• Sonuç bulunamadı

Hafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Share "Hafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme"

Copied!
43
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Hafta 12

Morfolojik Görüntü İşleme

Biçim ve özellik, yüz ve dudak.. Tıpkı kardeşim gibi büyüdüm..

Benzerliklerimiz sanki beni o yaptı.. Ve birimiz diğerimiz için..

~Henry Sambrooke Leigh, Carols of Cockayne, The Twins (İkizler)

(2)

İçerik

9. Morfolojik Görüntü İşleme

Ön Bilgi

Aşınma (Erosion) ve Genişleme (Dilation)

Açma (Opening) ve Kapama (Closing)

Yakala veya Iskala Dönüşümü

Temel Bazı Morfolojik Algoritmalar

Gri Ölçekli Morfoloji

(3)

Giriş

3

Morfoloji (biçimbilim): En genel anlamıyla

biyolojide hayvanlar ve bitkilerin biçim ve yapıları ile ilgili olan bir bilim dalıdır.

Morfolojik görüntü işleme görüntüdeki sınırlar,

iskeletler ve dışbükey zarf gibi bölgesel şekillerin

tanım ve temsilinde görüntü bileşenlerini elde

edebilmek için kullanılır.

(4)

Ön bilgiler

Yansıma

Öteleme

The reflection of a set , denoted , is defined as { | , for }

B B

B w w  b bB

1 2

The translation of a set by point ( , ), denoted ( ) , is defined as

( ) { | , for }

Z

Z

B z z z B

B c c b z b B

 

𝐵 ile ifade edilen bir 𝐵 kümesinin yansıması, 𝐵

Bir 𝐵 kümesinin 𝑧 = (𝑧1, 𝑧2) noktası ile ötelenmesi (𝐵)𝑧 ile gösterilir.

(5)

Örnek: Yansıma ve Öteleme

5

(6)

Ön bilgiler

Yapısal öğeler

İlgilenilen özellikler için çalışılan görüntüyü ifade edebilecek küçük kümeler veya alt görüntülerdir.

(7)

Örnekler: Yapısal Öğeler

7

merkez

(8)

Örnekler: Yapısal Öğeler

Orijini özgün kümenin sınırı üzerinde

bulunduğunda, arka plan sınırı bütün yapısal elemanı

yerleştirebilecek yeterli genişlikte olmalıdır.

B’nin orijini A’nın her bir elemanını tarar.

B’nin orijininin her bir konumunda, eğer B bütünüyle A’nın

içerisinde kalıyorsa bu konumu yeni kümenin bir üyesi olarak

işaretleyin değilse bu konumu yeni kümenin bir üyesi olmayacak şekilde işaretleyin.

a b c d e

(9)

Aşınma (Erosion)

9

 

With and as sets in 2, the erosion of by , denoted , defined

| ( )Z

A B Z A B A B

A B z B A

The set of all points such that , translated by , is contained by .z B z A

 

| ( )

Z c

A Bz BA  

𝑍2 içerisinde A ve B kümeleri olsun. A ve B’nin aşınması 𝐴ϴ𝐵 ile gösterilir:

𝐴ϴ𝐵

𝐴ϴ𝐵

B’nin A içerisinde yer alabileceği bütün z noktaları kümesi olarak tanımlanır.

(10)

Aşınma

Örnek 1

(11)

11

Aşınma

Örnek 2

(12)

Genişleme (Dilation)

   

With and as sets in

2

, the dilation of by , denoted , is defined as

A B= |

z

A B Z A B

A B

z B A

   

The set of all displacements , the translated and overlap by at least one element.

z B A

|   

A   B z    BA     A

𝑍2 içerisinde yer alan 𝐴 ve 𝐵 kümeleri için 𝐴’nın 𝐵 ile genişlemesi 𝐴 𝐵 ile gösterilir:

𝐵

𝐵 ve A’nın en azından bir elemanı çakışacak biçimde bütün z kaymaları için bulunan değerleri ihtiva eden kümedir.

𝐵

(13)

Genişleme Örnek

13

(14)

Genişleme Örnek

(15)

Çifteşlik

15

Aşınma ve genişleme küme tamlayanı ve yansıması olarak düşünüldüğünde biri diğerinin çiftidir. Eşitlikler;

 

 

c c

c c

A B A B

and

A B A B

  

  

𝐵

ϴ 𝐵

ϴ ve

(16)

Çifteşlik

Aşınmanın matematiksel tanımı verilecek olursa,

     

   

   

| | |

c c

Z

c c Z

c Z

c

A B z B A

z B A z B A A B

  

   

   

 

𝐵

(17)

Çifteşlik

17

Genişlemenin matematiksel tanımı verilecek olursa,

     

   

| |

c c

Z

c Z

c

A B z B A

z B A A B

    

   

 

𝐵 𝐵

𝐵

(18)

Açma ve Kapama

Açma, objenin dış hatlarını yumuşatır, dar geçitleri koparır, küçük çıkıntıları yok eder.

Kapama, hatları yumuşatmaya çalışır, fakat açmanın tersine, küçük kırıkları ve uzun ince geçitleri birleştirir, küçük delikleri yok eder ve hat üzerindeki aralıkları

doldurur.

(19)

Açma ve Kapama

19

 

The opening of set by structuring element , denoted , is defined as

A B

A B

A BA B  B

 

The closing of set by structuring element , denoted , is defined as

A B

A B

A BABB

𝐴 kümesinin 𝐵 yapısal elemanı ile açılması 𝐴 ⃘𝐵 ile gösterilir:

𝐴 kümesinin 𝐵 yapısal elemanı ile kapanması 𝐴⦁𝐵 ile gösterilir:

𝐴⦁𝐵 ϴ

ϴ

(20)

Açma

   

 

The opening of set by structuring element , denoted , is defined as

|

Z Z

A B

A B

A BB BA

𝐴 kümesinin 𝐵 yapısal elemanı ile açılması şu şekilde de gösterilir:

(21)

Örnek: Açma

21

(22)

Örnek: Kapama

(23)

23

(24)

Açma ve Kapamanın Çifteşliği

Açma ve kapama işlemleri de tamamlama ve yansıma kümeleri ile ilgili olarak biri diğerinin çifteşidir ve şu şekilde ifade edilir:

A B

c

( A

c

B )

A B

c

( A B

c

)

𝐴⦁𝐵

𝐴𝑐⦁𝐵 𝐵

(25)

Açma ve Kapamanın Özellikleri

25

Açmanın Özellikleri

Kapamanın Özellikleri

(a) is a subset (subimage) of

(b) if is a subset of , then is a subset of (c) ( )

A B A

C D C B D B

A B BA B

(a) is subset (subimage) of

(b) If is a subset of , then is a subset of (c) ( )

A A B

C D C B D B

A B BA B

𝐴 ⃘𝐵, 𝐴’nın bir alt kümesidir (alt görüntü).

𝐶, 𝐷’nin bir alt kümesi ise, 𝐶 ⃘𝐵 de 𝐷 ⃘𝐵’nin bir alt kümesidir.

𝐴, 𝐴⦁𝐵’nin bir alt kümesidir (alt görüntü).

𝐶, 𝐷’nin bir alt kümesi ise, 𝐶⦁B de 𝐷⦁𝐵’nin bir alt kümesidir.

(𝐴⦁𝐵)⦁𝐵 = 𝐴⦁𝐵

(26)
(27)

27

Yakala veya Iskala Dönüşümü (-)

   

if denotes the set composed of and its background,the match (or set of matches) of in , denoted ,

* c

B D

B A A B

A B A D A W D

 

 

1 2

1 2

1 2

, : object

: background

( c )

B B B B

B

A B A B A B

 

𝐵, 𝐷 ve arka planını ihtiva eden kümeyi gösterir ve 𝐵’nin 𝐴

içerisine uygun biçimde tam yerleşmesi 𝐴 ⊛ 𝐵 ile gösterilir ve aşağıdaki gibi ifade elde edilir.

nesne

arka plan

(28)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

Sınır Çıkarma

A kümesinin sınırı, önce A kümesini B ile aşındırıp daha sonra A ve A’nın aşındırılmış hali arasındaki küme farkını oluşturarak elde edilebilir.

 

( ) A A A B

   

ϴ

(29)

Örnek

29

(30)

Örnek

(31)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

31

Delik Doldurma

Bir delik, bağlantılı önplan piksellerin sınırı ile sarılmış bir arkaplan bölge gibi tanımlanabilir.

Her bir sınırı bir arkaplan bölgeyi çevreleyen (örneğin bir delik) 8-bağlı sınırlar kümesi A ile gösterelim. Amaç,

bütün delikler için, her bir delikte verilen noktalara "1" ler dolgulamaktır.

(32)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

Delik Doldurma

1. Bu işleme her bir delik içerisinde "1" olarak düzenlenmiş mevcut X0’ daki bölgeler hariç, "0" lar dolgulanmış uygun bir X0 dizisi oluşturarak başlanır. Aşağıdaki eşitliğe uygun olarak bütün delikler "1" ler ile doldurulur.

2. Xk = (Xk-1 ⊕ B) ∩ Ac k=1,2,3,…

Şayet Xk = Xk-1 ise algoritma sonlanır.

(33)

33

(34)
(35)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

35

İnceltme

Bir A kümesinin B yapısal elemanı ile inceltilmesi 𝐴 ⊗ 𝐵 ile gösterilir.

( * ) ( * )

c

A B A A B A A B

  

 

(36)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

A’yı simetrik olarak inceltme için en fazla kullanılan

yaklaşım aşağıdaki eşitlikte verildiği gibi yapısal elemanlar dizisi ile ifade edilebilir:

  

1 2 3

-1

, , ,...,

where is a rotated version of

n

i i

B B B B B

B B

1 2

The thinning of by a sequence of structuring element { } { } ((...(( ) )...) n)

A B

ABABBB

burada 𝐵𝑖, 𝐵𝑖−1 in döndürülmüş versiyonudur.

Yapısal elemanlar dizisi ile inceltme işlemi aşağıdaki gibi ifade edilebilir.

(37)

37

(38)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

Kalınlaştırma:

 

The thickening is defined by the expression A B  A A B*

1 2

The thickening of by a sequence of structuring element { } { } ((...(( ) )...) n)

A B

A B A B B B

In practice, the usual procedure is to thin the background of the set and then complement the result.

Kalınlaştırma aşağıdaki eşitlikteki gibi ifade edilir.

𝐴 ⊙ 𝐵

A’nın kalınlığı bir dizi işlemi ile tanımlanabilir.

𝐴 ⊙ {𝐵}

Uygulamada, kümenin arkaplanını inceltmek ve daha sonra sonucun tamlayanını elde etmektir.

(39)

Bazı Temel Morfolojik Algoritmalar

39

(40)

Özet

(41)

Özet

41

(42)
(43)

43

Referanslar

Benzer Belgeler

Yeni oluşturulacak görüntüdeki pikselin değeri için iki farklı teknik kullanılabilir. a) Piksel değiştirme: Bir grup komşu pikselin değeri, tek bir piksel

Slides are mainly adapted from the following course page:..

For many of the image processing operations in this lecture grey levels are assumed to be given in the range [0.0, 1.0].. What Is

The histogram of an image shows us the distribution of intensity levels in the image Massively useful in image processing, especially in segmentation..

In negative transformation, each value of the input image is subtracted from the L-1 and mapped onto the output image... Gray

Images taken from Gonzalez & Woods, Digital Image Processing (2002).. Strange Things Happen At

It’s just the difference between subsequent values and measures the rate of change of the function... What

Image compression is the method of data compression on digital images. The main objective in the image