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Histogram and region based processing C. Andrés Méndez 20/03/2013.

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Presentazione sul tema: "Histogram and region based processing C. Andrés Méndez 20/03/2013."— Transcript della presentazione:

1 Histogram and region based processing C. Andrés Méndez 20/03/2013

2 Where to find the presentations?

3 Intensity Transformation Functions Esercizio 1 Caricare limmagini pout.tif e tire.tif –Visualizzare limmagine e il suo istogramma Regolare lintensità –funzione imadjust (help imadjust) –imadjust(f,[low_in high_in], [low_out high_out], gamma)

4 negative b=imadjust(pout,[0 1],[1 0]); figure,imshow(b)

5 Istogramma Listogramma è la rappresentazione grafica della quantità di pixel presenti nellimmagine per ciascun livello di grigio. – Lasse orizzontale X rappresenta i valori dei grigi. Lasse verticale Y rappresenta il numero di pixel per ogni livello.

6 Equalizzazione dellistogramma E una tecnica che mira a modificare la forma dellistogramma redistribuendo i valori dei livelli di grigio in modo che listogramma sia quanto più uniforme possibile. Lobiettivo è quello di migliorare limmagine a debole contrasto. Tuttavia, unequalizzazione non porta necessariamente ad un miglioramento dellimmagine (Es. immagine con istogramma bimodale).

7 Equalizzazione dellistogramma Loperazione di equalizzazione ha lo scopo di ottenere per listogramma un andamento praticamente costante. – Per fare ciò si sostituisce al valore x di livello di grigio un valore y dato dalla seguente trasformazione: –dove T è il numero complessivo dei pixel dellimmagine, L è il valore massimo dei livelli di grigi N i è il numero di pixel che hanno un livello di grigio uguale a i, ovvero H(i)

8 Equalizzazione dellistogramma

9 Esercizio 2 Caricare limmagini pout.tif e tire.tif –Visualizzare limmagine e il suo istogramma (imhist) Equalizzare listogramma –Visualizzare limmagine equalizzata e il suo istogramma (histeq)

10 Equalizzazione dellistogramma A volte, lequalizzazione dellistogramma non produce i migliori risultati o il contrasto che aspettiamo. – Esempio, presso da Digital Image Processing, Using MATLAB, by Rafael C. Gonzalez, adapthisteqhisteq

11 Equalizzazione dellistogramma Esercizio 3 >>help adapthisteq (Contrast-limited adaptive histogram equalization ) Load deathstar.jpg Show original, equalized and adaptive-equalized images with their respective histograms

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13 Equalizzazione dellistogramma Esercizio 3 (continuation) >>doc adapthisteq (open documentation) Load deathstar.jpg Modify parameters> –NumTiles ( for example 'NumTiles', [16 16]) –ClipLimit Show image and histograms, Compare the results (also with POUT.tif and TIRE.tif)

14 Funzioni per la Trasformazione di Intensità Le elaborazioni nel dominio spaziale possono essere espresse come: g(x,y)= T[f(x,y)] essendo f limmagine di ingresso alla elaborazione, g quella di uscita e T un operatore su f, definito in un intorno di (x,y). La dimensione dellintorno di (x,y) definisce il carattere della elaborazione: –puntuale(lintorno coincide con il pixel stesso); –locale(per esempio una piccola regione quadrata centrata sul pixel); –globale(lintorno coincide con lintera f).

15 Bimodal histogram Esercizio 4 Create a 400x400 image with normally distributed pixels. –Normal dist., mean=100, std=25 –Matlab: (randn) In the previous image insert a 250x250 square with pixels following the distribution: –normal dist., mean =170, std=20 Visualize the image and its histogram –imshow –hist (better in this case than imhist)

16 Bimodal Histogram, optimal threshold Esercizio 5 How to automatically select the best threshold value for segmentation? Implement the following automatic procedure 1. Choose initial threshold (e.g. randomly) 2.Segment the image into object and background 3.Compute mean intensity of object (mean1 ) and background (mean2 ) 4.Set new threshold to (mean1+mean2 )/2 5.Repeat from Step 2 until convergence Apply the procedure to the previous image Generate a new combination of two distributions and apply the method


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