INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN TEMA 2 INTRODUCCIÓN A LA IMAGEN DIGITAL.

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1 INTRODUCCIÓN AL PROCESADO DE IMAGEN TEMA 2 INTRODUCCIÓN A LA IMAGEN DIGITAL

2 ADQUISICIÓN Y FORMACIÓN 2

3 Image Formation object image plane lens 3

4 Image Formation light source 4

5 5 Image Formation projection through lens projection through lens image of object

6 6 Image Formation projection onto discrete sensor array. digital camera

7 7 Image Formation sensors register average color. sampled image

8 8 Image Formation continuous colors, discrete locations. discrete real- valued image

9 MUESTREO Y CUANTIFICACIÓN 9

10 10 Sampling and Quantization pixel grid sampledreal imagequantizedsampled & quantized

11 11 Sampling and Quantization sampledreal imagequantizedsampled & quantized pixel grid column index row index

12 12 Sampling pixel grid sampled image Take the average within each square.

13 13 Sampling continuous imagesampled image

14 14 Sampling sampled image Take the average within each square.

15 15 Sampling Efectos del muestreo espacial: Teóricamente, bajo ciertas condiciones (las del teorema de muestreo), no hay pérdida de información en el muestreo. En la práctica, el muestreo limita la resolución de la imagen.

16 16 continuous color input discrete color output continuous colors mapped to a finite, discrete set of colors. Quantification

17 17 Cuantificación Efecto de la cuantificación Si el número de niveles de intensidad usados para representar una imagen monocromo es pequeño, el ojo puede detectar efectos de contorno en el objeto En el caso de imágenes B&W, con pocos tonos se observa ya alta calidad (con 100 niveles es suficiente, con 64 es muchas veces admisible) 32 niveles 16 niveles 8 niveles 4 niveles

18 18 8 bits 256 levels7 bits 128 levels6 bits 64 levels5 bits 32 levels 4 bits 16 levels3 bits 8 levels2 bits 4 levels1 bit 2 levels Cuantificación

19 19 Intensity Quantization

20 20 Cuantificación El tamaño de la paleta de colores (es decir, el número de colores utilizados para representar cada píxel es otro factor determinante de la calidad. Si este número es muy bajo, se apreciarán contornos artificiales que resultan visualmente molestos. Suelen ser necesarios 24 bits (3x8) ó 16 millones de colores (color real) para una visualización perfecta, con una paleta de 16 bits ó 65556 colores se aprecia casi sin distorsión, pero con una paleta de 8 bits ó 256 colores la calidad se ve muy deteriorada y con 16 la imagen es inservible). 16 mill 256 16

21 21 Resampling 8×8× 16× nearest neighbor bicubic interpolation (resizing)

22 IMAGEN DIGITAL 22

23 23 Digital Image a grid of squares, each of which contains a single color each square is called a pixel (for picture element) Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.

24 24 A digital image, I, is a mapping from a 2D grid of uniformly spaced discrete points, {p = (r,c)}, into a set of positive integer values, {I( p)}, or a set of vector values, e.g., {[R G B] T (p)}. At each column location in each row of I there is a value. The pair ( p, I( p) ) is called a pixel (for picture element). Pixels

25 25 p = (r,c) is the pixel location indexed by row, r, and column, c. I( p) = I(r,c) is the value of the pixel at location p. If I( p) is a single number then I is monochrome. If I( p) is a vector (ordered list of numbers) then I has multiple bands (e.g., a color image). Pixels

26 26 Pixel Location: p = (r, c) Pixel Value: I(p) = I(r, c) Pixel : [ p, I(p)] Pixels

27 27 Pixel : [ p, I(p)] Pixels

28 28 Color Images Are constructed from three intensity maps. Each intensity map is pro- jected through a color filter (e.g., red, green, or blue, or cyan, magenta, or yellow) to create a monochrome image. The intensity maps are overlaid to create a color image. Each pixel in a color image is a three element vector.

29 29 Color Images On a CRT* * Tubo de rayos catódicos

30 30 Point Processing original+ gamma- gamma+ brightness- brightness original+ contrast- contrasthistogram EQhistogram mod

31 PERCEPCIÓN DEL COLOR (2) 31

32 32 luminance hue saturation photo receptorsbrain The eye has 3 types of photoreceptors: sensitive to red, green, or blue light. The brain transforms RGB into separate brightness and color channels (e.g., LHS). Color Sensing / Color Perception

33 33 Color Perception all bands luminance chrominance red green blue 16× pixelization of: luminance and chrominance (hue+saturation) are perceived with different resolutions, as are red, green and blue.

34 34 Color Balance and Saturation Uniform changes in color components result in change of tint. E.g., if all G pixel values are multiplied by > 1 then the image takes a green cast.

35 ALGUNAS OPERACIONES SOBRE IMAGEN 35

36 36 Rotation and motion blur

37 37 Image Warping

38 38 originalblurredsharpened Spatial Filtering

39 FORMATOS DE IMAGEN 39

40 40 Formatos de Imagen Clasificación según el número de bandas o canales: En color (RGB): se almacena RGB de alguna forma. En escala de grises: se almacena Y de alguna forma. Binarias: sólo existen dos colores, el blanco y el negro. Su origen suele ser el procesado de otras imágenes (ej: OCRs). Multi-canal: se almacenan más de 3 canales, típico en sensoresmulti-e hiper-espectrales para aplicaciones de observación terrestre.

41 JPEG GIF TIFF PNG BMP 41

42 42 Image Compression: JPEG JPEG quality level File size in bytes

43 43 JPEG quality level File size in bytes

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