LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів

Загрузка...

Головна Електроніка. Обчислювальна техніка → Цифрова обробка зображень на основі теорії контрастності

світлового потоку розкладається на дві компоненти – освітленість та відбиваючу здатність.

Цікава ще двокомпонентна адитивна модель Яна-Сакрісона, яка представляє зображення як суму двох незалежних компонент: кусково-гладкої фонової, що визначає середні рівні яскравості в кожній точці зображення, і високочастотної текстурної компоненти, що несе інформацію про текстуру і дрібні деталі зображення, а також її узагальнена модель Чочіа П.А.

Підсумовуючи розглянуті відомі моделі зображень зазначено, що з точки зору їх застосування до алгоритмів обробки зображень з метою перетворення найбільш придатні є ті, які проміжні між статистичними та просторовими, а саме адитивна та мультиплікативна моделі зображення. Їх перевагами є обчислювальна простота і наочність. Важливою особливістю цих моделей є використання ними просторових складових, якими визначається реакція зорової системи на величину яскравісного стимула, а саме фонової (що відповідає рівню адаптації за яскравістю зорової системи) та детальної (що відображає локалізацію джерел підсиленого яскравісного стимула). Це робить їх найбільш прийнятними при побудові методів обробки зображень, що виходять з особливостей сприйняття зображення зоровою системою людини. Тому далі розглянуто методи обробки зображень з метою виділення їх основних класів.

В загальному методи обробки зображень з метою зміни їх візуальної якості розділяють на два класи. Перший – методи обробки в частотній області, а другий – методи обробки в просторовій області.

Методи обробки в частотній області базуються на відповідних моделях зору людини, найуживанішою з яких є модель Стокхема. Вона показує, що ефективну зміну візуальної якості зображення можна проводити через зміну двох основних складових зображення – низькочастотної (фонової) та високочастотної (детальної), тобто з використанням методів лінійної фільтрації, яка дістала назву гомоморфної фільтрації. Цей підхід складний, бо вимагає виконання прямого і зворотнього перетворень Фур’є. Проте він є прикладом, що добре ілюструє спорідненість задач обробки зображення і класичної теорії обробки сигналів, бо саме в ній лінійній фільтрації відведена найбільша роль. Поряд з оптимальною узгоджуючою фільтрацією використовують ще обернені (інверсні) фільтри. Є також цілий клас методів, пов’язаних з підвищенням якості зображень шляхом їх відновлення через розв’язок обернених задач. Ці методи відновлення зображень є складовою частиною більш широкої проблеми розв'язку некоректних задач відновлення зображень, включаючи реконструкцію зображень за проекціями. Інший підхід до обробки зображень з метою покращання їх візуальної якості полягає в безпосередньому використанні різних фільтрів. Область їх функціонування – в основному частотна і в меншій мірі – просторова. Для цього використовують різні методи синтезу фільтрів, як одновимірних, так і двовимірних. Однак в більшій мірі ці роботи відносяться до обробки зображень в частотній області, що вимагає значних затрат часу. Проведений аналіз показує, що використання фільтрації зображень з метою підвищення їх візуальної якості при забезпеченні високої швидкодії, є найбільш раціональним при реалізації в просторовій області, де, однак, арсенал алгоритмічних засобів обробки є недостатній. Використання ж обробки в частотній області вимагає значних обчислювальних затрат, що знижує швидкодію обробки зображень. Тому детальніше розглянуто основні методи перетворення зображень в просторовій області з метою зміни їх якості.

Одним з найпростіших методів перетворення зображень з метою зміни їх візуальної якості в просторовій області є градаційна корекція. Ідея градаційної корекції полягає в тому, що вона повинна коректувати недоліки системи, за допомогою якої було сформоване зображення. Серед найпоширеніших методів підвищення візуальної якості монохромних напівтонових зображень цього класу є лінійний розтяг. Використовують також гаусівський розтяг і кусково-лінійний, сформований оператором в діалоговому режимі. Виходячи з методів цього класу формують також табличні перетворення з метою отримання гістограмою розподілу яскравостей перетвореного зображення певного закону, зокрема рівномірного. Цей клас методів отримав назву гістограмних. Поряд з ними є ще клас методів, який називають методами рангових перетворень, для яких метод вирівнювання гістограми є частковим випадком. Методи рангових перетворень в свою чергу частково перетинаються з різницевими методами, чи як їх ще називають – методами нерізкого маскування. Це є основні методи обробки зображень в просторовій області, до яких додалися в останні роки методи перетворення локальних контрастів. Ці методи складають основну базу методів просторової обробки зображень з метою їх покращання. Їх спільною позитивною рисою є придатність для швидкої обробки в масштабі реального часу телевізійного відеосигналу, а недоліком – обмеженість функціональних можливостей та недостатня ефективність. Основою цих методів є локальна відмінність елементів зображень, тобто їх локальний контраст. Завдяки цьому можна створювати їх нові класи та значно розширити функціональні можливості. Отже, на основі проведеного аналізу встановлений шлях побудови методів перетворення зображень з метою підвищення їх візуальної якості.

У другому розділі детально розглянуто поняття контрасту, його визначення, властивості та застосування до побудови методів перетворення зображень. Вважають, що контраст – це кількісна чи якісна відмінність двох частин поля зору, які видимі одночасно чи послідовно. Серед багатьох виразів для визначення контрасту найбільш уживаними є пороговий контраст (1) та вираз, що випливає з (3) при -

. (4)

Однак вираз (1) не забезпечує рівноправного входження і . Для рівноправності входження елементів і необхідне виконання умови

,

тобто функція має бути антисиметричною. Тому для визначення контрасту використовують вираз (4). Однак його недоліком є те, що йому властива множинність умов отримання максимального контрасту. А це суперечить логіці отримання максимального контрасту, бо, виходячи з означення, його можна одержати, коли і або і . Саме тоді кількісна відмінність яскравостей і буде найбільшою. Якщо ж яскравість одного з елементів чи є максимальна , то, довільно змінюючи яскравість другого елемента, ми не отримаємо безмежної кількості ідентичних контрастів. Цим порушується принцип рівноправності впливу значення яскравості на визначення контрасту. Таким чином вираз (4) не повністю відповідає вимозі означення контрасту.

Підсумовуючи аналіз виразів для визначення контрасту і враховуючи їх множинність зазначено, що у випадку, коли вони випливають з закону Вебера-Фехнера –вирази (1) і (2), – характерним є необмеженість значень можливих контрастів. В той же час для виразів, що випливають із закону Нестерука-Порфир’євої (3)-(4), особливою рисою є обмеженість зміни контрасту на проміжку [0,1] та багатозначність умов, при яких досягається максимальний контраст. Щоб усунути цю множинність і нерівноправність впливу яскравостей на контраст та з метою визначення його як безрозмірної величини запропоновано лінійний опис контрасту, який забезпечує екстремальне його значення тільки тоді, коли одна з яскравостей мінімально можлива, а друга – максимально допустима

, (5)

де -