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Images and Filters CSE 576 Ali Farhadi Many slides - PowerPoint PPT Presentation

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Images and Filters CSE 576 Ali Farhadi Many slides from Steve Seitz and Larry Zitnick AdministraAve Stuff See the setup instrucAons on the

  1. Images ¡and ¡Filters ¡ CSE ¡576 ¡ Ali ¡Farhadi ¡ Many ¡slides ¡from ¡Steve ¡Seitz ¡and ¡Larry ¡Zitnick ¡

  2. AdministraAve ¡Stuff ¡ • See ¡the ¡setup ¡instrucAons ¡on ¡the ¡course ¡web ¡page ¡ • Setup ¡your ¡environment ¡ • Project ¡ – ¡Topic ¡ – Team ¡up ¡(discussion ¡board) ¡ – The ¡project ¡proposal ¡is ¡due ¡on ¡4/6 ¡ • Use ¡the ¡dropbox ¡link ¡on ¡the ¡course ¡webpage ¡to ¡upload ¡ • HW1 ¡ – Due ¡on ¡4/8 ¡ – Use ¡the ¡dropbox ¡link ¡on ¡the ¡course ¡webpage ¡to ¡upload ¡

  3. What ¡is ¡an ¡image? ¡

  4. P = f ( x , y ) f : R 2 ⇒ R

  5. P = f ( x , y ) f : R 2 ⇒ R

  6. Image ¡OperaAons ¡ (funcAons ¡of ¡funcAons) ¡ F( ¡ ¡ ¡ ¡ ¡) ¡= ¡ ¡

  7. Image ¡OperaAons ¡ (funcAons ¡of ¡funcAons) ¡ F( ¡ ¡ ¡ ¡ ¡) ¡= ¡ ¡

  8. Image ¡OperaAons ¡ (funcAons ¡of ¡funcAons) ¡ 0.1 ¡ 0 ¡ 0.8 ¡ 0.9 ¡ 0.9 ¡ 0.9 ¡ 0.2 ¡ 0.4 ¡ F( ¡ ¡ ¡ ¡ ¡) ¡= ¡ ¡ 0.3 ¡ 0.6 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0.1 ¡ 0.5 ¡ 0.9 ¡ 0.9 ¡ 0.2 ¡ 0.4 ¡ 0.3 ¡ 0.6 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0.1 ¡ 0.9 ¡ 0.9 ¡ 0.2 ¡ 0.4 ¡ 0.3 ¡ 0.6 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0.1 ¡ 0.5 ¡

  9. Image ¡OperaAons ¡ (funcAons ¡of ¡funcAons) ¡ F( ¡ ¡ ¡ ¡ ¡, ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡) ¡= ¡ ¡ ¡ 0.23 ¡ ¡

  10. Local ¡image ¡funcAons ¡ F( ¡ ¡ ¡ ¡ ¡) ¡= ¡ ¡

  11. How ¡can ¡I ¡get ¡rid ¡of ¡the ¡noise ¡in ¡this ¡ image? ¡

  12. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  13. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  14. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  15. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  16. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  17. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 ? ¡ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  18. Image ¡filtering ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 ? ¡ 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  19. Image ¡filtering ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ h [.,.] f [.,.] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 30 30 20 10 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 20 40 60 60 60 40 20 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 30 60 90 90 90 60 30 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 30 50 80 80 90 60 30 0 0 0 90 0 90 90 90 0 0 0 30 50 80 80 90 60 30 0 0 0 90 90 90 90 90 0 0 0 20 30 50 50 60 40 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 20 30 30 30 30 20 10 0 0 90 0 0 0 0 0 0 0 10 10 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 h [ m , n ] g [ k , l ] f [ m k , n l ] = ∑ + + k , l Credit: ¡S. ¡Seitz ¡

  20. Box ¡Filter ¡ g [ , ] ⋅ ⋅ What ¡does ¡it ¡do? ¡ • Replaces ¡each ¡pixel ¡with ¡an ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ average ¡of ¡its ¡neighborhood ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ • Achieve ¡smoothing ¡effect ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ (remove ¡sharp ¡features) ¡ Slide ¡credit: ¡David ¡Lowe ¡(UBC) ¡

  21. Smoothing ¡with ¡box ¡filter ¡

  22. PracAce ¡with ¡linear ¡filters ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ ? 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Original Source: ¡D. ¡Lowe ¡

  23. PracAce ¡with ¡linear ¡filters ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Original Filtered (no change) Source: ¡D. ¡Lowe ¡

  24. PracAce ¡with ¡linear ¡filters ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ ? 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Original Source: ¡D. ¡Lowe ¡

  25. PracAce ¡with ¡linear ¡filters ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Original Shifted left By 1 pixel Source: ¡D. ¡Lowe ¡

  26. PracAce ¡with ¡linear ¡filters ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ - ? 0 ¡ 2 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 1 ¡ (Note that filter sums to 1) Original Source: ¡D. ¡Lowe ¡

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