Procesarea Imaginilor

1.Introducere

Procesarea imaginilor este un domeniu al inteligentei artificiale,

ocupându-se cu modul de reprezentare, reconstituire, clasificare,

recunoastere si analiza a imaginilor cu ajutorul calculatorului. Sursa de

provenienta a imaginilor poate fi un dispozitiv de achizitie (camera video,

scanner, captor radar) dar poate fi la fel de bine si o ecuatie matematica, un

ansamblu de date statistice, etc.

Exista doua motive principale pentru care se apeleaza la procesarea

imaginilor :

1. îmbunatatirea calitatii unei imagini având drept scop o mai buna

vizualizare pentru un operator uman. Aceasta poate însemna:

reducerea zgomotului si a altor defecte ce pot fi prezente în

imagine (datorate, de exemplu, dispozitivului de achizitie),

evidentierea unor zone de interes prin modificarea luminozitatii, a

contrastului, accentuarea muchiilor, etc.

2. extragerea de informatii dintr-o imagine, informatii ce pot

reprezenta intrarea pentru un sistem automat de recunostere si

clasificare. Aceste informatii pot fi: diferite distante si relatii dintre

obiectele prezente în imagine, momente statistice, parametri

geometrici (arie, perimetru, circularitate), coeficienti Fourier, etc.

Exemple clasice de aplicatii pentru procesarea imaginilor (si

recunoasterea formelor) includ: recunoasterea caracterelor, recunoasterea

amprentelor, prelucrarea imaginilor medicale, a imaginilor satelit.

2.Definitii. Notiuni de baza

În cele ce urmeaza se va considera drept reprezentare a unei imagini

un tablou bi-dimensional de numere întregi (pixeli). Valoarea fiecarui pixel

descrie nivelul de stralucire sau culoarea acestuia. În cel mai simplu caz, al

imaginilor binare, pentru reprezentarea fiecarui pixel este folosit un singur

bit. În cazul imaginilor cu niveluri de gri, valoarea fiecarui pixel reprezinta

stralucirea acestuia. Cel mai comun format pentru aceste imagini are la baza

reprezentarea pixelilor pe 8 biti. Astfel, gama de valori posibile este 0 255,

0 codificând culoarea negru, 255 alb iar valorile intermediare reprezentând

nuante (niveluri) de gri. În cazul imaginilor color, pot fi folosite diferite

sisteme de culori (RGB, HSI, CMY, etc.).

2.1.Modele de culori.

Modelul RGB este un model aditiv, având culorile fundamentale

rosu, verde si albastru, celelalte culori constituindu-se din anumite procente

ale culorilor de baza. Culoarea alb are prezente toate culorile fundamentale

iar culoarea negru se caracterizeaza prin absenta lor. Modelul RGB este

adesea reprezentat sub forma unui cub unitate, ca în figura 1:

Figura 1.

Originea (0,0,0) este considerata culoarea negru iar coltul opus (1,1,1)

culoarea alb. Diagonala ce uneste aceste doua puncte contine nivelurile de

gri obtinute prin utilizarea aceluiasi procent din culorile de baza.

O alta metoda de clasificare a culorilor este prin nuantare (Hue),

saturatie (Saturation) si intensitate (Intensity), rezultând modelul HSI.

Nuanta reprezinta pozitia relativa a culorii în spectru si, în modelul HSI,

corespunde unghiului pe care îl face culoarea în cercul de culori. Domeniul

de nuantare se întinde de la 0 la 360 de grade. Saturatia specifica puritatea

culorii. Valoarea saturatiei se exprima în procente si variaza de la 0 (fara

culoare) pâna la 100 (culoare pura, asa cum este definita de valoarea

nuantarii). Ultimul parametru specifica intensitatea culorii. O reprezentare

simbolica a modelului HSI este data în figura 2. Nuanta determina culoarea

(unghi = 60° - Yellow, 180° - Cyan, etc.) Saturatia este masurata în procente

de la centrul cercului de baza la suprafata conurilor. Intensitatea se masoara

pe linia Black-White.