemede Kullanılan Matematiksel İşlemlere Giriş 2

3 Görme Ne Anlama Geliyor? Düz adamın görme nedir için cevabı (ve Aristoteles'in de), bakarak neyin nerede olduğunu bilmek olmalı. Diğer bir deyişle, görme dünyada mevcut olanı ve nerede olduğunu görüntülerden keşfetme sürecidir. David Marr, Vision, 1982 Beynimiz görüntüleri bir girdi olarak kullanabilir ve bunu nesneler ve sahne yapıları bakımından yorumlayabilir. 3

4 Salvador Dali nin Study for the Dream Sequence in Spellbound (1945) eseri görsel algımız hakkında ne söyler? İki boyutlu bir görüntü görürüz Fakat, derinlik bilgisini algılarız retinaya yansıyan ışık yakınsayan çizgiler gözün gölgesi 4

5 Görsel Algının Unsurları 5

6 Görsel Algının Unsurları Çubuklar Bunlar renkten bağımsız olarak ışığın yoğunluğundaki değişimleri algılarlar Nesneleri siyah, beyaz ve gri tonları şeklinde algılarlar İnsanlar gece karanlığında düşük ışık olduğu durumlarda bu çubuklar sayesinde yine de etrafını siyah-beyaz olarak görebilirler. Fakat renkli göremezler Koniler Renkli görüşten koniler sorumludur Fakat, görebilmek için çubuklardan daha fazla miktarda ışığa ihtiyaç duyarlar Üç farklı koni hücresi vardır. Bunlar: L tipi, M tipi ve S tipi konilerdir. 6

7 Görsel Algının Unsurları 7

8 8

9 Görsel Algının Unsurları 9

10 Görsel Algının Unsurları 10

11 Görsel Algının Unsurları 11

12 Görsel Algının Unsurları Beau Lotto nun TED konuşmasını izleyelim: Optik illüzyonlar nasıl gördüğümüzü gösterir Video Link: 12

13 Işık ve Elektromanyetik Spektrum Beyaz ışık: tüm görünür spektrum dalga boylarındaki yaklaşık eşit enerjiden oluşur. Renk Newton, 1666 Video Link: 13 Slide credit: B. Freeman, A. Torralba, K. Grauman

14 Işık ve Elektromanyetik Spektrum λ = c / v Video Link: E = hv h: Planck s katsayısı 14

15 Işık ve Elektromanyetik Spektrum Video Link: 15 Slide credit: A. Efros

16 Işık ve Elektromanyetik Spektrum Bir EM dalganın dalga boyunun, bir nesneyi "görmek" için en az nesnenin boyutu kadar ya da daha az büyüklükte olması gerekmektedir. Video Link: 16

17 Işık ve Elektromanyetik Spektrum 17

18 Işık ve Elektromanyetik Spektrum 18

19 Işık ve Elektromanyetik Spektrum Elektromanyetik dalgalar, lambda dalgaboyuyla ilerleyen sinüzoidal dalgalar olarak görselleştirilebilir. İnsanların bir nesnede algıladığı renkler nesneden yansıyan ışığın doğasıyla belirlenir. Örneğin, yeşil objeler aslında nm aralığında ışığı yansıtırken diğer dalga boylarındaki enerjinin çoğunu soğururlar. 19

20 Işık ve Elektromanyetik Spektrum Monokromatik Işık: renkten yoksun ışık Yeğinlik tek özelliğidir (siyahtan beyaza) Monokromatik görüntüler gri-seviyesi görüntülerdir Kromatik (renkli) ışık bandları: 0.43 den 0.79 μm Kromatik ışık kaynağının kalitesi: Işıma (Radyans): Işık kaynağından çıkan toplam enerji miktarı (watt olarak ölçülür) Işıklılık (lm): Bir gözlemcinin bir ışık kaynağından algıladığı enerji miktarının bir ölçüsüdür (lümen olarak ölçülür) Parlaklık: Pratik olarak ölçülmesi mümkün olmayan ışık algısının subjektif bir tanımlayıcısıdır. Akromatik yeğinlik kavramını somutlaştırır ve renk duyarlılığını tanımlamadaki temel faktörlerden biridir. 20

21 Görüntü Algılama ve Elde Etme Aydınlatma enerjisini sayısal görüntülere dönüştürme 21

22 Görüntü Elde Etme İşlemi 22

23 Bir Görüntü Oluşturma Modeli f(x,y) sıfırdan farklı ve sonlu olmak üzere; f(x,y) = i(x,y) r(x,y) f(x,y): (x,y) noktasındaki yeğinlik i(x,y): (x,y) noktasındaki aydınlatma r(x,y): (x,y) noktasındaki yansıma burada 0 < i(x,y) < ve 0 < r(x,y) < 1 23

24 Aydınlatmanın Tipik Bazı Değerleri Aydınlatma Lümen Işık akışı veya ışık akışı birimi Metrekare başına lümen (lm/m 2 ) Bir yüzeyin aydınlık ölçü metrik birimi Açık bir günde, güneş dünyanın yüzeyi üzerinde 90,000 lm/m 2 yi geçen aydınlatma üretebilir. Bu değer bulutlu bir günde 10,000 lm/m 2 den daha az bir değere düşer. Açık bir akşamda, dolunay yaklaşık 0.1 lm/m 2 aydınlatma verir. Ticari bir ofiste tipik aydınlatma seviyesi yaklaşık 1000 lm/m 2 dir. 24

25 Yansımanın Tipik Bazı Değerleri Yansıma 0.01 siyah kadife 0.65 paslanmaz çelik 0.80 düz beyaz duvar boyası 0.90 gümüş plakalı metal 0.93 kar 25

26 Görüntü Örnekleme ve Nicemleme Koordinat değerlerini sayısallaştır ma Genlik değerlerini sayısallaştırma 26

27 Görüntü Örnekleme ve Nicemleme 27

28 Sayısal Görüntülerin Gösterimi 28

29 Sayısal Görüntülerin Gösterimi M N lik nümerik bir dizinin gösterimi: f ( x, y) f (0,0) f (0,1)... f (0, N 1) f (1,0) f (1,1)... f (1, N 1) f ( M 1,0) f ( M 1,1)... f ( M 1, N 1) 29

30 Sayısal Görüntülerin Gösterimi M N lik nümerik bir dizinin gösterimi: A a a... a a a... a a a... a 0,0 0,1 0, N 1 1,0 1,1 1, N 1 M 1,0 M 1,1 M 1, N 1 30

31 Sayısal Görüntülerin Gösterimi Ayrık yeğinlik aralığı [0, L-1], L=2 k Sayısallaştırılmış bir görüntüyü saklamak için gerekli bit sayısı (b): b = M N k 31

32 Sayısal Görüntülerin Gösterimi 32

33 Sayısal Görüntülerin Gösterimi 33

34 Sayısal Görüntülerin Gösterimi Figure: M. J. Black 34

35 Sayısal Görüntülerin Gösterimi Figure: M. J. Black 35

36 Sayısal Görüntülerin Gösterimi 1 pixel Peki bu rakamlar nasıl oluşturulur? Kaynak:

37 Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü Uzamsal Çözünürlük Bir görüntüdeki ayırt edilebilir en küçük detayın bir ölçüsüdür birim uzaklık başına düşen satır çiftleri ve birim uzaklık başına noktalar (pikseller) en yaygın ölçüler arasındadır Yeğinlik Çözünürlüğü Yeğinlik seviyesindeki ayırt edilebilir en küçük değişikliktir 8 bit, 12 bit, 16 bit vb. şekilde ifade edilir 37

38 Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 38

39 Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 39

40 Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 40

41 Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 41

42 MATLAB a Giriş MATLAB = Matrix Laboratory MATLAB, C, C ++ ve Fortran gibi geleneksel programlama dillerinden daha hızlı hesaplama gerektiren yoğun görevleri gerçekleştirmenizi sağlayan yüksek seviyeli bir dil ve etkileşimli bir ortamdır. ( MATLAB, hızlı sayısal matris hesaplamaları için tasarlanmış etkileşimli, yorumlanmış bir dildir. 42

43 MATLAB a Giriş Üniversitelerde MATLAB artık matematik, mühendislik ve diğer bilim dallarında verilen derslerde kullanılan standart bir hesaplama aracı haline gelmiştir. MATLAB, belli alanlardaki uygulamalara özel sonuçlar sunan araç kutularından (toolbox) oluşur. Bunlardan birisi olan görüntü işleme araç kutusu, sayısal görüntü işleme ile ilgili problemlerin çözümü için geliştirilmiş MATLAB fonksiyonlarının (M-functions or M-files) toplamından oluşur. 43

44 MATLAB a Giriş 44

45 MATLAB a Giriş 45

46 MATLAB a Giriş 46

47 MATLAB a Giriş 47

48 MATLAB a Giriş 48

49 MATLAB a Giriş 49

50 MATLAB a Giriş 50

51 MATLAB a Giriş 51

52 MATLAB a Giriş 52

53 MATLAB a Giriş 53

54 MATLAB a Giriş 54

55 MATLAB a Giriş 55

56 MATLAB a Giriş 56

57 MATLAB a Giriş 57

58 MATLAB a Giriş 58

59 MATLAB a Giriş 59

60 MATLAB a Giriş 60

61 MATLAB a Giriş 61

62 Kaynaklar Sayısal Görüntü İşleme, Palme Yayıncılık, Üçüncü Baskıdan Çeviri (Orj: R.C. Gonzalez and R.E. Woods: "Digital Image Processing", Prentice Hall, 3rd edition, 2008). Digital Image Processing Using Matlab, Gonzalez & Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Gatesmark Publishing, 2009 Ders Notları, CS Digital Image Processing, F.(Qingzhong) Liu, Ders Notları, BIL717-Image Processing, E.Erdem Ders Notları, EBM537-Görüntü İşleme, F.Karabiber 62