bibliotecă
Procesare digitală a imaginilor
1. Scrierea și prezentarea de imagini
imagini de intrare la calculator asociat în mod inevitabil, cu imagini eșantionate pe coordonatele spațiale x și y și valorile luminanței în cuantizarea fiecărui punct discret. Eșantionarea este realizată folosind o grilă formată prin linii paralele cu axele x și y ale unui sistem de coordonate cartezian. Fiecare nod al unei astfel de zăbrele este de numărare luminozitate sau transparență percepute vizual purtător de informație, care este apoi cuantificată și reprezentată în memoria calculatorului. imagini Element obținute în timpul prelevării de probe din imagine, numit pixeli. Pentru o reprezentare calitativă a imaginii halftone este suficientă 2 ^ 8 = 256 niveluri de cuantizare, adică, 1 pixel este informația codificată imagine un octet.
2. contrast îmbunătățit
contrast slab - cel mai comun defect de scaner și video imagini fotografice, datorită gamei limitate de luminozitate reproductibil. În schimb, de obicei, se referă la timp citatea valorilor maxime și minime de luminozitate. Prin prelucrarea digitală a contrastului poate fi îmbunătățită prin schimbarea luminozității fiecărui element de imagine și creșterea gamei de luminozitate. În acest scop, au fost dezvoltate mai multe metode.
Să presupunem, de exemplu, nivelurile unei imagini alb-negru ocupă intervalul 6-158 cu valoarea medie a luminanței 67 la cel mai mare număr posibil de valori de la 0 la 255. Figura 1a prezintă o histogramă a luminozității imaginii originale, care arată cât de mulți pixeli cu N cea mai apropiată valoare a luminanței f Acesta se încadrează în intervalul de la fi la f + δfi. Acesta este un contrast scăzut, umbră întunecată predomină. O posibilă metodă de îmbunătățire a contrastului poate fi așa numita întindere liniară histogramă (întindere), atunci când nivelurile imaginii originale în intervalul [fmin, fmax], sunt atribuite valori noi pentru a acoperi întreaga gamă posibilă a modificării luminanță, în acest caz [0, 255 ]. În acest caz, contrastul este semnificativ crescută (Fig. 1b). nivelele de luminozitate Transformarea se realizează în conformitate cu formula:
unde fi - vechea valoare a luminozității pixelului i-lea, Gl - o nouă valoare, a, b - coeficienți. Pentru Fig. 1a fmin = 6, fmax = 158. alege a și b, astfel încât Gmin = 0, Gmax = 255. Rezultă din (1) obținem: a = - 10,01; b = 1,67.
Chiar mai mult, puteți îmbunătăți contrastul folosind normalizarea histogramei. În acest caz, întregul nivelurile de interval maxim de luminozitate [0, 255] nu este întinsă întreaga histograma situată în intervalul de la fmin la fmax, iar porțiunea sa cea mai intensă (fmin „fmax“), sunt excluse de la considerare puține informații «cozi». Fig. 2b 5% pixeli excluși.
Scopul egalizare a histogramei (acest proces este, de asemenea, numit liniarizare si EQ - egalizare) este o transformare care, în mod ideal, toate nivelurile de luminozitate ar dobândi aceeași frecvență și luminozitatea histograma ar corespunde unei legi chiar și de distribuție (figura 3).
Să presupunem că imaginea are formatul: N de pixeli pe orizontală și pe verticală M, numărul de nivele de cuantizare de luminozitate egal numărul total J. de pixeli este egală cu N · M, un nivel de luminozitate scade, în medie, fără = N · pixeli M / J. De exemplu, N = M = 512, J = 256. In acest caz, nu = 1024. distanța δf între nivele discrete de luminozitate fido fi + 1 din histograma imaginii originale identice, dar fiecare nivel scade număr diferit de pixeli. In histogramă distanta egalizare δgi între nivelurile și Gi Gi + 1 sunt diferite, dar numărul de pixeli la fiecare nivel, în medie, la fel și egal cu nr. Algoritmul EQ este simplu. Lăsați nivelurile scăzute de luminozitate are un număr mic de pixeli, la fel ca în Fig. 3a. De exemplu, nivelul de luminozitate de la 0 din imaginea originală are 188 pixeli, nivelul de 1-347
nivel de pixel 2 - 544 pixeli. În concluzie, este 1079 pixeli, adică, aproximativ nr. Asociați toate acestea nivel de pixel 0. Să presupunem că numărul imaginii originale de pixeli cu niveluri de luminozitate 3 și 4 într-o cantitate aproximativ egală cu și nr. Acest pixel este atribuit nivelul 1. Pe de altă parte, lăsați numărul de pixeli cu nivelul din imaginea originală 45 este 3012, adică despre 3NO. Toți pixelii atribuit același nivel de unele Gl, nu neapărat egal cu 45, iar cele două straturi adiacente rămân neocupate. Procedurile de mai sus sunt efectuate pentru toate nivelurile de luminozitate. Rezultatul egalizare poate fi văzut în Fig. 4b. In fiecare caz, procedura de transformare a histogramei selectată, care conduce la cele mai bune din punct de vedere al utilizatorului, rezultatul.
3. Imagine Filtrare
Imagini reale, împreună cu informații utile conțin diverse interferențe. Fotodetectori sunt auto interferențe zgomot, granulozitate de materiale fotografice, zgomotul de canale de comunicare. În cele din urmă, posibila denaturare geometrică, imaginea poate fi focalizată. Fie f (x, y) - o imagine, x, y - koordinaty.Realnoe bitmap are dimensiuni finite: A ≤ x ≤ B, C ≤ y ≤ D și este format din pixeli individuali aranjate cu un anumit pas la nodurile unei grile dreptunghiulare. O transformare liniară imagine poate fi descrisă prin expresia
Expresia (2), în cazul în care integrarea este peste tot domeniul lui x și y, caracterizată prin transformarea întregii imagini - filtrarea globală. conversie h1 nucleu (x, y, x 'y') în optică menționată ca funcția point spread (PSF). Acest sistem optic de imagine de ieșire punct de sursă, care nu este deja un punct, dar unele pete. În conformitate cu alineatul (2), toate punctele imaginii f (x „y“) sunt convertite la fața locului însumare (integrare) a tuturor spoturilor. Noi nu ar trebui să credem că această procedură duce neapărat la defocalizare imagine, dimpotrivă, este posibil să se selecteze un PSF care va permite să se concentreze imaginea este focalizată.
Fig. 5 prezintă un posibil PSF. În general vorbind, PSF este definit la (-.