Бейненің (0,1) сегментациясы. Бейне объектілерінің контурын ерекшелеу.

Сегментация — бұл сандық бейнені бірнеше сегменттерге (суперпиксельдер деп аталатын көп пиксельдерге) бөлу процессі. Сегментация процессінің басты мақсаты бейнені көрсетуді (представление) бейнені анализдеу барынша оңай әрі жеңіл юолатындай етіп оңайлату немесе өзгерту болып табылады. Бейнелерді сегментациялау көбінесе бейнедегі объекттер мен шекараларды (сызықтарды, түзулер мен қисықтарды) ерекшелеу үшін қолданылады. Нақтырақ айтатын болсақ, бейнелерді сегментациялау – ол бейненің әрбір пикселіне белгі иелендіру процессі. Сонда бірдей белгілері бар пиксельдер ортақ визуалды сипаттамаға ие болады.

Бейнені сегментациялау процессінің нәтижесі барлығы бірге бейнені толық қамтитын сегменттер жиыны немесе бейнеде ерекшеленген контурлар жиыны болып табылады. Сегменттегі барлық пиксельдер белгілі бір сипаттамалар немесе есептелінген қасиеттер бойынша ұқсас болып келеді. Мысалы, түсі, жарықтылығы немесе текстурасы. Іргелес сегменттер жоғарыда аталып өткен сипаттамалар бойынша бір-бірінен ерекшеленеді.

Бейнені сегментациялаудың қолданылуы.

Бейнені сегментациялаудың кейбір практикалық қолданылуы:

· Медициналық бейнелер

· Ісіктер мен басқа да потологияларды табу

· Ұлпа (ткань) көлемін анықтау

· Хирургия компьютер көмегімен

· Диагностика

· Емдеуді жоспарлау

· Анатомилық структураларды зерттеу

· Спутиниктік суреттердегі объекттерді ерекшелеу

· Беттерді (лицо) тану

· Саусақ іздерін тану

· Жол қозғалысы жүйесін басқару

· Стоп-сигналдарды табу

Бейнені сегментациялаудың бірнеше әмбебап (универсальный) алгоритмдері мен әдістері жасалған болатын. Бейнені сегментациялау тапасырмасы үшін жалпы шешім болмағандықтан, осы пәндік аумақтағы бұл тапсырмалардыэффективті шешу үшін, көбінесе әдістерді осы пәндік аумақ білімдерімен байланыстыра отыру керек. Бейне сегментациясының әдістері: кластеризация негізіндегі әдіс, гистограмманың қолданылуымен жүзеге асатын әдіс, шекараларды ерекшелеу әдісі, аумақтарды тану әдісі, графтарды кесу әдісі, модель көмегімен сегментациялау әдісі, көпмасштабты сегментация әдісі және т.б.

26. Бейнені қалпына келтіру

(Восстановление изображения; screen refresh, image reconstruction) — қалпына келтірілуге тиісті бейненің жадтағы түрі негізінде қалпына келтіруді орындауға қажетті оқиғалар тізбегі; аппараттық немесе программалық құралдармен орындалатын бейнені дисплей экранында қалпына келтіру; интерполяция әдісі арқылы бейненің цифрлы кодын аналогты түрге турлендіру.

Бейненің фрагменттерін жою және бейнені қалпына келтіру. Бейненің фрагменттерін жою үшін үш ластик инструменті қолданылады.

1. Eraser (ластик) – бір қабатты бейнеде фон түсімен салады. Фон қабатында немесе мөлдірлікке тыйым салынған қабатта да фон түсімен салады. Басқа қабаттарда пикселдерді мөлдірлетеді.

2. Background Eraser (фоновый ластик) – пикселдерді мөлдірлетеді. Негізгі түс өзгермейтін режимді орнатуға болады.

3. Magic Eraser (волшебный ластик) – берілген түсті пикселдердің барлығын мөлдірлетеді немесе егер де қабатта мөлдірлікке тыйым салынса, фон түсімен бояйды.

Басқа түспен боялған немесе жойылған фрагментті қалпына келтіру үшін Арнайы қылқаламдар қолданылады.

History Brush – пикселдерге протоколдағы таңдалған жазба түстерін қайтарады.

Art History Brush – жоғарығындай әрекет жасайды. Сонымен қатар әртүрлі бейнелеу элементтерін қосады. Бейнелеу элементі Stace терезесінде таңдауға болады. Сонымен қатар келесідей параметрлер орнатуға болады. fidetity - протоколда көрсеткен түспен ауытқуы. Неғұрлым мән аз болса, соғұрлым протоколдағы түстерде өзгеріс көп болады.

Area – көлем неғұрлым үлкен болса, соғұрлым бейнелеу элементі көп болады.

RS File Repair легко сможет восстановить поврежденные JPEG изображения. С RS File Repair можно устранить многие проблемы, характерные для неполных, поврежденных и содержащих ошибки файлов формате JPEG. Поврежденные заголовки будут исправлены автоматически, а все содержимое файла JPEG проанализировано часть за частью для устранения блоков информации, составляющих «мусор», а не фактическое содержание изображения. RS File Repair работает с отдельными блоками JPEG-файлов, не пытаясь повторного сжимать «здоровые» данные, таким образом, потери при работе данной программы всегда минимальны, а конечный результат превосходит все ожидания, чего не скажешь о многих других средствах восстановления JPEG.

Большинство цифровых камер встраивают небольшие эскизы, а также метаданные (EXIF) в изображения. RS File Repair полностью сохраняет и EXIF-данные, и встроенный предварительный просмотр.

RS File Repair – полностью автоматическая и простая в использовании программа. Встроенный Мастер поможет выбрать одно или несколько изображений (или целую папку) для восстановления.

27. Гистограммалық жеткізу (спецификация).

Гистогра́мма (грек ἱστός — баған + γράμμα — белгі, әріп, жазылу) — кестелік деректерді графикалық түрде көрсету әдісі.

Гистограмма (гр. ' hіstos' – бағана және gramma – жазу, әріп) - категорияларға топтастырылған интервалды-деңгейлік мәліметтерді көрсететін тізбектелген тік бұрыштардан тұратын схемалық жиіліктің бөлінісінің бейнеленуі.

Біраз уақытқа ашықтық деңгейлері, [0,1] аралығында таралған үздіксіз шамалар деп ұйғарайық. берілген суреттің ашықтық деңгейлерінің ықтималдықтың тығыздығының таралу функциясын (PDF, probability density function) белгілесін, мұндағы төменгі индекс кіріс және шығыс суреттердің PDF-терін ажырату үшін қолданылады. Шығыс (өңделген) ашықтың деңгейлерін s алу үшін кіріс деңгейлердің келесідей түрлендірулерін қарастырайық

,

мұндағы, w- интегралдау жүргізілетін айнымалы. Шығыс деңгейлердің тығыздығының таралу функциясы [Gonzalez, Woods, 2002 қара] бірқалыпты екенін көрсетуге болады, яғни

Басқаша айтқанда, алдындағы түрлендіру, ашықтық деңгейлері тең ықтималдықты және [0,1] аралығын толық қамтитын сурет тудырады. Бұл суретті эквализациялау үрдісінің нәтижесі ашықтық деңгейлердің динамикалық аралығының артуында, мұның әдеттегі мағынасы шығыс суреттің көп дәрежеде контрастілігін білдіреді. Түрлендіру функциясы кумулятивті (жинақталған) таралудың функциясы (CDF, cumulative distribution function) екенін ескерейік.

Дискретті шамалармен жұмыс істеген кезде бізге гистограммалармен жұмыс істеу керек болады, сондықтан бұл жағдайда жоғарыда сипатталған тәсіл гистограммалық эквализация деп аталады, алайда жалпы жағдайда өңделетін суреттің гистограммасы дискретті шамалардың табиғаты бойынша бір қалыпты болмайды. §3.3.1 енгізілген белгілеулерді пайдалана отырып, кейбір бастапқы суреттің ашықтық деңгейлерінің гистограммасын белгілесін. Тұрақталған гистограмманың шамалары әр ашықтық деңгейінің суретте пайда болу ықтималдықтарының жуықтау шамалары болатынын еске түсірейік. Дискретті шамалар үшін біз қосу орындаймыз (интегралдаудың орнында), және эквализациялау түрлендіруі келесі түрге келеді:

кезінде, мұндағы - кіріс суреттің ашықтық мәніне сәйкес, шығыс (өңделген) суреттің ашықтық мәні.

Гистограмманың эквализациясы IPT пакетінде histeq функциясымен іске асырылған, оның синтаксисі

g = histeq(f, nlev),

мұндағы f – бұл шығыс сурет, ал nlev – шығыс сурет үшін орнатылған интенсивтілік деңгейлерінің саны. Егер nlev L тең болса (шығыс суреттің мүмкін деңгейлерінің жалпы санына), онда histeq жай түрлендіру функциясы іске асырады. Егер nlev саны L кем болса, онда histeq, олар жазық гистограмманы жақындату үшін деңгейлерді қайта таратуға тырысады. іmhist айрықша, histeq тегі nlev мәні үнсіздік бойынша 64. Әдетте біз nlev үшін деңгейлердің максималды мүмкін санын пайдаланамыз (мысалы,256), өйткені бұл жоғарыда сипатталған гистограммалық эквализациялау тәсілінің шынайы іске асуын береді.

Нормальная подгонка. Нормальные/наблюдаемые гистограммы являются наиболее распространенным графическим способом проверки нормальности. При выборе этой подгонки на распределение частот будет наложена нормальная кривая. Нормальная функция подгонки к гистограмме определяется так:

f(x) = NC * step * normal(x, среднее, ст.откл.)

Нормальная функция подгонки к гистограмме с накопленными частотами определяется так:

f(x) = NC * inormal(x, среднее, ст.откл.)

где
NC - число наблюдений.
step - размер шага категоризации (например, 1).
normal - нормальная функция
inormal - интеграл нормальной функции.

28. Гистограмманың өңделуі және функция графигінің тұрғызылуы.

• Гистогра́мма (грек ἱστός — баған + γράμμα — белгі, әріп, жазылу) — кестелік деректерді графикалық түрде көрсету әдісі.

• Гистогрмма дегенде белгілі мерзім аралығында алынған деректер бойынша салынған бағаналық график еске түседі. Олар бірнеше аралықтарға бөлінеді. Әрбір аралыққа түсетін деректер саны бағанның биіктігімен анықталады.

Гистограмманы құру үшін деректер белгілі мерзім аралығында жиналады – апта, ай, жыл.

Гистограмманың қарапайым көрінісі

• Гистограмманы өндірістік процестердің сандық заңдылықтарын зерттеу үшін қолданады, мысалы, белгілі уақыт аралығындағы өнімнің сапа деңгейін бағалау кезінде немесе еңбек өнімділігін бағалау кезінде және т.б.

• Matlab-та гистограмма үшін деректерді алу hist функциясы қолданылады. Оның жазылу синтаксисі мынадай:

N=hist(Y)

• N=hist(Y) —автоматты түрде алынатын 10 аралыққа арналған дәл түсу санының векторын қайтарады;

• Егер Y – матрица болса, онда оның әрбір бағаны үшін мән беріледі;

• N=hist(Y,M) —жоғарыда айтылған вектор тек М интервал көрсетілген, ол скаляр шама;

• hist(...) командасы гистограмманы құрады;

• Мысалы, 1000 кездейсоқ сандар арналған гистограмма салу үшін:

» х=-3:0.2:3;

» y=randn(1000,1);

» hist(y,x)

» h=hist(y.x)

h =

Columns 1 through 12

0 0 3 7 8 9 11 23 33 43 57 55

Columns 13 through 24

70 62 83 87 93 68 70 65 41 35 27 21

Columns 25 through 31

12 5 6 3 2 1 0

• Мұндағы Х – вектор. Нәтижесі келесі суретте көрсетілген.

Гистограмманың екі түрде қолданылады:

• Бейненің гистограммасы - суреттің жарықтығын үлестірудің графикалық көрінісі.

• Статистикадағы гистограмма.

Біздің қарастыратынымыз бейненің гистограммасы. Бейненің гистограммасы бейненің сапасын жақсарту мақсатында қолданылады.

Сандық бейненің гистограммасы дегеніміз - [0,G] диапазон аралығындағы мүмкін болатын жарықтылық деңгейінің саны L болатын дискретті функцияны атаймыз:

h (r_k)= n_k

r_k -дегеніміз k -ші деңгейдегі жарықтылық деңгейі, ал n_k - бейне пикселдерінің саны.

Matlab-та гистограмманы шақырып, өңдейтін imhist() функциясы бар, оның жазылу синтаксисі мынадай:

h=imhist(f,b)

мұндағы f – бастапқы бейне, h – осы бейненің гистограммасы, h(n_k), және b – гистограмманы құру кезіндегі корзиналар саны (егер b аргументі жоқ болса, онда үнсіздік бойынша b=256 мәні қабылданады). Корзиналар дегеніміз –жарықтылықтың шкалаларға бөлінуі.

Дата добавления: 2015-08-26