Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (3-е изд., 2012) (1246138), страница 35
Текст из файла (страница 35)
Яркостные преобразования и пространственная фильтрацияа бв гИсходноеизображениеГаммакоррекцияИзображение послегамма-коррекцииРис. 3.7.Исходное изображениена экране монитораИзображение после гаммакоррекции на том же мониторе(а) Полутоновое изображение с линейным клином. (б) Отклик монитора на линейный клин. (в) Клин, подвергнутый гамма-коррекции.(г) Результат на экране мониторана цветном изображении.
В последние годы гамма-коррекция становится болееважной, поскольку увеличивается коммерческое использование цифровых изображений в Интернете. Зачастую изображения, размещенные на популярныхсайтах в Интернете, рассматриваются миллионами людей, большинство из которых имеет различные мониторы или их настройки. Некоторые компьютерные системы даже включают в себя встроенную частичную гамма-коррекцию.К тому же используемые в настоящее время стандарты изображений не содержатисходного значения гамма, с которым изображение формировалось, усложняятем самым получение правильного результата. При подобных ограниченияхразумным подходом при хранении изображений на сайте в Интернете являетсяих предобработка со значением гамма, отражающим «средние» параметры мониторов и компьютерных систем.Пример 3.1.
Улучшение контрастов с помощью степенных преобразований.■ В дополнение к возможностям гамма-коррекции степенные преобразованияполезны для универсального управления контрастом. На рис. 3.8(а) показанснимок, полученный с помощью ЯМР-томографа (основанного на эффекте3.2. Некоторые основные градационные преобразования153ядерного магнитного резонанса). На нем изображена грудная часть позвоночника человека, имеющего перелом со смещением и поражением позвоночного столба. Перелом виден вблизи центра позвоночника на расстоянии однойчетверти от верхнего края снимка.
Поскольку изображение преимущественнотемное, желательно осуществить растяжение уровней яркости. Это может бытьдостигнуто с помощью степенного преобразования с дробным (меньшим единицы) показателем степени. Оставшиеся три изображения получены путемобработки изображения рис. 3.8(а) степенным преобразованием по формуле(3.2-3).
Значения гамма для изображений (б), (в) и (г) равны соответственно 0,6,0,4 и 0,3 (значение c равно 1 во всех случаях). Можно заметить, что с уменьшеа бв гРис. 3.8. (а) Снимок позвоночника человека с переломом; изображение получено с помощью ЯМР-томографа. (б)—(г) Результаты преобразованийпо формуле (3.2-3) с c = 1 и γ = 0,6, 0,4 и 0,3 соответственно. (Исходноеизображение предоставил д-р Дэвид Пикенс, отделение радиологиии рентгенологии медицинского центра университета Вандербильта)154Глава 3. Яркостные преобразования и пространственная фильтрациянием значения гамма от 0,6 до 0,4 становится видимым все большее количество деталей. Дальнейшее уменьшение гамма до 0,3 несколько усиливает деталифона, но снижает контраст до уровня, когда изображение приобретает вид «вылинявшего», что особенно заметно на фоновых участках.
Сравнивая все изображения, можно видеть, что наилучший результат в смысле оценки контрастаи различимости деталей достигается при γ = 0,4. Значение γ = 0,3 можно считатьпределом, ниже которого контраст данного конкретного изображения уменьшается до неприемлемого уровня.■Пример 3.2. Другая иллюстрация степенного преобразования.■ Изображение на рис. 3.9(а) демонстрирует пример задачи, противоположнойтой, которая решалась для изображения на рис.
3.8(а). В данном случае требуется обработать изображение, которое выглядит «вылинявшим», что указываетна необходимость понижения яркости. Это может быть достигнуто с помощьюпреобразования по формуле (3.2-3) со значениями γ больше 1. Результаты оба бв гРис. 3.9. (а) Аэрофотоснимок. (б)—(г) Результаты преобразования по формуле(3.2-3) с c = 1 и γ = 3,0, 4,0 и 5,0 соответственно. (Исходное изображениепредоставлено агентством NASA)3.2.
Некоторые основные градационные преобразования155работки изображения рис. 3.9(а) при γ = 3,0, 4,0 и 5,0 показаны на рис. 3.9(б—г).Подходящие результаты достигаются при значениях гамма 3,0 и 4,0, причем последний вариант выглядит более предпочтительным, поскольку имеет большийконтраст. На изображении, полученном при γ = 5,0, имеются слишком темныеобласти, на которых часть деталей утеряна. Такие темные области можно наблюдать в левом верхнем квадранте, слева от основной дороги.■3.2.4. Кусочно-линейные функции преобразованийПодходом, дополняющим методы, рассмотренные в предыдущих трех разделах, является использование кусочно-линейных функций.
Главное преимущество кусочно-линейных функций по сравнению с вышерассмотреннымисостоит в том, что их форма может быть сколь угодно сложной. На самом деле,как будет скоро показано, практическая реализация некоторых важных преобразований может быть осуществлена только с помощью кусочно-линейныхфункций. Основной недостаток кусочно-линейных функций заключаетсяв том, что для их описания необходимо задавать значительно большее количество параметров.Усиление контрастаОдним из простейших случаев использования кусочно-линейных функций является преобразование, усиливающее контрасты.
Низкий контраст изображений может быть следствием плохого освещения, излишне большого динамического диапазона сенсора или даже неверно установленной диафрагмы объективапри съемке. Усиление контраста — операция, расширяющая диапазон яркостейизображения так, что он занимает весь динамический диапазон устройства записи или отображения.На рис.
3.10(а) показано типичное преобразование, используемое для усиления контрастов. Положения точек (r1, s1) и (r 2, s2) задают вид функции преобразования. Если r1 = s1 и r 2 = s2, преобразование становится тождественным,не вносящим изменения в значения яркостей. Если r1 = r 2, s1 = 0 и s2 = L – 1, преобразование превращается в пороговую функцию, которая в результате дает двухградационное изображение, как это показано на рис.
3.2(б). Промежуточныезначения (r1, s1) и (r 2, s2) обеспечивают различные степени растяжения уровнейяркости на результирующем изображении, меняя тем самым его контраст. Вообще говоря, условия r1 ≤ r1 и s1 ≤ s1 означают, что функция является однозначнойи монотонно возрастающей2. Это условие обеспечивает сохранение правильнойпоследовательности уровней яркости, предотвращая тем самым появление ложных деталей на обработанном изображении.На рис. 3.10(б) представлено исходное малоконтрастное 8-битовое изображение.
На рис. 3.10(в) показан результат усиления контраста, полученный при(r1, s1) = (rmin, 0) и (r 2, s2) = (rmax, L – 1), где rmin и rmax означают соответственно минимальную и максимальную яркости на изображении. Таким образом, функция преобразования линейно растягивает исходный диапазон яркостей в пол2На самом деле для этого требуется соблюдение строгих неравенств: r1 < r1и s1 < s1. — Прим. перев.156Глава 3.
Яркостные преобразования и пространственная фильтрацияа бв гЯркость на выходе, sL–1(r2, s2)3L/4T(r)L/2L/4(r1, s1)00L/4L/23L/4L–1Яркость на входе, rРис. 3.10.Усиление контраста. (а) Вид функции преобразования. (б) Исходноемалоконтрастное изображение. (в) Результат усиления контраста.(г) Результат порогового преобразования. (Исходное изображение предоставил д-р Роджер Хиди, факультет биологических исследованийАвстралийского национального университета, Канберра, Австралия)ный диапазон [0, L – 1]. Наконец, на рис. 3.10(г) показан результат пороговогопреобразования с r1 = r 2 = m, где m — среднее значение яркостей на изображении. В качестве исходного изображения в этом примере использован снимокцветочной пыльцы, полученный сканирующим электронным микроскопомс увеличением в 700 раз.Вырезание диапазона яркостейЗачастую интересно выделить какой-то конкретный диапазон яркостей на изображении.
В практических применениях может потребоваться улучшениеконтраста отдельных деталей, таких как участки воды на спутниковых изображениях или дефекты изделий на рентгеновских снимках. Процедуры, называемые вырезанием диапазона яркостей, могут быть использованы по-разному,однако большинство из них являются вариациями двух следующих подходов.Первый подход состоит в отображении всех тех уровней, которые представляютинтерес, некоторым одним значением (скажем, белым), а всех остальных уровней — другим (скажем, черным).
Такое преобразование, показанное функцией3.2. Некоторые основные градационные преобразованияа бL–1157L–1sT(r)0Рис. 3.11.ABrL–1sT (r)0ABrL–1(а) Данное преобразование выделяет диапазон яркостей [A, B] и приводит остальные значения к уровню константы.
(б) Данное преобразование повышает яркость диапазона [A, B] и сохраняет все остальные уровнина рис. 3.11(а), дает в результате двухградационное изображение. Второй подход, основанный на преобразовании с функцией на рис. 3.11(б), повышает (илипонижает) яркость точек из выбранного диапазона, но сохраняет яркости фонаи остальных точек изображения.Пример 3.3. Вырезание диапазона яркостей.■ На рис.
3.12(а) показана ангиограмма аорты в области почки (см. раздел 1.3.2для более подробного пояснения данного изображения). Цель данного примера состоит в использовании вырезания диапазона яркостей, чтобы высветитьосновные кровеносные сосуды, которые выглядят несколько более яркимиа б вРис. 3.12.(а) Ангиограмма аорты. (б) Результат применения преобразованиявырезания диапазона яркостей по типу, показанному на рис. 3.11(а)с диапазоном интересующих яркостей в верхней части шкалы серого.(в) Результат преобразования с формой на рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
