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Author Topic: Bayer Pattern  (Read 4116 times)
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Jad1
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« on: 25-02-2010, 18:44:35 »

Data l'immagine Bayer Pattern

 
                                    I =    20 200 240 200  20
                                            60 240   20   20  60
                                            20 240 200 200  20
                                            20 240   20   0    20
                                            20 200   20   0    20


                             
Applicare una color interpolation che tenga conto dei vicini 8-connessi.
Il mio dubbio è questo : devo prima suddividere l'immagine nei 3 canali principali? perchè ho provato a farlo ma non sono assolutamente convinto del risultato !
potete postare una vostra soluzione?
(certo che oggi sto rompendo un po troppo  )

Grazie a tutti cmq  pray                             
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andreacannella
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« Reply #1 on: 25-02-2010, 19:40:51 »

pensa cos'è il bayer pattern e a cosa serve e ti risponderai da solo  ok
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Jad1
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« Reply #2 on: 25-02-2010, 20:38:18 »

penso di essere riuscito a svolgerlo! Qualcuno puo postare una sua soluzione per un eventuale confronto e verifica ?!  yoh
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Nova
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« Reply #3 on: 26-01-2011, 17:17:28 »

Il bayer pattern è da intendere così:
G B
R G

Oppure:

G R
B G
?

L'interpolazione da usare è la bilineare giusto?
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#29872
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« Reply #4 on: 26-01-2011, 17:48:40 »

Credo la prima, lo schema del Bayer Pattern dovrebbe essere il primo.
Non ho capito però coem svolgere questo esercizio.
Intanto...il Bayer pattern è un metodo di interpolazione oppure un filtro?
Ancora non ho capito cos' è e a che serve....
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"Utilizzare sempre de l'Hôpital.....è come andare a caccia di farfalle con un bazooka".
Nova
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« Reply #5 on: 26-01-2011, 18:00:11 »

Il payer pattern è uno schema di disposizione di sensori.
devi dividere quella matrice in 3 matrici: una matrice R, una G ed una B secondo lo schema:
G R
B G
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#29872
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« Reply #6 on: 27-01-2011, 16:34:09 »

Il payer pattern è uno schema di disposizione di sensori.
devi dividere quella matrice in 3 matrici: una matrice R, una G ed una B secondo lo schema:
G R
B G

come si divide in R G B?

se puoi postare il procedimento pray
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« Reply #7 on: 27-01-2011, 17:36:34 »

Questo dovrebbe essere un esempio, nel Bayer Pattern:

Code:
%Bayer Pattern
%V R
%B V

clear all;
close all;

A=double(imread('lena.jpg'));
[m,n,t]=size(A);
B=A;

for i=1:m
    for j=1:n
        if mod(i,2)==0 & mod(j,2)==0 || mod(i,2)~=0 & mod(j,2)~=0
            B(i,j,1)=0;
            B(i,j,3)=0;
        else if mod(i,2)==0 & mod(j,2)~=0
                B(i,j,2)=0;
                B(i,j,3)=0;
            else
                B(i,j,1)=0;
                B(i,j,2)=0;
            end
        end
    end
end

BP=B(:,:,1)+B(:,:,2)+B(:,:,3);

figure,
subplot(1,3,1), imshow(uint8(A),[]),title('Originale');
subplot(1,3,2), imshow(uint8(B),[]),title('Bayer Pattern falsi colori');
subplot(1,3,3), imshow(uint8(BP),[]),title('Bayer Pattern reale');


       
       

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"Utilizzare sempre de l'Hôpital.....è come andare a caccia di farfalle con un bazooka".
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« Reply #8 on: 27-01-2011, 19:18:36 »

L'esercizio si svolge così:
La matrice data è organizzata in modo tale da avere i valori secondo lo schema: 
                                                                                                                                G B G B G
                                                                                                                                R G R G R
                                                                                                                                G B G B G
                                                                                                                                R G R G R
                                                                                                                                G B G B G  (schema bayer pattern)

nel senso che nella cella 1-1 c'è un valore verde, nella cella 1-2 c'è un valore blue, 1-3 di nuovo verde, 1-4 di nuovo blue......stessa cosa per la cella 2-1 (rosso), cella 2-2(verde), cella 2-3 (di nuovo rosso) ...e così via per tutta la matrice.
A questo punto da una matrice (quella di partenza 5X5 ) ne generi 3 (sempre 5X5), dove in una metti tutti i valori R in una quelli G e nell'altra quelli B, lasciando vuote le celle senza valore(visto che li andrai a calcolare per interpolazione).
Una volta ottenute le 3 matrici, ad ognuna applichi una color interpolation: replication, bilinear o bicubic (in questo esercizio è a piacere)
Ad esempio applichiamo una replication, allora la prima riga della matrice del verde sarà: 20 20 240 240 240 (guardati lo schema della replication nelle slides).
Replicando i valori in tutte e tre le matrici avrai ottenuto una color interpolation-replication della matrice di partenza.

Spero di essere stato chiaro, è più facile a farlo che a spiegare come si fa 
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turì
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« Reply #9 on: 27-01-2011, 19:22:19 »

grande!

grazie mille
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« Reply #10 on: 27-01-2011, 23:36:28 »

Scusa ma io non ho capito, quello fatto da me è un Bayer Pattern?
Quindi se devo fare una replication devo prendere l' immagine di partenza, prendere i tre canali separatamente e applicare una replication alle singole 3 matrici?
Ma quello fatto da me è un bayer pattern?

Non ho capito come viene la prima riga del verde della replication, nella matrice originale ho:

20 200 240 200  20

dove i verdi sono 20 240 e 20
Ore per il verde deve andare a destra secondo lo schema, quindi siamo d' accordo nell' avere:

20 20 240 240 ma perchè c' è un altro 240 dopo?
« Last Edit: 27-01-2011, 23:47:58 by Daréios » Logged

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« Reply #11 on: 28-01-2011, 10:28:52 »

per effetto della replication credo

se la matrice G è questa

20 _ 240 _ 20    _ = bit vuoto

per riempire i bit vuoti usando la replication si ha

20 20 240 240 20

penso sia questo il procedimento.

e se invece dovessimo usare una interpolazione bilineare o bicubica? come si scelgono gli n-connessi?
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« Reply #12 on: 28-01-2011, 13:49:18 »

per effetto della replication credo

se la matrice G è questa

20 _ 240 _ 20    _ = bit vuoto

per riempire i bit vuoti usando la replication si ha

20 20 240 240 20

penso sia questo il procedimento.


e se invece dovessimo usare una interpolazione bilineare o bicubica? come si scelgono gli n-connessi?

Ora ci siamo lui aveva scritto:

Code:
20 20 240 240 240

Per quella bilineare si prendono se non ricordo male i vicini 4 connessi, per quella bicubica i 16 pixels più vicini.
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« Reply #13 on: 28-01-2011, 15:02:25 »

lo so ma nel nostro caso, essendoci delle posizioni vuote, come si prendono i valori?
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Daréios89
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« Reply #14 on: 28-01-2011, 15:51:01 »

Vuoti?
Nel nostro caso abbiam ofatto l' esempio con la prima riga del verde, quindi dovrebbe diventare:

20 20 240 240 20

Dove l'ultimo venti è un pixel verde e rimane così, poichè è un bordo, almeno credo, non capisco cosa intendi per posizioni vuote, nella matrice di partenza non mi pare di averne visti.

Invece tu sapresti rispondere ad una domanda del primo compito del 2008 alla domanda 5?
Chiede di applicare un kernel ad un' immagine, ma io non ho capito come ottiene nei riquadri grigi quei valori

http://www.dmi.unict.it/fstanco/lezioni_IEM_2007_2008/scritto_010208_soluzione.pdf
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