Cuprins
- INTRODUCERE 5
- CAPITOLUL I. GENERALITĂȚI 7
- 1.1 INTRODUCERE 7
- 1.2 COMPONENTELE UNUI SISTEM DE PRELUCRARE AL IMAGINILOR 8
- CAPITOLUL II CULOAREA ȘI FORMAREA IMAGINII 10
- 2.1 BAZA SPECTRALĂ A CULORILOR 10
- 2.2 MODELE DE CULORI 11
- 2.2.1 Modelul de culori CIE 11
- 2.2.2 Modelul de culori HSV 14
- 2.2.3 Modelul de culori RGB 16
- 2.2.4 Modelul de culori CMYK 16
- 2.3 COMPUNEREA IMAGINILOR 18
- 2.4 TRANSFORMARI GEOMETRICE DE BAZA 21
- CAPITOLUL III. PRELUCRAREA NUMERICĂ A IMAGINILOR 24
- 3.1 PROCESĂRILE PUNCTUALE 24
- 3.1.1 Procesări punctuale dependente de poziția în imagine 25
- 3.1.2 Procesări punctuale independente de poziția în imagine 26
- 3.2 PROCESAREA HISTOGRAMELOR 29
- 3.3 REDUCEREA ZGOMOTULUI ÎN IMAGINE 30
- 3.3.1 Medierea în timp 31
- 3.3.2 Tehnică spațială de reducere a zgomotului 32
- 3.4 DETECȚIA CONTURURILOR 34
- 3.5 TEHNICI DE SEGMENTARE BAZATE PE DETECȚIA CONTURURILOR 36
- 3.5.1 Segmentarea imaginilor prin detecția discontinuităților 36
- 3.5.2 Tehnici regionale de segmentare a imaginilor 37
- a. Segmentarea histogramelor 37
- b. Etichetarea pixelilor 38
- c. Tehnici regionale 39
- CAPITOLUL IV. IMAGINEA DIGITALĂ 40
- 4.1 TIPURI DE IMAGINE ȘI CARACTERISTICILE LOR 40
- 4.1.1 Mărimea imaginii 40
- 4.1.2 Adâncimea de culoare 41
- 4.1.3 Mărimea datelor 42
- 4.1.4 Rezoluția 42
- 4.2 COMPRESIA CU PIERDERE DE INFORMAȚIE 43
- 4.3 OPTIMIZAREA COMPRESIEI: BLOCURI, MĂȘTI ȘI SCANARE 2D A BIȚILOR 44
- CAPITOLUL V. TEHNICI DE PRELUCRARE A IMAGINILOR. DESCRIEREA APLICAȚIEI 48
- 5.1 MEDIUL DE DEZVOLTARE ȘI INTERFAȚA APLICAȚIEI 48
- 5.1.1 Mediul de dezvoltare 48
- 5.1.2 Interfața programului 50
- 5.2 FUNCȚIONALITATEA APLICAȚIEI 52
- 5.2.1 Meniul File 52
- 5.2.2 Meniul Edit 55
- 5.2.3 Meniul Image 57
- 5.2.4 Meniul Effects 63
- a. Intensificarea imaginii 63
- b. Identificarea muchiilor 64
- c. Negativul unei imagini 66
- d. Embos 68
- e. Grayscale 69
- f. Posterize 71
- g. Treshold 72
- h. Bluring 73
- i. Prelucrarea imaginilor prin convoluție 75
- j. Modificarea luminozității, a contrastului și a balansilui de culori a imaginii 77
- CAPITOLUL VI. CONCLUZII 84
- BIBLIOGRAFIE 87
Extras din disertație
Imaginile sunt și un concept cu caracter informațional. Oamenii primesc pe cale vizuală cea mai mare parte din informația pe care sistemul lor senzorial o achiziționează.
Oamenii preistorici au pictat, mult înainte de a scrie, transmițând în acest mod informații selectate. Probabil că am putea identifica aceste picturi din peșteri ca primele imagini artificiale cu aplicabilitate grafică. Multe mii de ani imaginile artificiale au fost create de oameni prin metode grafice ș i au fost interpretate în mod natural tot de către oameni. Apariția și ulterior dezvoltarea calculatoarelor a oferit posibilitatea ca imaginile artificiale să fie create și memorate sub formă numerică . Noul domeniu este grafica pe calculator și el este astăzi foarte cunoscut și utilizat.
Informația, sub formă de imagine de sinteză , furnizată de o aplicație de grafică pe calculator este legată de lumea înconjură toare numai în măsura în care se dorește ca această realitate să fie mai mult sau mai puțin copiată . Decodificarea informației transmise prin aceste imagini este făcută de oamenii care le privesc și care sunt utilizatorii finali ai aplicației. Din acest punct de vedere, imaginile au o rezoluție din ce în ce mai bun ă pentru a putea reprezenta cât mai bine detaliile. Num ă rul de culori este deasemenea din ce în ce mai mare pentru ca fidelitatea reprezentărilor să fie susținută și din acest punct de vedere. Se crează în acest mod o realitate virtuală aflat ă sub controlul total al programatorului care a proiectat-o.
Dezvoltarea tehnicii a creat, chiar înaintea calculatoarelor, senzori care să ofere semnale electrice dependente de interacțiunea dintre luminăși o scenăcuobiecte. A apărut astfel posibilitatea de a produce imagini artificiale care ulterior săfie afișate pe dispozitive speciale și să fie privite de oameni. Conținutul acestorimagini achiziționate este puternic și direct legat de scena pe care o reprezintă.Calitatea imaginilor de acest tip nu este, în majoritatea cazurilor, satisfăcătoare șica urmare semnalele corespunzătoare trebuie prelucrate pentru a elimina zgomotelesau pentru a amplifica alte caracteristici utile, de exemplu contrastul. Cele două etape, achiziția și prelucrarea imaginilor, își păstrează scopurile generale, dar îșiadaptează tehnicile și metodele, și atunci când sistemul este completat cu uncalculator și formatul imaginii este unul numeric. Imaginile achiziționate pot fi afișate, ca și imaginile de sinteză, pentru a fi privite și analizate de un observator uman. Dacăse dorește săs e determine ce conține imaginea achiziționată fără a face apel la un observator uman atunci apare o problemă nouă, interpretarea sau înțelegerea imaginilor folosind tehnici de inteligență artificială. Rezolvarea acesteiprobleme presupune adăugarea unei noi etape după achiziția și prelucrarea imaginii. Noua etapă realizează o decodificare a informației conținute într-o imagine și poate fi asociată termenului generic de recunoaștere a imaginilor.
Acest proiect de diploma are drept scop prezentarea posibilităților care sunt oferite de mediul de programare Java pentru prelucrarea imaginilor, de la prelucrări simple ale caracteristicilor imaginii, pana la extragerea contururilor obiectelor, fără a aborda însă problematica mult mai grea a recunoașterii formelor
Prima parte a acestei lucrări este destinată unei succinte treceri în revistă a domeniului prelucrării imaginilor. Capitolul II, III și IV este o scurtă descriere despre ce inseamnă imaginea in calculator, modul de stocare și reprezentarea ei. Capitolul V conține descrierea si aplicarea unor algoritmi de prelucrare al imaginilor în Java cu exemplificari chiar în programul care a fost executat pentru acest scop. Ultimul capitol este dedicat unor concluzii.
Capitolul I. Generalități
1.1 Introducere
Obiectivul prelucrării imaginilor o constituie facilitatea interpretării informațiilor conținute în imagini. Interpretarea acestora poate fi făcută de către om sau un sistem.
Aplicațiile prelucrării imaginilor cuprind următoarele:
- Tehnici de înbunătățire care sunt utilizate pentru scoaterea in evidență a unor aspecte ale imaginii de interes:în industrie de exemplu se utilizeaza pentru detectarea erorilor de fabricație prin care se înbunățește radical procesul de control al calității;în medicină se aplică cu succes pentru prelucrarea imaginilor rezultate din radiografie, rezonanță magnetică;în industria militară la prelucrarea imaginilor in infraroșu efectuate de sateliți militari;in cercetarea spațiului pentru imagini facute de către radiotelescoape.Desigur nu putem neglija nici aspectul comercial al prelucrării imaginii (media, prelucrarea fotografiilor personale, etc).
- Tehnici de restaurare:reducerea perturbațiilor în imagine datorată unor factori tehnici prin compensarea lor. Printere aplicații putem enumera în medicină, astronomie unde se utilizează pentru compensarea efectelor de deformare al sistemului optic de captare.
- Tehnici de analiza:analiza meteo din sateliți pentru prognoza vremii
- Recunoașterea formelor:își gaseste utilitatea in special în industrie unde este o parte integrată într-un sistem flexibil de fabricație(roboți), programe de recunoaștere a scrisului, a amprentelor in criminalistică;ghidarea automata a vehicolului.
- Tehnici de compresie: are drept scop scăderea volumului de date necesar reprezentării imaginii cu o pierdere cît se poate de mică.
În cele ce urmează vom insista asupra prelucrării numerice al imaginilor.
1.2 Componentele unui sistem de prelucrare al imaginilor
Un sistem de prelucrare numerică al imaginilor este compus din următoarele componente:
- Subsistemul de achiziție
- Subsistem de prelucrare
- Subsistem de stocare
- Subsistem de afișare
Printr-un sistem de prelucrare înțelegem în cele ce urmează un calculator care asigură toate subsistemele de mai sus.
Subsistemul de achiziție conține două elemente: traductorul de imagine si digitizorul. Traductorul de imagine este un dispozitiv care transforma forma de energie luminoasa în curent electric. Sarcina digitizorului este acela de a “traduce” semnalul electric analogic in informații numerice prin eșantionare și cuantizare. Desigur este un important aspect dacă avem in vedere restaurarea imaginilor unde se dorește corectarea distorsiunilor cauzate de factori tehnici.
Subsistemul de stocare conține echipamentul de stocare care poate ridica anumite probleme, doarece o singură imagine poate ocupa un spațiu destul de consideralbil dacă rezoluția este mai mare.
Subsistemul de afișare într-un sistem de calcul este in general monitorul si placa grafică.Foarte important calitatea acestui susbsistem doarece deciziile referitoare la modificarea si editarea imaginilor se iau in funcție de ce afișează monitorul. Printre parametri importanți putem enumera rezoluția, adăncimea de culoare, rata de reîmprospătare.
Subsistemul de prelucrare este un calculator de orice tip care posedă un program care poate prelucra o imagine achiziționată. Desigur există și sisteme de prelucrare a imaginilor dedicate denumite stații grafice, dar în general pentru aplicații fără cerințe exigente un calculator personal este suficient. Calitatea și gama de prelucrări grafice depinde în mare măsură de pachetul de programe care este utilizat pentru prelucrarea imaginilor.
În procesul de prelucrare al imaginii se folosesc următorii termeni:
- Achiziția imaginii poate fii considerată preluarea imaginii direct de la sursă sau dintr o memorie care anterior a fost capturată si depozitată.
- Compresia imaginii este compusă din etapa de achiziție, stocarea, compresia și transmisia informației. Dupa procedeul de decomprimare imaginea va trebui sa aibe modificări nesemnificative față de original, cea ce putem cataloga ca pierdere prin compresie.
- Prin preprocesare ințelegem imbunătățirea imaginilor prin încercarea eliminării perturbărilor din ea.
- Segmentarea denumește operațiunea de prelucrare care extrage secvența de interes dintr-o imagine.
- Analiza imaginii presupune efectuarea unor operații de evaluare calitativă și cantitativă al unor caracteristici al imaginii studiate.
- Recunoașterea formelor înseamnă un proces de comparație pentru evaluarea apartenenței unui obiect reprezentat într-o imagine, într-o clasa de obiecte.
Bibliografie
1. Conf. Prof. Dr. Dan Laurențiu Lacrămă - Prelucrarea imaginilor, Curs
2. http://www.prip.tuwien.ac.at/~hanbury/intro_ip/ - Short Introduction to Digital Image Processing
3. http://www.ncsu.edu/scivis/lessons/colormodels/color_models2.html - Color Principles - Hue, Saturation, and Value
4. http://www.ncsu.edu/scivis/lessons/understandingimages/images1.html - Understanding Computer Images
5. http://www.birofineartrestoration.com/image_processing.htm - Image processing
6. http://java.sun.com/docs/books/tutorial/2d/index.html - Trail: 2D Graphics
7. http://www.markschulze.net/java/index.html - Image Processing in Java
8. http://www.ia.hiof.no/~por/imageprocAPI/version1/imageprocclasses.shtml - Java Image Processing API
9. http://www.developer.com/java/other/article.php/3423661 - Processing Image Pixels using Java, Creating a Spotlight
10. http://javaalmanac.com/egs/java.awt.image/pkg.html#Buffered%20Images - The Java Developers Almanac 1.4
11. http://www.particle.kth.se/~lindsey/JavaCourse/Book/Part1/Java/Chapter11/images.html - Learning Java
12. http://www.java2s.com/ExampleCode/2D-GraphicsUI/ImageProcessingBrightnessandContrast - Image Processing: Brightness and Contrast
13. http://www.javareference.com/jrexamples/catindex.jsp?rootcat=1 - Java reference
14. http://www.particle.kth.se/~lindsey/JavaCourse/Book/Part1/Supplements/Chapter11/pixelHandling.html - Pixel handling with Bufferedimage
15. http://java.sun.com/products/java-media/jai/forDevelopers/jai1_0_1guide-unc/ - Programing in Java advanced imaging
16. http://www.developer.com/java/other/article.php/3441391 - Processing Image Pixels Using Java: Controlling Contrast and Brightness
17. http://www.jhlabs.com/ip/ - Java Image Processing
Preview document
Conținut arhivă zip
- Prelucrari grafice in Java.doc