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Analisi di Immagini e Dati Biologici Filtri L4-1 35.

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Presentazione sul tema: "Analisi di Immagini e Dati Biologici Filtri L4-1 35."— Transcript della presentazione:

1 Analisi di Immagini e Dati Biologici Filtri L4-1 35

2 Filtri Trasformazione di un immagine che non si limita alla trasformazione di intensità di un pixel Il singolo pixel è ricalcolato in funzione del suo valore e del valore dei pixel circostanti La funzione che modella la trasformazione è detta kernel

3 Filtri

4 Smoothing Filter Un pixel della nuova immagine è ricalcolato come media dei pixel circostanti

5 Smoothing Filter La stessa espressione resa per un pixel generico avente coordinate (u,v)

6 Smoothing Filter Caratteristiche generali Dimensione (size): numero di punti lungo righe&colonne coinvolti nel filtro Forma: Il filtro di media è rettangolare. per filtri di dimensione maggiore si può cercare di approssimare la forma di un disco Kernel: funzione che determina i valori dei coefficienti del filtro

7 Filtri Lineari Il filtro di media è un esempio di filtro lineare E' semplice rappresentare l'azione di un filtro lineare attraverso una matrice La matrice di un filtro di media:

8 Matrice di un filtro Quasi sempre le matrici hanno ordine dispari in modo che sia univoco il loro centro Il centro di una matrice di un filtro, anche se non necessariamente, è il suo hot spot

9 Filtri lineari Modello correlativo del calcolo di un filtro lineare

10 Filtri lineari Rappresentazione matematica

11 Filtri Lineari Box filter: è il filtro di media. Gaussian filter: i coefficienti di un filtro gaussiano non sono costanti ma calcolati dalla funzione di Gauss in 2-D

12 Filtri lineari octave:1> fspecial("average",3) ans = octave:2> fspecial("gaussian",3) ans =

13 Effetto di smoothing

14 Filtri lineari Filtro di differenza: modelli di filtri la cui risposta tende ad esaltare i bordi (salti di intensità) I filtri per differenza hanno alcuni dei coefficiente della matrice negativi

15 Esempi di filtri lineari

16 Filtri lineari Modello convolutivo La funzione di correlazione con cui si rappresenta l'azione di un filtro viene più convenientemente espressa come convoluzione

17 Filtri lineari Convoluzione

18 Filtri lineari Dimostrazione del passaggio da convoluzione a correlazione

19 Filtri Lineari e System identification Impulse Response: filtro che lascia l'input intatto E' rappresentato dalla funzione δ

20 Determinazione dell PSF La funzione δ preserva una immagine, costituisce cioè l'identità del prodotto di convoluzione

21 Point Spread Function Se una legge di trasformazione può essere rappresentata con un modello lineare allora può essere scritta come convoluzione La PSF rappresenta il modello lineare di tutte le alterazioni che avvengono nella formazione dell'immagine rispetto al modello teorico Distorsioni Aberrazioni Diffusioni Se la PSF segue una legge lineare è possibile in linea di principio correggere i suoi effetti

22 Determinazione della PSF Per correggere il comportamento di un sistema ottico si usano sorgenti puntiformi Si va ad osservare l'immagine che si forma che è una rappresentazione della PSF

23 Filtri non lineari I filtri lineari Pixel di un immagine risultante funzione di NxM pixel Problema del 'blurring' (offuscamento)

24 Filtri non lineari: max e min

25 Filtro max e min

26 Filtro di mediana Il median filter seleziona per ogni pixel dell'immagine di output il valore della mediana dei valori di un intorno

27 Filtro di Mediana

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31 Octave's filtering related functions Funzioni di Octave che generano filtri J = imfilter(I, f) 'I' immagine da filtrare 'f' matrice del filtro 'J' matrice dell'immagine di output Preserva la classe dell'immagine di input Se l'immagine è RGB agisce separatamente su ogni piano di colore

32 Octave: fspecial -> fspecial(type,arg1,arg2) Funzione per generazione della matrice di diversi filtri controllata da 1,2 o 3 argomenti 1) Tipo di filtro da generare 2) Parametro di controllo 1 3) Parametro di controllo 2

33 Octave: fspecial type = average Filtro di media rettangolare. In assenza di altri argomenti genera un filtro 3x3 Se il secondo argomento è un intero = N ritorna il filtro di media rettangolare NxN Se è un vettore di 2 elementi allora vengono interpretati per creare una matrice NxM octave:1> fspecial("average",5) ans = octave:2> 0.04*25 ans = 1

34 Octave: fspecial type = gaussian Il secondo argomento è interpretato come per il filtro di media average Il terzo argomento è la dispersione σ (spread) della funzione octave:3> fspecial("gaussian",5) ans = e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e-08 octave:4> sum(sum(fspecial("gaussian",5))) ans = 1

35 Filtro gaussiano 5x5,σ=2 3x3, σ=1 Originale


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