C12 Flashcards
Modele de culoare. Procesarea si segmentarea imaginilor color.
Ce este pattern-ul Bayer și cum contribuie la achiziția imaginilor color?
Pattern-ul Bayer este o matrice de filtre color utilizată pe senzori de imagine pentru a captura imagini color. Fiecare pixel al senzorului este acoperit de un filtru roșu, verde sau albastru, și prin interpolare se generează o imagine color completă.
Ce este white balance-ul și de ce este important în procesarea imaginilor color?
White balance-ul este procesul de ajustare a culorilor într-o imagine pentru a elimina dominantele de culoare nefirești cauzate de sursele de lumină. Este important pentru a asigura acuratețea culorilor în imaginea finală
Ce reprezintă modelul de culoare RGB și unde este utilizat?
Modelul de culoare RGB este un model aditiv de culoare utilizat pentru afișare și achiziție. Combină roșu, verde și albastru pentru a produce o gamă largă de culori, fiind utilizat în camere, monitoare și televizoare.
Cum diferă modelul de culoare CMY de RGB și unde este utilizat?
Modelul de culoare CMY este un model subtractiv utilizat în imprimare, unde culorile sunt create prin absorbția luminii. Spre deosebire de RGB, care combină culorile pentru a obține alb, CMY combină cian, magenta și galben pentru a obține negru.
Ce este modelul de culoare HSV și care sunt componentele sale?
Modelul de culoare HSV descompune culoarea în nuanță (Hue), saturație (Saturation) și valoare/strălucire (Value/Brightness). Este utilizat pentru a reprezenta culorile într-un mod mai apropiat de percepția umană.
Care sunt avantajele utilizării modelului de culoare HSV în procesarea imaginilor?
Modelul HSV este avantajos deoarece separă informația despre culoare (Hue) de informația despre intensitate (Value), ceea ce permite manipularea culorii fără a afecta luminozitatea și invers, facilitând procesarea și analiza imaginii.
Ce probleme poate cauza singularitatea Hue în procesarea imaginilor?
Singularitatea Hue apare în zonele cu intensitate mică, unde valorile RGB sunt aproape de zero. În aceste cazuri, Hue devine nedefinit, ceea ce poate duce la erori numerice și inexactități în procesarea culorilor.
Cum se adaptează metoda Canny pentru detectarea muchiilor în imagini color?
Metoda Canny pentru imagini color implică aplicarea filtrării zgomotului pe fiecare componentă de culoare, calcularea gradientului și magnitudinii pentru fiecare componentă, supresia non-maximelor și thresholding-ul cu histereza, ținând cont de informația cromatică.
Ce este segmentarea imaginilor color și care sunt metodele utilizate?
Segmentarea imaginilor color implică identificarea regiunilor omogene bazate pe criterii de omogenitate cromatică. Metodele utilizate includ region growing, region splitting și split & merge pentru a segmenta imaginea în regiuni distincte.
Cum funcționează algoritmul K-means pentru clustering în spațiul de culoare?
Algoritmul K-means partitionează punctele de culoare în k clustere, atribuind fiecare punct clusterului cu centroidul cel mai apropiat. Algoritmul implică inițializarea centroidelor, atribuirea punctelor la clustere, actualizarea centroidelor și repetarea pașilor până la convergență.
Ce metrici de distanță sunt utilizate în clustering-ul imaginilor color?
Metricile de distanță utilizate includ distanța Euclidiană, distanța Manhattan, distanța Chessboard și distanța Mahalanobis, fiecare având caracteristici specifice pentru evaluarea proximității între punctele de culoare.
Ce este region growing și cum se aplică în segmentarea imaginilor color?
Region growing este o metodă iterativă de segmentare care începe de la un seed point și extinde regiunea prin adăugarea pixelilor adiacenți similari. Procesul continuă până când nu mai pot fi adăugați pixeli care îndeplinesc criteriul de omogenita
Ce este metoda split & merge în segmentarea imaginilor color?
Metoda split & merge combină divizarea unei regiuni mari în sub-regiuni omogene (splitting) și unirea acestora pentru a forma regiuni mai mari omogene (merging). Este utilizată pentru a îmbunătăți acuratețea segmentării.
