- •(Конспект лекций)
- •Содержание
- •3 Сосудистая оболочка; 4 радужная оболочка; 5 сетчатка;
- •6 Зрительный нерв; 7 центральная ямка (макула?); 8 хрусталик;
- •9 Слепое пятно; 10 зрачок; 11 стекловидное тело.
- •Квантование изображений
- •2.2. Типы представления изображений
- •2.3. Пиксели, разрешение, размер изображения
- •2.4. Цветовая глубина
- •2.5. Типы изображений
- •2.6. Размер растровых изображений
- •2.7. Форматы данных
- •Распространенные форматы файлов растровой графики
- •Файлы bmp
- •Файлы pcx
- •Файлы tiff
- •Файлы gif
- •Файлы png
- •Файлы jpeg
- •Распространенные форматы файлов растровой графики
- •3.1. Улучшение визуального качества изображений путем поэлементного преобразования
- •3.2. Линейное контрастирование изображения
- •3.3. Соляризация изображения
- •3.4. Препарирование изображения
- •3.5. Преобразование гистограмм, эквализация
- •3.6. Применение табличного метода при поэлементных преобразованиях изображений
- •4.1. Введение в Фурье-преобразование
- •4.2. Двумерное дискретное преобразование Фурье
- •5.1. Оптимальная линейная фильтрация. Уравнение Винера-Хопфа
- •5.2. Масочная (оконная) фильтрация изображений
- •Влияние размера выборки
- •5.3. Медианная фильтрация
- •Сравнение алгоритмов фильтрации
- •6.1. Сегментация изображений
- •6.1.1. Основные принципы сегментации изображений
- •6.1.2. Пороговое ограничение
- •6.1.3. Центроидное связывание
- •6.1.4. Алгоритмы слияния-расщепления
- •6.1.5. Алгоритмы разметки точек смешанного типа
- •6.1.6. Раскраска изображений
- •6.1.7. Сегментация путем выделения границ
- •6.1.8. Подавления шумов
- •6.2. Формализация задач распознавания изображений
- •6.2.1. Распознавание с помощью инвариантных признаков
- •6.2.2. Корреляционные алгоритмы распознавания
- •6.2.3. Распознавание с помощью нормализации
- •7.1. Преобразование изображений – преобразование Хока
- •7.2. Математическая морфология и обработка изображений
- •8.1. Основы цветного зрения
- •8.2. Цветовые модели
- •8.3. Основы цветной печати (цветоделение)
- •Вельтмандер п.В.Учебное пособие "Архитектуры графических систем. Машинная графика" Книга 2
- •Роуз а. Зрение человека и электронное зрение./ Перевод с английского под редакцией в.С.Вавилова. - м.: Мир, 1977
- •9.2. Методы сжатия изображений без потерь
- •9.3. Методы сжатия изображений с потерями
- •9.4. Фрактальное и вейвлетное сжатие изображений
- •9.1. Основы сжатия изображений
- •2N2n элементов, а во втором случае – нечетном косинусном преобразовании,
- •Матрицы Хаара
- •Преобразование Уолша – Адамара можно рассматривать как дискретный аналог непрерывного преобразования по базису, составленному из функций Уолша.
- •Результаты статистических исследований ортогональных преобразований
- •Информационное описание поиска и распознавания объектов
- •10.1. Управление процессами обработки и анализа изображений
- •10.2. Современная технология содержательного поиска в электронных коллекциях изображений
- •11. Обработка аудиоинформации
- •11.2. Цифровое представление звука Цифро-аналоговое и аналого-цифровое преобразование
- •11.3. Восприятие звука человеком
- •Клиппирование речевого сигнала
- •Избыточность речевого сигнала. Вокодер
- •Более сложные методы сжатия
- •Некоторые характеристики технологии mpeg
- •Алгоритм кодирования mpeg
- •Уровни mpeg
- •Intensity stereo coding – в высокочастотных подполосах кодируется суммированный из двух каналов сигнал вместо различных сигналов левого и правого каналов.
- •Технология mp3
- •TwinVq-кодирование
- •Сравнение звуковых форматов
- •12.1. Проблемы, возникающие при распознавании речи
- •12.2. Обзор алгоритмов распознавания речи
- •12.3. Синтез речи
- •12.1. Проблемы, возникающие при распознавании речи
- •12.2. Обзор алгоритмов распознавания речи
- •12.3. Синтез речи
- •12.5. Классификация речевых систем
- •12.6. РЕчевые технологии
- •Рекомендуемая литература Учебная и методическая литература
- •Другие виды литературы
3.1. Улучшение визуального качества изображений путем поэлементного преобразования
В большом числе информационных систем применяется представление результатов обработки данных в виде изображения, выводимого на экран для использования наблюдателем. Процедуру, обеспечивающую такое представление, называют визуализацией. Желательно при помощи обработки придать выводимому изображению такие качества, благодаря которым его восприятие человеком было бы по возможности комфортным. Часто бывает полезным подчеркнуть, усилить какие-то черты, особенности, нюансы наблюдаемой картины с целью улучшения ее субъективного восприятия, что сильно усложняет применение формализованного подхода в достижении данных целей. Поэтому при обработке изображений для визуализации получили распространение методы, в которых часто отсутствуют строгие математические критерии оптимальности. Их заменяют качественные представления о целесообразности той или иной обработки, опирающиеся на субъективные оценки результатов.
Подавляющее большинство процедур обработки для получения результата в каждой точке кадра привлекает входные данные из некоторого множества точек исходного изображения, окружающих обрабатываемую точку. Однако имеется группа процедур, где осуществляется так называемая поэлементная обработка. Здесь результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. Очевидным достоинством таких процедур является их предельная простота. Вместе с тем, многие из них приводят к очевидному субъективному улучшению визуального качества. Очень часто поэлементная обработка применяется как заключительный этап при решении более сложной задачи обработки изображения.
Сущность
поэлементной обработки изображений
сводится к следующему. Пусть
,
- значения яркости исходного и получаемого
после обработки изображений соответственно
в точке кадра, имеющей декартовы
координаты
(номер строки) и
(номер столбца). Поэлементная обработка
означает, что существует функциональная
однозначная зависимость между этими
яркостями
,
(3.1)
позволяющая
по значению исходного сигнала определить
значение выходного продукта. В общем
случае, как это учтено в данном выражении,
вид или параметры функции
,
описывающей обработку, зависят от
текущих координат. При этом обработка
является неоднородной.
Однако
в большинстве практически применяемых
процедур используется однородная
поэлементная обработка. В этом случае
индексы
и
в выражении (3.1) могут отсутствовать.
При этом зависимость между яркостями
исходного и обработанного изображений
описывается функцией:
,
(3.2)
одинаковой для всех точек кадра.
Рассмотрим наиболее распространенные процедуры поэлементной обработки.
3.2. Линейное контрастирование изображения
Задача
контрастирования связана с улучшением
согласования динамического диапазона
изображения и экрана, на котором
выполняется визуализация. Если для
цифрового представления каждого отсчета
изображения отводится 1 байт (8 бит)
запоминающего устройства, то входной
или выходной сигналы могут принимать
одно из 256 значений. Обычно в качестве
рабочего используется диапазон 0...255;
при этом значение 0 соответствует при
визуализации уровню черного, а значение
255 - уровню белого. Предположим, что
минимальная и максимальная яркости
исходного изображения равны
и
соответственно. Если эти параметры или
один из них существенно отличаются от
граничных значений яркостного диапазона,
то визуализированная картина выглядит
как ненасыщенная, неудобная, утомляющая
при наблюдении. Пример такого неудачного
представления приведен на рис. 3.1.а, где
диапазон яркостей имеет границы
,
.
При линейном контрастировании используется линейное поэлементное преобразование вида:
,
(3.3)
параметры
которого
и
определяются желаемыми значениями
минимальной
и максимальной
выходной яркости. Решив систему уравнений:
,
относительно параметров преобразования и , нетрудно привести (3.3) к виду:
.
Результат
линейного контрастирования исходного
изображения, представленного на рис.
3.1.а, приведен на рис.3.1.б при
и
|
|
а) |
б) |
Рис 3.1 Пример линейного контрастирования |
.
Сравнение двух изображений свидетельствует
о значительно лучшем визуальном качестве
обработанного изображения. Улучшение
связано с использованием после
контрастирования полного динамического
диапазона экрана, что отсутствует у
исходного изображения.
