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CAPITOLO 6 La modifica degli istogrammi ANALISI DIMMAGINE A. Dermanis, L.Biagi.

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1 CAPITOLO 6 La modifica degli istogrammi ANALISI DIMMAGINE A. Dermanis, L.Biagi

2 Le trasformazioni sulle immagini Trasformazioni in singola bandaTrasformazioni multispettrali Registrazione di immaginiAlgebra delle bande Correzioni radiometricheIndici di vegetazione Modifica degli istogrammiComponenti principali Filtri con finestre mobiliTasseled Cap Filtri di FourierClassificazione A. Dermanis, L.Biagi

3 Listogramma di unimmagine (e.g. p = 8) x = 1, 2, …, 255 Valori ammissibili per un pixel a p bit: x = 1, 2, …, 2 p 1 x = 0 codifica no data nxnx N f x = = no di pixel con valore x no totale di pixel Frequenza del valore x : Istogramma di unimmagine: A. Dermanis, L.Biagi

4 Listogramma di unimmagine: un esempio A. Dermanis, L.Biagi

5 Listogramma di unimmagine F x = Frequenza cumulativa del valore x : NxNx N N x = n z z 1 x Numero di pixel con valore x : x FxFx Istogramma cumulativo: A. Dermanis, L.Biagi

6 Uniformazione dellistogramma Immagine con contrasto ideale: tutti i valori di grigio uniformemente presenti f (x) = f (x) = costante = 1 2 p 1 Istogramma corrispondente f (x) : Istogramma uniforme ! p = 8 (8-bit): F (x) = x 255 F (x) = x 2 p 1 Istogramma cumulativo corrispondente F (x) : p = 8 (8-bit): A. Dermanis, L.Biagi

7 Miglioramento del contrasto: trasformazione dellistogramma originale in uniforme Originale Uniforme Uniformazione dellistogramma Caso continuo: Per ogni pixel, x è sostituito con x tale che F(x) = F (x ) Corrispondente caso discreto reale A. Dermanis, L.Biagi

8 Uniformazione dellistogramma Differenti valori vengono mappati nel medesimo Problemi nelluniformazione discreta: nessun valore viene mappato in qualche valore del nuovo istogramma A. Dermanis, L.Biagi

9 Uniformazione dellistogramma Immagine originale e suo istogrammaImmagine risultante e suo istogramma Nota le differenze rispetto al caso ideale ! A. Dermanis, L.Biagi

10 Conformazione dellistogramma Modificare unimmagine in modo che il suo istogramma F(x) venga trasformato in unistogramma assegnato F (x ) (tipicamente quello di unaltra immagine: risultato, immagini con contrasto simile) funzione obiettivo diversa, ma medesimo principio delluniformazione dellistogramma Per ogni pixel, il valore x è sostituito con x tale che F(x) = F (x ) Istogramma comulativo originale Istogramma comulativo obiettivo A. Dermanis, L.Biagi

11 Conformazione degli istogrammi Immagine originale e suo istogramma Immagine obiettivo e suo istogramma Immagine risultante e suo istogramma Nota: gli istogrammi non sono identici! A. Dermanis, L.Biagi

12 Accentuazione lineare Immagine originale: i valori dei pixel compresi in un intervallo x min x x max Immagine risultante: i pixel coprono tutti i valori 0 x L (x max – x) + L (x – x min ) x = x max – x min x x = Ax + B A & B tali che x min 1 & x max L Trasformazione lineare A. Dermanis, L.Biagi

13 Accentuazione lineare Le 3 bande originali di unimmagine Landsat TM e il loro istogramma Le medesime 3 bande dopo laccentuazione lineare e il loro istogramma A. Dermanis, L.Biagi

14 Accentuazione lineare saturata Trasformazione lineare tale che (a > x min ) 1 and (b < x max ) L anzichè x min 1 and x max L Trasformazione lineare tale che (a > x min ) 1 and (b < x max ) L anzichè x min 1 and x max L Saturazione: (valori 1 x < a ) 1 (valori b < x L ) L Saturazione: (valori 1 x < a ) 1 (valori b < x L ) L A. Dermanis, L.Biagi

15 Accentuazione lineare saturata Può essere utilizzata per evidenziare particolari specifici Identificazione di barche Determinazione della batimetria Originale Risultante A. Dermanis, L.Biagi

16 Ripartizione in intervalli di densità e pseudocolorazione A. Dermanis, L.Biagi


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