සංඛ්‍යාංක ප්‍රතිබිම්බ සැකසුම හා පරිගණක ආශ්‍රිත චිත්‍රක-3

මීලග පාඩමෙන් අපි Image Acquisition හා Image Enhancement පිලිබදව කතා කරමු.පහත දක්වා ඇති රූප සටහනෙන් DIP වලදී අප කතා කිරීමට බලාපොරොත්තු වන මාතෘකා දක්වල තියෙනවා.ඒවා image processing වල මුලික පියවරවල් හැටියටත් දක්වන්න පුළුවන්.

Image Acquisition

පළමු මාතෘකාව වන Image Acquisition වලදී කෙරෙන්නේ ප්‍රතිබිම්බයක් ලබා ගැනීමයි.වචනේ අර්ථයෙන්ම තේරෙනවනේ ඒක.මෙතනදී විශේෂ දෙයක්(ඉදිරියට බොහෝ විට කතා කෙරෙන) දැනගන්න ඕන .ඒ තමයි,spatial resolution හා gray-level resolution කියන දෙක.සරලවම කිව්වොත් spatial resolution කියන්නෙ පික්සල්ස්,ඩොට්ස් ගැන හිතලා කරන වෙන්කිරීම.ග්‍රේ ලෙවල් කියන්නෙ වර්ණ වෙනස්වීම සලකලා කරන වෙන්කිරීම(විච්ඡේදනය).

මෙතනදී තව දෙයක් කියන්න ඕන.අපි ඉමේජ් ලබාගන්න සෙන්සර්ස් වලින් දෙන්නේ යම් සන්තතික වෝල්ටේජ්(continuous voltage) එකක්.මේක ඩිජිටල් කරගන්න ප්‍රධාන ක්‍රමවේද දෙකක් භාවිතා කරනවා.එකක් තමයි. Sampling කියල කියන්නෙ.මෙයින් අදහස් කෙරෙන්නේ  ප්‍රතිබිම්බයේ කන්ඩාංක ඩිජිටයිස් කිරීම.Sampling කියන්නෙ Spatial resolution තීරණය කරන ප්‍රධාන සාදකය කියන්න පුළුවන්.අනිත් එක Quantization.ඒ කියන්නෙ විස්තාරය(voltage එකේ) සලකලා කරනු ලබන ඩිජිටයිස් කිරීම.

Image Enhancement in Spatial Domain

අපි දැන් image enhancement in spatial domain පිලිබදව කතා කරමු.මෙහිදී පළමුව පහත පරිදි වර්ගීකරණයක් ඉදිරිපත් කරන්න පුළුවන්.

මෙහි ඉන්ටෙන්සිටි ට්‍රාන්ස්ෆොමේෂන් යටතේ photographic negatives,log transformations,gamma transformations හා contrast stretching කතා කිරීමට පුළුවන්.මම මෙහිදී සිදුකරන සංස්කරණයන් සදහා sample matlab codes බලාපොරොත්තු වෙනවා.මොකද මම මේ පාඩම විශ්ව විද්යාලේදී ඉගෙන ගත්තෙත් (මේ සිමෙස්ටරයේ) matlab software එකෙන්.

1. Photographic Negatives

හරි,පළවෙනියට negatives,නෙගටිව් ඉමේජ් එකක් කියන්නෙ(උදාහරණයක් විදියට gray-scale image එකක් ගත්තොත්) ඒකෙ කළු->සුදු බවටත් සුදු->කළු බවටත් ඒ අතර අගයන්(r) අනුරුප 1-r අගය බවටත් හරවන එක.බලන්න පහත ප්‍රස්තාරය,එකෙන් මේ කියන ඩේ පැහැදිලි වේවි.(gray-scale image කියන්නෙ කළු සුදු අතර වර්ණ දෙකේ බලයන් ලෙසින් තියෙන ඉමේජ්ස්,1 bit නම් කළු හා සුදු විතරයි.)  

S = L – 1 - r මෙන්න මේ ගණිතමය සුත්‍රය තමයි භාවිතා වෙන්නේ.
මේකට අදාළ කෝඩ් එක පහත දැක්වෙනවා.
I=imread('tire.tif');%මෙතන ඔබේ ඉමේජ් එකේ පාත් එක දෙන්න.
imshow(I);
J=imcomplement(I);
figure, imshow(J)


ඉතිරිය සමගින් යලි හමුවෙමු. 

original image 

negative image