Extras din referat
1.Introducere
Procesarea imaginilor este un domeniu al inteligentei artificiale,
ocupându-se cu modul de reprezentare, reconstituire, clasificare,
recunoastere si analiza a imaginilor cu ajutorul calculatorului. Sursa de
provenienta a imaginilor poate fi un dispozitiv de achizitie (camera video,
scanner, captor radar) dar poate fi la fel de bine si o ecuatie matematica, un
ansamblu de date statistice, etc.
Exista doua motive principale pentru care se apeleaza la procesarea
imaginilor :
1. îmbunatatirea calitatii unei imagini având drept scop o mai buna
vizualizare pentru un operator uman. Aceasta poate însemna:
reducerea zgomotului si a altor defecte ce pot fi prezente în
imagine (datorate, de exemplu, dispozitivului de achizitie),
evidentierea unor zone de interes prin modificarea luminozitatii, a
contrastului, accentuarea muchiilor, etc.
2. extragerea de informatii dintr-o imagine, informatii ce pot
reprezenta intrarea pentru un sistem automat de recunostere si
clasificare. Aceste informatii pot fi: diferite distante si relatii dintre
obiectele prezente în imagine, momente statistice, parametri
geometrici (arie, perimetru, circularitate), coeficienti Fourier, etc.
Exemple clasice de aplicatii pentru procesarea imaginilor (si
recunoasterea formelor) includ: recunoasterea caracterelor, recunoasterea
amprentelor, prelucrarea imaginilor medicale, a imaginilor satelit.
2.Definitii. Notiuni de baza
În cele ce urmeaza se va considera drept reprezentare a unei imagini
un tablou bi-dimensional de numere întregi (pixeli). Valoarea fiecarui pixel
descrie nivelul de stralucire sau culoarea acestuia. În cel mai simplu caz, al
imaginilor binare, pentru reprezentarea fiecarui pixel este folosit un singur
bit. În cazul imaginilor cu niveluri de gri, valoarea fiecarui pixel reprezinta
stralucirea acestuia. Cel mai comun format pentru aceste imagini are la baza
reprezentarea pixelilor pe 8 biti. Astfel, gama de valori posibile este 0 255,
0 codificând culoarea negru, 255 alb iar valorile intermediare reprezentând
nuante (niveluri) de gri. În cazul imaginilor color, pot fi folosite diferite
sisteme de culori (RGB, HSI, CMY, etc.).
2.1.Modele de culori.
Modelul RGB este un model aditiv, având culorile fundamentale
rosu, verde si albastru, celelalte culori constituindu-se din anumite procente
ale culorilor de baza. Culoarea alb are prezente toate culorile fundamentale
iar culoarea negru se caracterizeaza prin absenta lor. Modelul RGB este
adesea reprezentat sub forma unui cub unitate, ca în figura 1:
Figura 1.
Originea (0,0,0) este considerata culoarea negru iar coltul opus (1,1,1)
culoarea alb. Diagonala ce uneste aceste doua puncte contine nivelurile de
gri obtinute prin utilizarea aceluiasi procent din culorile de baza.
O alta metoda de clasificare a culorilor este prin nuantare (Hue),
saturatie (Saturation) si intensitate (Intensity), rezultând modelul HSI.
Nuanta reprezinta pozitia relativa a culorii în spectru si, în modelul HSI,
corespunde unghiului pe care îl face culoarea în cercul de culori. Domeniul
de nuantare se întinde de la 0 la 360 de grade. Saturatia specifica puritatea
culorii. Valoarea saturatiei se exprima în procente si variaza de la 0 (fara
culoare) pâna la 100 (culoare pura, asa cum este definita de valoarea
nuantarii). Ultimul parametru specifica intensitatea culorii. O reprezentare
simbolica a modelului HSI este data în figura 2. Nuanta determina culoarea
(unghi = 60° - Yellow, 180° - Cyan, etc.) Saturatia este masurata în procente
de la centrul cercului de baza la suprafata conurilor. Intensitatea se masoara
pe linia Black-White.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Procesarea Imaginilor.pdf