Digitális képek Zaj és tömörítés
Jelforrások Fény (elektromágneses sugárzás) Látható Röntgen (CT, Röntgen, Tomo) Gamma (PET) Mágneses tér + Rádió hullám (MRI) Hang Ultrahang Továbbiakban a fénnyel foglalkozunk
Fényérzékelés folyamata Fény Fotodióda (fotonból áram) Itt érdekes lehet az érzéknység: milyen fényviszonyok fényteljesítmény mellett mekkora áram Kondenzátor (gyűjti a töltést) Analóg erősítő A/D átalakító Digitális feldolgozás
Kiolvasási zaj Fény Poisson eloszlású SNR a fénymennyiség gyökével arányosan javul Fotodióda Sötét áram Additív, fix minta Kondenzátor Reset zaj Additív, fix minta Analóg erősítő Multiplikatív, fix minta Minden eddigi zajt felerősít
Egyéb zajok ADC zaj: Addítív zaj az ADC analóg oldalán Kvantálási zaj Esetleges tömörítésből adódó artifaktumok a digitális oldalon
Dinamika tartomány Az kondenzátornak van egy maximális befogadó képessége Tipikusan 48000e - egy mai CMOS fényképezőgép érzékelőnél Orvosi berendezéseknél nagyobb FWC Full-Well Capacity A kiolvasási zaj tipikusan 2-3e - (RN) Az ADC zaj tipikusan 2-10e - (ADCN) A dinamika bitek-ben P erősítés esetén: FWC D log 2 ( ) P RN ADCN
Dinamika tartomány Az ADC tartományának és a P-nek tipikus beállítása, hogy P=1 esetén a FWC adja a maximális kimenetet A P erősítés állítható lehet, de tipikusan csak egynél nagyobbra Ha megnöveljük csak a FWC töredékét lehet kihasználni, különben telítődik a pixel P kétszerezésével 1 bit dinamikát vesztünk! Viszont kisebb dózisra van szükségünk, bár így az SNR is romlik
Képhibák a felvételnél Halott pixel Mindig 0, kiinterpolálható Forró pixel (Hot pixel) Mindig 1, kiinterpolálható (az első kettő fizikai hiba, a moire pedig hibátlan érzékelőnél is felléphet, mert a kép frekvenciatartalmától függ) Moiré Szisztematikus zaj Elektronika (Erősítő, ADC,...) Több darabból összerakott detektor
Képhibák Röntgen felvételeknél Szóródás A fotonok szóródnak a vizsgált test belsejében Több fajtája van, van ami csak kis szögben téríti el a fotont és van ami teljesen új irányt ad neki Keményedés A különböző hullámhosszú fotonok más arányban nyelődnek el vizgált testben, ezért a detektornál már más a spektrum és nem arányos a teljesítmény a test vastagságával
Kvantum hatásfok A pixelt eltaláló fotonok egy része nem a fotodiódát találja el Pixel érzékeny felülete százalékosan Mikrolencsékkel javítható Nem minden foton hoz létre áramot Függ a foton hullámhosszától Hosszabb hullámhosszú fotonok mélyebbre képesek behatolni Ez alapján multi energiás érzékelő is készíthető
Képfelbontás Shannon-Nyquist mintavételezési tétel Ha túl finom mintázatú a kép akkor artifaktumok jelennek meg: moiré
Képfelbontás Az érzékelő fizikai méretétől és a felbontásától függ a pixelek mérete Nagyobb pixel Nagyobb elektronika Nagyobb FWC Nagyobb Dinamika Több befogott foton Kisebb foton zaj Kisebb felbontás Kevesebb információ
Képjellemzők Hisztogram A pixelintenzitások eloszlása Hasznos küszöbözéshez, expozíció mérésénél SNR Jel energia/zaj energia Nehéz megmérni teljes összeállítás esetén
Hisztogram Sötét pixelek Világos pixelek
Képek ábrázolása Szürkeárnyalatos kép Egyetlen csatorna Valahány bit az intenzitás ábrázolására A teljesítmény logaritmusát látja az emberi szem Abszolút skála is adható Abszolút fekete és abszolút fehér megadása Lehet logaritmikus is Színes kép Több csatorna Minden csatornán más szín intenzitását ábrázoljuk
Képábrázolás Röntgen képeknél 14-16bit/csatorna a megszokott A CT felbontása 0.25MPixel körüli A Röntgen 2-10MPixel A legtöbb képkezelő könyvtár a képeket soronként tárolja és minden sort kipaddel úgy, hogy a következő igazítva legyen legalább 16 bájtos határra Ha nem osztható 4-el a pixelenkénti bájtok száma akkor gyakran azt is kipaddelik teljesítmény okokból
Képformátumok Veszteségmentes Pontosan visszaállítható az eredeti kép BMP, PNG, (TIFF), JPEG2000 megfelelően beállítva Veszteséges Nem állítható vissza a teljes információ JPEG, JPEG2000, Fraktál tömörítés Tárolók amik sokmindent tartalmazhatnak TIFF, DiCom
BMP, TIFF BMP Az összes pontot tárolja tömörítetlenül egy header után Esetleg az adatokat LZW tömöríti TIFF Nagyon sok belső formátumot tud Tud több réteget, átlátszóságot LZW, Huffman futáshossz kódolás Tud akár JPEG tömörítést is de a megvalósítások ezt általában nem támogatják
PNG Tud átlátszóságot, 16 bit/csatornát Tömörítés Két lépésből áll Szűrés DEFLATE A szűrés az az előző pixelekből jósolja az aktuálisat és ezt az értéket kivonja belőle -1-1 -1-1 4
DEFLATE Blokkokra bontja a bitfolyamot Minden blokk elején 3 bit header 1. bit a vége jelzés A maradék kettő a kódolás Nincs kódolva Huffman a globális tábla alapján Huffman A blokkokat LZ77-tel tömöríti utána
JPEG Ritkábban alkalmazzák orvosi képfeldolgozásban Tud átlátszóságot, rétegeket Tud 16 bit/csatornát
JPEG tömörítés 6 Lépésből áll 1. lépés: Színtér transzformáció RGB-ből Y CrCb térbe írjuk át a színeket Ez a lépés néha kihagyják, és csatornánként tömörítenek, de ez nem teljesen szabványos 2. lépés: Chroma subsampling Cb, Cr komponensek alulmintavételezése Az Y -ra sokkal érzékenyebb a szemünk Innentől a három csatornát külön kezelik
JPEG tömörítés 3. Lépés: 8x8 Blokkokra bontás A széleket esetleg ki kell egészíteni A szélső pixel ismétlése egy bevett technika, de ez se tünteti el teljesen a ringing effektust, a szabvány bármilyen kiegészítést megenged 4. Lépés: DCT A 0..255 reprezentációról áttérünk -128..127-re Diszkrét koszínusz transzformáció
JPEG tömörítés 5. lépés: Kvantálás A nagyfrekvenciás komponenseket kevébé látjuk, így azokat lehet pontatlanabbul tárolni Kvantálás eredménye Osztás a kvantálási mátrixszal Ez a mátrix mondja meg a minőséget, így ezt lehet a csúszkával állítani Az osztás eredményét kerekítjük egészekre Tele lesz nullákkal általában, ami a következő lépésben sokat segít 6. lépés: Entrópia kódolás Az eredményt cikk-cakk minta szerint sorosítjuk Huffmankódoljuk a bitfolyamot
Ringing effektus JPEG artifaktumok
Blokkosodás JPEG artifaktumok
JPEG artifaktumok Elszíneződés Elmosás is van, hiszen a nagyfrekvenciát csillapítottuk Elég enyhe, egy nagyon jó kivetítő kéne...
JPEG2000 A JPEG-re hasonlít, de Wavelet transzformációt használ A sémába beleillik a veszteségmentes tömörítés is Nem elterjedt, ezért nem támogatják a böngészők Nem támogatják a böngészők ezért nem elterjedt
JPEG2000 artifaktumok Ringing effektus van, de kicsit más jellegű Blokkosodás nincs Elszíneződés kevésbé Elmosás hasonlóan JPEG JPEG2000
DiCom Nem képformátum, hanem egy komplex tárolási szabvány A DCM fájlok csak konténerek amibe rengeteg Tag van Maga a kép is egy tag, meg van adva a formátum ami lehet JPEG, PNG, TIFF... Egyéb adatokat is be lehet írni Hol készült, kiről, mikor, milyen elrendezésben, milyen paraméterekkel, ki csinálta,...
DiCom A szabvány leírja a DCM fájlok arhíválásának módját is A különböző szerverek és a közöttük zajló kommunikáció is szabványos A cél hogy adat ne vesszen el A páciensnek nagyon nem jó, ha fölöslegesen röntgenezik, a nagy dózist el kell kerülni
Fraktál tömörítés Nem igazán használják, pedig jó tömörítési arányt tud Vannak más szempontok is, pl. Számításigény A képet földaraboljuk és megnézzük, hogy az eredeti kép a darabokra hogyan illeszkedik a legjobban Tipikusan csak skálázás, nyújtás, 90 forgatás, intenzitás szorzása megengedett. (Na, meg persze az eltolás a megfelelő helyre.) Mivel az összes transzformáció a kép darabjaira transzformálja az egész képet, ezért a skálázás < 1, így a transzformációk ismételt végrehajtása konvergens rendszert eredményez Tetszőleges inputból (pl fehér kép) konvergál az eredeti képhez