Tema 2 - Eliminarea marcajelor

• Responsabili: Cristi Lambru, Anca Morar, 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 metoda 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 si sunt cunoscute in limba engleza sub numele de “watermark”. Un exemplu de imagine ce contine astfel de marcaje poate fi vizualizata mai jos:

Marcajul introdus pentru imaginea de mai sus este urmatorul:

Metoda implementata de voi primeste la intrare doua imagini, imaginea ce contine marcajul si cea din care trebuie eliminate aparitiile marcajului. Metoda de obtinere a celei de-a doua imagini este urmatoarea: La pozitii aleatorii in imagine, se introduce imaginea marcajului, dupa urmatoarea regula la nivel de pixel:

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

unde (r,g,b) reprezinta canalele de culoare ale unui pixel din imaginea initiala, inainte de aplicarea marcajului, iar (rm,gm,bm) reprezinta canelele de culoare ale unui pixel din imaginea ce contine marcajul.

Metoda trebuie sa scoata la iesire imaginea ce contine aparitia marcajelor dupa eliminarea tuturor acestor aparitii. Pentru a verifica corectitudinea abordarii, imaginea trebuie afisata intr-o fereastra sau poate fi salvata pe disc sub forma unui fisier de tip .png.

Metoda recomandata pentru eliminarea marcajelor utilizeaza frontierele continutului din cele doua imagini, cea in care se afla marcajul si cea care contine aparitia marcajelor. Abordarea de detectie a frontierelor este descrisa mai jos si este similara cu cea implementata pe procesorul grafic in cadrul laboratorului 9:

Detectia si stocarea frontierelor intr-o imagine:

• Transformarea culorilor pixelilor din imaginea de la intrare, din modelul de culoare (r,g,b) in nuante de gri.
• Calcularea rezultatului operatiei de convolutie pentru fiecare pixel, cu mastile de convolutie ale filtrului Sobel. Se utilizeaza o combinare a rezultatelor obtinute pentru fiecare masca de convolutie.
• Binarizarea rezultatului obtinut pentru fiecare pixel pe baza unui prag.

Denumim forma binarizata a unei imagini, rezultatul aplicarii abordarii descrise mai sus asupra unei imagini.

Dupa ce se realizeaza procesul descris mai sus, se cauta potrivirile formei binarizate a imaginii in care se afla marcajul in ferestre de aceeasi rezolutie suprapuse peste forma binarizata a imaginii care contine aparitiile marcajului. Se considera ca exista o potrivire in situatia in care dupa suprapunerea descrisa, o proportie foarte mare din celulele ce au valoarea 1 in forma binarizata a imaginii ce contine marcajul au valoarea 1 si in fereastra suprapusa peste forma binarizata a imaginii in care se afla aparitiile lui. Nu se iau in considerare in procesul de potrivire celulele ce au valoarea 0 in forma binarizata a imaginii ce contine marcajul. In rezultatele noastre, am considerat ca exista o potrivire in situatia in care peste 90% din celule au valoarea 1 in ambele imagini binarizate. Se face aceasta verificare prin plasarea coltului stanga sus a formei binarizate pentru imaginea ce contine marcajul in fiecare celula din forma binarizata a imaginii in care sunt aparitiile marcajului.

Pentru a testa corectitudinea rezolvarii, puteti utiliza imaginile ce se regasesc la adresa urmatoare:​ test_images.zip. In interiorul arhivei se regaseste si imaginea ce contine marcajul.

• +200p - Corectitudinea generala a metodei
• -50p - Executia programului dureaza mai mult de 10 secunde, dar mai putin de 1 minut
• -200p - Executia programului dureaza mai mult de 1 minut
• -10p - Fiecare aparitie a marcajului ce nu este eliminata din imaginile cu care se va verifica corectitudinea metodei

• Implementarea pe mai multe fire de executie.
• Implementarea unei metode ce utilizeaza procesorul grafic. Timpii de executie trebuie sa respecte limita de 10 secunde.
• Utilizarea unor metode de inteligenta artificiala pentru eliminarea marcajelor din imagine.

Este indicat să folosiți framework-ul și Visual Studio.

Pentru implementarea temei, in folderul src/lab_m2 puteti crea un nou folder, de exemplu Tema2, cu fisierele Tema2.cpp si Tema2.h (pentru implementare POO, este indicat sa aveti si alte fisiere). Pentru a vedea fisierele nou create in Visual Studio in Solution Explorer, apasati click dreapta pe filtrul lab_m2 si selectati Add→New Filter. Dupa ce creati un nou filtru, de exemplu Tema1, dati click dreapta si selectati Add→Existing Item. Astfel adaugati toate fisierele din folderul nou creat. In fisierul lab_list.h trebuie adaugata si calea catre header-ul temei. De exemplu: #include “lab_m2/Tema2/Tema2.h”