22.09.2014
Görüntüleme
İMGE İŞLEME
Ders-2
İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler
(Prof. Dr. Sarp ERTÜRK)
22 Eylül 2014
Video
22 Eylül 2014
2
Video İşaretlerinin İletimi
3
22 Eylül 2014
4
ÇÖZÜNÜRLÜK
Tarama
25 lines
250 lines
500 lines
Europe: 625 lines, USA: 525 lines
22 Eylül 2014
5
22 Eylül 2014
6
1
22.09.2014
Titremeye Karşı Görsel Hassaslık
INTERLACED SCAN
Europe: 50Hz
USA: 60 Hz
22 Eylül 2014
7
22 Eylül 2014
8
COLOR
DIGITAL IMAGES
Image Space:
(0,0) [or (1,1) depending on index format]
x
Red
Green
Blue
Color (RGB)
C=xR+yG+zB
Digital Images:
Luminance, Y = 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B
Color Difference signals: (R-Y) , (G-Y) , (B-Y)
(G-Y)= -0.51(R-Y)-0.19 (B-Y)
• Sampling
• Quantization
y
22 Eylül 2014
9
Sayısal İmge
22 Eylül 2014
Sayısal İmge


10
Bit derinliği:
Uzamsal çözünürlük:
64x64
128x128
256x256
512x512
L=8
L=7
L=6
L=5
L=4
L=3
L=2
L=1
1024x1024
22 Eylül 2014
11
22 Eylül 2014
12
2
22.09.2014
DIGITAL TV STANDARD
SAMPLING FORMATS / 1
•ITU-R BT.601 Digital TV standard:
13.5 MHz sampling frequency,
720 samples/line (525 lines/60 Hz & 625 lines/50Hz)
•4:2:2 systems
(D-1, D-5, DigiBeta, BetaSX, Digital-S, DVCPRO 50)
Luminance (Y) = 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B (8 bits)
Color Differences:
(B-Y) = -0.3 R - 0.59 G + 0.89 B
(R-Y) = 0.7 R - 0.59 G - 0.11 B
Chrominance:
Cb=0.56(B-Y)= - 0.17 R - 0.33 G + 0.5 B
(8 bits)
Cr=0.71(R-Y)= 0.5 R - 0.42 G - 0.08 B
(8 bits)
22 Eylül 2014
Each line:
720 Y
360 Cb& Cr
13
22 Eylül 2014
14
SAMPLING FORMATS / 2
SAMPLING FORMATS / 3
•4:1:1 systems
(NTSC DV & DVCAM, DVCPRO )
•4:2:0 systems
(PAL DV, DVD, MPEG-2 main profile)
Each line:
720 Y
180 Cb.& Cr
Each Line:
720 Y
360 Cb or Cr
22 Eylül 2014
15
22 Eylül 2014
ALTERNATIVE DIGITAL VIDEO STANDARDS
16
ALTERNATIVE DIGITAL VIDEO STANDARDS
Videoconferencing Quality - CIF
Videoconferencing Quality - Super-CIF
Videoconferencing Quality - QCIF
VCR Quality - SIF
Quarter-Common Interchange Format (QCIF)
Frame size:
• 176 x 144 for luminance (Y)
• 176 x 144 for chrominances (U, V)
• Data rate = 18 Mbps (Uncompressed).
Standard Interchange Format (Defined in MPEG-1)
Frame size (4:1:1 sub-sampling):
• 352 x 240 (NTSC) or 352 x 288 (PAL/SECAM) for
luminance (Y)
• 176 x 120 or 144 for chrominances (U, V)
Common Interchange Format (CIF), (ITU-TS H.261)
Frame size (4:1:1 sub-sampling):
• 352 x 288 for luminance (Y)
• 176 x 144 for chrominances ((U, V))
• Data rate = 36 Mbps (Uncompressed).
22 Eylül 2014
Super-Common Interchange Format (Super-CIF)
Frame size (4:1:1 sub-sampling):
• 704 x 576 for luminance (Y)
• 352 x 288 for chrominances ((U, V))
• Data rate = 146 Mbps (Uncompressed).
17
22 Eylül 2014
18
3
22.09.2014
IMAGE STRUCTURE
Sample Image Format
P2
# PGM, grayscale, ASCII
77
255
217 217 217 217 217 217 217
217 217 217 217 217 217 217
217 217 217 30 217 217 217
217 217 26 26 26 217 217
217 217 217 26 216 217 217
217 217 217 215 216 217 217
217 217 217 216 216 217 217
format
header
image data
Formats: gif, jpeg, pgm, pbm, tiff...
22 Eylül 2014
19
22 Eylül 2014
20
SAMPLE IMAGE FORMAT
P5
# PGM, grayscale, Binary
77
255
ÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙ ÙÙÙÙÙ ØÙÙÙ
ÙÙ×ØÙÙÙÙÙØØÙÙ
22 Eylül 2014
MATLAB temel bilgiler:
http://www engineering uiowa edu/ dip/lecture/dip matlab pdf
http://www.engineering.uiowa.edu/~dip/lecture/dip_matlab.pdf
21
22 Eylül 2014
22
Yaygın Bazı İmge Dosya Tipleri
Sayısal imgeler genellikle bmp, jpg, tiff, raw gibi formatlarda saklanmaktadır.
Gri tonlu, 8bit/piksel bit derinliğinde, 1000x1000 piksel boyutlu bir imgenin
bellekte kaplayacağı alan nedir?
Yanıt: 1000000 bayt = 977 kbayt
Eğer yukarıdaki imge renkli olsaydı, bu imgenin bellekte kaplayacağı alan:
977 kbayt x 3 = 2931 kbayt = 2.86 Mbayt
22 Eylül 2014
23
22 Eylül 2014
24
4
22.09.2014
İmge Dosya Tipleri (raw)
İmge Dosya Tipleri (yuv)
• Yalnızca piksel ışıklılık değerlerini barındıran dosya tipidir.
• Renk bileşenleri sıkıştırılmıştır.
• İmgenin piksel boyutunu gösteren herhangi bir başlık bilgisi içermez.
• Raw dosya tipine benzer şekilde, bu dosya tipinde de imgenin piksel boyutu
dosya içerisinde yoktur.
• İmgeyi açmal için piksel boyutunu bilmek gerekir.
• Bu nedenle imgenin boyutlarının önceden bilinmesi gerekmektedir.
• Bu tip dosyaları Matlab ya da C gibi programlama dillerini kullanarak
açmak için bilinen dosya açma işlemlerini yapmak gerekmektedir.
w=256;
% imgenin yatay boyutu
h=256;
% imgenin düşey boyutu
f=fopen('C:\Documents\lena.raw','r');
% açılacak dosyanın konumu ve adı f dosya değişkenine yüklendi
I=fread(f);
% imge I değişkenine dizi olarak alındı
I=reshape(I,w,h);
% 2-boyutlu matrise dönüştürüldü
status=fclose(f);
% dosya kapandı
figure; imshow(uint8(I'));
% Ekranda imge görüntülendi
22 Eylül 2014
25
İmge Dosya Tipleri (bmp)
22 Eylül 2014
26
İmge Dosya Tipleri (diğer)
• Sıkça kullanılan bir imge dosya tipidir.
• Tiff, jpeg, png, gif, pbm, pgm, hdf, pcx... gibi imge dosya tipleri de vardır.
• Sıkıştırılmamış ve sıkıştırılmış dosya yapısı mevcuttur.
• Sıkıştırılmamış dosya yapısında, raw dosya tipine ek olarak imgenin piksel
boyutu, bit derinliği gibi bilgileri turan başlık kısmı vardır.
• Tiff genellikle bmp benzeri bir dosya tipi olmakta birlikte kayıplı sıkıştırma
modu da vardır.
• Matlab ile .bmpp uzatılı bir imgeyi
g y okumak için
ç
• Bunun yanında 10 bit/piksel
bit/piksel, 16 bit/piksel gibi bit derinliklerinde kayıt
olanagına sahiptir.
I=imread('C:\Documents\lena.bmp');
• Matlab “imread” komutu ile okunmaktadır.
Kodunu yazmak yeterlidir.
• Jpeg kayıplı bir imge dosya tipidir.
• C ve diğer programlama dillerinde ise mevcut kütüphanelerden
faydalanılarak bu dosya tipi okunabilmektedir.
• Bu sıkıştırma kullanılarak imge yüksek verimlilikle sıkıştırılabilmektedir.
• Bu dosya tipi de Matlab “imread” komutu ile okunmaktadır.
22 Eylül 2014
27
devirme
22 Eylül 2014
28
düşeyde çevirme
B  A
B  j , i   A(i, j )
 i  0,..., N  1 , j  0,..., M  1
22 Eylül 2014
B  i, M  j  1  A(i, j )
 i  0,..., N  1 , j  0,..., M  1
29
22 Eylül 2014
30
5
22.09.2014
döndürme
kırpma
• 90°, 180 °, 270 ° gibi açılarda döndürme işlemlerini kolayca
gerçekleştirebiliriz.
B  i, j   A(n1  i, n2  j )
 i  0,..., m1  1 , j  0,..., m2  1
 n1 , n2   başlangıç noktası
 m1 , m2   pencere boyutları
• Bu açıların dışındaki değerlerde ise açısal döndürme işlemlerinin (Sin x,
Cos x değerlerini kullanarak) yapılması gerekmektedir.
• Bunun yerine, Matlab hazır işlevlerinden “imrotate” kullanılabilir.
Ir=imrotate(I,açı,yöntem);
açı:
saat yönünün tersi dönülecek açı değeri.
yöntem: döndürme işlemi sonrasında yeni piksel değerlerinin
hesaplanacağı aradeğerleme yöntemi.
‘nearest’, ‘bilinear’, ‘bicubic’,
Örn;
Ir=imrotate(I,45, ‘bilinear’);
22 Eylül 2014
31
öteleme
22 Eylül 2014
32
öteleme
Öteleme işlemi yapan bir Matlab işlevi yazalım:
B  i, j   A(i  n1  1, j  n2  1)
function [B]=my_otele(A,n1,n2)
 i  n1 ,..., N , j  n2 ,..., M 
 n1 , n2   başlangıç noktası
[w,h]=size(A);
B=zeros(w,h);
( , );
for i=n1:w
for j=n2:h
B(i,j)=A(i-n1+1,j-n2+1);
end
end
Burada for döngüleri yerine tek bir satır yazarak aynı işlem yapılabilir.
22 Eylül 2014
33
boyut değiştirme-yakınlaştırma
22 Eylül 2014
?
34
boyut değiştirme-yakınlaştırma
• Boyut büyültmede daha yumuşak geçişler için:
• Yakınlaştırma, düşük piksel boyutlu bir imgenin piksel boyutunun
yazılımsal olarak arttırılmasıdır.
• Sayısal yakınlaştırma (digital zoom).
22 Eylül 2014
35
22 Eylül 2014
36
6
22.09.2014
boyut değiştirme-yakınlaştırma
boyut değiştirme-uzaklaştırma
• Hangisi daha görünür?
22 Eylül 2014
• Birden fazla pikselin değeri çeşitli matematiksel işlemlerden geçirilerek bir
piksele atanır.
37
boyut değiştirme
22 Eylül 2014
38
İmge oluşturma
• Matlab ile boyut değiştirme için “imresize” adındaki işlev
kullanılabilmektedir.
Is=imresize(I,oran,yöntem);
oran
: giriş
i i imgesinin
i
i i boyutunun
b
değişme
d i
oranını verir.
i oran>11
(büyütme), oran<1 (küçültme).
yöntem
: boyut değiştirmede kullanılacak aradeğerleme yöntemi.
256
256
Örn;
Is=imresize(I,0.97, ‘bicubic’);
22 Eylül 2014
39
İmge oluşturma

22 Eylül 2014
40
İmge oluşturma
(128,128) merkezli, yarıçapı 80 piksel beyaz
bir daire

???
A
C=
22 Eylül 2014
41
22 Eylül 2014
B
X
/ 255
42
7
22.09.2014
Ortalama ve Değişinti

Bir imgenin örnek ortalaması (sample mean):

Örnek değişintisi (sample variance):

Örnek standart sapması (sample std. dev.):
22 Eylül 2014
43
8
Download

İMGE İŞLEME Ders-2