Bevezetés a képfeldolgozásba Matlab segítségével Képzés

Kép alapok és MATLAB képfeldolgozás

1. Bevezetés a digitális képfeldolgozásba

• Digitális képek és pixelek megértése
• Képméretek, felbontás és adattípusok
• Bevezetés a MATLAB Image Processing Toolbox-ba
• Az alapvető képfeldolgozási munkafolyamat megértése

2. Képek importálása és megjelenítése

• Képek betöltése a MATLAB-ba
• Képtulajdonságok megjelenítése és vizsgálata
• Munka a képméretekkel és adattípusokkal
• Különböző képábrázolások összehasonlítása

3. Munka színes képekkel

• Az RGB színes képek megértése
• Az egyes vörös, zöld és kék csatornák elérése
• Színcsatornák kombinálása és manipulálása
• Átalakítás a színábrázolások között

4. Szürkeárnyalatos és bináris képek

• RGB képek átalakítása szürkeárnyalatossá
• Intenzitásértékek megértése
• Bináris képek létrehozása
• Küszöbölés alapjai
• Szürkeárnyalatos és bináris ábrázolások összehasonlítása

5. Képmaszkok és érdeklődési területek

• Képmaszkok megértése
• Logikai maszkok létrehozása
• Maszkok alkalmazása képekre
• Érdeklődési területek kiválasztása és elemzése

6. Képek mentése és exportálása

• Feldolgozott képek mentése
• Képformátumok kezelése
• Eredmények exportálása további elemzéshez

Gyakorlati feladat: Készítsen egy alapvető MATLAB munkafolyamatot egy kép betöltésére, vizsgálatára, manipulálására, maszkolására és mentésére.

Képjavítás, zajcsökkentés, regisztráció és jellemződetektálás

1. Interaktív képelemzés

• Képek interaktív felfedezése
• Pixelértékek és képrégiók vizsgálata
• Érdeklődési területek kiválasztása
• Eredeti és feldolgozott képek összehasonlítása

2. Képjavítás

• A képláthatóság javítása
• Képintenzitás beállítása
• Kontrasztjavítás
• Képek előkészítése a későbbi elemzéshez

3. Zaj és képhelyreállítás

• A gyakori képzajok megértése
• Zaj azonosítása a képeken
• Simítási technikák alkalmazása
• Különböző zajcsökkentési megközelítések összehasonlítása
• A zajeltávolítás és a képrészletek megőrzésének egyensúlya

4. Képigazítás és regisztráció

• A képregisztráció megértése
• Képek igazítása különböző nézőpontokból vagy pozíciókból
• Megfelelő regisztrációs megközelítések kiválasztása
• Az igazítási pontosság értékelése

5. Panorámaképek létrehozása

• Átfedő képek kombinálása
• Megfelelő képjellemzők detektálása
• Képek igazítása és összeillesztése
• Panorámakép létrehozása

6. Geometriai jellemzők detektálása

• Egyenes vonalak detektálása
• Körök detektálása
• A Hough-transzformáció fogalmának megértése
• Vonal- és kördetektálás alkalmazása gyakorlati képeken

Gyakorlati feladat: Távolítsa el a zajt egy képről, igazítson több képet, hozzon létre panorámát, és detektáljon geometriai jellemzőket.

Hisztogramok, szűrés és képszegmentálás

1. Képhisztogramok

• A képintenzitás-eloszlások megértése
• Hisztogramok létrehozása és értelmezése
• Hisztogramalapú képelemzés
• Hisztogramok használata a küszöbérték kiválasztásának támogatására
• Képjellemzők összehasonlítása hisztogramok segítségével

2. 2D-s képszűrés

• A térbeli szűrés megértése
• A képkonvolúció alapjai
• 2D-s szűrőmagok tervezése
• Szűrők alkalmazása képekre
• Simítás és élesítés
• Különböző szűrőválaszok összehasonlítása

3. Éldetektálás

• A képélek megértése
• Gradiens alapú éldetektálás
• Objektumhatárok detektálása
• Megfelelő éldetektálási módszerek kiválasztása
• Az éldetektálás javítása előfeldolgozással

4. Objektumszegmentálás

• Bevezetés a képszegmentálásba
• Előtérben lévő objektumok elválasztása a háttértől
• Küszöb alapú szegmentálás
• Intenzitás alapú szegmentálás
• A szegmentálási eredmények értékelése

5. Szín alapú szegmentálás

• A színterek megértése
• Hasznos színinformáció kiválasztása
• Objektumok szegmentálása szín alapján
• A megvilágítás változásainak kezelése

6. Textúra alapú szegmentálás

• A textúrainformáció megértése
• Objektumok azonosítása textúrajellemzők alapján
• Textúrainformáció kombinálása más szegmentálási technikákkal

Gyakorlati feladat: Fejlesszen ki egy teljes szegmentálási munkafolyamatot szűrés, éldetektálás, intenzitás-, szín- és textúrainformáció felhasználásával.

Automatizált képelemzés, morfológia és objektummérés

1. Kötegelt képfeldolgozás

• Az automatizált képfeldolgozási munkafolyamatok megértése
• Több kép beolvasása egy mappából
• Ugyanazon feldolgozási lépések alkalmazása képgyűjteményekre
• Az elemzési eredmények mentése és rendszerezése
• Újrafelhasználható MATLAB szkriptek készítése képelemzéshez

2. Morfológiai képfeldolgozás

• Bevezetés a matematikai morfológiába
• Strukturáló elemek
• Erózió és dilatáció
• Nyitás és zárás
• Lyukak kitöltése és nem kívánt régiók eltávolítása
• A bináris szegmentálási eredmények finomítása

3. Alak alapú objektumszegmentálás

• Objektumok azonosítása alak alapján
• Összekapcsolt objektumok szétválasztása
• Kis vagy nem kívánt objektumok eltávolítása
• Objektumhatárok finomítása
• Szegmentálási és morfológiai technikák kombinálása

4. Objektumtulajdonságok mérése

• Egyedi objektumok detektálása
• Objektumterület és kerület mérése
• Határoló dobozok és centroidok
• Alak- és geometriai mérések
• Objektumtulajdonságok kinyerése további elemzéshez

5. Kvantitatív képelemzés

• Képfeldolgozási eredmények átalakítása numerikus adatokká
• Mérési táblázatok létrehozása
• Objektumok összehasonlítása
• Objektumok azonosítása mért tulajdonságok alapján
• Az elemzési eredmények exportálása

6. Teljes körű képfeldolgozási munkafolyamat

A résztvevők a kurzus során elsajátított technikákat kombinálva egy teljes képelemzési munkafolyamatot fejlesztenek ki:

Képfelvétel → előfeldolgozás → javítás → szűrés → szegmentálás → morfológiai feldolgozás → objektumdetektálás → mérés → jelentéskészítés

Gyakorlati feladat: Fejlesszen ki egy automatizált MATLAB alkalmazást, amely képgyűjteményt dolgoz fel, objektumokat szegmentál, alakjellemzőket nyer ki, és kvantitatív eredményeket állít elő.

Gyakorlati feladatok

A kurzus során a résztvevők gyakorlati példákon dolgoznak, amelyek a következőket foglalják magukban:

• Képjavítás és megjelenítés
• RGB és szürkeárnyalatos képelemzés
• Zajcsökkentés
• Képszűrés
• Panorámakészítés
• Vonal- és kördetektálás
• Éldetektálás
• Szín- és textúra szegmentálás
• Morfológiai feldolgozás
• Alak alapú objektumdetektálás
• Objektummérés
• Automatizált kötegelt feldolgozás