Processamento de Imagens COS756 / COC603

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1 Processamento de Imagens COS756 / COC603 aula 02 - câmeras digitais Antonio Oliveira Ricardo Marroquim 1 / 1

2 aula de hoje câmera digitais overview modelo de câmera capturando imagens ruído processamento... 2 / 1

3 formando uma imagem modelo pinhole plano da imagem f 3 / 1

4 formando uma imagem lentes qual o motivo principal para usar lentes? 4 / 1

5 formando uma imagem lentes qual o motivo principal para usar lentes? mais luz em menos tempo de exposição 4 / 1

6 formando uma imagem lentes qual o motivo principal para usar lentes? mais luz em menos tempo de exposição foco ajusta posição do plano de imagem 4 / 1

7 formando uma imagem câmera reflex visor prisma obturador filme espelho 5 / 1

8 capturando intensidade de luz sensores CCD (charged-coupled device) tecnologia mais madura fácil de produzir e mais compacto CMOS (complimentary metal oxide) mais barato maior custo para o design 6 / 1

9 capturando intensidade de luz sensores array de photosite somente uma parte é sensível a luz (fotodiodo) ou seja, não cobre toda célula (pode chegar a somente 30% da área) o resto é utilizado para circuitos eletrônicos tamanho de um photosite 5-8 microns 2 para DLSR 2 microns 2 para compact podendo ser menor ainda para celulares 7 / 1

10 capturando intensidade de luz sensores camada de micro-lentes convergir a luz para a parte sensível da célula 8 / 1

11 capturando intensidade de luz sensores camada de micro-lentes outra visão 9 / 1

12 capturando intensidade de luz sensores poço de potencial fóton bate no sensor que gera elétrons armazena quantidade de elétrons gerada ADC converte do sinal analógico para digital 10 / 1

13 ruído corrente negra (ruído espontâneo) atividade dos elétrons nos sensores mesmo sem receber luz aumenta com a temperatura possui um fator aleatório 11 / 1

14 ruído corrente negra (ruído espontâneo) atividade dos elétrons nos sensores mesmo sem receber luz aumenta com a temperatura possui um fator aleatório tratando corrente negra mecanismo geralmente utilizado pelas câmeras bloqueia alguns sensores e realiza a média de seus valores subtrai dos outros pixels um dos motivos não se alcança a resolução de pixels 11 / 1

15 ruído blooming (overflow) poço de potencial enche e vaza para vizinhos câmeras geralmente tratam isso com circuitos ladrão 12 / 1

16 ruído blooming (overflow) poço de potencial enche e vaza para vizinhos câmeras geralmente tratam isso com circuitos ladrão sinal-ruído capacidade do poço DSLR elétrons compact elétrons corrente negra 10 elétrons relação sinal-ruído DSLR :1 compact 1.000:1 olho humano detecta um único fóton mas sinal só é enviado ao cérebro quando passa de um limite mínimo 12 / 1

17 sensores iso em filmes, define a granularidade digital, define o ganho aumentando o ganho aumenta também o ruído espontâneo fator ruído também depende do tamanho do sensor sensores maiores absorvem mais luz por photosite ou seja, menos ruído 13 / 1

18 sensores comparando Nikon D MP (efetivos) 10.8 MP (sensor) 23.6 x 15.8 mm, 3.72 cm 2 Nikon Coolpix S MP (efetivos) 14.8 MP (sensor) 6.18 x 4.55 mm, 0.28 cm 2 digital-camera-sensor-size.htm 14 / 1

19 15 / 1

20 sensores são monocromáticos detectam apenas intensidade de luz como produzir uma foto colorida? 15 / 1

21 3CCD divide o raio em três fechos (RGB) direcionados para 3 CCDs depois combina os três sensores para gerar um imagem RGB 16 / 1

22 3CCD melhor fidelidade das cores é encontrado em algumas câmeras de vídeo por que não existem DSLR com 3CCD? 17 / 1

23 3CCD melhor fidelidade das cores é encontrado em algumas câmeras de vídeo por que não existem DSLR com 3CCD? problemas custo precisa de espaço físico 17 / 1

24 Foveon X3 três camadas de sensores silicone absorve comprimentos de ondas em diferentes profundidades mesma filosofia dos filmes antigos 18 / 1

25 padrão de Bayer ainda o mais comum (quase todas câmeras digitais) cada sensor absorve um comprimento de onda filtro com um padrão específico 19 / 1

26 20 / 1

27 padrão de Bayer o que se pode observar por esta figura? 21 / 1

28 padrão de Bayer o que se pode observar por esta figura? mais sensores G do que R e B por que? 21 / 1

29 demosaicing interpolar valores dos sensores adjacentes para cada posição, gerar um valor RGB 22 / 1

30 demosaicing interpolar valores dos sensores adjacentes para cada posição, gerar um valor RGB exemplo simples: interpolação bilinear pixel vermelho R = R G = (G1 + G2 + G3 + G4) / 4 B = (B1 + B2 + B3 + B4) / 4 22 / 1

31 demosaicing interpolar valores dos sensores adjacentes para cada posição, gerar um valor RGB exemplo simples: interpolação bilinear pixel vermelho R = R G = (G1 + G2 + G3 + G4) / 4 B = (B1 + B2 + B3 + B4) / 4 pixel azul de forma análoga 22 / 1

32 demosaicing interpolar valores dos sensores adjacentes para cada posição, gerar um valor RGB exemplo simples: interpolação bilinear pixel vermelho R = R G = (G1 + G2 + G3 + G4) / 4 B = (B1 + B2 + B3 + B4) / 4 pixel azul de forma análoga pixel verde G = G R = (R1 + R2) / 2 B = (B1 + B2) / 2 22 / 1

33 demosaicing uma solução um pouco melhor High-Quality Linear Interpolation for Demosaicing of Bayer-Patterned Collor Images Henrique S. Malvar, Li-wei He, and Ross Cutler Microsoft Research ideia utiliza o próprio canal do pixel quando for calcular os outros dois ex. utiliza o canal R em um pixel R quando for calcular G 23 / 1

34 Malvar et al. ex. calculando G em um canal R g(i, j) = g BL (i, j) + α R (i, j) onde R (i, j) é o gradiente de R em (i, j) R (i, j) = r(i, j) 1 4 r(i + m, j + n) (m, n) = {(0, 2), (0, 2), (2, 0), (2, 0)} 24 / 1

35 Malvar et al. interpolando R em pixels G e B r(i, j) = r BL (i, j) + β G (i, j) r(i, j) = r BL (i, j) + γ B (i, j) com valores fixos para α = 1 2 ; β = 5 8 ; γ = / 1

36 bilinear original Malvar et al. 26 / 1

37 demosaicing isso explica porque as vezes aparecem cores na imagem final que não existem na cena 27 / 1

38 demosaicing isso explica porque as vezes aparecem cores na imagem final que não existem na cena qual algoritmo de demosaicing utiliza a sua câmera digital? 27 / 1

39 demosaicing isso explica porque as vezes aparecem cores na imagem final que não existem na cena qual algoritmo de demosaicing utiliza a sua câmera digital? difícil saber, geralmente é um segredo das fabricantes 27 / 1

40 profundidade quantos bits para representar em formato digital geralmente 8 bits por canal (24 bits) algumas DSLR bits por canal relacionado com a definição dos tons 28 / 1

41 profundidade quantos bits para representar em formato digital geralmente 8 bits por canal (24 bits) algumas DSLR bits por canal relacionado com a definição dos tons dynamic range não é relacionado com quantidade de bits e sim com capacidade do sensor capacidade do poço menos nível de ruído 28 / 1

42 anti-aliasing aliased ideal anti-aliased 29 / 1

43 pós-processamento white-balance ajuste da temperatura da cor ufraw JPG compressão 30 / 1

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