Demozaicare - Wikipedia

Pixeli de viziune umană

Geometria formării imaginii Geometria formării imaginii descrie modelul procedeului de formare a imaginii în dispozitivul optic utilizat. Într-un aparat tradiţional, acest plan este un material fotosensibil; în camerele digitale de astăzi planul este compus din elemente electronice sensibile la radiaţia din spectrul de interes vizibil, infraroşu, etc.

Transformarea geometrică în modelul camerei obscure este intuitivă şi uşor de exprimat matematic; tehnologia este cunoscută din epoca renascentistă şi poartă numele de proiecţia perspectivă. Marea problemă a acestei transformări este însă faptul că relaţia dintre coordonatele punctelor din imagine şi coordonatele tridimensionale ale lumii fotografiate este inerent neliniară 1.

Din această cauză, adesea se foloseşte un alt tip de proiecţie, cea ortografică, în care un obiect în spaţiul 3D este întîi proiectat perpendicular pe planul imaginii, ignorînd profunzimea adică un punct x, y, z în 3 dimensiuni devine un punct x,y în planul imaginii.

Apoi această proiecţie este redusă la scară, în funcţie de distanţa medie a obiectului faţă de cameră. Modelul acesta, care foloseşte o proiecţie ortografică urmată de pixeli de viziune umană reducere la scară este o aproximare acceptabilă a modelului din perspectivă doar în cazurile în care obiectul este aproape de axa optică a camerei şi relativ mic, în comparaţie cu distanţa dintre obiect şi aparatul optic.

Ca atare, această metodă dă rezultate bune chiar dacă obiectul nu este aproape de axa optică. În cazul în care obiectul este chiar pe axa optică, proiecţia paralelă şi cea ortografică sunt echivalente.

Cele trei proiecţii sunt ilustrate în figura  1. Figura 1: Cele trei tipuri de proiecţie folosite în modelarea aparatelor care captează imaginea. Iată de ce: pentru a obţine o imagine cît mai clară cu o cameră obscură, orificiul prin care razele de lumină sunt proiectate ar trebui să fie cît mai mic.

Pe masură ce orificiul devine mai mic, fenomenul de difracţie devine din ce în ce mai semnificativ, rezultînd într-o imagine neclară.

Pe lîngă asta, energia semnalului optic care trece printr-o găurică mică este foarte pixeli de viziune umană. Scopul lentilelor este de a menţine geometria camerei obscure, în timp ce dimensiunile orificiului sunt suficient de mari ca difracţia să fie nesemnificativă.

Lentilele prezintă şi ele o serie întreagă de alte probleme: aberaţii cromatice, radiale, distorsiuni şi alte efecte nedorite, însă constituie un substanţial avantaj faţă de camera obscură. Fotometria Fotometria se ocupă Cavinton îmbunătățește sau nu vederea măsurătoarea luminii. Fotometria este foarte importantă pentru CV, datorită dificultăţii stabilirii unei relaţii cantitative între caracteristicile fizice ale unui obiect, condiţiile de iluminare şi imaginea obţinută.

Intensitatea unui pixel dintr-o imagine depinde de cantitatea de lumină reflectată în direcţia elementului fotosensibil; cantitatea de lumină reflectată însă depinde atît de natura suprafeţei reflectante cît şi de direcţia şi intensitatea surselor de iluminaţie, cum ilustrează şi figura  2 în măsura în care tipografia poate reproduce diferenţele.

Figura 2: Acelaşi obiect fotografiat cu trei lumini ambiante diferite. Care e culoarea adevărată? Să presupunem că dorim să implementăm un sistem care numără bilele roşii din cîmpul vizual al unei camere de luat vederi. Cum putem deosebi o bilă roşie sub lumină albă de o bilă albă luminată cu un bec roşu? Dacă pixeli de viziune umană ştim nimic despre culoarea sursei de lumină sau a suprafeţei, nu le putem deosebi! Acesta este un exemplu de indeterminare: putem afla culoarea sursei de lumină dacă ştim culoarea bilei, şi putem afla culoarea bilei dacă ştim culoarea sursei.

E însă imposibil să extragem informaţii despre ambele dintr-o singură imagine. Numărătorul de bile roşii pixeli de viziune umană un proiect foarte simplu, şi totuşi o soluţie a problemei nu sunt apt pentru vedere evidentă. Ce putem face în cazuri mult mai complicate, cum ar fi recunoaşterea feţelor umane, detectarea obstacolelor în aer liber -- caz în care un nor poate schimba drastic condiţiile de iluminare -- sau în alte aplicaţii în care sursele de lumină sunt incontrolabile sau în schimbare?

Problema inconsistenţei culorilor în timp este extrem de dificilă. Deşi au existat, şi există în continuare, cercetători care studiază modalităţi de creştere a robusteţii sistemelor bazate pe analiza culorilor, se pare că ideea de a utiliza culoarea pentru a obţine mai multă informaţie decît cea din imagini alb-negru este nepopulară. Captarea imaginii Captarea imaginii nu este probabil un domeniu de cercetare academică, însă face parte din cunoştinţele obligatorii pentru cei care lucrează în CV.

Putem privi o imagine ca fiind o funcţie, definită în două dimensiuni cele două axe ale imaginii dezavantaje ale viziunii umane cărei valoare este culoarea sau intensitatea luminii, în cazul imaginilor alb-negru.

Care este diferența dintre viziunea umană și viziunea computerului?

În această accepţiune, atît domeniul cît şi codomeniul funcţiei sunt continue. Pentru că fiecare element fotosensibil are dimensiuni finite, în procesul de captare a imaginii domeniul este discretizat într-o grilă; fiecare celulă a grilei corespunde unui element fotosensibil pixel.

Această transformare din spaţiul continuu în cel discret se numeşte eşantionare sampling. În plus, valoarea culorii sau a intensităţii luminii este de asemenea într-un spaţiu continuu; aparatele vor discerne însă un număr finit de valori diferite.

există exerciții pentru îmbunătățirea vederii după picăturile de ochi vederea s-a deteriorat

Aceasta este cuantizarea valorilor. De exemplu aparatele de filmat alb-negru se limitează adesea la nivele de gri.

O bună înţelegere a limitărilor fizice şi teoretice ale senzorilor este un element cheie în adaptarea algoritmilor pentru diferitele aplicaţii. Dacă putem răspunde în mod rezonabil la o astfel de întrebare, deschidem posibilitatea foarte multor aplicaţii: căutare de imagini pe Internet sau în biblioteci digitale sau recunoaşterea obiectelor prin compararea cu o imagine-prototipcare la rîndul lor permit apoi aplicaţii mult mai sofisticate.

Cu toate că întrebarea asta pare simplă, chiar şi pentru un om răspunsul nu este întotdeauna evident. Din fericire algebra ne pune la dispoziţie nişte unelte foarte simple cu care putem rezolva în mod foarte eficace măcar o parte din problemă.

Pentru fiecare astfel de parametru obţinem o valoare. Asamblăm pentru fiecare imagine colecţia aceasta de valori într-un vector.

  • Computer Vision
  • Demozaicare - Wikipedia
  • Care este diferența dintre viziunea umană și viziunea computerului?

Dacă avem n valori diferite pentru o imagine, obţinem un vector într-un spaţiu n-dimensional. În general această soluţie extremă nu este practică, din două motive: Vrem ca toate imaginile cu care operăm să fie reprezentate de vectori cu acelaşi număr de dimensiuni, pentru că aceasta este crucial pentru a le compara 2 Numărul de pixeli dintr-o imagine este de obicei mult prea mare, comparat cu numărul de trăsături care ne interesează. Adesea vrem să comprimăm descrierea pixeli de viziune umană într-un număr relativ mic de trăsături de la cîteva la cîteva sute.

Odată ce avem o descriere a unei imagini printr-un vector, putem folosi două metrici simple pentru a compara vectorii: Putem calcula distanţa dintre doi vectori; Putem calcula unghiul plan dintre doi vectori. A doua metodă este recomandabilă, pentru că este insenzitivă la scalarea vectorului de exemplu, pentru parametrii exemplificaţi mai sus, unghiul dintre doi vectori nu se schimbă dacă dublăm dimensiunea uneia dintre ele.

Ambele metrici se pot calcula foarte uşor: prima necesită n scăderi, iar a două n înmulţiri şi adunări plus un radical lăsăm detaliile pe seama unui curs introductiv de algebră lineară.

Figura 3: Pentru a compara două imagini măsurăm unele trăsături ale lor; valorile trăsăturilor formează în vectori într-un spaţiu n-dimensional 3-dimensional în această figură. Dar acesta este un progres substanţial; în mod surprinzător, foarte multe din trăsăturile relativ simple din exemplele lumânare miopie mai sus se dovedesc foarte eficace în practică pentru a compara imagini. Baze de date multimedia Deşi nu sunt un subiect central în CV în robotică, vom trece în revistă tehnicile de căutare a imaginilor în bazele de date multi-media.

Distincţia între între procesul de căutare a unei imagini după conţinut şi cel de recunoaştere a imaginii este destul de fină. Numeroase sisteme de recunoaştere pot fi folosite pentru a căuta imagini într-o bază de date. Distincţia constă în faptul că, în cazul bazelor de date, imaginile sunt disponibile înainte de a pixeli de viziune umană căutarea deci ele pot fi pre-procesate. Putem astfel crea structuri de date off-line cu algoritmi prea costisitori pentru recunoaşterea interactivă a obiectelor.

Să luăm pentru exemplu un sistem care sumarizează filme video; dorim să folosim acest sistem pentru a vedea numai secvenţele în care apare un anumit actor. Dacă sistemul poate înregistra filmul pentru prelucrare, tehnicile folosite sunt foarte diferite decît în cazul pixeli de viziune umană care trebuie să recunoască insul atunci cînd apare la televizor. Există două tipuri de căutări: cele care cer de la utilizator o imagine-exemplu, şi cele care pornesc de la o interogare sub formă de cuvinte.

Asemenea tipuri de sisteme, deşi departe de a fi perfecte, există deja în operaţie pe Internet. Rezultatul unei căutări executate de noi este prezentat în figura  4.

Figura 4: Căutarea în baze de date de imagini. Acestea sunt rezultatele obţinute pornind de la imaginea din stînga-sus, folosind sistemul dezvoltat la INRIA. Utilizatorul le selecţionează pe acelea care sunt reprezentative.

Cum eram în căutare de vitralii, le-am selecţionat pe cele trei şi am lansat o nouă căutare.

Care este diferența dintre viziunea umană și viziunea computerului? Răspunsul 1: Există destul de multe diferențe între felul în care oamenii percepem lucrurile și modul în care face un sistem informatic.

De data aceasta, algoritmul a găsit cinci noi imagini reprezentînd vitralii. Recunoaşterea obiectelor Pentru a recunoaşte obiecte, se porneşte de la un set de modele ale obiectelor; cînd o imagine este prezentată sistemului pentru analiză, modelele disponibile sunt folosite pentru a determina care sunt obiectele din imagine. Problemele de rezolvat sunt însă foarte dificile: pentru a recunoaşte un obiect într-o imagine, ar trebui să ştim cum arată văzut din orice poziţie, şi cu orice sursă de iluminare.

Meniu de navigare

În practică această cerinţă este imposibil de satisfăcut. Segmentare O alta problemă fundamentală în CV este cea de a separa într-o imagine diferitele obiecte care apar.

Dificultatea acestei probleme variază enorm în funcţie de imaginea cu pricina; cu cît iluminaţia este mai uniformă, obiectele au culori mai contrastante şi imaginea conţine mai puţin zgomot, cu atît problema segmentării este mai simplă.

restabilirea vederii în botulism masă de testare a vederii Stormtrooper

Figura 5: Segmentarea de imagini încearcă să identifice obiectele care apar într-o imagine adică să atribuie fiecare pixel unui obiect. Acest exemplu arată un original şi rezultatul segmentării, cu conturul trasat în jurul diferitelor obiecte identificate. Pixeli de viziune umană foarte multe metode pentru a segmenta imagini. Putem face asta fie cu informaţii de la utilizator, fie alegînd punctele de contrast maxim, fie alte informaţii, depinzînd de aplicaţie. Rulăm apoi un proces iterativ de calcul în care fiecare punct este atribuit în aceeaşi regiune cu cel mai apropiat vecin.

Acest proces se poate efectua foarte eficace pe o maşină cu mai multe procesoare. Algoritmul se termină cînd fiecare punct este atribuit uneia dintre regiunile iniţiale. Imaginea  5 arată un exemplu de imagine segmentată automat pornind de la cîteva puncte etichetate manual.

Mozaicuri şi reconstrucţie Problema mozaicurilor este de a îmbina a mai multe imagini parţiale ale unei scene într-o singură imagine cît mai cuprinzătoare. Una dintre aplicaţiile acestei tehnici este alcătuirea unor hărţi detaliate din imagini aeriene. Mult mai spectaculos şi mai dificil este să folosim o secvenţă video pentru a construi o imagine de ansamblu, ca în figura  6.

Figura 6: Reconstrucţia unei scene din imagini parţiale. Dificultatea majoră a alcătuirii mozaicurilor constă în selecţionarea regiunilor din fiecare imagine care trebuie folosite în imaginea panoramică, şi mai ales în calculul deformărilor aplicate fiecărei regiuni pentru ca ele să se îmbine corect. Gradul de dificultate depinde de mişcarea pe care camera de luat vederi o întreprinde.

Computer Vision

În cazul din figura  6camera a efectuat două rotaţii, în plan orizontal şi vertical, de unde imaginea panoramică în forma de cruce. O aplicaţie originală a imaginilor-mozaic este utilizarea lor pentru ghidarea vehiculelor robotice în medii controlate. Un proiect al Institutul de Robotica al Universităţii Carnegi Mellon utilizează mozaicuri imense, formate din imagini ale podelei unei hale, pentru a permite localizarea în interior a unei echipe pixeli de viziune umană elevatoare robotizate.

În timpul funcţionării, celelalte elevatoare pleacă de la puncte fixe, şi compară încontinuu imaginea de la propria cameră cu imaginea panoramică obţinută în prealabil. În felul acesta se poate obţine o localizare cu o precizie de cîţiva milimetri.

Mişcare, urmărire şi analiza secvenţelor pixeli de viziune umană imagini În numeroase situaţii informaţia vizuală este captată în mod continuu, în intenţia de a detecta schimbările care se petrec. Un exemplu clasic provine din aplicaţiile de supraveghere surveillance. Dacă avem o incintă cu un sistem de camere video a căror orientare poate fi controlată de la distanţă, vrem ca în cazul în care un intrus este descoperit, camerele să-şi schimbe orientarea astfel ca intrusul să rămînă mereu în cîmpul vizual.

pentru tratamentul vederii acuitate vizuală în ambliopie

În acest caz va trebui să calculăm mişcarea siluetei între fiecare două imagini consecutive. Figura 7: Urmărire automată pixeli de viziune umană unui intrus. Sistemul va detecta şi urmări silueta, astfel încît să rămînă mereu în centrul imaginii. O altă posibilă aplicaţie este navigarea automobilelor robotizate vedeţi exemplul NAVLAB în articolul despre cercetarea în roboticăsau monitorizarea automată a traficului.

În cadrul unui proiect de cercetare al universităţii Stanford din California, s-au dezvoltat sisteme care permit detectarea şi urmărirea siluetelor automobilelor pe străzi. Urmărind viteza de mişcare a automobilelor în imagine se poate evalua viteza lor reală; se pot detecta în felul acesta fie excesele de viteza, fie blocajele de circulaţie.

Miopia ochiului pe unul dintre meridiane cazul automobilelor robotizate, pixeli de viziune umană contururilor celorlalte maşini din cîmpul vizual este folosită pentru a evita coliziunile. Exista numeroşi algoritmi pentru analiza mişcării şi urmărirea contururilor. Poate cei mai simpli şi mai răspîndiţi sunt cei bazaţi pe analizarea fluxului optic optical flow.

Verde Albastru O cameră digitală în mod tipic are mijloace de a reconstrui o întreagă imagine RVA roșu-verde-albastru folosind informația de deasupra. Imaginea rezultantă ar putea fi de genul acesta: Original Reconstruit Imaginea reconstruită este în mod tipic clară în zonele colorate uniform, dar are un deficit de rezoluție detaliu și precizie și are artefacte ale marginii de exemplu, marginile literelor au franjuri de culoare vizibile și o anumită rugozitate. Interpolare simplă[ modificare modificare sursă ] Acești algoritmi sunt exemple de interpolare multivariată pe pixeli de viziune umană grilă uniformă, folosind operații matematice relativ directe și simple pe mostre cu aceeași componentă de culoare. Cea mai simplă metodă este interpolarea cel-mai-apropiat-vecin nearest-neighbor interpolation care pur și simplu copiază un pixel adiacent care are același canal de culoare.