Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Предварительная обработка изображений – точечные операции: соляризация, линейное контрастирование, препарирование, пороговая обработка.

Однако имеется группа процедур, где осуществляется так называемая поэлементная обработка. Здесь результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. Очевидным достоинством таких процедур является их предельная простота.

Задача контрастирования заключается в "растягивании" реального динамического диапазо­на на всю шкалу. Контрастирование можно осуще­ствить при помощи линейного поэлементного пре­образования g =af+b. При диалоговой обработке изображений иногда проще не определять параметры преобразования, а непосредственно строить его в табличной форме, ориентируясь на границы распределения вероятностей функции яркости.

Смысл соляризации заключается в том, что участки исходного изображения, имеющие уровень белого или близкий к нему уровень яркости, после обработки имеют уровень черного. При этом сохраняют уровень черного участки, имеющие его на исходном изображении. Уровень белого приобретают участки, имеющие на входе средний уровень яркости (уровень серого). Препарирование представляет собой целый класс поэлементных преобразований изображений, заключающихся в приведении изображения к такому виду, который, возможно, весьма далек от естественного, но удобен для визу­альной интерпретации или дальнейшего машинно­го анализа. Характеристики применяемых на практике процедур препарирования приведены на рисунках.

а) превращает полутоновое изображение, содержащее все уровни яркости, в бинарное (текст, штриховые рисунки, изображение отпечатка пальца, чертежи).	б) выполняет яркостный срез изображения, выделяя участки, где яркость соответствует выделенному интервалу, участки "фона" - черные. Перемещая выделенный интервал по яркостной шкале и изменяя его ширину, детально исследуется содержание картины.	в) выполняет яркостный срез с сохранением фона. Изобра­жение в целом сохраняется, но на нем "высвечива­ются" участки, попавшие в заданный интервал яр­костей.
г) выполняет яркостный срез с сохранением фона. На изобра­жении "высвечива­ются" участки, попавшие в заданный интервал яр­костей, которые примыкает к границе шкалы яркости (неполная пороговая обработка).	д) контрастное масштабирование (в про­стейшем варианте совпадает с линейным контрастированием), здесь "рабочий" интервал яркостей растягивается на весь диапазон допустимых значений	е) контрастное масштабирование, связанное с обращением функции яркости, то есть по­лучение "негатива".
ж) представление "ра­бочего" интервала яркостей на однородном черном фоне, по сути это линейное контрастирование, применяемое к избранному диапазону входного изображения.	з) представление "ра­бочего" интервала яркостей на однородном белом фоне, по сути это линейное контрастирование, применяемое к избранному диапазону входного изображения.	и) представление "ра­бочего" интервала яркостей на сером фоне – это линейное контрастирование, применяемое к избранному диапазону входного изображения.
	к) пилообразное контрастирование, при этом различные яркостные диапазоны одновременно подвергаются локальному яркостному контрастированию, могут появляться ложные контуры.

3.Гистограммы и их преобразования (Преобразование гистограмм, эквализация).

Обработка изображений выполняется в два этапа. На первом этапе измеряется гистограмма исходного оцифрованного изображения, представляющая собой таблицу чисел, каждое из которых показывает количество точек в кадре, имеющих данную яркость, и получают оценку интегрального распределения:

На втором этапе выполняется само нелинейное преобразование, обеспечивающее необходимые свойства выходного изображения.

Все методы поэлементного преобразования изображений, целью которых является видоизменение законов распределения, называются гистограммными методами. В частности, преобразование, при котором выходное изображение имеет равномерное распределение, называется эквализацией (выравниванием) гистограмм. Процедуры преобразования гистограмм применяются как к изображению в целом, так и к отдельным его фрагментам. Характерной чертой многих изображений, получаемых в реальных изображающих системах, является значительный удельный вес темных участков и сравнительно малое число участков с высокой яркостью. Эквализация служит для выравнивания интегральных площадей участков с различными яркостями.

Использование гистограммы в алгоритмах обработки изображений.

В каждом конкретном случае выбирают ту процедуру преобразования гистограмм, которая приводит к наилучшему, с точки зрения пользователя, результату. Также можно улучшить контраст, используя нормализацию гистограммы. Отметим, что процедуры преобразования гистограмм могут применяться как к изображению в целом, так и к отдельным его фрагментам. Последнее может быть полезным при обработке нестационарных изображений, содержание которых существенно различается по своим характеристикам на различных участках. В этом случае лучшего эффекта можно добиться, применяя гистограммную обработку к отдельным участкам. Необходимо иметь в виду, что в результате обработки не удается получить идеальное распределение вероятностей выходного изображения, поэтому полезно проводить контроль его гистограммы. Характерной чертой многих изображений, получаемых в реальных изображающих системах, является значительный удельный вес темных участков и сравнительно малое число участков с высокой яркостью. Эквализация призвана откорректировать картину, выровняв интегральные площади участков с различными яркостями. Сравнение исходного и обработанного изображений показывает, что происходящее при обработке перераспределение яркостей приводит к улучшению визуального восприятия.

4.Представление цвета в изображениях. Цветовые модели.

Назначение цветовой модели - дать средства описания цвета в пределах некоторого цветового охвата, в том числе и для выполнения интерполяции цветов. Наиболее часто в компьютерной графике используются модели RGB, CMY, HSV и HLS. RGB — трехканальная цветовая модель. Эта модель представляется в виде трехмерной системы координат. Каждая координата отражает вклад каждой составляющей в результирующий цвет в диапазоне от нуля до максимального значения. Внутри полученного куба и «находятся» все цвета, образуя цветовое пространство. Особенные точки и линии модели: