RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı
İçerik n n Görünür Bölge Renk Uzayları ve dönüşümleri n n n n n Indexed RGB NTSC YCb. Cr CMY HSI Renkli Görüntünün Özellikleri Karşıt Renkler Filtreleme n n Yüksek Frekanslı Filtreler Alçak Frekanslı Filtreler
Renkli Görüntü (Colour Image) n n Göz 400 -700 nm dalga boyundaki ışıkları algılayabilir Gözümüzdeki renk algılayıcı hücrelerin 3 çeşit olması sebibiyle gördüğümüz bütün renkler kırmızı, yeşil ve mavi renklerden oluşur
n Matlab de renkli görüntü; n Indexed image n RGB image
Indexed Images Indeks görüntü; • Renk matrisi(Colormap matrix) • Görüntü matrisi (Image matrix ) den oluşur.
RGB Images n n RGB görüntü 3 boyutlu bir matristen oluşur. Üçüncü boyut Red, Green, Blue renk değerlerini ifade eder Her renk 8 bit ile temsil edilir 1 pixel toplam 24 renk biti ile temsil edilir. farklı renk oluşturulabilir
RCB Color Cube n n n RGB görüntü uzayı kartezyen koordinat sistemini baz alır Bütün renkler birim küb içerisinde veya üzerinde bulunur Kübün köşegeni gray scale eksenidir. Bütün gri renk tonları köşegen üzerinde bulunur.
NTSC Renk Uzayı n n n USA’de televizyonlarda kullanıllan bir renk formatıdr. Gray-scale bigisi renk bilgisinden ayrılır. Bu sebeple sinyal hem renkli hem de renksiz televizyonlarda kullanılabilir. Üç parametre kullanılır: n n n Y(luminance) I(hue) Q(saturation)
yiq=_image=rgb 2 ntsc(rgb_image) Rgb_image=ntsc 2 rgb(yiq_image) n RGB resim uint 8, uint 16 veya double olabilir. n Çıkış double bir matristir
YCb. Cr Renk Uzayı n Digital video larda kullanılan bir renk formatıdır. ycbcr_image=rgb 2 ycbcr(rgb_image) n Giriş hangi veri türünde ise çıkış da o veri türündedir.
CMY Renk Uzayı Fotokopi makeleri veya printer gibi kağıt üzerine renkli görüntü basan cihazların veriyi CMY formatında almaları gerekir. Cyan(Camgöbeği) : [0 1 1] Magenta(Eflatun) : [1 0 1] Yellow(Sarı) : [1 1 0]
HSI Renk Uzayı n n Intensity, Hue, Saturation değerlerinin hesaplanmasıyla renkleri daha iyi tanımlamamıza yardımcı olur. Düşey eksen intensity eksenidir.
Intensity : Düzlem ile intensity ekseninin çakıştığı nokta intensity değerini verir. İntensity [0 0 0] noktasında 0, [1 1 1] noktasında 1 değerini alır. Saturation : I ekseninden noktaya çizilen vektörün uzunluğu saturasyon değerini verir, d ile doğru orantılı olarak artar. Hue : Noktanın red referans ekseni ile yaptığı açıdır.
hsi=rgb 2 hsi(rgb)
rgb=hsi 2 rgb(hsi)
Görüntü n n n Görüntü, iki boyutlu ışık şiddeti fonksiyonudur. Bu fonksiyon f(x, y) şeklinde gösterilir f’in sayısal değeri ise parlaklık değeri veya görüntünün ilgili noktadaki gri seviye değeridir Dijital tanımda her bir pixel ayrı bir alan olarak tanımlanmıştır. f fonksiyonuna derinlik, renk ve zaman değişkenleri de eklenerek fonsiyonumuz a(x, y, z, c, t) şeklini alır.
Renkli Görüntü n n Renkli görüntüler üç ayrı görüntü matrisinin üstüste çakıştırılması olarak düşünülebilir. Matrsilerden herbiri kırmızı, yeşil ve mavi tonları ifade eder. Üç renk tonunu kombinasyonları ile renkli görüntüler elde edilir. Örneğin her kanalda 8 bitlik yani 256 farklı renk tonu kullanımakta ise, renkli görüntüde 24 bitlik renk derinliği oluşacaktır.
Renk Dönüşümleri n n Görüntüye greyscale etkisi sağlama, görüntüyü oluşturan renklerin yoğunluğunu değiştirmek için renk dönüşümüne ihtiyaç duyulur. Renk dönüşümü Colour. Matrix kullanılarak yapılır.
![Renk Matrisi M[0][0] Red M[1][1] Green M[2][2] Blue M[3][3] Alpha • Colour. Matrix red,](https://present5.com/presentation/cec167286fda3ba121c11e6fb2a0b0f9/image-19.jpg "Renk Matrisi M[0][0] Red M[1][1] Green M[2][2] Blue M[3][3] Alpha • Colour. Matrix red,")
Renk Matrisi M[0][0] Red M[1][1] Green M[2][2] Blue M[3][3] Alpha • Colour. Matrix red, green, blue renklerinin yoğunluk değerlerini saklar • Alpha, resmin saydamlığını ifade eder. • 0 resmin en saydam olduğu değer • 1 resmin en mat olduğu değer
Örnek 1 n Görüntünün renk yoğunluluğu değiştirilir
Örnek 2 Yoğunluk değeri 1 den 0. 7’ye düşüldü
Karşıt Renkler n n Resmin karanlık kısımlarında kalan detaylar belirginleştirilebilir Resimde bazı renklerin baskın olması halinde complement işlemiyle renk dağılımı dengelenebilir
Örnek 1
Örnek 2
Örnek 3 n Pixel lerdeki yeşil değeri arttırılarak eflatun oranı azaltılmıştır
Filtreleme Görüntüler her bir pikseli ve komşularını sayısal bir matrix olan kernel ile çarparak convolve edilir. Bu matris özellikle görüntüdeki her bir pikselin üzerine taşınır , matrix altındaki her bir piksel uygun matrix değeri ile çarpılır , toplam hesaplanıp normalize edilir ve merkez piksel sonuç ile değiştirilir.
Düşük frekanslı filtreler (Color Image Smooting) n n Kıvrımları düzgünleştirir Görüntüyü yumuşatır Detayları ve gürültüyü yok eder Bulanık görüntüler için kullanışlıdır
Yüksek frekanslı filtreler (Color Image Sharpening) n n n Kıvrımları keskinleştirir amacıyla kullanılır Bulanık görüntüleri keskinleştirmek için idealdir Piksellerin göreceli zıtlığını arttırır
Скачать презентацию RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı İçerik n
cec167286fda3ba121c11e6fb2a0b0f9.ppt