header

header

Sunday, September 7, 2014

සංඛ්‍යාංක ප්‍රතිබිම්බ සැකසුම හා පරිගණක ආශ්‍රිත චිත්‍රක-6

Morphological image processing
හොදයි,ඊලග ලිපිය දාන්න ටිකක් පරක්කු වුනා වගේ.අද පාඩමෙන් අපි ඉගෙන ගන්න යන්නේ morphological image processing පිලිබදවයි.image restoration වලින් පස්සේ තමයි,මේ පාඩම වැටෙන්නේ.image එකක හැඩය හා සම්බන්ද non-linear operations කිහිපයක එකතුවක් තමයි,morphological image processing වලදී අපි කතා කරන්නේ.
කලින් පාඩමේදී සදහන් කෙරුණු පරිදි morphological operations වලදීත් අපි structuring element එකක් භාවිතා කරනවා.මෙම structuring element එක ඉමේජය මත තබමින් අසල්වැසි පික්සල්ස් සමග සසදමින්(fits,hits or intersects-පළමු පින්තුරය බලන්න) විවිද operations සිදුකරනු ලබනවා.තවත් කරුණක් සදහන් කලයුතුයි,මෙම operations 100% වැඩ කරන්නේ binary images වලට.grayscale images වලට යොදාගන්නවා නම් convert(threshold) කරලා තමයි භාවිතා කරන්න ඕන.
original grayscale image
converted binary image


අපි මීලගට morphological fundamental operations පිලිබදව කතා කරමු.
Erosion and Dialation
erosion කියන්නෙ ඉංග්‍රීසියෙන් ඛාදනය කියන එකේ.(අපි soil erosion කියල කියන්නෙ ;))මෙතැනදී වෙන්නෙත් ඒ වගේ දෙයක් තමයි.structuring element එකේ origin එකත් එක්ක fit වෙනවනම් origin පික්සල් ඉතුරුවෙද්දී අනිත් ඔක්කොම පික්සල් ඉමේජයෙන් ඉවත් කිරීම සිදු කරනවා.මෙය g= f θ s ලෙස නිරුපනය කරනවා.  f මගින් ඉන්පුට් ඉමේජයත්,s මගින් structuring element එකත්,g මගින් නව ඉමේජයත් දැක්වෙනවා.
original binary image
after erosion
erosion
2x2-5x5 අතර structuring elements භාවිතා කරමින් erosion යෙදීමෙන් ඉමේජයක සිදුරු හා ඉඩ (holes and gaps) වැඩි කරගනිමින් කුඩා විස්තර අනාවරණය කරගන්න හැකිවෙනවා.
  • s1 හා s2 යනු එකම හැඩයෙන් යුතු එමෙන්ම s2,s1 මෙන් දෙගුණයක් විශාල structuring element දෙකක් යයි සැලකුවහොත් පහත සම්බන්දය සපුරන බව සොයා ගැන තියෙනවා.                                                     f θ s2 ≈ (f  θ s1)  s1
හරි අපි දැන් dilation පිලිබදව බලමු.dilation කියන්නෙ erosion වල අනිත් පැත්ත කිව්වට වැරදි නැහැ.ඒ කියන්නෙ structure element එකේ origin එක fit වෙනවනම් ,අපි ඒ origin පික්සල් එක එකතු කරනවා.මෙහෙම කරනකොට මුල් ඉමේජ් එකේ inner ,outer boundaries වලට තව පික්සල් layers එකතු වෙනවා.මෙය නිරුපනය කරන්නේ ,g = f  s .f,s  කලින් සංකේත දැක්වෙයි.
original binary image
after dilation

dilation

erosion හා dilation ඇසුරෙන් පහත සම්බන්දය දක්වන්න පුළුවන්.
f  s = f c  srot
fc මගින් f  ඉන්පුට් ඉමේජ් එකේ complement එක දැක්වෙනවා.ඒ කියන්නෙ binary image එකේ 1 තියෙන තැනට 0 දැම්මම ලැබෙන negative imageයි.srot කියන්නෙ s structuring element එක අංශක 180කින් rotate කරාම ලැබෙන SE එක.
fundamental operations හැටියට තවත් දෙකක් කතා කරන්න පුළුවන් ඒ තමයි,මේ erosion හා dilation දෙක එකතු කරාම ලැබෙන operations(compound operations).
සැ.යු.compound operations දෙකකට වඩා පෙළපොත් වල සදහන් වුවද අප මෙහිදී ඉන් opening හා  closing පිලිබදව කතා කරනු ලැබේ. 
Opening
erosion ට පසුව dilation යෙදීමෙන් මෙම operation සිදු කරනු ලැබෙයි.
original binary image
after opening

Closing
dilation ට පසුව erosion යෙදීමෙන් මෙම operation සිදු කරනු ලැබේ.

original binary image
after closing
සැ.යු.threshold වැනි සංකල්ප ඉදිරි පාඩමකදී(segmentation) සාකච්ඡා කරනු ලැබේ.
තවත් ලිපියකින් යලිත් හමුවෙමු.