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第一章 導論
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1.1 影像與圖片 人類強烈依賴視覺來感知(sense)週遭的事物,視覺的作用不只在物體的分辨(identify)與分類(classify) ,還可比較差異(differences) ,及短暫一瞥中對所見景象(scene)歸納出粗略的整體概念。 人類的視覺已經演化出許多精巧的功能: 能夠在一瞬間辨認出對方的臉孔 能夠分辨顏色的差異 能夠快速處理大量的視覺資訊 第一章 導論 第2頁
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1.1 影像與圖片 在此,我們研究的是視覺景象(visual scene)的單一影像(image),或稱快照(snapshot)。
1.1 影像與圖片 在此,我們研究的是視覺景象(visual scene)的單一影像(image),或稱快照(snapshot)。 影像只是一張呈現事物的單一圖片,呈現的可能是人、動物、戶外景象、電子零件的縮影照、或醫療影像的結果。 第一章 導論 第2頁
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1.2 何謂影像處理? 影像處理(image processing)是改變影像的本質,以便: 強化圖片資訊,便於人眼辨識。
1.2 何謂影像處理? 影像處理(image processing)是改變影像的本質,以便: 強化圖片資訊,便於人眼辨識。 轉化成更適合機器自動辨識的格式。 第一章 導論 第2頁
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1.2 何謂影像處理? 狀況一: 加強影像的邊緣線條,呈現更銳利的影像。 見圖1.1,第二幅影像顯得更清晰,讓人看得更舒服。
1.2 何謂影像處理? 狀況一: 加強影像的邊緣線條,呈現更銳利的影像。 見圖1.1,第二幅影像顯得更清晰,讓人看得更舒服。 銳利的邊緣對印刷來說相當重要。 第一章 導論 第3頁
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圖 1.1 第一章 導論 第3頁 圖1.1
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1.2 何謂影像處理? 狀況一(續): 去除影像的雜訊。雜訊是影像中不規則的錯誤資訊,見圖1.2。 去除影像的動態模糊現象,見圖1.3。
1.2 何謂影像處理? 狀況一(續): 去除影像的雜訊。雜訊是影像中不規則的錯誤資訊,見圖1.2。 去除影像的動態模糊現象,見圖1.3。 圖1.3(b) 是經過強化,去除模糊現象後的影像,可以清楚看到車牌號碼、車後圍牆上的尖角,以及圖1.3(a) 中其他看不清楚的細節。 第一章 導論 第3頁
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圖 1.2 第一章 導論 第4頁 圖1.2
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圖 1.3 第一章 導論 第4頁 圖1.3
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1.2 何謂影像處理? 狀況二: 取得影像邊緣線條。這個動作是為了測量影像中的物體,見圖1.4(a) 與(b)。
1.2 何謂影像處理? 狀況二: 取得影像邊緣線條。這個動作是為了測量影像中的物體,見圖1.4(a) 與(b)。 取得影像邊緣線條之後,便可以測量物體的體積及物體包含的範圍。 亦可使用邊緣偵測演算法作為邊緣強化的第一步。 第一章 導論 第4頁
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圖 1.4 第一章 導論 第5頁 圖1.4
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1.2 何謂影像處理? 狀況二(續): 去除影像中的細節。進行測量或計算的時候,可能不需要影像中的所有細節(圖1.5)。
1.2 何謂影像處理? 狀況二(續): 去除影像中的細節。進行測量或計算的時候,可能不需要影像中的所有細節(圖1.5)。 這個功能可用來測量圖中動物的大小與形狀,而不會受到不必要細節之干擾。 第一章 導論 第5頁
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圖 1.5 第一章 導論 第5頁 圖1.5
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1.3 影像取樣與擷取 取樣(sampling)指的是將連續函數數位化的過程,舉例來說,假設將下列函數:
1.3 影像取樣與擷取 取樣(sampling)指的是將連續函數數位化的過程,舉例來說,假設將下列函數: 在x 軸上以相等的間隔取樣10 個點。 得出的取樣點便如同圖1.6 之分布。 但同一函數若取樣100 點,如圖1.7 所示。 第一章 導論 第6頁
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圖 1.6 第一章 導論 第6頁 圖1.6
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圖 1.7 第一章 導論 第6頁 圖1.7
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1.3 影像取樣與擷取 Nyquist 原則可以敘述為取樣定理(sampling theorem):只要取樣頻率至少為連續函數最高頻率的2 倍,便可運用得到的取樣點重建此一連續函數。 第一章 導論 第6頁
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圖 1.8 第一章 導論 第7頁 圖1.8
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1.3.2 影像擷取 光線是影像最主要的能量來源,因為這是人類能夠直接觀察到的能量。相片就是一種視覺景象的圖像化紀錄。
影像擷取 光線是影像最主要的能量來源,因為這是人類能夠直接觀察到的能量。相片就是一種視覺景象的圖像化紀錄。 許多數位影像是透過可見光這種能量來源而擷取下來。 輸出的是數值的陣列,每項數值都代表一個原始景象的取樣點。陣列的元素稱為圖像元素(picture elements),或簡稱像素(pixels)。 第一章 導論 第7.8頁 圖1.9
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圖 1.9 影像擷取 CCD 相機 第一章 導論 第7.8頁 圖1.9
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圖 1.10 平台式掃描器 第一章 導論 第8.9頁 圖1.10
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其他能量來源 雖然光線隨手可得、使用方便,但其他的能量來源也可以產生數位影像。
可見光屬於電磁波頻譜的一部份,能量以各種不同波長的電磁波形式輻射出去。 範圍涵蓋從極短波長的宇宙射線(comic rays)到波長極長的電能(electric power)。 第一章 導論 第9.10頁 圖1.11
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圖 1.11 其他能量來源 第一章 導論 第9.10頁 圖1.11
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其他能量來源 顯微鏡會使用X光束或電子束。X光的波長比可見光短,因此比可見光適合用於解析較小的物體。
X光斷層攝影法(x-ray tomography) :物體受到X光圍繞照射,光束穿過物體後,投射到物體的另一邊,利用這些投射結果可以重建物體的影像。 第一章 導論 第9.10頁 圖1.11
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圖 1.12 第一章 導論 第10頁 圖1.12
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1.4 影像與數位影像 假設現在要獲得一個影像,例如照一張相片,那麼暫時先簡化一點,假設這張照片是灰階的(就是只有不同深淺的灰影),沒有色彩。我們可以將這張影像視為一個二維函數。 假設在此一影像中,亮度值可以是0.0(黑)到1.0(白)之間的任一實數。 第一章 導論 第11頁
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1.4 影像與數位影像 數位影像(digital image)和一般(類比)照片的不同之處在於其x、y、f(x,y) 的值都是不連續(或離散)的。例如:圖1.13 是一張數位影像,其x 值與y 值的範圍可能介於1 到256,而亮度值則是從0(黑)到255(白)。 第一章 導論 第11-12頁
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圖 1.13 第一章 導論 第11頁 圖1.13
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圖 1.14 第一章 導論 第12頁 圖1.14
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1.4 影像與數位影像 數位影像可以看成一個連續影像經過取樣而成的大型陣列。 這些點就是所謂的像素(pixels),組成了數位影像。
1.4 影像與數位影像 數位影像可以看成一個連續影像經過取樣而成的大型陣列。 這些點就是所謂的像素(pixels),組成了數位影像。 環繞一個像素的其他像素稱為鄰域(neighborhood)。 第一章 導論 第12頁
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圖 1.15 第一章 導論 第13頁 圖1.15
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1.5 應用 醫療 農業 工業 法律 X-ray, MRI, CAT 細胞影像及染色體組型 衛星空照,蔬果分類 生產線檢測,樣本檢視
1.5 應用 醫療 X-ray, MRI, CAT 細胞影像及染色體組型 農業 衛星空照,蔬果分類 工業 生產線檢測,樣本檢視 法律 指紋分析,測速照相分析 第一章 導論 第13-14頁
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1.6 影像處理的面向 影像增強 影像回復 失焦影像之銳利化或去除模糊現象 凸顯邊緣 改善影像對比或提高亮度,以及 去除雜訊
1.6 影像處理的面向 影像增強 失焦影像之銳利化或去除模糊現象 凸顯邊緣 改善影像對比或提高亮度,以及 去除雜訊 影像回復 去除線性運動造成的模糊現象 去除鏡頭造成的扭曲,以及 去除週期性的干擾 第一章 導論 第14頁
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1.6 影像處理的面向 影像切割 某些演算法可能在影像增強和影像回復上都會用到。 搜尋影像中的線條、圓圈或特定形狀
1.6 影像處理的面向 影像切割 搜尋影像中的線條、圓圈或特定形狀 辨識空照圖中的汽車、樹木、建築物或道路 某些演算法可能在影像增強和影像回復上都會用到。 第一章 導論 第14頁
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1.7 影像處理工作 擷取影像(acquiring the image ) 前置處理(preprocessing )
1.7 影像處理工作 擷取影像(acquiring the image ) 前置處理(preprocessing ) 切割(segmentation ) 表示與描述(representation and description ) 辨識與解讀(recognition and interpretation) 第一章 導論 第15頁
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1.8 數位影像的類型 二元數位影像(binary) 第一章 導論 第15.16頁 圖1.16
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圖 1.17 灰階影像(grayscale) 第一章 導論 第16.17頁 圖1.17
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圖 1.18 全彩或RGB( 紅綠藍) 影像(true color or red-green-blue)
圖 1.18 全彩或RGB( 紅綠藍) 影像(true color or red-green-blue) 第一章 導論 第16.18頁 圖1.18
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圖 1.19 索引影像(Indexed) 第一章 導論 第17.18頁 圖1.19
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1.9 影像檔案大小 512×512 的二元數位影像檔 同樣大小的灰階影像則需要: 第一章 導論 第19頁
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1.9 影像檔案大小 彩色影像 第一章 導論 第19頁
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1.10 影像感知 影像處理是為了讓影像呈現較符合人眼所需,因此必須考慮人類視覺系統的限制:
1.10 影像感知 影像處理是為了讓影像呈現較符合人眼所需,因此必須考慮人類視覺系統的限制: 觀察到的明暗度(observed intensities)會隨著背景改變。 對於連續變化的灰色漸層圖樣,人眼會感知事實上不存在的條狀明暗度。 人類的視覺系統在不同明暗度的交接處,容易產生過與不及的感覺。 第一章 導論 第19-20頁
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圖 1.20 第一章 導論 第20頁 圖1.20
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圖 1.21 第一章 導論 第21頁 圖1.21
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