Digitális képfeldolgozás
könyvtár
Digitális képfeldolgozás
1. írása és képek bemutatására
Input képeket a számítógépre szükségszerűen együtt járó mintában képek térbeli x és y koordinátákat, és a fényesség értékét a kvantálási egyes különálló pontot. Mintavétel úgy érjük el egy rács által alkotott párhuzamos egyenesek x és y tengelyek egy Descartes-féle koordináta-rendszer. Minden egyes csomópont egy ilyen rács számolja a fényereje vagy átláthatóság vizuálisan érzékelhető információ hordozó, amelyet azután kvantáljuk és képviselt a számítógép memóriájában. Element kapott képek a mintavétel során a kép, az úgynevezett képpont. Egy kvalitatív ábrázolása az féltónusú kép elegendő 2 ^ 8 = 256 kvantálási szinteket, azaz 1 pixel kódolt kép információ egy bájt.
2. Jobb kontraszt
Gyenge kontraszt - a leggyakoribb hiba a fényképészeti, szkenner és videó képek miatt korlátozott tartományban reprodukálható fényerejét. Ezzel szemben, általában utal időt-ség a maximális és minimális fényerő értékeket. A digitális feldolgozásához a kontraszt lehet javítani, ha a fényerő minden képelem és növeli a tartományban a fényerő. E célból számos módszert dolgoztak ki.
Tegyük fel például, szint egy fekete-fehér képek elfoglalják a tartományban 6-158 az átlagos fényerősség értéke 67, a lehető legnagyobb értéktartomány 0 és 255 Az 1A ábra egy hisztogram, a fényerő az eredeti kép, amely bemutatja, hogy hány pixel N legközelebb fényerőértéket f ez tartományba esik származó fi f + δfi. Ez egy alacsony kontrasztú, sötét árnyalatú uralkodik. Egy lehetséges eljárás javítására a kontraszt lehet az úgynevezett lineáris hisztogram stretch (stretch), amikor a szint az eredeti kép intervallumban [fmin, fmax], vannak rendelve új értékeket annak érdekében, hogy fedezze a teljes lehetséges tartománya a luminancia változás, ebben az esetben a [0, 255 ]. Ebben az esetben, a kontraszt jelentősen nőtt (ábra. 1b). Transzformáció fényerő végezzük az alábbi képlet szerint:
ahol fi - a régi értékét a fényerő az i-dik pixel, gi - egy új értéket, a, b - együtthatók. Ábra esetében. 1a fmin = 6, fmax = 158. választani a és b úgy, hogy gmin = 0, Gmax = 255. következik (1) kapjuk: a = - 10,01; b = 1,67.
Sőt, akkor javíthatja a kontrasztot a hisztogram normalizálás. Ebben az esetben a teljes intervallum maximális fényerő [0, 255] nem nyúlt a hisztogram fekvő tartományban fmin fmax és legintenzívebb része (fmin „fmax”), ki vannak zárva a figyelmet kevés információ »farka«. Ábra. 2b 5% kizárva pixel.
A cél a hisztogram kiegyenlítés (ez a folyamat is nevezik linearizálással és EQ - kiegyenlítődés) egy átalakulás, amely ideális esetben minden fényerő szerezné azonos frekvenciájú és hisztogramjának felelne egyenletes eloszlást törvény (3. ábra).
Tegyük fel, hogy a kép, a következő formában: N képpontok vízszintesen és függőlegesen M, a kvantálási szintek száma a fényerő egyenlő J. teljes számú pixel egyenlő N · M, egy fényerő esik, átlagosan nem = N · M / J pixel. Például, N = M = 512, J = 256. Ebben az esetben, nincs = 1024. Af közötti távolság diszkrét fényerejének Fido fi + 1 a hisztogram az eredeti kép azonos, de minden szinten esik különböző számú pixel. A hisztogram kiegyenlítés δgi Síktávolság gi és gi + 1 különböző, de a pixelek száma minden egyes szinten, átlagosan azonos, és egyenlő a nem. EQ algoritmus egyszerű. Hagyja, hogy a alacsony fényerő egy kis pixelek száma, mint látható. 3a. Például, a fényerő szintjének 0 az eredeti kép 188 képpont, a szint 1-347
pixel szinten 2-544 pixel. Összegezve, ez 1079 pixeles, azaz, megközelítőleg sem. Hozzárendelése mindezen pixel szintű 0. Tegyük fel, az eredeti kép pixelek számát a fényerő a 3. és 4. olyan mennyiségben körülbelül egyenlő, és nincs. Ez a képpont van rendelve szint 1. Másrészt, hagyja, hogy a képpontok számát a szint az eredeti kép 45, 3012, azaz körülbelül 3NO. Mindazok pixel rendelt azonos szintű néhány gi, nem feltétlenül egyenlő a 45-ös és a szomszédos két réteg marad betöltetlen. A fenti eljárások számára végzik minden szintjén fényerő. Az eredmény kiegyenlítési látható ábra. 4b. Minden esetben a kiválasztott hisztogram transzformációs eljárás, amely elvezet a legjobb a szempontból a felhasználó, eredményt.
3. Kép szűrése
Valódi képek, valamint hasznos információkat tartalmaz a különböző zavaró. Interferenciát önálló zaj fotodetektorokon szemcsézettség fényképészeti anyagok, zaj a kommunikációs csatornákat. Végül a lehetséges geometriai torzítás, a kép életlen. Legyen f (x, y) - a kép, x, y - koordinaty.Realnoe bittérképes véges méretei: A ≤ x ≤ B, C ≤ y ≤ D és áll egyes pixelek elrendezve egy bizonyos pályán a csomópontok egy téglalap alakú rács. Egy lineáris képátalakítás leírható az expressziós
Expression (2), ahol az integráció az egész tartomány az x és y, azzal jellemezve, átalakítása a teljes képet - globális szűrés. konvertáló nucleus h1 (x, y, x 'y') az optika nevezik pontszerű szórási függvénynek (PSF). Ez pontforrás képkimeneti optikai rendszer, amely már nem egy pont, hanem bizonyos helyeken. Összhangban (2), az összes pontot a kép f (x „y”) alakítjuk észrevenni az összegzés (integráció) összes folt. Ne gondoljuk, hogy ez az eljárás szükségszerűen vezet kép életlenre éppen ellenkezőleg, lehetséges, hogy kiválasszon egy PSF, amely lehetővé teszi, hogy összpontosítson a kép életlen.
Ábra. Az 5. ábra egy lehetséges PSF. Általánosságban elmondható, hogy a PSF van definiálva (-.