Beeldverwerking Prof. dr. ir. W. Philips Didactisch materiaal bij de cursus Academiejaar Tel: 09/ Fax: 09/

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 2 Copyright notice This powerpoint presentation was developed as an educational aid to the renewed course “Image processing” (Beeldverwerking), taught at the University of Gent, Belgium as of This presentation may be used, modified and copied free of charge for non-commercial purposes by individuals and non-for-profit organisations and distributed free of charge by individuals and non-for-profit organisations to individuals and non-for-profit organisations, either in electronic form on a physical storage medium such as a CD-rom, provided that the following conditions are observed: 1.If you use this presentation as a whole or in part either in original or modified form, you should include the copyright notice “© W. Philips, Universiteit Gent, ” in a font size of at least 10 point on each slide; 2.You should include this slide (with the copyright conditions) once in each document (by which is meant either a computer file or a reproduction derived from such a file); 3. If you modify the presentation, you should clearly state so in the presentation; 4.You may not charge a fee for presenting or distributing the presentation, except to cover your costs pertaining to distribution. In other words, you or your organisation should not intend to make or make a profit from the activity for which you use or distribute the presentation; 5. You may not distribute the presentations electronically through a network (e.g., an HTTP or FTP server) without express permission by the author. In case the presentation is modified these requirements apply to the modified work as a whole. If identifiable sections of that work are not derived from the presentation, and can be reasonably considered independent and separate works in themselves, then these requirements do not apply to those sections when you distribute them as separate works. But when you distribute the same sections as part of a whole which is a work based on the presentation, the distribution of the whole must be on the terms of this License, whose permissions for other licensees extend to the entire whole, and thus to each and every part regardless of who wrote it. In particular note that condition 4 also applies to the modified work (i.e., you may not charge for it). “Using and distributing the presentation” means using it for any purpose, including but not limited to viewing it, presenting it to an audience in a lecture, distributing it to students or employees for self-teaching purposes,... Use, modification, copying and distribution for commercial purposes or by commercial organisations is not covered by this licence and is not permitted without the author’s consent. A fee may be charged for such use. Disclaimer: Note that no warrantee is offered, neither for the correctness of the contents of this presentation, nor to the safety of its use. Electronic documents such as this one are inherently unsafe because they may become infected by macro viruses. The programs used to view and modify this software are also inherently unsafe and may contain bugs that might corrupt the data or the operating system on your computer. If you use this presentation, I would appreciate being notified of this by . I would also like to be informed of any errors or omissions that you discover. Finally, if you have developed similar presentations I would be grateful if you allow me to use these in my course lectures. Prof. dr. ir. W. Philips Department of Telecommunications and Information ProcessingFax: University of GentTel: St.-Pietersnieuwstraat 41, B9000 Gent, Belgium

Basisoperaties voor beeldanalyse Herhaling

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 4 Segmentatie Doel: het beeld verdelen in zo groot mogelijke geconnecteerde (aaneenhangende) gebieden van pixels met gelijkaardige eigenschappen 2 gele gebieden 1 grijs gebied homogeniteitscriterium (gelijkaardigheidscriterium) grijswaardevariantie binnen het gebied kleiner dan  m, verschil tussen grootste en kleinste grijswaarde kleiner dan m,... maximaal: de unie van twee gebieden voldoet niet aan het homogeniteitscriterium oplossing is niet noodzakelijk uniek! x buren van x 4-geconnecteerdheid Een gebied is geconnecteerd als men elke twee pixels binnen het gebied door een pad van naburige pixels binnen het gebied met elkaar kan verbinden 3 gele gebieden 2 grijze gebieden x 8-geconnecteerdheid buren van x Het geel en grijs gebied “kruisen” elkaar (enkel mogelijk in 8-geconnecteerde topologie, maar niet realistisch)

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 5 “Quadtree Split-and-merge” segmentatie “Splitting” stap: Verdeel het beeld in 4 gelijke vierkanten Verdeel ieder “niet voldoende homogeen” vierkant weer in 4 Stop als alle vierkanten voldoende “homogeen” zijn Het homogeniteitscriterium kan b.v. opleggen dat de grijswaardevariantie in het gebied kleiner moet zijn dan een bepaalde drempel “Merging” stap: Verenig aangrenzende gebieden als hun unie voldoende homogeen is Nadelen onnatuurlijke randen (enkel horizontale en vertikale segmenten) het resultaat van de merging hangt af van de volgorde waarin buurgebieden worden onderzocht op “samenvoegbaarheid”

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 6 Van gradiëntbeeld naar segmenten Principe Gradiëntpixels groter dan een drempel worden als randpixels beschouwd Niet-rand pixels behoren tot zelfde gebied als ze kunnen verbonden worden door een pad dat geen randpixels bevat Sobeldrempel = 36drempel = 22 Nadelen de randen zullen typisch breder dan 1 pixel zijn zwakke contouren worden onderbroken bij een te hoge drempel ruisgebieden kunnen ontstaan als de drempel te laag is

Hiërarchische segmentatie

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 8 Segmentatie door “region splitting” Hiërarchische segmentatie via “split” technieken het beeld wordt eerst opgesplitst in een klein aantal grote gebieden met grenzen die zoveel mogelijk samenvallen met sterke objectranden de gebieden worden vervolgens zelf opgesplitst enz.  er ontstaat een hiërarchie van (potentiële) objecten

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 9 Segmentatie door “region merging” In algemene “merge” technieken wordt het beeld opgesplitst in een groot aantal kleine gebieden die intern zo homogeen mogelijk zijn de gebieden worden vervolgens samengevoegd tot grotere gebieden  er ontstaat een hiërarchie van (potentiële) objecten

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 10 Graafgebaseerde hiërarchische segmentatie… Mogelijkheid 1: Region merging vertrekken van “microsegmenten” (heel kleine gebieden die zeker niet meer dan één object bevatten) iteratief de twee gebieden die het best samen passen samenvoegen  het verwijderen van een tak met de laagste kost en het vervangen van de twee knopen aan de uiteinden van die tak door één knoop

© W. Philips, Universiteit Gent, versie: 7/12/ a. 11 Graafgebaseerde hiërarchische segmentatie… Mogelijkheid 2: Graaf partitionering vertrekken van “microsegmenten” (heel kleine gebieden die zeker niet meer dan één gewenst object overlappen) graaf verdelen in twee subgrafen door verwijderen van takken en dit zodanig dat de som van de splitsingskosten van de weggesneden takken zo laag mogelijk is (let op: splitsings- i.p.v. samenvoegingskost)  bepalen van een optimale snede in de graaf (b.v.b. “normalized cut”) Resultaat: 2 segmenten die in een volgende stap zelf worden opgesplitst Opmerking: hier corresponderen de macrosegmenten (de verkregen segmenten) in elke faze met een subgraaf en niet met een knoop b.v. hiernaast twee macrosegmenten, respectievelijk geassocieerd aan de rode en aan de grijze knopen microsegmenten