30693-1 (Кодирование изображений), страница 2

.

Известен - координаты цветности опорного белого и его яркость:

Обратное преобразование CIE XYZ в RGB задается как:

, где c элементами:

YIQ.

Для цветного телевидения стандарта NTSC было предъявлено два основных требования:

Быть в пределах установленного диапазона в 6 МГц,

Обеспечивать совместимость с черно-белым телевидением.

В 1953 была разработана система YIQ:

В канале Y яркость подобрана так, что она соответствует цветовой чувствительности глаза. Канал Y соответствует цветам от голубого до оранжевого (теплым тонам). Канал Q - от зеленого до пурпурного. В качестве опорного белого был взят источник с температурой 6500К. Преобразования между цветовыми системами RGB и YIQ:

RGB в YIQ:

YIQ в RGB:

Помимо YIQ встречаются и другие цветовые модели в формате Яркость, 1-ый цветовой канал, 2-ой цветовой канал. Например, при цветовой коррекции используют формат LAB, в котором:

L(ightness)- яркость,

A- цветовой канал несущий цвета от зеленого до красного,

цветовой канал, отвечающий за цвета в сине-желтом диапазоне.

HLS и HSB

Рассмотрим другой подход при описании цвета. В цвете можно выделить его тон - преобладающий основной цвет (длину волны, преобладающей в излучении). Также рассмотрим насыщенность цвета - чем она больше, тем “чище” цвет (то есть ближе к тоновой волне), например, у белого цвета - насыщенность= 0, так как невозможно выделить его цветовой тон. Введем, наконец, для завершения яркость (у черного цвета= 0, у белого=1). Таким образом, мы построили трехмерное цветовое пространство HSV - Hue, Saturation, Volume (Тон, Насыщенность и Яркость). Обычно его представляют в виде конуса, изображенного на рисунке. Начало координат - вершина конуса - черный цвет. Высота, направленная к основанию - яркость. Точка пересечения высоты с основанием - белый цвет. На высоте находятся оттенки серого цвета от черного (вершина конуса) к белому. На окружности, ограничивающей основание конуса, находятся чистые цветовые тона: от красного ( ), через зеленый ( ), к синему ( ). Радиус конуса - насыщенность цвета. С такой системой работают художники, меняя насыщенность с помощью белой краски, его оттенок с помощью черной и тон, комбинируя с основными цветами. HSV часто представляют и в виде шестигранного конуса, у которого в основании лежит правильный шестиугольник с вершинами, соответствующими следующим цветам : красный - желтый - зеленый - голубой - синий - пурпурный.

Приведем формулы связи RGB и HSV, представленного в виде шестигранного конуса: HSV в RGB:

RGB в HSV:

RGB в HLS:

HLS в RGB:

Пример перевода RGB в HSB. В данном формате RGB имеет на каждую из компонент R, G, B по 8 бит (256 уровней градации) - True Color. HSB представлен тремя плоскостями, соответствующими H, S, B, в виде черно/белых изображений с 256 уровнями градации серого.

Каналы: Н - тон, S - насыщенность, B - яркость.

Некоторые примечания к цветовым моделям

При цветовых преобразованиях необходимо также помнить, что между цветовыми моделями CIE, CMY, RGB, YIQ существуют аффинные преобразования, тогда, как между HLS и HSV- нет. Данное обстоятельство будет заметно, если изображение, содержащее непрерывные цветовые переходы, переводить, например, из HLS в RGB (на изображениях может появиться разрыв непрерывности).

2.Общая схема цифровой обработки изображений

Рассмотрим процесс обработки изображений в виде следующей последовательности:

Получение исходного, “сырого” изображения.

Фильтрация изображения.

Перевод изображения в необходимую цветовую модель.

Форматирование и индексирование изображения.

Разбивка на блоки.

Обработка графической информации, содержащейся в блоках.

Последовательное сжатие.

Энтропийное сжатие.

Данное деление не претендует на полноту, но дает общую картину процесса обработки. Некоторые этапы, например, 5, 7 или 8 можно пропустить. Перед каждым этапом, возможно, будет необходима специальная фильтрация. Этап 3 мы рассмотрели в предыдущей части. Другие этапы мы будем рассматривать не по порядку следования, а по возрастанию сложности, чтобы как можно реже ссылаться на материал последующих разделов.

Получение исходного, “сырого” изображения.

Изображения для обработки условно можно разбить на четыре класса:

Естественные, полученные путем сканирования, захвата теле или видео кадра, съемкой цифровой аппаратурой.

Изображения, нарисованные с использованием графического редактора на компьютере, назовем их компьютерными рисунками.

Трехмерные сцены, синтезированные с помощью специальных программ, таких как: CAD’ы (AutoCAD, ArchiCAD ...), 3D генераторы (3D Studio, LightWave ...) и т.п.

Изображения - визуализация данных, полученных как результат некоторого эксперимента, опыта, измерения (энцефалограмма, сейсмографическая карта ...).

Естественные изображения имеют некомпьютерное происхождение. В них почти нет резких цветовых переходов. Компьютерные рисунки, как в прочем и любые другие, подразделяются на два типа: растровые и векторные. В первом изображение хранится как прямоугольная матрица с элементами, характеризующими цветовые составляющие. В векторных изображение - последовательность команд для его построения. Пример команды - круг с центром в точке (100,100) и радиусом 50, текстурированный материалом под дерево. Преимущество растровых - простота воспроизведения и реалистичность, недостаток - большой занимаемый объем, проблемы с масштабированием. У векторных наоборот, преимущество - небольшой занимаемый объем, легкость масштабирования, недостаток - необходимость предварительной обработки перед воспроизведением и трудность создания реалистичных изображений. Трехмерные сцены вынесены в отдельный класс, так как в процессе их создания (например, прямой или обратной трассировкой луча, методом излучательности) можно получить дополнительные данные (характеристики прямого и диффузного отражения света, преломления ... объектов сцены) и использовать их при дальнейшей обработке. Изображения, как результат опыта и т.п. необходимо обработать, с целью выявить его особые характеристики, например, выделить часть изображения лежащую в заданном спектре и т.п. В дальнейшем мы будем рассматривать в основном растровые изображения.

Форматирование и индексирование изображения.

В данном разделе будем рассматривать изображение как прямоугольную матрицу A={a_i,j} с N столбцами и M строками, где N - ширина изображения в пикселях, M - высота изображения в пикселях. Рассмотрим основные форматы, применяемые в компьютерной обработке изображений:

Черно-белый. Каждый элемент матрицы представлен одним битом. Если он равен единице, то он отождествляется с черным цветом, если равен нулю - с белым. Это самый простой формат, он применяется при печати газет, распознавании текстов и подписей.

Grayscale(градации серого).Отличие данного формата от предыдущего в том, что для каждого элемента матрицы отводится 8 битов (байт). Это позволит нам использовать 2⁸=256 уровней серого цвета. Если a_i,j=0, то имеем белый цвет, с возрастанием до 255 мы будем терять яркость и при a_i,j=255 получим черный цвет. В промежутке от 0 до 255 будут располагаться серые цвета по правилу: чем ближе значение к 255, тем чернее будет серый. Данный формат позволяет получать довольно качественные черно-белые изображения. Значения a_i,j содержат обратную яркость, т.е. значение (1 - L)*255, где L - яркость, которая может быть получена, например из RGB цветовых изображений по формуле:

L = aR + bG + cG,

где R,G,B лежат в интервале [0;1], а веса a, b, c в сумме дают единицу.

Иногда, для хранения grayscale изображений используют на точку 4-7 и 16 битов. В таком случае мы имеем 16-128 или 65536 оттенков серого цвета.

Многоканальные. В данном случае a_i,j представлен в виде вектора с координатами используемой цветовой модели. Обычно вектор трехмерный, так как природа глаза реагирует на три различных цветовых составляющих. Каждый компонент вектора чаще всего занимает байт. Рассмотрим наиболее распространенные многоканальные форматы:

Встречаются четырех и более мерные вектора, например, модель CMYK, она применяется, когда имеются четыре основных цветовых красителя. Двумерные модели называют дуплексами. Их применяют в полиграфии, например, при печати стандартного grayscale изображения, реально в промышленности оно будет выполнено лишь в ~50 градациях серого, и для повышения числа градаций вводят вторую краску.

Индексированный. Для уменьшения объемов изображения или для использования определенных цветов используют данный формат. Элемент матрицы a_i,j является указателем на таблицу цветов. Число используемых цветов равно 2^K, где K - количество бит, используемый для хранения элемента матрицы. Цвета в указываемой таблице могут кодироваться другим числом бит. Например, в 256 цветовых режимах видеоадаптеров выбирается 256 цветов из 262144 возможных, так как выбираемые цвета представляются в RGB формате и для каждой цветовой компоненты кодируется 6-ю битами. Существует много методов преобразования многоканальных изображения в индексированные (Error diffusion, ближайшего цвета ...).

Фильтрация изображения.

Понятие фильтрации в данном случае весьма обширно, и включает в себя любое преобразование графической информации. Фильтрация может быть задана не только в виде формулы, но и в виде алгоритма, его реализующая. Человек запоминает графическую информацию, в основном, в виде трех ее составляющих

Низкочастотные составляющие изображения. Они несут информацию о локализации объектов, составляющих изображения. Эта составляющая наиболее важна, так как связка глаз - мозг уделяет ей первостепенное внимание.

Высокочастотные составляющие изображения. Они отвечают за цветовые перепады - контуры изображения. Увеличивая их, мы повышаем резкость изображения.

Текстуры изображения. Чтобы понятно объяснить, что это такое проведем небольшой эксперимент. Расслабьтесь, вспомните интерьер вашего дома, например, письменный стол. Вы знаете его очертания, местоположение, цвет - это низкочастотные характеристики, вспомнили его заостренные углы, небольшую царапину где-нибудь ближе к его кромке - это высокочастотные составляющие. Также Вы знаете, что стол деревянный, но не можете в точности рассказать обо всех мельчайших деталях его поверхности, хотя общие характеристики (коричневый с темными впадинами, две области расхождения концентрических эллипсов от сучков) - наверняка. В данном случае в скобках - описание текстуры. Можно трактовать текстуру как характеристику участков в контурах изображения.

Будем рассматривать фильтры в виде квадратной матрицы A. Пусть исходное изображение X, а получаемое как результат фильтрации - Y. Для простоты будем использовать матрицы 3x3:

Рекурсивными фильтрами первого рода будут такие фильтры, выход Y которых формируется перемножением весовых множителей A с элементами изображения X. Для примера рассмотрим фильтры низких частот:

.