Определение неоднородностей с помощью программы спектр-анализатор

С помощью программы спектр анализатор можно определять неоднородности в исследуемом изображении или сравнивать два сложных изображения на предмет идентичности.

1.Определение неоднородности

Неоднородность в контексте анализа спектра это неравномерное распределение цвета в анализируемой области.

Может данный вид анализа на неоднородность может быть использован в следующих областях

1.Анализ качества окраски каких либо поверхностей.

2.Анализ равномерности смешения различных составов .

3.Равномерность  окраски кожи (макияж), волос .

4. Анализ фотографий неба на предмет выявления неоднородностей – например легких облаков турбулентностей и т.д. (метео. наблюдения).  Фотографий с самолетов, спутников –или поверхностей водоемов. Для выявления неоднородностей- например течений или изменения состава лестных массивов и т.д.

Смысл сканирования на определение неоднородностей заключается в том , что исследуемое изображение делится на несколько областей- секторов . Палитра определяется в каждом секторе отдельно и выводится в виде графика.

Виды секторов  - это круговой сектор т.е. изображение (квадрат) , и полосы.

Причем полосы могут быть как с верху в низ так и с лева на права так и с права на лево.

Ниже визуализированно приведены пример разбиения выделенной области на сектора. Каждая цветная область это сектор где производится сканирование цвета и строится точка на графике  соответствующего цвета в палитре цветов.

Настройки программы  «Спектр анализатор» для определения неоднородностей.

Панель настроек для сканирования неоднородностей называется «Секторное сканирование».

Доступны следующие опции:

1. Количество секторов - это на сколько секторов будет разделен выделенная область или изображение.

2. Тип секторов – круговые сектора, сектора в виде полос с верху в низ, с лева на право и с права на лево.

3. «Секторное сканирование» надо поставить в этой опции галку – выбрать ее чтобы при нажатии на кнопку «Сканировать» применилось секторное сканирование а не обычное.

4. «Два изображения» - выбрать эту опцию если требуется сравнить по секторно два изображения.

Внимание ! в связи с постоянной модификацией программы названия некоторых опций могут изменятся.

Примеры выявления неоднородности.

1.Анализ равномерности окраски поверхностей

Вот пример исследования окраски поверхности.

Исследуем качество – т.е. однородность окраски

Направление сканирования в выделенном фрагменте с верху в низ. Число секторов шесть.

Сравним равномерность окраски методом сравнения палитры в каждом секторе.

Краска оранжевая и состоит из желтого и красного спектра. Общий спектр краски выглядит так.

Далее приведены распределения красного и желтого цвета по секторам.

Желтый цвет.

Красный цвет

Видна  некоторая неоднородность окраски в первом секторе по сравнению с нижерасположенными

Планомерное снижение красного цвета – более бледный оттенок внизу чем в верху  окрашиваемой поверхности.

Анализ равномерности окраски кожи (нанесения макияжа или возрастных изменений или каких либо аллергических реакций)

Исследуем равномерность нанесения макияжа.

Общий цвет макияжа – бледно оранжевый оттенок есть смесь зеленого и красного цветов.

Исследуем выделены фрагмент кожи посекторно.

Использовано круговое сканирование число секторов шесть.

Общий спектр выделенного фрагмента.

Красный цвет

Зеленый  цвет

Видно что макияж нанесен очень ровно отклонение по цвету не превышают 6-8 % в каждом из секторов.

4.Анализ фотографий природы. Экологический мониторинг.

Фото неба на первый взгляд кажется совершенно однородным.  Голубого цвета.

Исследуем небо на однородность цвета.  Для примера возьмем небольшую выделенную область

Неба и исследуем везде ли цвет имеет одинаковую палитру.

Направление сканирования с лева на право. Число секторов 6.

Получаем результаты сканирования. Видим что голубой цвет плавно возрастает

А зеленый  цвет плавно падает.

Откуда взялся зеленый цвет – голубой цвет обуславливается наличием кислорода в атмосфере. Но кроме кислорода есть и другие газы – например  азот. Он обуславливает зеленый цвет.

Вот как выглядит общий спектр неба для данного фрагмента без разбивки по секторам. 62 % Голубой цвет это кислород. 30 % зеленый цвет обусловлен азотом.

Изменение соотношения цветов связанно что правый угол выделенного фрагмента более близок  горизонту.

Пример изучения фотографии земли полученного с самолета.

Изучим небольшую выделенную область.

Направление сканирования с лева на право. Число секторов 6.

Общая картина цветового распределения выделенного фрагмента пейзажа.

Голубой цвет – это водоемы

Видим наличие большего количества воды в центре фрагмента.

Зеленый цвет и желтый цвет это растительность. Причем разные виды растительности.

Каждое растение имеет свои оттенки зеленого и желтого цвета.

Темный цвет (черный) это возвышенности откидывающие тень при определенном освещении.

Растительность темно-зеленый цвет

Растительность светлозеленый цвет

Видно что растительность  с преимущественно зеленой окраской примерно равномерно распределены в выделенной области.

Растительность светло-желтый цвет

Водим небольшое снижение растительности с желтым цветом. Причем пик такой растительности приходится там где провал в количестве воды – второй сектор.

Растительность темножелтый цвет

Видно что провал растительности с темно-желтым цветом там где много воды в центре выделенной области. По мере снижения количества воды количество растительности с темно желтым цветом растет.

Тени – выступающие части пейзажа

Видно что выступающие части пейзажа отбрасывающие тень находят в третьем секторе выделенной области.

Сравнение идентичности двух изображений или фрагментов методом по секторного сканирования.

С помощью программы «Спект-Анализатор» можно очень точно по секторно сравнить идентичность двух изображений или двух фрагментов одного изображения. Т.е. узнать с какой точностью два изображения совпадают друг с другом по спектру по секторам.

Пример сравним симметричны ли рисунки на крыльях бабочки ?

Загрузим данную фотографию в программу.

Сравним два фрагмента изображения – рисунок нижних крыльев бабочки. Для этого выберем опцию «Секторное сканирование». Опцию «Два изображения».  Число секторов -6 тип секторов круг. Выберем первый сравниваемый фрагмент – левое нижнее крыло бабочки.

Нажмем на кнопку «Сканировать» после сканирования данного фрагмента откроется окно загрузки второго изображения. Выберем тот же рисунок бабочки. Но теперь выберем аналогичную область правого крыла бабочки. Вновь нажмем «Сканировать». После сканирования второго  фрагмента изображения бабочки построится отчет. Который будет содержать числовую и графическую характеристику совпадения двух фрагментов.

В цифровом отчете в крайней левой колонке будут представлены цвета которые есть в данных фрагментах изображения. Далее в колонках число которых равно числу секторов – процент совпадения данного цвета в двух фрагментах. В крайней левой колонке – средний процент совпадения. Если он выше 60 % то закрашивается зеленым цветом, от 50 % до 60 % в желтый, меньше 50 % в красный. В конце данной колонке суммарный итоовый процент совпадения по всем цветам. В данном примере мы видим что процент совпадения рисунка на левом и правом нижнем крыле бабочки 72 % что говорит о очень высокой симметричности рисунка крыльев бабочки.

Также выводится график совпадения цветов.

Видим что большая часть линий графиков заключена между 60 % и 100 % что также говорит о высокой схожести двух фрагментов изображения.