Grafică Asistată de Calculator II

Procesarea de imagini digitale În cadrul domeniilor ştiintifice, în special în subdomeniile reale (matematica, fizica, chimie, ştiinŃele pământului: geologie, geografie, biologie etc.), se analizează o serie de imagini (fotografii la microscopul optic sau electronic, fotografii realizate la esantioane macroscopice, fotografii realizate în teren, etc) cu scopul de a determina proprietăŃile obiectelor cercetate. Unul din scopurile principale urmarite în cadrul analizei de imagini este cel de a face masuratori exacte asupra indivizilor studiati. Imaginile digitale pot fi memorate in diferite formate fiecare dintre acestea fiind adaptate unei anumite utilizări: prelucrare, capture, arhivari, imprimari etc. Imaginile sunt divizate în doua mari categorii: - imagini de tip vectorial, pentru care formatul de memorare este de tip vectorial (spre exemplu, un segment de dreapta este memorat prin coordonatele punctelor de capat). Imaginea de tip vectorial este memoratǎ la nivel de „vector”. Spre exemplu un segment de dreapta sau un cerc sunt memorate prin coordonatele punctului de start şi al celui final, respectiv coordonatele centrului şi dimensiunea razei. InformaŃia grafica este tratata la nivel de obiect-grafic (vector) nu la nivel de bit. AplicaŃiile CorelDraw, Inkscape si AutoCAD (*.dwg) sunt cele mai cunoscute aplicaŃii ce realizeazǎ imagini de tip „vectorial” - imagini de tip bitmap (harta cu biti), pentru care formatul de memorare este la nivel de bit (definirea imaginii se realizeaza prin definirea starii fiecarui punct, stare care este data de culoarea sa). Printre cele mai importante aplicaŃii grafice care opereazǎ cu imagini tip bitmap (*.bmp) se regǎsesc Windows Paint, GIMP, Adobe PhotoShop şi CorelDraw Photo Paint. În funcŃie de culoare, imaginile pot fi alb-negru şi color. - Imaginilor alb negru şi celor în tonuri de gri li se atribuie 256 de nuanŃe (2 la puterea 8), fiind cofificate cu 8 biŃi pe fiecare pixel, 16 biŃi pe fiecare pixel sau 32 de biŃi pe fiecare pixel. - Pentru imaginile color exista numarul de 256 de nuanŃe pentru fiecare din cele 3 culori de bază roşu, verde şi albastru. Prin combinarea celor 3 rezulta o imagine numită RGB (abreviere pentru Red, Green, Blue) care generează peste 16 milioane de culori (mult mai mult decât percepe ochiul uman). Procesul de achiziŃie al imaginilor implică optica aparatului şi activitatea unor senzori care transformă lumina în curent electric şi apoi în biŃi. De multe ori însă aceste caracteristici sunt asociate cu erori care duc la deformari şi la adăugarea de zgomot fiind necesare prelucrări ulterioare ale imaginilor. De asemenea, după captura imaginilor sunt necesare o multitudine de masurători pentru a identifica dimensiunile si proprietăŃile reale ale obiectelor fotografiate.

Transformări de la pixel (px) la milimetru (mm) in conversia rezolutiei imaginilor

digitale Transformări de la px la mm Definitie: dpi = Dot Per Inch = Dot/Inch = pixel/inch Formula conversie: Lungimea pozei [pixels] / valoare dpi [pixels/inch] = n [inch] = n*25.4 mm. Info: 1 inch = 25,4 mm Exemplul 1

Avem o poza cu urmatoarele caracteristici si dimesiuni: Lungime (Width) - 100px, latime/inaltime (Height) - 50px, Rezolutie (Resolution) - 74 dpi Width: 100px Height: 50px Resolution: 74 dpi Lungime (Width) - 100 [pixeli] / 74 [pixeli/inch] = 1,35 [inch] = 1,35*25,4 mm =34,29 mm Exemplul 2

Width: 3648px Height: 2736px Resolution: 180 dpi 3648 [pixeli] / 180 [pixeli/inch] = 20,27 [inch] = 514,773 mm 2736 [pixeli] / 180 [pixeli/inch] = 15,2 [inch] = 386,08 mm Width: 3648px = 514,773 mm Height: 2736px = 386,08 mm Resolution: 180 dpi

Exemplul 3

Width: 3648px Height: 2736px Resolution: 300 dpi 3648 [pixeli] / 300 [pixeli/inch] = 12,16 [inch] = 308,864 mm 2736 [pixeli] / 300 [pixeli/inch] = 9,12 [inch] = 231,648 mm Width: 3648px = 308,864 mm Height: 2736px = 231,648 mm Resolution: 300 dpi Stabilirea dimensiunilor reale ale câmpului fotografiat

InformaŃiile ce trebuie cunoscute pentru a calcula dimensunea reală a câmpului fotografiat sunt: tipul/zoom ocular, tipul/zoom obiectiv si zoomul utilizat de aparatul de fotografiat. Exemplul 4

InformaŃii cunoscute: Imagine: JPEG, dimesiuni 3648 px X 2736 px, rezoluŃie 180 dpi Ocular: 10X Obiectiv: 5X Zoom foto: 4X

Paşi:

1. Calculul zoomului total: 10X * 5X *4x = 200X 2. Cunoscând faptul că la o rezoluŃie de 180 dpi, 3648 px = 514,773 mm (vezi Exemplul 2 de mai sus) şi având un zoom de 200X, rezultă următoarele dimesiuni reale ale câmpului fotografiat: 200X......................................514,773 mm 1X ....................................... a a= (1X * 517,773 mm)/200X = 2,574 mm 3. Dimensiunea reală a câmpului fotografiat, respectiv lungimea, este de 2,574 mm. Editorul Grafic ImageJ ImageJ este un program de prelucrare a imaginii bazat pe Java inspirat de NIH Image pentru Macintosh. Se rulează, fie ca un applet on-line sau ca o aplicație descărcată, pe orice computer cu un Java 1.4 sau mai nou. Downloadul este disponibil pentru Windows, Mac OS, Mac OS X și Linux. Programul poate afișa, edita, analiza, procesa, salva și imprima imagini pe 8-biți, 16-bit și 32-biți. Poate citi mai multe formate de imagine, inclusiv TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS și "raw". Acesta suportă "stive/stacks", o serie de imagini care partajează o singură fereastră.Programul este „multithreaded”, astfel încât operațiunile consumatoare de timp, cum ar fi citirea fișierului de imagine, pot fi efectuate în paralel cu alte operațiuni. ImageJ poate calcula aria și statisticile legate de valorile pixelilor definite/selectate de utilizator. Poate măsura distanțe și unghiuri. Poate crea histograme de densitate și parcelele ale profilului liniilor. Acesta suporta funcțiile standard de procesare a imaginii, cum ar fi manipularea, claritatea, netezirea, detectarea chenarelor și filtrarea mediana. ImageJ face transformări geometrice, cum ar fi scalarea, rotirea și inversarea. Imaginea poate fi mărită până la 32:1 și micită până la 1:32. Toate analizele și funcțiile de prelucrare sunt disponibile la orice grad de mărire. Programul suportă orice număr de ferestre (imagini) simultan, limitat fiind doar de memoria disponibilă. Calibrarea spațială este disponibilă pentru a oferi măsurători reale dimensionale în unități, cum ar fi milimetri. Densitatea sau calibrarea scalei de gri, sunt de asemenea disponibile. ImageJ a fost conceput cu o arhitectură deschisă, care ofera extensibilitate prin intermediul plugin-uri Java. Plugin-uri personalizate pot fi adaugate şi dezvoltate programului, cum ar fi: achiziții, analize și prelucrare. Aceste pluginuri pot fi dezvoltate folosind editorul și compilatorul Java din program. Ghidul de plugin-uri scrise de

utilizatori fac posibilă rezolvarea a app. tuturor problemelor de procesare a imaginii sau de analiza. Interfata

Lansarea programului in executie se realizeaza prin comanda: Start -> Programs -> ImageJ -> ImageJ. Apare urmatoarea fereastră de dialog:

Spre deosebire de majoritatea programelor de procesare de imagini, ImageJ nu are o zonă de lucru principală. Fereastra principală conŃine doar meniul cuprinzând totalitatea comenzilor şi câteva toolbar-uri. Toate imaginile deschise cu ImageJ sunt afişate in ferestre separate, la fel şi histogramele, meniurile adiŃionale de tip pop-up sau ferestrele de configurare. Rezultatele măsurătorilor efectuate asupra unei imagini sunt afişate în Tabelul Rezultatelor. Majoritatea ferestrelor adiŃionale pot fi redimensionate şi mutate în diverse locuri pe ecran.

Deschiderea unei imagini alese de utilizator se realizează utilizând comanda: File -> Open. Ca rezultat, o nouă fereastră adiŃională se va deschide şi va afişata imaginea dorită.

Măsurători ImageJ permite realizarea unui set de măsurători statistice ale unei imagini. În funcŃie de selecŃia efectuată, aplicaŃia calculează şi afişează într-un tabel rezultate legate de calcule statistice ale ariei, ale lungimii liniilor şi unghiurilor, sau ale coordonatelor. Măsurătorile efectuate pot fi selectate din fereastra de dialog <<Set measurements>> (Analyze -> Set Measurements). Măsurătorile posibile sunt:

Suprafata – aria selecŃiei exprimată în pixeli2 sau în unităŃi de măsură2 (mm2, µm2 etc.) Mean gray value – valoarea medie a nivelurilor de gri din aria selectată. Aceasta reprezintă suma tuturor nivelurilor de gri din aria selectată, împărŃită la numărul de pixeli. Pentru imagini RGB, media este calculată prin conversia fiecărui pixel în nivel de gri, folosind formula gri = (roşu + verde + albastru)/3. Standard deviation – deviaŃia standard a tonurilor de gri folosite pentru a calcula valoarea medie menŃionată anterior. Modal gray value – tonul de gri cel mai întâlnit în aria selectată. Corespunde vârfului histogramei. Min & max gray level – nivelurile minim şi maxim ale tonurilor de gri din aria selectată. Centroid – punctul central al ariei selectate. Este calculat ca fiind media coordonatelor x şi y ale tuturor pixelilor din aria selectată. Center of mass – media luminozităŃii tuturor pixelilor din aria selectată. Perimeter – lungimea marginii exterioare a selecŃiei. Perimetrul unei selecŃii compuse este calculat prin descompunerea selecŃiei în arii individuale. Bounding rectangle – reprezintă cel mai mic dreptunghi care încadrează aria selectată. Fit ellipse – reprezintă elipsa care încadrează aria selectată. Shape descriptors – calculează şi afişează următorii descriptori de formă: Circularity: 4π * Arie / Perimetru2 - valoarea 1.0 indică un cerc. Pe măsură ce valoarea se apropie de 0, indică o formă alungită. Aspect ratio: menŃinerea proporŃiilor elipsei care încadrează aria selectată. Roundness: inversul parametrului Aspect Ratio. Solidity: Arie / Arie convexă. Feret’s diameter – cea mai mare distanŃă dintre oricare două puncte de pe conturul ariei selectate. Integrated density – Suma valorilor pixelilor din aria selectată. Este echivalentul produsului dintre Arie şi Valoarea medie a nivelurilor de gri. Median – valoarea mediană a pixelilor din aria selectată. Skewness – momentul de ordin trei al mediei. Kurtosis – momentul de ordin patru al mediei. Area fraction – pentru imaginile care au valori de prag definite, reprezintă procentul pixelilor din aria selectată care au fost marcaŃi cu roşu; pentru celelalte imagini, reprezintă procentul pixelilor cu valori diferite de zero. Stack position – reprezintă poziŃia în cadrul stivei de imagini. Pentru a putea face orice fel de masuratoare este necesara stabilirea unuie scari. Acest lucru se realizează din meniul (Analyze -> Set Scale). In exemplu se cunoaste faptul ca scara primului specimen este de 50 de microni (µm). Se desenează o linie peste linia existentă cu ajutorul instrumentului Selectie libera (butonul 5) după care în meniul “Set Scale->Known distance”se introduce valoare de 50 iar la optiunea „Unit of lenght” se introduce simbolul „µm”. Dupa ce scara este setata se pot face orice fel de masuratori (cu ajutorul instrumentelor de selectie) asupra obiectelor cercetate, din meniul Analyse->Measure.