10 slikovna analiza tp108 - naravoslovnotehniška fakulteta

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

1

SLIKOVNA ANALIZA

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

2

Kaj je slikovna analiza?

Namen?

Področja uporabe?

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

3

Slikovna analiza predstavlja računalniško obdelavo slik in je pomembno orodje za nadzor procesov. Področja uporabe:• Medicina • Biologija• Astronomija• Meteorologija

• Kontrola kakovosti v industriji • Rekonstruiranje 3-D strukture materialov (CLSM, MR)• Raziskovanje dinamičnih procesov (zaporedje slik)• Prepoznavanje znakov (OCR)

• Elektronika• Geologija• Kemija• Industrijska proizvodnja• Grafika …

UVOD

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

4

Uporaba v tiskarstvu

• Geometrija rastrskih točk – ostrina, površina, nazobčanost, okroglost• Manjkajoče točke ("missing dots") v globokem tisku• Neenakomernost odtisa• Kakovost pri brizgalnem tisku ("bleeding", "wicking")

• Nečistoče• Formacija• Markiranje• dimenzionalna stabilnost• Luknje• Struktura v z-smeri• Orientacija vlaken• Zvijanje• Sijaj• Enakomernost premaza• Kontaktni kot in penetracija

OdtisTiskovni material

UVOD

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

5

Potek procesa slikovne analize

programska oprema

ZAJEM SLIKE

optični bralnikCCD kameravideokamera

DIGITALIZACIJA

video kartica

PROCESIRANJE IN ANALIZA

računalnik

UVOD

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

6

Y

svetlobni element (točka)

(0,0) X

I = f(x,y)I … svetlobna intenziteta točke (x,y)x,y…koordinati točke v ravnini

LOČLJIVOST(število točk)

BARVNA GLOBINA(število barvnih odtenkov)

ŠTEVILO RAVNIN

skenerCCD kamera

računalnik

digitalna slikafotografija

Video kartica ("frame grabber") pretvori analogni električni signal iz naprave za zajemanje slike v digitalno sliko - sestavljena iz dvodimenzionalne mreže slikovnih elementov – pikslov.

UVOD

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

7

Nastanek digitalne slike

Naprava za zajem podatkov (optični čitalec, CCD kamera, …):• pretvori sliko predmeta v točno določeno število slikovnih elementov• določi položaj (x,y koordinate) in intenziteto (Gray-level, GV).

Tri osnovne značilnosti digitalne slike so:• ločljivost (resolucija), • barvna globina in • število ravnin.

Y

svetlobni element (točka)

(0,0) X

I = f(x,y)I … svetlobna intenziteta točke (x,y)x,y…koordinati točke v ravnini

UVOD

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

8

Digitalna slika in slikovni element

• Predstavitev 2-D slike v obliki končnega niza digitalnih vrednosti –slikovnih elementov oz. pikslov (točk).

• Digitalizacija: proces pretvorbe analogne (zvezne) slike – npr. fotografija – v digitalno (diskretno) obliko

3 x 6 13 x 25 25 x 50 100 x 200

OSNOVNI POJMI

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

9

Prostorska ločljivost slike je določena s številom vrstic in stolpcev njenih točk. Slika z ločljivostjo 200 x 100 je sestavljena iz 20.000 točk, pri čemer se v vsaki od 200 vrstic nahaja 100 slikovnih elementov - slika z manjšimi točkami vsebuje več le-teh, njena ločljivost je večja, prikaže več podrobnosti, zasede več prostora.

a … 3 x 4 točke

b … 12 x 16 točk

c … 48 x 64 točk

d … 192 x 256 točk

• Ločljivost slike ≠ ločljivost naprave (skener, monitor, tiskalnik)

OSNOVNI POJMI

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

10

Barvna globina pove, iz koliko barv ali sivinskih nivojev je slika sestavljena - povezana je s številom bitov, potrebnih za kodiranje intenzitete posameznih točk. Pri 16-bitnih slikah – tako imenovana HighColor bitna globina v računalniški terminologiji – je na voljo 65.536 barvnih odtenkov, pri 24-bitnih (True Color) več kot 16 milijonov.

Najpogosteje s slikovno analizo obdelujemo 8-bitne črno-bele slike z nivoji sive - vsaka točka zavzame 28 = 256 različnih vrednosti intenzitete oz. sivinskih nivojev z razponom med 0 (črna) in 255 (bela).

Število ravnin pove, iz koliko ravnin oz. ploskev s točkami slika sestoji: črno-bela sivinska slika iz ene same, barvna pa iz treh: rdeče, zelene in modre.

OSNOVNI POJMI

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

11

Osnovni pojmi – Barvna globina

• Število tonskih vrednosti (barv, sivin), ki so prikazane na sliki.

3 MB16 milijonov24-bitna (Truecolour)

2 MB65.53616-bitna (Highcolour)

1.5 MB4.09612-bitna

1 MB2568-bitna

0.5 MB164-bitna

0.125 MB21-bitna

Velikost datoteke*

Št. tonskih vrednosti

Barvna globina

* Velikost slike: 1024 x 1024 pikslov

OSNOVNI POJMI

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

12

Osnovni pojmi – Barvna globina

a … 16 odtenkov sivin

b … 8 odtenkov sivin

c … 4 odtenki sivin

d … 2 odtenka sivin

OSNOVNI POJMI

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

13

Slikovno procesiranjeobdelava digitalizirane slike z ustrezno programsko opremo, sledi

slikovna analizaizluščenje koristnih informacij v obliki številčnih podatkov.

PostopkI slikovnega procesiranja so lahko:Ø aritmetični Ø geometrični Ø točkovne in morfološke operacije na slikovnih elementih Ø digitalno filtriranje in Fourierova transformacija

Postopki slikovne analize pa lahko vključujejo: Ø določanje porazdelitve sivinskih vrednosti (histograma) slike, Ø povezovanje slikovnih elementov (s podobnimi sivinskimi vrednostmi) v večje delce, štetje ter določanje njihove velikosti in oblike, ipd.

SLIKOVNO PROCESIRANJE

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

14

• Aritmetične operacije: seštevanje, odštevanje, množenje, deljenje, logične operacije (AND, OR, NOR)

• Geometrične operacije: spreminjanje dimenzij, vrtenje, zrcaljenje, translacija

• Točkovne operacije: segmentiranje, raztezanje kontrasta, izenačevanje histograma


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

15

• Morfološke operacije: odpiranje, zapiranje, itd.


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

16

• Morfološka operacija/transformacija

je tudi pretvorba 8-bitne sivinske slike v binarno. Z določitvijo sivinskega intervala – praga (threshold) – razdelimo sliko v dveobmočji: 1. točke znotraj intervala, so del slike, ki jo želimo ovrednotiti2. točke zunaj praga se obravnavajo kot ozadje

prag

8-bitna sivinska slika(255 odtenkov sive barve)

binarna slika(črno-bela slika)


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

17

• Digitalno filtriranje: glajenje, ostrenje, itd.

• Transformacije: Fourierova, Houghova


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

18

Histogrampoda informacijo o svetlosti oz. temnosti posameznih delov slike - porazdelitev točk po sivinskih nivojih; • abscisa predstavlja razpon sivin od 0 do 255 • ordinata število oz. frekvenco točk pri določeni intenziteti

Histogram je lahko; linearni ali kumulativni, ordinatna skala; linearna ali logaritemska (lažje vizualiziranje intenzitet z majhnim številom točk.

histogram sivinske slike

0

20

40

60

80

100

120

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250

Intenz iteta

Frek

venc

a oz

. šte

vilo

točk

pragozadjeslika

SLIKOVNA ANALIZA

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

19

Kvantitativna analiza - točke in delciPri tiskovinah se večkrat srečamo s potrebo po kvantitativnem ovrednotenju območij slike različnih intenzitet. Zato moramo izvesti prostorsko kalibracijo - slikovnim elementom pripisati fizikalno dimenzijo (so milimetri ali mikrometri).

(npr. slika z ločljivostjo 300 x 150 dpi (točk na palec; 1 palec = 2,54 cm), dolžina točke v x-smeri 0,085 mm, v y-smeri pa 0,169 mm.

SLIKOVNA ANALIZA

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

20

Karakterizacija vključka:• s številom točk• s ploščino ali obsegom• z razmerjem med ploščino vključka in celotne slike, definiramo lahko njegov položaj (x, y - koordinati težišča), itd.

Kvantitativna analiza - točke in delci

SLIKOVNA ANALIZA

Točke z intenziteto znotraj sivinskega intervala, so lahko povezane v vključke.

Dve točki sta dela istega vključka, če mejita druga na drugo:• horizontalno• vertikalno ali• diagonalno.

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

21

Primer: analize nečistoč v tiskovnem substratu.

Piksli s pripadajočimi sivinskimi vrednostmi.

sivinski prag:150

SLIKOVNA ANALIZA

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

22

Postopek slikovne analize:

1. digitalizacija slike – skeniranje vzorca(ločljivost čitalca, velikost, belina in kontrast slike …)

2. obdelava slike (BMP format) z različnimi orodji:• lahko izrišemo histogram • naredimo intenzitetni profil po izbrani vertikalni ali horizontalni črti • dobimo informacijo o koordinatah in intenziteti poljubne točke• kalibracija - določimo velikost točke na zaslonu

3. slikovna analizanpr. kvantitativna - analiza vključkov:

1. določitev sivinskega praga; ročna avtomatska

2. vrednotenje vključkov (štetje in izračunavanje ploščine…)

OPIS DELOVANJA PROGRAMA ZA SLIKOVNO ANALIZO

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

23


Po izračunu nam program poda informacije o vključkih, npr.:• številu vseh vključkov, • številu med seboj po velikosti različnih vključkov • številu vključkov na m2

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

24

Ovrednotenje kvalitete odtisov

Neenakomernost (mottling)

lahko ovrednotimo s pomočjo histograma – poda širino razpona intenzitet točk na sliki: večja kot je, večji je mottling.

Indeks, t.i. nonuniformity number (NU), se izraža kot razlika med povprečjema intenzitet točk nad in pod mediano:

NU = Ux – Lx

Ux = pov. int. nad medianoLx = pov. int. pod mediano


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

25

intenziteta (-)

frekv

enca

oz.

štev

ilo to

čk (-

)

Ovrednotenje kvalitete odtisov

• Neenakomernost (mottling)

NU = Ux – Lx Ux = povprečje intenzitet nad medianoLx = povprečje intenzitet pod mediano


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

26

OPIS NEGATIVNIH POJAVOV PRI TISKU

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

27

NEČISTOČE(posledica procesa izdelave papirja/kartona recikliranja, deinkinga; prisotnosti lubja, delcev tiskarske barve, laka …)

OPISI POJAVOV

MOTTLING - tiskovna neenakomernost (posledica napak pri izdelavi papirja, procesu premazovanja in sušenja. Viden postane šele po tisku.)

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

28

WICKING - ˇnazobčenjeˇostrih robov pri enobarvnem (ČB) tisku(posledica premočnega omakanja papirja …)

BLEEDING - razlivanje barv Označuje medsebojno zlivanje barv pri večbarvnem tisku. (posledica prepočasne absorpcije vodne faze črnila v notranjost papirja in/ali premočnega omakanja.)

OPISI POJAVOV

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

29

bleedinga - primer

Vzorec A, površinsko oplemeniten s premazom na osnovi silike in PVOH ter vzorec B površinsko klejen s škrobom in klejivom na osnovi poliuretana v obliki raztopine.

Vzorci z različno površinsko obdelavo (površinsko klejenje in premazovanje) oziroma hidrofilnostjo/hidrofobnostjo površine so bili potiskani s kapljičnim – inkjet tiskalnikom.

OPISI POJAVOV Ovrednotenje kvalitete odtisov

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

30

bleedingwicking

OPISI POJAVOV Ovrednotenje kvalitete odtisov

Vrednotenje lahko izvedemo z meritvijo pokritosti površine vzorca s točkami določene intenzitete.

Najprej izvedemo segmentacijo slike v dve intenzitetni področji - binarnost. Iz števila črnih ("vključki") in belih ("ozadje") točk oziroma njunega razmerja sklepamo na izraženost razlivanja barv.

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

31

PRIMERI REZULTATOV ANALIZ

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

32

primerjava rezultatov

295910vzorec B

6115vzorec A

Mottling - NU (-)Bleeding (%)Wicking (%)

NU = 0

idealni vzorec

ni mottlinga

NU = 29

vzorec B

izrazit mottling

NU = 6

vzorec A

neizrazit mottling

PRIMERI REZULTATOV ANALIZ - Ovrednotenje kvalitete odtisov

• Neenakomernost (mottling)

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

33

Nazobčenost ostrih robov - Wicking, razlivanje barv - bleedingvzorec A vzorec Bidealni vzorec

WICKING

BLEEDING


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

34

vzorec A

vzorec B

35%

45%

Ovrednotenje globine penetracije TB v z-smeri


SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

35

PRIMERI UPORABE SLIKOVNE ANALIZE

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

36

• Kalibracija

Prikaz 1-D in 2-D profila

PRIMERI UPORABE

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

37

Neenakomerena formacija papirja - posledica neenakomerne porazdelitve mase (vlakna, polnila, itd.) v papirnem listu in/ali odtisa sita. Pojava lahko ločimo in kvantitativno ovrednotimo s pomočjo (transmisivnega optičnega čitalca) in slikovne analize.

Zajeto digitalno sliko s posebnim matematičnim postopkom - (FFT) pretvorimo v frekvenčno domeno. S primernim filtrom dobimo ločitev visokofrekvenčne –pravilne strukture (markiranje sita) in nizkofrekvenčne (stohastična struktura).

PRIMERI UPORABE

FFT

§ Filtriranje

§ Inverzna FFT

FFTFFT

§ Filtriranje

§ Inverzna FFT

§ Filtriranje

§ Inverzna FFT

Formacija papirja in markiranjeSA

MO Z

A IN

TERN

O UPO

RABO

38

Iz posnetka lahko s pomočjo programa ImageJ naredimo zaporeden niz slik, ki omogočajo lažjo analizo interakcij na površini, procesa sušenja TB …

PRIMERI UPORABE

Formacija kapljice TB

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

39

PRIMERI UPORABE

Analizna kemija - ovrednotenje TLC kromatogramovSA

MO Z

A IN

TERN

O UPO

RABO

40

PRIMERI UPORABE

Konfokalna laserska mikroskopija – penetracija TB v z-smeri

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

41

IMAGE J

SAM

O ZA

INTE

RNO U

PORA

BO

42

ImageJ:Ø je prosto dostopen program za slikovno analizo (Java)Ø osnovan je na predhodniku, programu NiH Image, ki je bilpisan predvsem za Macintosh računalnike.Ø danes deluje v okolju Windows, Mac OS, Mac OSX in Linuxu

Program omogoča :Ø obdelavo 8, 16 in 32 bitnih slikØ uporabo formatov: TIFF, BMP, GIF, JPEG, DICOM in FITSØ odprtost programa z prosto vstavitvijo Java pluginov

IMAGE J

Glavni avtor programa je Wayne Rasband: [email protected], iz ResearchServices Branch, National Institute of Mental Health, Maryland, USA

mailto:[email protected]

10 slikovna analiza tp108 - naravoslovnotehniška fakulteta

Documents