Prelucrarea Imaginilor Digitale 1

Esantionarea si cuantificare sunt realizate de dispozitivele de achizitie a imaginilor.

Acestea pot consta intr-un singur senzor care se misca (caz in care esantionarea depinde de precizia de miscare a senzorului, dar si de precizia de focalizare a elementului optic), sau dintr-o retea de senzori –matrice – caz in care esantionarea este data de densitatea retelei de senzori insasi.

Curbele de izopreferinte cuantifica efectul asupra calitatii unei imagini a variatiei simultane a celor doi parametri: rezolutia spatiala, respectiv cea in nuante de gri.

Ele sunt evident subiective. Un punct de pe o curba corespunde unei imagini caracterizata de valorile corespunzatoare ale parametrilor N si K. Punctele de pe o curba corespund imaginilor cu acelasi nivel de calitate (asa cum este ea perceputa de un observator). Exemplul considerat, analizeaza trei imagini, cu putine detalii (1), numar mediu de detalii (2), respectiv numar mare de detalii(3).

Marirea unei imagini poate fi privita ca un proces de supra-esantionare (over sampling), in timp ce micsorarea unei imagini poate fi privita ca un proces de sub-esantionare (under sampling), aplicate insa deja unei imagini digitale, si nu uneia continui.

Marirea (ZOOM)

Presupune doua procese:

Crearea de noi pixeli.

Atribuirea de nivele de gri acestor noi pixeli.

Metode:

Interpolarea fata de cel mai apropiat pixel (Nearest neighbor interpolation)

Replicarea pixelilor (Pixel replication) -se poate folosi numai pentru scari intregi

Interpolarea biliniara (Biliniar interpolation)

Interpolare de ordine superioare

Micsorarea

Problema micsorarilor este echivalenta cu cea a maririlor. Metoda replicarii pixelilor se transforma in stergerea de linii si coloane din 2 in 2.

Pentru evitarea fenomenului de “aliasing” (muchii zimtate), se recomanda ca inainte de micsorare imaginea sa fie estompata (blur).

Pentru definirea adiacentei a doi pixeli trebuie sa luam in considerare vecinatatea si indeplinirea unei conditii de similaritate, de exemplu nivelul de gri. Intr-o imagine alb-negru, doi pixeli se considera adiacenti daca sunt vecini (in sensul definit mai sus) si daca au asociata – ambii - valoarea 0 sau 1. Pentru o imagine cu nuante de gri pentru stabilirea criteriului se similaritate se poate face apel la un set de valori (de nivele de gri). Fie acest set notat cu V. Pentru o imagine cu 256 nuante de gri de exemplu, V poate fi orice subset ale acestor valori.

Adiacenta 4: q este sunt adiacent 4 cu p, daca [ambii pixeli] au valorile din V si q N4(p)

Adiacenta 8: q este adiacent 8 cu p, daca [ambii pixeli] au valorile din V si q N8(p)

Adiacenta m: q este adiacent m cu p, daca [ambii pixeli] au valorile din V si:

q N4(p), sau

q ND(p) si N4(p) N4(q) nu contine nicinu pixel cu valoare din V