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Elaborazione delle immagini e Pattern Recognition

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Elaborazione delle immagini e Pattern Recognition
Elaborazione delle immagini
e Pattern Recognition
Giovanni Scavello
Programma dei seminari
Nozioni di base del trattamento
delle immagini
Descrizione matematica

Spazi colore

Operazioni comuni

Filtraggio (bordi, espansione del
contrasto, etc...)

Rappresentazione dei contorni (chain –
code)

Morfologia (dilatazione, erosione,
apertura e chiusura morfologica)

Cross section

Programma dei seminari
I meccanismi della percezione umana e i
problemi del riconoscimento automatico

Tecniche di segmentazione

Introduzione ai problemi legati al
riconoscimento automatico e agli
strumenti per il pattern recognition
●
Componenti connesse
●
Maschere
●
Soglia
Tecniche di costruzione delle features

Metodi per il riconoscimento

●
template matching
●
reti neurali
●
support vector machine
Programma dei seminari
Cenni alla libreria OpenCV

Riconoscimento targhe (elaborazioni
immagini in scala di grigio, pattern
matching)

Riconoscimento segnali (spazio colore,
riconoscimento forme, support vector
machine)

Casi reali e discussione di sistemi
completi di riconoscimento
Introduzione
Oggetto reale
Informazione che
arriva al cervello
Oggetto
reale
Introduzione
DSP
File
Colazione.jpg
Informazione che
arriva all'elaboratore
01010001
11010001
Parte prima
Image Processing
Introduzione
Processo di
acquisizione
e codifica
Immagine di
input
Algoritmi e tecniche
di
Image processing
Immagine di
output
Matematica delle immagini
2
n
2
3
ℑ: ℜ  ℜ
2
ℑ: ℜ  ℜ
ℑ: ℜ  ℜ
f  x , y=[l ]
f  x , y=[l 1, l 2, l 3 ]
Scala di grigi
Bianco e nero
RGB, HSV, LUV
2
ℑ: ℜ  ℜ
4
f  x , y=[l 1, l 2, l 3, l 4 ]
CYMK
Le immagini digitali
Immagine reale
Valore del pixel
(quantizzazione)
Griglia
(risoluzione spaziale)
Scala dei valori
possibili
(livelli di grigio)
Gli spazi di colore
SCALA DI GRIGI
 K bit
 2^K livelli di grigio
 Casi particolari:
−
−
−
Bianco e nero (1 bit)
Scala di grigi comune
(8 bit)
Immagini mediche
( 12 bit)
Gli spazi di colore
RGB
 K bit
 2^K livelli di grigio
 3 canali (piani immagine)
Gli spazi di colore
HSV
 Hue [0°, 360°]
 Saturation [0, 1]
 Value [0, 1]
 3 canali
Gli spazi di colore
CYMK
 Ciano
 Giallo
 Magenta
 Nero
Operazioni comuni
Immagine digitalizzata
Matrice (scala di grigi)
o
Set di Matrici (Spazi colore RGB, HSV, CYMK)
Operatori puntuali
I 1 immagine di input , I 2 immagine di output

I 2  x , y= f { I 1  x , y }
Operatori locali
I 1 immagine di input , I 2 immagine di output
I c matrice di convoluzione

I 2 =I 1∗I c
Operatori puntuali
I 2  x , y=I 1  x , y± l  aumento/ diminuzione della luminosità
Diminuzione della luminosità
Originale
Aumento della luminosità
Operatori puntuali
I 2  x , y=
I 1  x , y
 restrizione della scala dei grigi  sottocampionamento intensità di valore 
l
Originale
I 1 x , y 
I 2  x , y =
8
Operatori puntuali
I 2  x , y=a⋅I 1  x , yb  aumento del contrasto
Originale
I2
I 1  x , y−MIN { I 1 }]× MAX grey
[
 x , y=
MAX { I 1 }−MIN { I 1 }
Operatori locali
(convoluzione discreta)
3
5
q
p
r
f 1  p= p∗3−2
f 2  p= pq−r20×s
s
2
0
3
5
2
1
f 1  p=13
f 2  p=6
f 1  p=13
f 2  p=26
h( i , j )
f ( i, j )
h1
h2
h3
h4
h5
h6
h7
h8
h9
g ( i, j )
g 43 = h1 f 32 + h2 f 33 + h3 f 34
f32
f33
f34
+ h4 f 42 + h5 f 43 + h6 f 44
f42
f43
f44
+ h7 f 52 + h8 f 53 + h9 f 54
f52
f53
f54
Sfumatura (smoothing)
[ ]
1
1
1
I c=
1
25
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Incremento dei dettagli (Laplaciano)
[
0 −1 0
I c = −1 5 −1
0 −1 0
]
Contorni (I - Estrazione)
Operatore di Sobel
{ [
1 0 −1
 x = 2 0 −2
1 0 −1
] [
1
2
1
 y= 0
0
0
−1 −2 −1
]}
Contorni (II - memorizzazione)
y
M =16, N =17, M × N =272
 x 0, y 0 
l C 0 =19
l C 1 =16
M
l C 0 l C 1 =35
 x 1, y 1 
x
N
C 0 : { P 0, [0 0 7 6 7 6 5 4 5 4 3 55 3 6 6 1 11] , orario }
C 1 : { P 1, [3 3 3 3 4 3 5 6 7 7 7 7 7 7 0 1] , antiorario }
3
4
5
2
p
6
1
0
7
Cross Section
C(X)
C  X =I  f 1  z , f 2  z
X
Operazioni morfologiche (I)
Erosione/Dilatazione
Operazioni morfologiche (II)
Apertura/Chiusura
Conclusioni
Problema della rappresentazione della realtà
Cenni alle basi matematiche
Operazioni fondamentali

Grazie per l'attenzione
Parte Seconda
Pattern Recognition
Visione e Interpretazione (I)




Luminosità e
contrasto
Acutezza e
definizione dei
contorni
Colore
Spazio e forma
Visione e Interpretazione (II)
http://www.sitopreferito.it/html/illusioni_ottiche.html
Il problema della segmentazione (I)
Il problema della segmentazione (II)
zo del
z
i
l
i
t
u
i
ampo adgini che
c
l
e
d
m
ono
nda
A secoa ALPR le liamborate possgie di
sistemo essere e varie tipolo e
devone soggette aisturbi, alcuniene
essermazioni e d ità con cui v
defor alle modal ine (auto in a della
legatesita l'immag ione obliqu
acqui ento, posiz pparato di re
movimrispetto all'a) mentre alt
targa sizione, etc. ondizioni della
acqui denti dalle cizia e usura sità
dipen ntali (sporc ne, comples.) .
ambie, illuminazio scena, etc
targa sfondo della
dello
Componenti connesse
Overlay
I1
I2
I 3  x , y=
{
I 2  x , y  , I 1  x , y≠0
0, altrimenti
}
Operatori di soglia (I)
I 2  x , y =
{
0, I 1  x , y
1, altrimenti
}
Operatori di soglia (II)
Operatori di soglia (III)
Estrazione di features
OGGETTO
PROBLEMA
INFORMAZIONE MINIMA
SCELTA FEATURES
Esempi di features (I)
[
c
f = alfa , alfa×beta ,
,

r

, 
alfa×
]
Esempi di features (II)
y
3
0
3
0
5x5
θ
x
Proiezione
diagonale
principale
Proiezione-y
Proiezione-x
Proiezione
diagonale
secondari
a
Esempi di features (III)
Classificazione di pattern
Pattern recognition: l'intelligenza umana riconosce una struttura
generativa invisibile comune a due forme visibili diverse. Per il
momento questa operazione è una nostra prerogativa, che le
macchine non hanno ancora imparato.
Nel mondo algoritmico la ricerca di somiglianze, o il riconoscimento
di strutture nascoste (pattern recognition) permettono di conferire lo
stesso senso a segni diversi che hanno qualcosa in comune;
nel mondo facsimilare, dove ogni replica è per definizione
visivamente identica alla matrice, se un segno ha un significato un
altro segno, anche solo marginalmente diverso, ha un altro
significato – o non ne ha.
E c'è una certa ironia nel fatto che la nuova cultura delle macchine –
ma una cultura di nuove macchine, che Lewis Mumford avrebbe
chiamato neotecniche – avrà, oltre a tante altre conseguenze, anche
quella di riformare la percezione, che tornerà a essere ciò che in un
certo senso è sempre stata, con l'eccezione del plurisecolare
interludio
tipografico:
non
un'operazione
meccanica
ma
un'estensione organica dell'intelligenza umana.
Template Matching
Classificare features
Reti Neurali
Support Vector Machine
Grazie per l'attenzione
QUALUNQUE TECNOLOGIA
SUFFICIENTEMENTE AVANZATA E'
INDISTINGUIBILE DALLA MAGIA
Elaborazione delle immagini
e Pattern Recognition
Riconoscimento automatico
di targhe automobilistiche
Riconoscimento targhe
DIFFICOLTÀ
L'algoritmo proposto
Localizzazione
Estrazione di bordi
Immagine originale
Risultato dell'operatore di Sobel
Localizzazione
Localizzazione
Localizzazione
Chiusura morfologica
Apertura morfologica
Localizzazione
Analisi semantica
TARGA
Localizzazione
Localizzazione
Localizzazione
Binarizzazione
Algoritmo di Otsu:
Basato su metodi statistici
Analizza la distribuzione dei
livelli di grigio
Massimizza la separazione
degli oggetti dallo sfondo
Estrazione dei caratteri
TRATTAMENTO DEI DISTURBI
DISTURBI CARATTERISTICI
Estrazione dei caratteri
BINARIZZAZIONE
Segmentazione
Analisi
componenti connesse
Caratteri segmentati sull'immagine originale
Riconoscimento
Matching
Esempi di localizzazione
Esempi di riconoscimento
Elaborazione delle immagini
e Pattern Recognition
Riconoscimento automatico
di segnali stradali
Analisi del problema
Variabilità delle condizioni luminose
Analisi del problema
Variabilità della posizione lungo la strada
Analisi del problema
Distorsioni dovute alla prospettiva
Analisi del problema
Occlusioni
Schema del sistema di
riconoscimento
Creazione degli overlay
Estrazione features forma
Segmentazione ed estrazione
features segnali
CLASSIFICATORE SVM
Riconoscimento dei segnali
Fly UP