AKADEMIA GÓRNICZO  HUTNICZA
im. Stanisława Staszica w Krakowie
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Systemy Wizyjne
Sprawozdanie z laboratorium nr 4 MatLab
Damian Bubak
grupa 23, rok III, Mechatronika (IMiR)
Data wykonania ćw: 31.03.14r.
Godzina 10:30
Katedra Robotyki i Mechatroniki
Systemy wizyjne.
Matlab_Cw_3_4
Temat: Analiza obrazu w programie Matlab
Cel ćwiczenia : Nabycie umiejętności w implementacji zaawansowanych procedur analizy obrazu.
Metody wstępnego przetwarzania i analizy obrazów , cechy obrazu , współczynniki kształtu , funkcje
Matlab'a
Grupa:
Prowadzący: dr inż. Piotr KOHUT
Imię i nazwisko: Data: Uwagi:
1. Dla obrazów z Ćw1 w oparciu o techniki segmentacji obszarowej wyznaczyć zadane
współczynniki kształtu (współczynnik Malinowskiej, Feret a, Haralick a) oraz pola
powierzchni, środki ciężkości i orientację analizowanych obrazów.
Uwaga: cały kod znajduje się w dodatkowym m-pliku.
Poniżej zamieszczono obraz który został poddany dalszej analizie:
Poniżej znajduje sie obraz na którym zaznaczono środki m.in. środki ciężkości oraz orientacje
obiektów:
Zestawienie obliczonych współczynników oraz pozostałych cech obiektów w postaci tabeli:
Pole
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
powierzchni
Środek ciężkości Orientacja Malinowskiej Fereta Haralicka
1 8424.0000 139.5000 78.5000 0.0000 0.3032 3.1154 0.9300
2 22702.0000 204.5000 300.0043 0.0000 0.1500 2.0504 0.9324
3 17891.0000 197.0302 524.0332 73.1233 0.0480 1.0000 0.9936
4 17950.0000 471.9364 202.8036 -29.6612 0.1947 1.0000 0.9909
5 14539.0000 504.8058 440.7033 -18.6189 0.4553 1.8211 0.9185
6 13689.0000 713.0000 305.0000 0.0000 0.1187 1.0000 0.9967
7 26617.0000 777.7446 106.9645 -29.1862 0.0768 1.2695 0.9982
8 13533.0000 865.4423 508.1669 2.7378 0.1541 1.1298 0.9959
9 10113.0000 953.5085 348.9995 0.0876 0.6030 1.6396 0.9981
10 13345.0000 1038.1128 200.8029 9.1389 0.2576 2.2941 0.9988
Z danych przedstawionych powyżej można wywnioskować że współczynnik malinowskiej
pozwala rozpoznać koło dla którego przyjmuje wartości bliskie zeru (tutaj 0.04). Ma to swoje
uzasadnienie w teorii gdyż właśnie współczynnik ten jest nazywany współczynnikiem krągłości.
Widzimy również że niską wartość (0.15) ma rónież elipsa ale już np. prostokąt ma znacznie
wyższą równą (0.30).
Współczynnik Fereta który jest stosunkiem największych średnic obiektu w poziomie i pionie
osiąga wartości (1.00) dla koła, kwadratu oraz około (1.00) dla innych niesmukłych figur. Zatem
współczynnik ten może sugerować że mamy do czynienia z kwadratem lub kołem lecz nie daje
pewności. Aby osiągnąć precyzyjną informacje o obiekcie należy obserwować większą liczbę
współczynników.
Współczynnik Haralicka jest bardzo dokładnym współczynnikiem lecz czas jego obliczania jest
o wiele dłuższy niż pozostałych 2 wpółczynników z racji skomplikowanego algorytmu jego
obiczania. Np. wartość około (0.93) tego współczynnika może wskazywać że obiektem jest
prostokąt lub trójkąt prostokątny.
2. Dokonać obrotu obiektów obrazu o zadane kąty (45, 90 deg) a następnie ponownie
wyznaczyć zadane cechy obrazu.
Poniżej znajdują się obrazy obróconych obiektów o zadane kąty:
Obrót o 45 deg:
Obrót o 90 deg:
Zestawienie obliczonych współczynników oraz pozostałych cech obiektów w postaci tabeli:
Tabela dla obrotu o 45 deg:
Pole
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
powierzchni
Środek ciężkości Orientacja Malinowskiej Fereta Haralicka
1 8473.0000 154.2489 806.2489 45.0000 0.3020 1.0000 0.9981
2 22708.0000 356.9919 917.0078 44.9973 0.1771 1.0000 0.9949
3 17899.0000 510.0984 1080.6946 -29.9389 0.1078 1.0000 0.9979
4 17946.0000 477.3054 659.1677 17.8505 0.2729 1.0000 0.9812
5 14602.0000 669.1398 804.1069 26.3759 0.4984 1.5123 0.9280
6 13613.0000 720.0000 561.0000 0.0000 0.1215 1.0000 0.9800
7 26613.0000 625.6400 375.1839 15.9172 0.1315 1.4167 0.9799
8 13533.0000 971.5335 596.8214 47.6861 0.2141 1.0000 0.9959
9 10114.0000 921.4896 422.4566 45.0534 0.6111 1.0000 0.9962
10 13324.0000 876.3338 257.5311 54.1064 0.2645 0.7208 0.9972
Tabela dla obrotu o 90 deg:
Pole
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
powierzchni
Środek ciężkości Orientacja Malinowskiej Fereta Haralicka
1 8424.0000 78.5000 1061.5000 90.0000 0.3032 0.3210 0.9995
2 22702.0000 300.0043 996.5000 -90.0000 0.1500 0.4877 0.9980
3 17891.0000 524.0332 1003.9698 -16.8767 0.0480 1.0000 0.9970
4 17950.0000 202.8036 729.0636 60.3388 0.1947 1.0000 0.9976
5 14539.0000 440.7033 696.1942 71.3811 0.4553 0.5491 0.9815
6 13689.0000 305.0000 488.0000 0.0000 0.1187 1.0000 0.9842
7 26617.0000 106.9645 423.2554 60.8138 0.0768 0.7877 0.9860
8 13533.0000 508.1669 335.5577 -87.2622 0.1541 0.8851 0.9826
9 10113.0000 348.9995 247.4915 -89.9124 0.6030 0.6099 0.9495
10 13345.0000 200.8029 162.8872 -80.8611 0.2576 0.4359 0.9222
Po przeprowadzeniu analizy można powiedzieć że współczynnik Malinowskiej jest nie wrażliwy
na zmianę orientacji obiektu gdyż w większości przypadków różnice w wartościach są
pomijalnie małe co widac w tabelach.
Współczynnik Fereta natomiast w ogólnym przypadku jest wrażliwy na zmianę orientacji
obiektów co doskonale widac na przykładzie prostokąta nr. 1. Na początku miał wartość (3.11)
po obrocie o 45 deg (1.00) a po obrocie o 90 deg (0.32). Warto tutaj jednak zauważyć że dla
niektórych wyjątkowych figur takich jak koło czy kwadrat jego wartość jest stała.
Współczynnik Haralicka jest niewrażliwy na zmianę kształtu. W większości przypadków różnice
są bardzo niewielkie.
3. Dokonać zmiany wielkości obiektów obrazu o zadaną wartość (0.5x, 2.0x) a następnie
ponownie wyznaczyć zadane cechy obrazu.
Poniżej znajdują się obrazy przeskalowanych obiektów:
Skalowanie 0.5x:
Skalowanie 2.0x:
Zestawienie obliczonych współczynników oraz pozostałych cech obiektów w postaci tabeli:
Tabela dla skalowania 0.5x:
Pole
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
powierzchni
Środek ciężkości Orientacja Malinowskiej Fereta Haralicka
1 2550.0000 70.0000 39.5000 0.0000 0.2625 2.8333 0.9247
2 6328.0000 102.5000 150.2276 0.0000 0.2352 2.0000 0.9284
3 5013.0000 98.7796 262.2340 48.5276 0.0400 1.0000 0.9929
4 5372.0000 236.1385 101.7759 -33.3846 0.1883 1.0000 0.9899
5 4264.0000 254.0886 220.6986 -18.6276 0.4486 1.7692 0.9171
6 3844.0000 356.5000 152.5000 0.0000 0.1102 1.0000 0.9963
7 7353.0000 388.6812 53.5683 -27.7011 0.1072 1.2644 0.9980
8 3895.0000 432.9271 254.3859 2.0194 0.1160 1.1159 0.9954
9 3448.0000 477.3802 174.4313 0.0939 0.4323 1.6102 0.9980
10 3826.0000 518.9300 100.5361 9.3064 0.2157 2.1957 0.9987
Tabela dla skalowania 2.0x:
Pole
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
powierzchni
Środek ciężkości Orientacja Malinowskiej Fereta Haralicka
1 36300.0000 278.5000 156.5000 0.0000 0.2970 3.0000 0.9273
2 95200.0000 408.5000 599.5080 0.0000 0.2473 2.0246 0.9291
3 75224.0000 393.5588 1047.5651 72.7201 0.1570 1.0000 0.9932
4 77872.0000 943.2320 405.3390 -29.5331 0.2934 1.0000 0.9904
5 62356.0000 1011.2811 880.7567 -18.6179 0.5138 1.8016 0.9234
6 57600.0000 1425.5000 609.5000 0.0000 0.1237 1.0000 0.9965
7 111052.0000 1554.4096 213.3134 -28.6645 0.1892 1.2647 0.9980
8 57608.0000 1730.2920 1015.9370 2.1458 0.2572 1.1269 0.9956
9 46500.0000 1907.2494 697.8653 0.0635 0.5456 1.6228 0.9981
10 56776.0000 2074.3611 401.3336 9.1864 0.3011 2.2500 0.9988
Po dokonaniu analizy powyższych danych można powiedzieć że wszystkie z badanych
współczynników kształtu są niewrażliwe na zmiane rozmiaru obiektów.
4. Wnioski końcowe dla przejżystości zostaną sformułowane w postaci tabeli:
Współczynnik Współczynnik Współczynnik
Czy:
Malinowskiej Fereta Haralicka
nadaje się do
rozpoznawania TAK NIE TAK
obrazów
jest wrażliwy
na obroty NIE TAK NIE
obiektów
jest wrażliwy
na zmiane
NIE NIE NIE
rozmiarów
obiektów
Tabela ta została przygotowana na podstawie obserwacji współczynników przy operacjach
skalowania i obracania obiektów. Szczegółowe wnioski znajdują się po każdym punkcie
ćwiczenia. Warto w tym miejscu dodać że współczynnik Fereta nie nadaje się do rozpoznawania
obrazów gdyż jego wartości mogą zmieniać się znacząco przy zmianie orientacji obiektu. Bardzo
dobrym przykładem jest prostokąt dla którego po obrocie o 45 deg wartość wsp. Fereta wynosiła
(1) która może wskazyważe jest to koło lub kwadrat. W związku z tym że pozostałe 2
współczynniki nie są wrażliwe na zmianę orientacji ani na zmianę wielkości obiektów mogą być
one wykorzystane do rozpoznawania obrazów.