• Responsabili: Cristi Lambru, Robert Caragicu
• Lansare: 16 decembrie 2023
• Termen de predare: 14 ianuarie 2024, ora 23:55
• Regulament: https://ocw.cs.pub.ro/courses/spg/regulament_general
• Notă: Orice informație ce nu a fost acoperită în acest document este la latitudinea voastră!

În cadrul acestei teme, va trebui să implementați o metodă de eliminare a unor elemente grafice dintr-o imagine. Elementele ce vor fi eliminate au scopul de a marca drepturile de autor asupra unei imagini și sunt cunoscute în limba engleză sub numele de “watermark”. Un exemplu de imagine ce conține astfel de marcaje poate fi vizualizată mai jos:

Marcajul introdus pentru imaginea de mai sus este următorul:

Metoda implementată de voi primește la intrare două imagini, imaginea ce conține marcajul și cea din care trebuie eliminate aparițiile marcajului. Metoda de obținere a celei de-a doua imagini este următoarea: La poziții aleatorii în imagine, se introduce imaginea marcajului, dupa următoarea regulă la nivel de pixel:

$$ (r',g',b') = (r,g,b) + (r_m,g_m,b_m) $$

unde (r,g,b) reprezintă canalele de culoare ale unui pixel din imaginea inițială, înainte de aplicarea marcajului, iar (rm,gm,bm) reprezintă canelele de culoare ale unui pixel din imaginea ce conține marcajul.

Metoda trebuie să scoată la ieșire imaginea ce conține apariția marcajelor după eliminarea tuturor acestor apariții. Pentru imaginea de mai sus, după eliminarea marcajelor, rezultatul va trebui să fie următorul:

Pentru a verifica corectitudinea abordării, imaginea trebuie afișată într-o fereastră sau poate fi salvată pe disc sub forma unui fișier de tip .png.

Metoda recomandată pentru eliminarea marcajelor utilizează frontierele conținutului din cele două imagini, cea în care se află marcajul și cea care conține apariția marcajelor. Abordarea de detecție a frontierelor este descrisă mai jos și este similară cu cea implementată pe procesorul grafic în cadrul laboratorului 9:

Detecția și stocarea frontierelor într-o imagine:

• Transformarea culorilor pixelilor din imaginea de la intrare, din modelul de culoare (r,g,b) în nuanțe de gri.
• Calcularea rezultatului operației de convoluție pentru fiecare pixel, cu măștile de convoluție ale filtrului Sobel. Se utilizează o combinare a rezultatelor obținute pentru fiecare mască de convoluție.
• Binarizarea rezultatului obținut pentru fiecare pixel pe baza unui prag.

Denumim formă binarizată a unei imagini, rezultatul aplicării abordării descrise mai sus. Pentru imaginile de mai sus, cea care conține aparițiile marcajului și cea în care se află marcajul, formele lor binarizate sunt următoarele:

După ce se realizează procesul descris mai sus, se caută potrivirile formei binarizate a marcajului în ferestre de aceeași rezoluție, suprapuse peste forma binarizată a imaginii care conține aparițiile marcajului. Se consideră că există o potrivire în situația în care după suprapunerea descrisă, o proporție foarte mare din celulele ce au valoarea 1 în forma binarizată a marcajului au valoarea 1 și în fereastra suprapusă. Nu se iau în considerare în procesul de potrivire celulele ce au valoarea 0 în forma binarizată a marcajului.

Pentru a testa corectitudinea rezolvării, puteți utiliza imaginile ce se regăsesc la adresa următoare:​ test_images.zip. În interiorul arhivei se regăsește și imaginea ce conține marcajul.

• +200p - Corectitudinea generală a metodei
• -50p - Execuția programului durează mai mult de 15 secunde, dar mai puțin de 1.5 minute
• -200p - Execuția programului durează mai mult de 1.5 minute
• -10p - Fiecare apariție a marcajului ce nu este eliminată din imaginile cu care se va verifică corectitudinea metodei

• Implementarea unei metode ce folosește mai multe fire de execuție pe unitatea centrală de execuție.
• Implementarea unei metode ce utilizează procesorul grafic. Timpii de execuție trebuie să respecte limita de 10 secunde.
• Utilizarea unor metode de inteligență artificială pentru eliminarea marcajelor din imagine.

Este indicat să folosiți framework-ul și Visual Studio.

Pentru implementarea temei, în folderul src/lab_m2 puteți crea un nou folder, de exemplu Tema2, cu fișierele Tema2.cpp și Tema2.h (pentru implementare POO, este indicat să aveți și alte fișiere). Pentru a vedea fișierele nou create în Visual Studio în Solution Explorer, apăsati click dreapta pe filtrul lab_m2 și selectați Add→New Filter. Dupa ce creați un nou filtru, de exemplu Tema1, dați click dreapta și selectați Add→Existing Item. Astfel adăugați toate fișierele din folderul nou creat. În fișierul lab_list.h trebuie adaugată și calea către header-ul temei. De exemplu: #include “lab_m2/Tema2/Tema2.h”