Curs de pregatire Introducere în procesarea imaginilor cu Matlab

Fundamentele imaginilor și procesarea imaginilor în MATLAB

1. Introducere în procesarea digitală a imaginilor

• Înțelegerea imaginilor digitale și a pixelilor
• Dimensiunile imaginilor, rezoluția și tipurile de date
• Introducere în MATLAB Image Processing Toolbox
• Înțelegerea fluxului de bază de procesare a imaginilor

2. Importarea și vizualizarea imaginilor

• Încărcarea imaginilor în MATLAB
• Afișarea și inspectarea proprietăților imaginilor
• Lucrul cu dimensiunile imaginilor și tipurile de date
• Compararea diferitelor reprezentări ale imaginilor

3. Lucrul cu imagini color

• Înțelegerea imaginilor color RGB
• Accesarea canalelor individuale roșu, verde și albastru
• Combinarea și manipularea canalelor de culoare
• Conversia între reprezentări de culoare

4. Imagini în tonuri de gri și binare

• Conversia imaginilor RGB în tonuri de gri
• Înțelegerea valorilor de intensitate
• Crearea imaginilor binare
• Fundamentele pragului de segmentare
• Compararea reprezentărilor în tonuri de gri și binare

5. Măști de imagine și regiuni de interes

• Înțelegerea măștilor de imagine
• Crearea măștilor logice
• Aplicarea măștilor pe imagini
• Selectarea și analiza regiunilor de interes

6. Salvarea și exportarea imaginilor

• Salvarea imaginilor procesate
• Gestionarea formatelor de imagine
• Exportarea rezultatelor pentru analize ulterioare

Exercițiu practic: Construiește un flux de lucru de bază în MATLAB pentru a încărca, inspecta, manipula, masca și salva o imagine.

Îmbunătățirea imaginilor, reducerea zgomotului, alinierea și detectarea caracteristicilor

1. Analiza interactivă a imaginilor

• Explorarea interactivă a imaginilor
• Inspectarea valorilor pixelilor și a regiunilor din imagini
• Selectarea regiunilor de interes
• Compararea imaginilor originale și procesate

2. Îmbunătățirea imaginilor

• Îmbunătățirea vizibilității imaginilor
• Ajustarea intensității imaginilor
• Îmbunătățirea contrastului
• Pregătirea imaginilor pentru analize ulterioare

3. Zgomotul și restaurarea imaginilor

• Înțelegerea tipurilor comune de zgomot din imagini
• Identificarea zgomotului în imagini
• Aplicarea tehnicilor de netezire
• Compararea diferitelor abordări de reducere a zgomotului
• Echilibrarea eliminării zgomotului și păstrarea detaliilor imaginii

4. Alinierea și înregistrarea imaginilor

• Înțelegerea înregistrării imaginilor
• Alinierea imaginilor cu puncte de vedere sau poziții diferite
• Selectarea abordărilor adecvate de înregistrare
• Evaluarea acurateței alinierii

5. Crearea imaginilor panoramice

• Combinarea imaginilor suprapuse
• Detectarea caracteristicilor corespunzătoare din imagini
• Alinierea și îmbinarea imaginilor
• Crearea unei scene panoramice

6. Detectarea caracteristicilor geometrice

• Detectarea liniilor drepte
• Detectarea cercurilor
• Înțelegerea conceptului transformatei Hough
• Aplicarea detectării liniilor și cercurilor pe imagini practice

Exercițiu practic: Elimină zgomotul dintr-o imagine, aliniază mai multe imagini, creează o panoramă și detectează caracteristici geometrice.

Histograme, filtrare și segmentarea imaginilor

1. Histogramele imaginilor

• Înțelegerea distribuțiilor de intensitate ale imaginilor
• Crearea și interpretarea histogramelor
• Analiza imaginilor bazată pe histograme
• Utilizarea histogramelor pentru a sprijini selectarea pragului
• Compararea caracteristicilor imaginilor folosind histograme

2. Filtrarea 2D a imaginilor

• Înțelegerea filtrării spațiale
• Fundamentele convoluției imaginilor
• Proiectarea nucleelor de filtre 2D
• Aplicarea filtrelor pe imagini
• Netezirea și accentuarea
• Compararea diferitelor răspunsuri ale filtrelor

3. Detectarea contururilor

• Înțelegerea contururilor din imagini
• Detectarea contururilor bazată pe gradient
• Detectarea limitelor obiectelor
• Selectarea metodelor adecvate de detectare a contururilor
• Îmbunătățirea detectării contururilor prin preprocesare

4. Segmentarea obiectelor

• Introducere în segmentarea imaginilor
• Separarea obiectelor din prim-plan de fundal
• Segmentarea bazată pe prag
• Segmentarea bazată pe intensitate
• Evaluarea rezultatelor segmentării

5. Segmentarea bazată pe culoare

• Înțelegerea spațiilor de culoare
• Selectarea informațiilor utile de culoare
• Segmentarea obiectelor pe baza culorii
• Gestionarea variațiilor de iluminare

6. Segmentarea bazată pe textură

• Înțelegerea informațiilor de textură
• Identificarea obiectelor folosind caracteristicile de textură
• Combinarea informațiilor de textură cu alte tehnici de segmentare

Exercițiu practic: Dezvoltă un flux complet de segmentare folosind filtrarea, detectarea contururilor, intensitatea, culoarea și informațiile de textură.

Analiza automată a imaginilor, morfologie și măsurarea obiectelor

1. Procesarea în lot a imaginilor

• Înțelegerea fluxurilor automate de procesare a imaginilor
• Citirea mai multor imagini dintr-un folder
• Aplicarea acelorași pași de procesare pe colecții de imagini
• Salvarea și organizarea rezultatelor analizei
• Construirea de scripturi MATLAB reutilizabile pentru analiza imaginilor

2. Procesarea morfologică a imaginilor

• Introducere în morfologia matematică
• Elemente structurante
• Eroziune și dilatare
• Deschidere și închidere
• Umplerea golurilor și eliminarea regiunilor nedorite
• Rafinarea rezultatelor segmentării binare

3. Segmentarea obiectelor bazată pe formă

• Identificarea obiectelor pe baza formei
• Separarea obiectelor conectate
• Eliminarea obiectelor mici sau nedorite
• Rafinarea limitelor obiectelor
• Combinarea tehnicilor de segmentare și morfologice

4. Măsurarea proprietăților obiectelor

• Detectarea obiectelor individuale
• Măsurarea ariei și perimetrului obiectelor
• Cadre de delimitare și centroizi
• Măsurători de formă și geometrice
• Extragerea proprietăților obiectelor pentru analize ulterioare

5. Analiza cantitativă a imaginilor

• Conversia rezultatelor procesării imaginilor în date numerice
• Crearea tabelelor de măsurători
• Compararea obiectelor
• Identificarea obiectelor pe baza proprietăților măsurate
• Exportarea rezultatelor analizei

6. Flux complet de procesare a imaginilor

Participanții vor combina tehnicile învățate pe parcursul cursului pentru a dezvolta un flux complet de analiză a imaginilor:

Achiziția imaginii → preprocesare → îmbunătățire → filtrare → segmentare → procesare morfologică → detectarea obiectelor → măsurare → raportare

Exercițiu practic: Dezvoltă o aplicație MATLAB automată care procesează o colecție de imagini, segmentează obiecte, extrage proprietăți de formă și produce rezultate cantitative.

Exerciții practice

Pe parcursul cursului, participanții vor lucra prin exemple practice care implică:

• Îmbunătățirea și vizualizarea imaginilor
• Analiza imaginilor RGB și în tonuri de gri
• Reducerea zgomotului
• Filtrarea imaginilor
• Crearea de panorame
• Detectarea liniilor și cercurilor
• Detectarea contururilor
• Segmentarea pe bază de culoare și textură
• Procesarea morfologică
• Detectarea obiectelor bazată pe formă
• Măsurarea obiectelor
• Procesarea automată în lot