Matematisk Morfologi Lars Aurdal



Like dokumenter
Motivasjon. Litt sett-teori. Eksempel. INF Mesteparten av kap i DIP Morfologiske operasjoner på binære bilder.

Morfologiske operasjoner på binære bilder

Motivasjon. INF 2310 Morfologi. Eksempel. Gjenkjenning av objekter intro (mer i INF 4300) Problem: gjenkjenn alle tall i bildet automatisk.

Matematisk morfologi IV

Matematisk morfologi III

Oversikt, kursdag 3. Matematisk morfologi III. Hit-or-miss transformen og skjeletter. Hit-or-miss transformen og skjeletter

Oversikt, matematisk morfologi. Matematisk morfologi. Oversikt, matematisk morfologi. Oversikt, matematisk morfologi. Praktisk informasjon

Morfologiske operasjoner på binære bilder

Matematisk morfologi NTNU

Motivasjon. Litt sett-teori. Eksempel. INF Kap. 11 i Efford Morfologiske operasjoner. Basis-begreper

Introduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling

Oversikt, kursdag 4. Matematisk morfologi IV. Geodesi-transformasjoner: Dilasjon. Geodesi-transformasjoner

Introduksjon. Morfologiske operasjoner på binære bilder. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter INF

Matematisk morfologi II

Oversikt, kursdag 2. Matematisk morfologi II. Morfologiske operatorer, erosjon og dilasjon. Morfologiske operatorer, erosjon og dilasjon

Morfologiske operasjoner på binære bilder

Motivasjon INF Eksempel. Gjenkjenning av objekter intro (mer i INF 4300) OCR-gjennkjenning: Problem: gjenkjenn alle tall i bildet automatisk.

Morfologi i Binære Bilder II

Morfologi i Binære Bilder

Introduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling

UNIVERSITETET I OSLO

Introduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling

Morfologi i Binære Bilder III

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO. Dette er et løsningsforslag

UNIVERSITETET I OSLO

Morfologi i Binære Bilder

Matematisk morfologi V

Oversikt, kursdag 5. Matematisk morfologi V. Hva er segmentering. Hva er segmentering. Lars Aurdal Norsk regnesentral

Morfologiske operasjoner. Motivasjon

Oversikt, kursdag 1. Matematisk morfologi I. Praktisk informasjon om kurset. Praktisk informasjon om kurset

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO

Morfologi i Gråskala-Bilder II

Morfologi i Gråskala-Bilder

Matematisk morfologi I

UNIVERSITETET I OSLO

INF 2310 Digital bildebehandling

TMA4100 Matematikk 1, høst 2013

UNIVERSITETET I OSLO

Statistiske metoder i bildebehandling, anvendelser innen segmentering. Lars Aurdal, lau@ffi.no

UNIVERSITETET I OSLO

Bildetransformer Lars Aurdal

Eksamen Løsningsforslag

UNIVERSITETET I OSLO

Målet med denne masteroppgaven blir å sette seg inn i kunstnerens problemstillinger og prøve å finne metoder for hvordan ideene hans kan realiseres.

Problemløsning og utforsking i geometri

Tallregning og algebra

Blikk mot himmelen trinn Inntil 90 minutter

SEGMENTERING IN 106, V-2001 BILDE-SEGMENTERING DEL I 26/ Fritz Albregtsen SEGMENTERING SEGMENTERING

LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy

Monteringsanvisning Sikkerhetsnett PRO

Løsningsforslag til eksamen i TMA4105 matematikk 2,

Eneboerspillet del 2. Håvard Johnsbråten, januar 2014

UNIVERSITETET I OSLO

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning

BYGG SLIK. Tilleggsisoler gulvbjelkelaget. ovenfra nedenfra

Grunnleggende Matematiske Operasjoner

UNIVERSITETET I OSLO

7) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache

wxmaxima Brukermanual for Matematikk 1T Bjørn Ove Thue

Heuristiske søkemetoder III

Forelesning 4 torsdag den 28. august

Hvordan lage et sammensatt buevindu med sprosser?

EKSAMEN. Bildebehandling og mønstergjenkjenning

Målet med denne masteroppgaven blir å sette seg inn i kunstnerens problemstillinger og prøve å finne metoder for hvordan ideene hans kan realiseres.

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2014

dx k dt н x 1,..., x n f 1,...,f n н- н f k (x 1,..., x n ), k =1,2,...,n, нн d X = f( X). X = (t),.. x 1 = 1 (t), x 2 = 2 (t),...

Vacuum cleaner wet/dry Dammsugare våt/torr Støvsuger våt/tørr

MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2016

ITF20006 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7

For J kvantiseringsnivåer er mean square feilen:

En (reell) funksjon f fra en (reell) mengde D er en regel som til hvert element x D tilordner en unik verdi y = f (x).

EKSAMEN Bildebehandling

Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på 5. trinn 2015

Forord. Stavanger, Juni Roald Klingsheim

UNIVERSITETET I OSLO

Skriftlig eksamen MD4040 semester IIC/D kull 06

Apollon. Kunstig hånd styres av hjernen. Forskningsmagasin fra Universitetet i Oslo

Oppgave 3c Konvolusjonsteoremet: f Λ g, F G og f g, F Λ G F rste del sier at konvolusjon i det romlige domenet (f Λ g) er det samme som pixelvis multi

Construction. Hurtigherdende forankringslim. Produktbeskrivelse. Produktdatablad Versjon 07/2014 Identifikasjons nr.:

Kollektivassignment i EMMA og VISUM

P E R F O R E R T E P L A T E R

BYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 4 Innleveringsfrist Fredag 11. mars 2016 Antall oppgaver: Løsningsforslag

Løsningsforslag til i MAT104 vår 2016

Tillegg til kapittel 2 Grunntall 9

UNIVERSITETET I OSLO

Vannskilletransformen implementert i C++/Python. Reidar Øksnevad

Suveren krokingsprosent

Prosent- og renteregning

Sakkyndig vurdering av. Strategy Group for Medical Image Science and Visualization. Torfinn Taxt, Universitetet i Bergen, Norge, mars 2008

Oblig 11 - Uke 15 Oppg 1,3,6,7,9,10,12,13,15,16,17,19

INF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning

R1 - Eksamen V

SPILKA TANGO Profilbeskrivelse og monteringsanvisning Revidert

Kapittel 5: Relasjoner

KANTOPPKNEKKER AUTO-GUIDE. Boxer Design og Manufacturing Ltd. forbeholder seg retten til å endre dette dokumentet uten forvarsel.

a) f(x) = 3 cos(2x 1) + 12 LF: Vi benytter (lineær) kjerneregel og får f (x) = (sin(7x + 1)) (sin( x) + x) sin(7x + 1)(sin( x) + x) ( sin(x) + x) 2 =

Transkript:

Matematisk Morfologi Lars Aurdal FORSVARETS FORSKNINGSINSTITUTT

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Motivasjon MR-bilde av hjernen. Gutt, ca. 7 år, lider av adrenoleukodystrofi (ALD). ALD Ønsker å måle størrelsen av det syke området. Vil begynne med å etablere en maske for selve hjernen. Hud Hjerne vev

Motivasjon Terskling

Motivasjon Hvordan kutte slike forbindelser?

Motivasjon Morfologisk åpning

Motivasjon S Behold største komponent i komplementet til S.

Motivasjon Inverter

Motivasjon Masker

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Grunnleggende setteori Betrakter to sett A og B i Z 2 med komponenter a=(a 1,a 2 ) og b=(b 1,b 2 ). Z 2 A B

Grunnleggende setteori Komplement: A C = { x x A} A A C

Grunnleggende setteori Differanse: A B = { x x A, x B} = A B C A B A-B

Grunnleggende setteori Translasjonen av A med x=(x 1,x 2 ), (A) x, er gitt ved: ( A) = { c c = a + x x, a A} A (A) (1,-4)

Grunnleggende setteori Refleksjonen av B, B^, er gitt ved: ^ Bxx { = bb, B } B B^

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Dilasjon La A og B være sett i Z 2. La Ø være et tomt sett (et sett uten elementer). Dilasjonen av A med B, A B, er definert ved: ^ A B = { x ( B) A } x Settet B kalles gjerne strukturelementet.

A Dilasjon B

Dilasjon

Dilasjon

A Dilasjon B

Dilasjon

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Erosjon La A og B være sett i Z 2. Erosjonen av A med B, A B, et definert ved: AΘ B = { x ( B) A} Settet B kalles gjerne strukturelementet. x

A Erosjon B

Erosjon

Erosjon

A Erosjon B

Erosjon

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Åpning Åpningen av settet A med settet B, A B, er en sammensatt operasjon definert ved: A B = ( AΘB) B Åpning brukes typisk for å jevne ut konturen av et sett pixler, den bryter smale forbindelser mellom sett og fjerner tynne forgreninger.

A Åpning B

Åpning Erosjon Dilasjon

A Åpning B

Åpning Erosjon Dilasjon

Åpning Hvordan kutte slike forbindelser?

Åpning Åpning

Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning

Lukning Lukningen av settet A med settet B, A B, er en sammensatt operasjon definert ved: A B = ( A B)ΘB Lukning brukes derfor også til å jevne konturer, men vil (i motsetning til åpning), lukke smale åpninger mellom sett, lukke små hull og fylle gap i konturer.

A Lukning B

Lukning Dilasjon Erosjon

A Lukning B

Lukning Dilasjon Erosjon

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Hit-or-miss -transformen Algoritme for formgjenkjenning. Gonzalez:...basic tool for shape detection.... Leter etter denne formen

Hit-or-miss -transformen Definer først to strukturelementer Samme form som formen det letes etter Lokal bakgrunn

Hit-or-miss -transformen Gjør først en erosjon med et strukturelement som har samme form som formen det letes etter Erosjon

Hit-or-miss -transformen Finn komplementet av alle formene det letes blant:

Hit-or-miss -transformen Eroder komplementet med den lokale bakgrunnen Erosjon

Hit-or-miss -transformen Finn snittet av de to delresultatene: =

Hit-or-miss -transformen c A B = ( AΘB ) ( A ΘB ) 1 2

Hit-or-miss -transformen

Hit-or-miss -transformen Karbonfiberarmert epoxy til bruk i missilskall.

Hit-or-miss -transformen Segmentering Karbonfiber Luftbobler Lim

Hit-or-miss -transformen Antall fiber? Fordeling (uniform)? Deformasjoner? Radius ca. 10 pixler

Hit-or-miss -transformen Første strukturelement: disk med diameter 17 pixler.

Hit-or-miss -transformen Første strukturelement: disk med diameter 17 pixler. Problem: Fibrene er ikke runde. Problem: Noen av fibrene inneholder hull. Problem: Neste trinn (erosjon med lokal bakgrunn) er meningsløst ettersom fibrene berører hverandre.

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Tynning

Tynning Tynningen av et sett A med strukturlemenet B kan defineres ved hjelp av hit-or-miss transformen: A B=A-(A O* B) =A (A *O B) c For symmetrisk tynning brukes det typisk en sekvens av strukturelementer: {B}={B 1,B 2,B 3,...,B n } B i er en rotert versjon av B i-1. Tynning defineres nå som en sekvensiell operasjon: A {B}=((...((A *O B 1 ) *O B 2 )...) *O B n )

Tynning {B}={B 1,B 2,B 3,...,B n } B1 B1B B5 B5B B2 B2B B6 B6B B3 B3B B7 B7B B4 B4B B8 B8B

A Tynning A {B} B1 B1B {B} B5 B5B B2 B2B B6 B6B B3 B3B B7 B7B B4 B4B B8 B8B

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Tykking Tykking er den morfologiske dualen til tynning: A B=A (A *O B) Som for tynning kan tykking defineres ved en sekvensiell operasjon: A {B}=((...((A B 1 ) B 2 )...) B n ) I praksis utføres tykking ved at komplementet til settet som skal tykkes, tynnes, resultatet av tynningen komplementeres for å få den endelige tykkingen. Altså: For å tykke A beregnes C=A c, C tynnes og til slutt beregnes C c.

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Gråtonebilder Erosjon

Gråtonebilder Et bilde......kan betraktes som en intensitetsfunksjon f(x,y)

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Dilasjon i gråtonebilder Dilasjon av en slik funksjon f(x,y) med b, f b, er definert ved: ( f b)(,) st = max{( fs xt, y) + bxy (, ) ( s x),( t y) D ;(, xy) D } der D f og D b er definisjonsområdene for henholdsvis f og b. b er fortsatt strukturelementet, men b er nå en funksjon og ikke et sett. f b

Dilasjon i gråtonebilder

Original Dilasjon i gråtonebilder Dilasjon

Dilasjon i gråtonebilder Original Dilasjon

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Erosjon i gråtonebilder Erosjon av en funksjon f(x,y) med b, f b, er definert ved: ( fθ b)(,) st = min{( fs+ xt, + y) bxy (, ) ( s+ x),( t+ y) D ;(, xy) D } der D f og D b er definisjonsområdene for henholdsvis f og b. b er fortsatt strukturelementet, men b er nå en funksjon og ikke et sett. f b

Erosjon i gråtonebilder

Original Erosjon i gråtonebilder Erosjon

Erosjon i gråtonebilder Original Erosjon

Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning

Åpning og lukning i gråtonebilder Åpning og lukning av gråtonebilder er definert akkurat som for binære bilder (sett). Åpning: Lukning: f b = ( fθb) b f b = ( f b)θb

Åpning og lukning i gråtonebilder Original Åpning Lukning

Åpning og lukning i gråtonebilder Original Åpning Lukning