2011.02.01INF23101 / 26 ● Geometriske operasjoner ● Lineære / affine transformer ● Resampling og interpolasjon ● Samregistrering av bilder INF2310 – 1.

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Forståelse og praktisk bruk av GPS GPS kurs II Norsk Folkehjelp 2008 Del II.
Advertisements

Kontrollstrukturer (Kapittel 3)
The Travelling Salesperson. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Et forsyningsskip skal starte fra VestBase for å betjene 10 forskjellig installasjoner.
XMLSchema.  Innledende eksempler: Tove 4. Janni 5. Huskelapp 6. Ikke glem avtalen til helgen 7. Vi har sett DTD’en til dette xml dok. Her kommer.
Beveglsesmønstre og koordinatsystem Grunnleggende frame.. X er rett fremover. Origo ligger i akse 1 med z rett opp. Høyredreid system.!
Å overleve oppgaveskriving: Litteraturgjennomgang
Gjenfinningssystemer og verktøy II
Gjenfinningssystemer og verktøy II
Forside Korteste sti BFS Modifikasjon Dijkstra Eksempel Korrekthet Analyse Øving Spørsmål Dijkstras algoritme Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no.
Dijkstras algoritme Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Billed dannelse Gradientsystemet:
Kapittel 3 Deformasjon.
INF 295 Forelesning 15 - kap 9 Grafer Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
MAT6 REPETISJON Kap 1 og 2 Laila.
Klargjøring fra forrige gang
LocMoc : Avatar 3D – Visualisering av menneskelige bevegelser ved bruk av Java og Coin3D. En presentasjon av: Øivind Hoff Johansen og Jon Kåre Sørensen.
Multiple integraler.
Chapter 02 Wavelets - Lineær algebra
Laplace Transform Def The Laplace transform of a one-dimentional function f(t) The Inverse Laplace Transform Laplace Transformasjon Laplace Transformasjon.
Fra kap. 2 - Resultanten til krefter
Kap 10 Graf.
Teknikker for å bedre design- prosessen -Design by contract -Prototyping design -Fault-tree analyses.
Algebra Koordinatsystem.
LÆREPLANEN Matematikk Vg2 – hovedprinsipper. Struktur (fra
INF 295 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 7 ADT Lister, Stakker og Køer Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Forelesning 16 - kap 9 Minimalt spenntre og korteste vei i grafer Hans Fredrik Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Forelesning 17 - kap 9 Korteste vei i grafer Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 6 ADT Lister, Stakker og Køer Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
INF 295 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 9b Balanserte (binære) trær Hans Fr. Nordhaug.
INF 295 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 10 Invarianter og Hashing Hans Fr. Nordhaug (Ola Bø)
SVG Scalable Vector Graphics When pixels no longer does it for ya.
GIS  BIM Koordinatsystemer og georeferering
KOORDINATBEREGNING GENERELT
Forskningsrapporten: Sjekkliste (empirisk rapport)
Segmentering ved terskling
INF 4130 Eksamen 2008 Gjennomgang.
Magnus Haug Algoritmer og Datastrukturer
Bruk av IT i BM2 - Planlegging Av Rolf Andre Bohne.
Første ordens system Fysikk Matematikk Blokkdiagram Stoff fra: Fraden 2.16, Kompendiet.
BUCS Utfordringer og valg av fokus Tor Stålhane. Rammebetingelser Første spørreundersøkelse viser at det vi gjør må kunne: Brukes sammen med UML Passe.
7. Typography, Readability & Legibility Lesbarhet.
Laplace Invers transformasjon. Laplace Invers Laplace transformasjon Laplace transformasjon Invers Laplace transformasjon Ved invers Laplace transformasjon.
Regresjon Petter Mostad
Vektorer og geometri i rommet
1 / INF 2310 – | En enkelttime Mesteparten av kap i DIP Morfologiske operasjoner på binære bilder  Basis-begreper  Fundamentale.
LOG530 Distribusjonsplanlegging
Transformasjon N E.
Funksjoner og didaktikk
INF 295 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 23 Kompleksitet Hans Fr. Nordhaug/ Ola Bø.
Matematikk i samisk kultur
INF23101 / 26 ● Kjapp repetisjon av gråtonetransformasjon ● Histogramtransformasjoner − Histogramutjevning − Histogramtilpasning/histogramspesifikasjon.
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk Ørnulf Borgan Matematisk institutt Universitetet i Oslo Kombinatorikk Ordnede utvalg med og uten tilbakelegging.
INF23101 / 37 ● Histogrammer ● Lineære gråtonetransformer ● Standardisering av bilder med lineær transform ● Ikke-lineære, parametriske transformer.
Skolevei i Google Maps IKT for 4A på Sagdalen Strømmen, © 2007 Øystein Gran Larsen,
1 / INF2310 INF 2310 – 15. mars 2011 Diskret Fouriertransform – del II Kjapp repetisjon Bruk av vinduer Konvolusjonsteoremet Filtre og filtrering.
INF23101 / 27 ● Romlig oppløsning ● Sampling av bilder ● Kvantisering av pikselintensiteter INF2310 – 25. januar 2011 – Ukens temaer (Kap
GeoGebra “En gratis dynamisk matematisk programvare til bruk i skoler”
I dag: Sinus-funksjoner i 1D og 2D 2D diskret Fouriertransform (DFT)
GODT NYTT ÅR ! Hilsen Styret i NEKF TIL
Funksjoner Kapittel 2.
Kurvetilpasning - filtere
Forarbeid til Newton-besøk
The Nature and Causes of Economic Fluctuations
Grafen til kvadratiske funksjoner
Oppsummering, FINF4021 Dag Wiese Schartum.
Dybdelæring – regneark B – Samarbeid
Dybdelæring - GeoGebra B – Samarbeid
Dybdelæring – regneark B – Samarbeid
Utskrift av presentasjonen:

INF23101 / 26 ● Geometriske operasjoner ● Lineære / affine transformer ● Resampling og interpolasjon ● Samregistrering av bilder INF2310 – 1. februar 2011 – Ukens temaer (Kap og i DIP)

INF23102 / 26 Geometriske operasjoner ● Endrer på pikslenes posisjoner ● Transformerer pikselkoordinatene (x,y) til (x’,y’): x’ = T x (x,y) y’ = T y (x,y) ● T x og T y ofte gitt som polynomer Merk: Her er det ikke pikselverdiene, men piksel-koordinatene x og y som endres.

INF23103 / 26 Anvendelser ● Forstørre deler av bilder for visuell inspeksjon («zoome») ● Rette opp geometriske feil som oppstår under avbildningen − Rotasjon − Fiskeøyelinse − Radaravbildning av terreng − Medisinsk ultralyd −... ● Samregistrere bilder fra ulike sensorer eller bilder tatt på ulike tidspunkt − Eks ansiktsgjenkjenning: Finne ansiktene i et bilde og transformere bildet slik at ansiktene i bildet blir på samme sted, orientering og i samme størrelse som i referansebildene − Samregistrere bilder med kart i en bestemt kartprojeksjon ● Generere bilder fra andre kameravinkler ● Spesialeffekter

INF23104 / 26 Affine transformer ● Transformerer pikselkoordinatene (x,y) til (x’,y’): x’ = T x (x,y) y’ = T y (x,y) ● Affine transformer beskrives ved: x’ = a 0 x+a 1 y+a 2 y’ = b 0 x+b 1 y+b 2 ● På matriseform: eller

INF23105 / 26 Egenskaper ved affine transformer ● Rette linjer bevares ● Parallelle linjer forblir parallelle ● Utrykkes ved enkel matrisemultiplikasjon ● Eksempler på affine transformasjoner: − Translasjon − Rotasjon − ”Shearing” − Skalering − Kombinasjoner av disse (!)

INF23106 / 26 Eksempler på enkle transformer

INF23107 / 26 Sammenslåing av affine transformer (etc.)

INF23108 / 26 ● En affin transform kan bestemmes ved å spesifisere tre punkter før og etter avbildningen ● Med disse tre punktparene kan vi finne de 6 koeffisientene; a 0,a 1,a 2,b 0,b 1,b 2 ● Med flere enn 3 punktpar velger man den transformasjonen som minimerer (kvadrat)feilen summert over alle punktene (mer om dette senere) Alternativ måte å finne transformkoeffisientene inn-bildet resultat-bildet

INF23109 / 26 Transformer med høyere ordens polynomer ● Bilineære transformer beskrives ved: x’ = a 0 x+a 1 y+a 2 +a 3 xy y’ = b 0 x+b 1 y+b 2 +b 3 xy Kvadratiske transformer: x’ = a 0 x+a 1 y+a 2 +a 3 xy+a 4 x 2 +a 5y y 2 y’ = b 0 x+b 1 y+b 2 +b 3 xy+b 4 x 2 +b 5y y 2 ● Polynomer av høyere orden gir muligheter for å korrigere for mer «komplekse» avbildningsfeil

INF / 26 Resampling I illustrasjonen: Har kun sample/piksel-verdier der linjene krysser Vil gjerne ha bildet samplet på et rektangulært grid -> resample Ikke glem at sammenhengen mellom romlig oppløsning og samplingsrate (samplingsteoremet) fortsatt gjelder!

INF / 26 Forlengs-mapping for all x',y' do g(x',y')=0 a 0 = cos θ a 1 = -sin θ b 0 = sin θ b 1 = cos θ for all x,y do x’ = round(a 0 x+a 1 y) y’ = round(b 0 x+b 1 y) if (x’,y’) inside g g(x’,y’) = f(x,y) end Eksempel: Enkel rotasjon ved transformen: Flytter de posisjonstransformerte pikslene til nærmeste piksel i utbildet.

INF / 26 Forlengs-mapping, forts. Problemer: ● Ikke alle utpiksler får verdi (hullene i bildet) Unødig beregning av pikselkoordinater som allikevel ikke blir synlige (ender utenfor utbildet) Samme utbilde-piksel kan bli satt flere ganger

INF / 26 Baklengs-mapping a 0 = cos (- θ ) a 1 = -sin (- θ ) b 0 = sin (- θ ) b 1 = cos (- θ ) for alle x’,y’ do x = round(a 0 x’+a 1 y’) y = round(b 0 x’+b 1 y’) if (x,y) inside f g(x’,y’) = f(x,y) else g(x’,y’)=0 end Resample bildet. Her; for hvert utbilde-piksel, invers-transformér, og velg nærmeste piksel fra innbildet. Samme eksempel som ved forlengs-mappingen. Husk: Hvis (x,y) roteres med θ og gir (x', y'), tilsvarer det at hvis (x', y') roteres med -θ får vi (x,y).

INF / 26 Baklengs-mapping, forts.

INF / 26 Interpolasjon – hvilke intensitetsverdier har bildet mellom sample-punktene? Baklengs-mapping y’ x’ y x Nullte-ordens interpolasjon eller nærmeste nabo-interpolasjon g(x’,y’) = f( round(x), round(y) ) Intensiteten til g blir en av verdiene til f

INF / 26 Første-ordens interpolasjon/ bilineær interpolasjon ● Intensiteten blir en kombinasjon av pikselverdiene i de fire pikslene som omgir punktet ● Bidragene fra hver av disse vektes med avstanden ● Interpolere i x- og y-intervallene mellom 0 og 1: Praktisk algoritme: x 0 = floor(x), y 0 = floor(y) x 1 = ceil(x), y 1 = ceil(y) Δx = x - x 0 Δy = y - y 0 p = f(x 0,y 0 )+[f(x 1,y 0 )-f(x 0,y 0 )] Δx q = f(x 0,y 1 )+[f(x 1,y 1 )-f(x 0,y 1 )] Δx f(x’,y’)=p+(q-p)Δy

INF / 26 Bilineær interpolasjon, eksempel

INF / 26 Høyere-ordens interpolasjon ● Kubisk interpolasjon benytter et naboskap på 4  4 piksler ● Interpolasjon kan sees på som (kontinuerlig) konvolusjon med bestemte filtre (1D-varianter av nærmeste nabo, lineær og kubisk interpolasjonskjerne)

INF / 26 Interpolasjonsfunksjoner i praksis Nærmeste nabo: Taggete kanter og større totalfeil. Hver ut-piksel har en verdi fra inn-bildet: Ingen rekvantisering nødvendig, og en fordel hvis man vil bevare visse statistiske egenskaper i bildet (eller hvis bildet er segmenert i ulike klasser) Bilineær interpolasjon og høyere-ordens interpolasjon er mer regnekrevende Kubisk interpolasjon gir skarpere bilder og har kontinuerlige deriverte, men er (mye) mer regnekrevende enn bilineær interpolasjon, og kan gi opphav til ”kant-glorie-effekter”

INF / 26 ”Kant-glorie-effekter” / ”ringing” ved kubisk interpolasjon Negative lobe-verdier

INF / 26 Bruk av geometriske transformer: Samregistrering av bilder Original Transformert Ønsket bilde å samregistrere med

INF / 26 Samregistrering II ● Om bildenes kartkoordinater er kjent, kan disse benyttes til å finne transformkoeffisientene ● Hvis ikke, brukes gjerne kontrollpunkter: − Kontrollpunkter plukkes ut manuelt - lett identifiserbare punkter (landemerker) i begge bildene − Affine transformer er unikt spesifisert med 3 punktpar (bestemmer a 0,a 1,a 2,b 0,b 1,b 2 ), bilineære med 4 punktpar (kvadratiske med 6,...) − I praksis velges ofte mange flere punkter for å få en god transformasjon (se neste side)

INF / 26 Samregistrering III ● Ved flere kontrollpunkter enn nødvendig for å bestemme transformkoeffisientene, benyttes ofte kvadratfeilen som minimeringskriterium ● Gitt M kontrollpunkter (x i,y i ),(x i r,y i r ) («r» indikerer referansebildet) og anta mappingen (x i,y i ) --> (x’ i,y’ i ) ● Polynomkoeffisientene settes til de som minimerer kvadratfeilen mellom kontrollpunktets sanne koordinater (x i r,y i r ) og de transformerte koordinatene (x i ’,y i ’): ● ”Enkel” lineæralgebra benyttes til å finne eksakt løsning på ligningen over

INF / 26 dG a Samregistrering IV (Minimere kvadratfeilen) Kursorisk pensum Vi er på jakt etter koeffisientene i denne a-vektoren Én enkelt matrise G og a er her basert på en affin transform

INF / 26 Stykkevise transformer ● Forskjellige transformer for ulike deler av bildet ● Ofte bestemmes et kontrollgrid som styrer hvordan de ulike delene skal endres ● Bilineær transformasjon benyttes ofte: − x’=a 0 xy+a 1 x+a 2 y+a 3 − y’=b 0 xy+b 1 x+b 2 y+b 3 Hver firkants fire hjørnepunkter bestemmer entydig den bilineære transformen

INF / 26 Oppsummering ● Transform/endring av pikslenes posisjoner (x-,y-koordinater) − Affine transformer ● Resampling − Forlengs- og baklengsmapping − Interpolasjonsmetoder Nærmeste nabo-interpolasjon Bilineær interpolasjon Høyere-ordens interpolasjoner ● Bruk av geometriske operasjoner til å samregistrere bilder − Kontrollpunkter