Az Image Transformation c. példaprogram segítségével a képelemzés néhány lényeges műveletét tanulmányozhatjuk.

A program Borland Delphi forrásállományait, valamint a futtatható állományt tömírítetten itt letöltheti: kep.zip

A képelemzés folyamata, lépései:

1. Képrögzítés

A többnyire CCD elven működő kamerával felvételt készítünk a mintáról. Az így keletkező szabványos (NTSC, PAL, SECAM) analóg video jelet digitalizáljuk, azért hogy számítógépen feldolgozhatóvá váljon. Az A/D átalakítás során a jelet mintavételezzük (pl. 512 x 512 képpont) és kvantáljuk (pl. egy képpontot ha 8 biten ábrázolunk, akkor 256 szintre kvantáltunk, tehát 256 szürkeségi fokozatunk lesz szürke kép esetén). Képünket a számítógépen így egy mátrixszal ábrázolhatjuk.

Az Image Transformation c. program bmp szabványú, maximum 64KByte nagyságú (kb. 250 x 250 képpont), 256 szürkeségi fokozatú képekkel tud dolgozni.

Nagyobb felbontású, több szürkeségi fokozatú képek feldolgozása elfogadható sebességgel már célhardvert igényel.

2. Képkezelés, képkiemelés

A szürke képek feldolgozása, mellyel célunk a lényeges és a lényegtelen információk elválasztása.
Főbb típusai:

- LUT átalakítások (Look Up Table)
Egy táblázat tartalmazza az egyes képpontokra vonatkozó műveleteket. Pl. háttérkorrekció.

- Aritmetikai műveletek
Pl. négyzetre emelés, gyökvonás, logaritmikus és exponenciális átalakítások.

- Közvetlen szomszédok transzformáció
Egy képpont új értékét a szomszédai segítségével határozzuk meg. Pl. az új érték az eredeti érték és a 8 szomszéd értékének súlyozott összege lesz. Ekkor a súlyozást egy 3 x 3 - as mátrixszal adhatjuk meg.

Ezt a művelet csoportot a program Transform és Special Transf. menüiben figyelhetjük meg:

Sharpen1 - Élesítés
A súlyozó mátrix:
 

0	-1	0
-1	5	-1
0	-1	0

 

Sharpen2 - Élesítés
 

-1	-1	-1
-1	9	-1
-1	-1	-1

 

Average - Átlagolás (Gyakori elnevezése: Smooth - Simítás)
 

1	1	1
1	1	1
1	1	1

 

Gaussian Avr. - Átlagolás
 

1	2	1
2	4	2
1	2	1

 

Ez utóbbi két átlagolás esetén a súlyozott összeget természetesen 9-cel illetve 16-tal osztani kell, úgy kapjuk meg a képpont új értékét.

Gradient1
 

1	1	1
1	-2	-1
1	-1	-1

 

Gradient2
 

1	0	1
0	0	0
-1	0	-1

 

Derivate
 

1	1	0
1	0	-1
0	-1	-1

 

Horizontal Edge
 

-1	-1	-1
1	-2	1
1	1	1

 

Sobel1
 

1	2	1
0	0	0
-1	-2	-1

 

Vertical Edge
 

1	1	-1
1	-2	-1
1	1	-1

 

Sobel2
 

1	0	-1
2	0	-1
1	0	-1

 

Laplace Transf. 1
 

0	-1	0
-1	4	-1
0	-1	0

 

Laplace Transf. 2
 

-1	-1	-1
-1	8	-1
-1	-1	-1

 

Prewitt
 

1	1	1
1	-2	-1
1	-1	-1

 

- A kép fényességének állítása

A program Transform/Brightness menüpontja valósítja meg. Az egyes képpontok értékeit egyszerűen növeli illetve csökkenti.

3. Objektumok megkülönböztetése

Célunk a vizsgált objektumok leválasztása a háttértől. Módszerei:

- A szürke kép binárissá való átalakítása.
A program Binary/Convert to Binary menüpontja valósítja meg. Beállíthatunk egy küszöb szürkeségi értéket, amely fölött a képpont értéke maximális lesz (255), alatta pedig 0. Így tulajdonképpen egy bináris, fekete-fehér képet kaptunk, amelyben pl. a fekete területek reprezentálják a vizsgált objektumokat.

- Átalakítás szűrővel a morfológia alapján.
Pl. gömbszerű objektumok különválasztása a nyújtottaktól.

- Rendezett régió kiválasztása a textúra alapján.

- Etalonnal való összehasonlítás.

4. Bináris képek feldolgozása

Főbb műveletei:

- Erózió.
Az objektumok egy képponttal való “soványítását” jelenti.
A program Binary/Erosion menüpontja valósítja meg. A program vizsgálja, hogy mely képpont van az objeltum szélén, és annak értékét maximálisra (255) állítja.

- Dilatáció.
Az objektumok egy képponttal való “hízlalását” jelenti.
A program Binary/Dilation menüpontja valósítja meg. A program azon fehér (255) képpontok értékét, amelyek érintkeznek egy objeltummal feketére (0) állítja.

- Szkeletonizáció
Ismételt erózió során az objektum vázszerkezetének az előállítása. (Még egy eróziót végezve az objektum “elfogyna”.)

További műveletek bináris képekkel, csak felsorolás szerűen:

- Logikai műveletek.

- Editálás.

- Szegmentáció.

4. Mérés

Célja:
- a látótér átlag paramétereinek illetve
- az objektumok egyedi paramétereinek a meghatározása.

Az átlag paraméterek pl.: átlagos szemnagyság, átlagos kerület, átlagos terület, darabszám.

Az egyedi paraméterek pl.: terület, kerület, alaktényező stb.

Az Image Transformation program File menüje a jól ismert funkciókat valósítja meg (Open, Save, Save As, Exit).

A Transform/Reset menüpont az eredeti, transzformálatlan szürke képet állítja vissza.

A View/Video Signal bekapcsolásával egy külön ablakban a kép egy sora pontjainak a fényességét láthatjuk. Érdekes nyomonkövetni, hogy a jel az egyes transzformációk során hogyan változik. A vizsgált sor a képen görgethető.