INTRODUCERE 5 CAPITOLUL I. GENERALITATI 7 1.1 INTRODUCERE 7 1.2 COMPONENTELE UNUI SISTEM DE PRELUCRARE AL IMAGINILOR 8 CAPITOLUL II CULOAREA SI FORMAREA IMAGINII 10 2.1 BAZA SPECTRALA 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 NUMERICA A IMAGINILOR 24 3.1 PROCESARILE PUNCTUALE 24 3.1.1 Procesari punctuale dependente de pozitia in imagine 25 3.1.2 Procesari punctuale independente de pozitia in imagine 26 3.2 PROCESAREA HISTOGRAMELOR 29 3.3 REDUCEREA ZGOMOTULUI IN IMAGINE 30 3.3.1 Medierea in timp 31 3.3.2 Tehnica spatiala de reducere a zgomotului 32 3.4 DETECTIA CONTURURILOR 34 3.5 TEHNICI DE SEGMENTARE BAZATE PE DETECTIA CONTURURILOR 36 3.5.1 Segmentarea imaginilor prin detectia discontinuitatilor 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 DIGITALA 40 4.1 TIPURI DE IMAGINE SI CARACTERISTICILE LOR 40 4.1.1 Marimea imaginii 40 4.1.2 Adancimea de culoare 41 4.1.3 Marimea datelor 42 4.1.4 Rezolutia 42 4.2 COMPRESIA CU PIERDERE DE INFORMATIE 43 4.3 OPTIMIZAREA COMPRESIEI: BLOCURI, MASTI SI SCANARE 2D A BITILOR 44 CAPITOLUL V. TEHNICI DE PRELUCRARE A IMAGINILOR. DESCRIEREA APLICATIEI 48 5.1 MEDIUL DE DEZVOLTARE SI INTERFATA APLICATIEI 48 5.1.1 Mediul de dezvoltare 48 5.1.2 Interfata programului 50 5.2 FUNCTIONALITATEA APLICATIEI 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 convolutie 75 j. Modificarea luminozitatii, a contrastului si a balansilui de culori a imaginii 77 CAPITOLUL VI. CONCLUZII 84 BIBLIOGRAFIE 87
Imaginile sunt si un concept cu caracter informational. Oamenii primesc pe cale vizuala cea mai mare parte din informatia pe care sistemul lor senzorial o achizitioneaza. Oamenii preistorici au pictat, mult inainte de a scrie, transmitand in acest mod informatii selectate. Probabil ca am putea identifica aceste picturi din pesteri ca primele imagini artificiale cu aplicabilitate grafica. Multe mii de ani imaginile artificiale au fost create de oameni prin metode grafice s i au fost interpretate in mod natural tot de catre oameni. Aparitia si ulterior dezvoltarea calculatoarelor a oferit posibilitatea ca imaginile artificiale sa fie create si memorate sub forma numerica . Noul domeniu este grafica pe calculator si el este astazi foarte cunoscut si utilizat. Informatia, sub forma de imagine de sinteza , furnizata de o aplicatie de grafica pe calculator este legata de lumea inconjura toare numai in masura in care se doreste ca aceasta realitate sa fie mai mult sau mai putin copiata . Decodificarea informatiei transmise prin aceste imagini este facuta de oamenii care le privesc si care sunt utilizatorii finali ai aplicatiei. Din acest punct de vedere, imaginile au o rezolutie din ce in ce mai bun a pentru a putea reprezenta cat mai bine detaliile. Num a rul de culori este deasemenea din ce in ce mai mare pentru ca fidelitatea reprezentarilor sa fie sustinuta si din acest punct de vedere. Se creaza in acest mod o realitate virtuala aflat a sub controlul total al programatorului care a proiectat-o. Dezvoltarea tehnicii a creat, chiar inaintea calculatoarelor, senzori care sa ofere semnale electrice dependente de interactiunea dintre luminasi o scenacuobiecte. A aparut astfel posibilitatea de a produce imagini artificiale care ulterior safie afisate pe dispozitive speciale si sa fie privite de oameni. Continutul acestorimagini achizitionate este puternic si direct legat de scena pe care o reprezinta.Calitatea imaginilor de acest tip nu este, in majoritatea cazurilor, satisfacatoare sica urmare semnalele corespunzatoare trebuie prelucrate pentru a elimina zgomotelesau pentru a amplifica alte caracteristici utile, de exemplu contrastul. Cele doua etape, achizitia si prelucrarea imaginilor, isi pastreaza scopurile generale, dar isiadapteaza tehnicile si metodele, si atunci cand sistemul este completat cu uncalculator si formatul imaginii este unul numeric. Imaginile achizitionate pot fi afisate, ca si imaginile de sinteza, pentru a fi privite si analizate de un observator uman. Dacase doreste sas e determine ce contine imaginea achizitionata fara a face apel la un observator uman atunci apare o problema noua, interpretarea sau intelegerea imaginilor folosind tehnici de inteligenta artificiala. Rezolvarea acesteiprobleme presupune adaugarea unei noi etape dupa achizitia si prelucrarea imaginii. Noua etapa realizeaza o decodificare a informatiei continute intr-o imagine si poate fi asociata termenului generic de recunoastere a imaginilor. Acest proiect de diploma are drept scop prezentarea posibilitatilor care sunt oferite de mediul de programare Java pentru prelucrarea imaginilor, de la prelucrari simple ale caracteristicilor imaginii, pana la extragerea contururilor obiectelor, fara a aborda insa problematica mult mai grea a recunoasterii formelor Prima parte a acestei lucrari este destinata unei succinte treceri in revista a domeniului prelucrarii imaginilor. Capitolul II, III si IV este o scurta descriere despre ce inseamna imaginea in calculator, modul de stocare si reprezentarea ei. Capitolul V contine descrierea si aplicarea unor algoritmi de prelucrare al imaginilor in Java cu exemplificari chiar in programul care a fost executat pentru acest scop. Ultimul capitol este dedicat unor concluzii. Capitolul I. Generalitati 1.1 Introducere Obiectivul prelucrarii imaginilor o constituie facilitatea interpretarii informatiilor continute in imagini. Interpretarea acestora poate fi facuta de catre om sau un sistem. Aplicatiile prelucrarii imaginilor cuprind urmatoarele: - Tehnici de inbunatatire care sunt utilizate pentru scoaterea in evidenta a unor aspecte ale imaginii de interes:in industrie de exemplu se utilizeaza pentru detectarea erorilor de fabricatie prin care se inbunateste radical procesul de control al calitatii;in medicina se aplica cu succes pentru prelucrarea imaginilor rezultate din radiografie, rezonanta magnetica;in industria militara la prelucrarea imaginilor in infrarosu efectuate de sateliti militari;in cercetarea spatiului pentru imagini facute de catre radiotelescoape.Desigur nu putem neglija nici aspectul comercial al prelucrarii imaginii (media, prelucrarea fotografiilor personale, etc). - Tehnici de restaurare:reducerea perturbatiilor in imagine datorata unor factori tehnici prin compensarea lor. Printere aplicatii putem enumera in medicina, astronomie unde se utilizeaza pentru compensarea efectelor de deformare al sistemului optic de captare. - Tehnici de analiza:analiza meteo din sateliti pentru prognoza vremii - Recunoasterea formelor:isi gaseste utilitatea in special in industrie unde este o parte integrata intr-un sistem flexibil de fabricatie(roboti), programe de recunoastere a scrisului, a amprentelor in criminalistica;ghidarea automata a vehicolului. - Tehnici de compresie: are drept scop scaderea volumului de date necesar reprezentarii imaginii cu o pierdere cit se poate de mica. In cele ce urmeaza vom insista asupra prelucrarii numerice al imaginilor. 1.2 Componentele unui sistem de prelucrare al imaginilor Un sistem de prelucrare numerica al imaginilor este compus din urmatoarele componente: - Subsistemul de achizitie - Subsistem de prelucrare - Subsistem de stocare - Subsistem de afisare Printr-un sistem de prelucrare intelegem in cele ce urmeaza un calculator care asigura toate subsistemele de mai sus. Subsistemul de achizitie contine doua elemente: traductorul de imagine si digitizorul. Traductorul de imagine este un dispozitiv care transforma forma de energie luminoasa in curent electric. Sarcina digitizorului este acela de a "traduce" semnalul electric analogic in informatii numerice prin esantionare si cuantizare. Desigur este un important aspect daca avem in vedere restaurarea imaginilor unde se doreste corectarea distorsiunilor cauzate de factori tehnici. Subsistemul de stocare contine echipamentul de stocare care poate ridica anumite probleme, doarece o singura imagine poate ocupa un spatiu destul de consideralbil daca rezolutia este mai mare. Subsistemul de afisare intr-un sistem de calcul este in general monitorul si placa grafica.Foarte important calitatea acestui susbsistem doarece deciziile referitoare la modificarea si editarea imaginilor se iau in functie de ce afiseaza monitorul. Printre parametri importanti putem enumera rezolutia, adancimea de culoare, rata de reimprospatare. Subsistemul de prelucrare este un calculator de orice tip care poseda un program care poate prelucra o imagine achizitionata. Desigur exista si sisteme de prelucrare a imaginilor dedicate denumite statii grafice, dar in general pentru aplicatii fara cerinte exigente un calculator personal este suficient. Calitatea si gama de prelucrari grafice depinde in mare masura de pachetul de programe care este utilizat pentru prelucrarea imaginilor. In procesul de prelucrare al imaginii se folosesc urmatorii termeni: - Achizitia imaginii poate fii considerata preluarea imaginii direct de la sursa sau dintr o memorie care anterior a fost capturata si depozitata. - Compresia imaginii este compusa din etapa de achizitie, stocarea, compresia si transmisia informatiei. Dupa procedeul de decomprimare imaginea va trebui sa aibe modificari nesemnificative fata de original, cea ce putem cataloga ca pierdere prin compresie. - Prin preprocesare intelegem imbunatatirea imaginilor prin incercarea eliminarii perturbarilor din ea. - Segmentarea denumeste operatiunea de prelucrare care extrage secventa de interes dintr-o imagine. - Analiza imaginii presupune efectuarea unor operatii de evaluare calitativa si cantitativa al unor caracteristici al imaginii studiate. - Recunoasterea formelor inseamna un proces de comparatie pentru evaluarea apartenentei unui obiect reprezentat intr-o imagine, intr-o clasa de obiecte.
1. Conf. Prof. Dr. Dan Laurentiu Lacrama - 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
Ne pare rau, pe moment serviciile de acces la documente sunt suspendate.
