Цифровая обработка изображений
10 Улучшение визуального качества изображений
10.1 Назначение методов предобработки
Предварительная обработка изображений нацелена на
подчеркивание определенных деталей в изображении,
выделение некоторых характерных черт – таких, как
границы объектов на изображении, изменение контраста.
Цель – добиться улучшения визуальных качеств с тем,
чтобы было удобно (человеку!!) анализировать изображение.

Цифровая обработка изображений
Эти операции не увеличивают количество информации,
содержащихся в данных, а лишь изменяют, в первую
очередь, динамический диапазон выделяемых черт, чтобы
их можно было легко выделить на изображении.
Методы предобработки включают в себя манипуляции со
значениями уровня серого и контраста, удаление
(уменьшение) шума, выделение (подчеркивание) краевых
точек, фильтрацию, интерполяцию, использование
цветовой гаммы…

Цифровая обработка изображений

Наибольшая трудность в проведении операций улучшения
качества – количественная оценка (критерий)
результата!!
Поэтому подавляющая часть приемов является
эмпирической и требует интерактивного
взаимодействия для получения удовлетворительных
результатов.

Цифровая обработка изображений
10.2 Обзор алгоритмов предобработки
Алгоритмы улучшения визуального качества
делятся на 4-е группы:
- точечные (пиксельные) операции
- пространственные (локальные) операции
- (глобальные) преобразования
- операции с цветом

Цифровая обработка изображений
Точечные (пиксельные) операции:
- изменение контраста
- отсечение шума (с известным уровнем серого)
- операции с битовым содержанием
- (оконное) деление на части
- операции с гистограммой изображения

Цифровая обработка изображений
Пространственные (локальные) операции:
- сглаживание шума
- медианная фильтрация
- низкочастотная фильтрация
- высокочастотная фильтрация
- фильтрация в полосе частот
- увеличение размера фрагмента (зумирование)

Цифровая обработка изображений
Преобразования изображения:
- линейная фильтрация
- фильтрация с заданным ядром преобразования
- преобразование Фурье
Операции с цветом
- использование различных палитр
- псевдоцвета

Цифровая обработка изображений
10.3 Алгоритмы точечных операций
Точечные операции не требуют запоминания и
преобразуют исходное значение уровня серого
пикселя в другое согласно
некоторой функции преобразования, т.е.

u ? ? 0, L? ? v ? ? 0, L?
v ? f ?u ?

Цифровая обработка изображений
Контрастное масштабирование

?u ,
0 ?u ? a
?
?
v ?? ? ? u ? a ? ? va , a ?u ? b
? ?? u ? b ? ? v , b ?u ? L
b
?
Значения a и b выбирают, исходя из оценки
гистограммы и выделяя наиболее «заселенные»
участки, увеличивая там контрастность

Цифровая обработка изображений
Отсечение и бинаризация (введение порога)
Для случая ? ?? ?0

? 0, 0 ?u ? a
?
v ?? ?u , a ?u ? b
? L, b ?u ? L
?
Полезная операция для случая, если известно,
что полезный сигнал заключен в диапазон
значений уровня серого между a и b.

Цифровая обработка изображений
В случае, если a=b=t (пороговому значению), то
выходное изображение становится бинарным.
Например, (кажущееся) бинарное изображение –
напечатанный текст на листе бумаги, однако при
сканировании его считывающим устройством
получается «смазывание» и появления шума.
В этом случае операция
введения порога (бинаризация) приводит
к требуемому результату!!

Цифровая обработка изображений
Инвертирование изображения
Цифровой «негатив» исходного изображения
получаем, если

v ?L ? u
Такая операция нередко используется в медицинской
практике.

Цифровая обработка изображений
Выделение (заданного) участка уровня интенсивности
Без фона

? L, a ?u ?b
v ??
иначе
? 0,
С фоном

? L, a ?u ?b
v ??
? u , иначе
Эта операция позволяет «высветить» пиксели,
лежащие в (некотором) диапазоне - между a и b,
при этом удалить фон

Цифровая обработка изображений
Выделение (наиболее значимого) бита
Требуется выделить пиксели, имеющие значение = 1
на месте заданного бита

u ?k1 ?2 B ? 1 ? k 2 ?2 B ? 2 ? ... ? k n ?2 B ? n ? ...k B ? 1 ?2 ? k B
Чтобы «вычленить» n-ый бит, необходимо реализовать
операцию

? L, если k n ?1
v ??
иначе
? 0,
k n ?in ? 2in ? 1б

? u ?
in ?Int ? B ? n ?
?2 ?

Цифровая обработка изображений
где функция Int [..] – целая часть аргумента.
Эта операция удобна в случае, когда важно выделить
наиболее информативные биты для представления
структуры изображения.
Как правило, 2-3 младших бита не вносят
дополнительную информацию в описание изображения,
поэтому ими можно пренебречь (экономия памяти!!)

Цифровая обработка изображений
Удаление бит
Удаление из содержимого изображения наиболее
значимого (старшего) бита

f ? u ? ?2u ?mod ulo? L ? 1?, 0 ?u ?L
Удаление из содержимого изображения наименее
значимого (младшего) бита

?u ?
f ? u ? ?2 ?Int ? ?
?2?

Цифровая обработка изображений
Сжатие диапазона
Операция «растягивает» диапазон изменения (делает
более различимыми) пикселей с малыми значениями
уровня серого и, наоборот, «сжимает» диапазон изменения
у пикселей с большими значениями уровня серого

v ?c ?log10 ?1 ? u ?, u ?0
L
c?
log10 ?1 ? L ?

Цифровая обработка изображений
Сравнение с образцовым изображением
В неразрушающем контроле нередко сравнивают
два изображения (одно из них – образцовое, бездефектное),
чтобы определить разницу между ними, а тем самым –
наличие дефекта.
Например, таким образом фиксируют отсутствие элементов
в схемах печатных плат или нарушение целостности
проводников на плате.






Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.