3. Теоретические основы цифровой фотографии

Основы ввода изображения в компьютер. Оптическое изображение объекта формируется в фокальной плоскости цифрового фотоаппарата (видео-, телекамеры) точно так же, как и в обычном фотоаппарате, т. е. посредством объектива. Однако светоприемником в данном случае служит устройство, называемое прибором с зарядовой связью (ПЗС).

Светочувствительный сенсор для получения электронного изображения представляет собой микросхему (твердотельную пластинку), размером до 1 дюйма (25,4 мм), как правило, не более размера кадра малоформатной камеры. Пластинка – это светочувствительный полупроводниковый кристалл, называемый также матрицей или чипом ПЗС (от англ. chip- пластинка). На ней размещено большое количество мельчайших фотоэлементов – пикселов (от англ. picture element – элемент изображения). Чем больше этих элементов, тем выше разрешающая способность данных светоприемников.

В цифровой фотографии применяют два вида светочувствительных приемников: ПЗС-матрицы и ПЗС-линейки (рис. 33).

а б

Рис. 33. Два вида светоприемников в компьютерной фотографии:

а – неподвижный; б – подвижный

ПЗС-линейка – «подвижный» светоприемник, т. е. изображение сканируется световоспринимающей поверхностью поэтапно, элемент за элементом по строкам и по всему кадру. Камеры с такими устройствами могут работать только совместно с компьютером, используя для записи изображения жесткий диск. Цифровые камеры и сканеры с ПЗС-линейками обладают параметрами качества (например, разрешающей способностью), намного превосходящими камеры с ПЗС-матрицами. Вместе с тем, объект съемки при экспонировании должен быть абсолютно неподвижным в течение 0,5-3 мин, а освещение постоянным. Для оперативной съемки такие камеры не пригодны.

ПЗС-матрицы представляют собой «неподвижные» светоприемники, на всей площади которых объектив формирует оптическое изображение. Они предназначены для оперативной съемки.

ПЗС-матрицы в теле- и видеокамерах обычно имеют размер от ¹/₄ до 1 дюйма (6,5 - 25,4 мм). Их поверхность обычно разделена на строки (от 504 до 1200), в каждой из которых содержится большое количество светочувствительных элементов (от 756 до 1200). Единичный элемент ПЗС (рис. 34) представляет собой твердотельную структуру типа МОП-конденсатора (МОП – металл-оксид-полупроводник). При его изготовлении на подложку из полупроводникового материала p-типа, например кремния (легированного микропримесями), покрытую слоем диэлектрика (оксида кремния), нанесены ряды тончайших и поэтому прозрачных металлических электродов. Электроды имеют очень малую площадь, например 5х5 мкм (10^-6 метра), и образуют вместе со слоями оксида и полупроводника элементарные фотодатчики. Таким образом, попадая на матрицу светочувствительного полупроводникового приемника, оптическое изображение разлагается на отдельные элементы (пикселы). Числу датчиков в каждом ряду соответствует число элементов изображения в строке.

Рис. 34. Конструкция и принцип работы светочувствительного элемента

ПЗС-матрицы

К светочувствительному элементу ПЗС прикладывается напряжение, под действием которого в слое кремния под электродом образуется область пространства с пониженной энергией – потенциальная яма, в которой скапливаются выбиваемые из светочувствительного оксидного слоя под действием света электроны. Появление и накопление электронов, как и в обычной фотографии, представляет собой хорошо известный внутренний фотоэффект. Скорость, с которой электроны попадают в потенциальную яму, зависит от интенсивности света. Элемент ПЗС ведет себя при этом как конденсатор, который в зависимости от количества падающего на него света заряжается в большей или меньшей степени. Через периодические промежутки времени производится построчное или покадровое измерение величины зарядов, накопленных в каждом полупроводниковом фотоэлементе, и на выходе ПЗС формируется сигнал, несущий информацию о яркостях точек изображения в виде изменения значения напряжения. Значения напряжения изменяются в известных пределах пропорционально интенсивности света, падающего на определенный элемент датчика.

Ввод изображения в компьютер можно разбить на отдельные этапы. Как и в традиционной фотографии, изображение объекта формируется объективом на светочувствительной поверхности ПЗС-матрицы (рис. 35). При этом происходит разложение изображения на отдельные точки, яркость которых соответствует уровню освещения.

Рис. 35. Разложение изображения на отдельные точки

При вводе изображения измеряется распределение яркости в изображении с помощью ПЗС-матрицы или ПЗС-линейки.

Принципиальная схема измерения яркости представлена на примере съемки тоновой шкалы (см. рис. 36). Величина напряжения, измеренная светочувствительным датчиком, не прямо пропорциональна яркости элемента изображения. Для обеспечения требуемой пропорциональности в устройствах ввода производится автоматическая коррекция.

Электрический сигнал, несущий информацию об изображении, или видеосигнал, в своем исходном виде является аналоговым сигналом. Для ввода такого сигнала в компьютер его преобразовывают в цифровой вид.

Рис. 36. Принцип ввода значений яркости изображения

Аналого-цифровое преобразование – это преобразование видеосигнала (электрического сигнала), возникающего на выходе ПЗС, в кодовые импульсы, которые после дальнейшей обработки приобретают цифровую форму и записываются на носителе информации. Операция «оцифровки» выполняется аналого-цифровым преобразователем, представляющим собой отдельный модуль – интегральную микросхему, располагающуюся на плате видеоввода изображений (рис. 37).

Рис. 37. Принцип аналого-цифрового преобразования

При аналого-цифровом преобразовании осуществляются три основные операции: дискретизация исходного аналогового сигнала по времени, его квантование по уровням и кодирование.

Дискретизация состоит в преобразовании непрерывных аналоговых данных, которые возникают при измерениях, в значения, которые могут быть выражены целыми числами (ступенчатые или «дискретные»). Измеряемая величина, например, не может иметь значение 123,456789, а должна принять значение, равное только 123 или 124.

Возможный диапазон значений аналогового сигнала (соответствующий значениям яркостей объекта) делится на ряд уровней или интервалов квантования. В цифровой фотографии весь диапазон сигналов яркости для черно-белых полутоновых изображений принято делить на 256 интервалов при восьмибитовом представлении изображения (256 = 2⁸), для цветных при 24- и 36- битовом представлении – на 16,7 млн интервалов и более.

Кодирование изображения представляет преобразование в двоичный код. Наибольшее число значений какой-либо величины, которые могут быть выражены двоичным кодом, зависит от числа применяемых разрядов, т. е. от числа битов (0 и 1) в комбинации, выражающей число. В общем случае число значений m какой-либо величины (например, число уровней интенсивности света), которое можно выразить двоичным кодом, зависит от числа используемых битов:

,

где m – количество значений яркостей (полутонов, цветов),

n – число используемых битов.

Основы представления изображения в компьютере. Очень важно понять, как видеоданные располагаются в памяти компьютера. Значения яркости каждой точки изображения находятся в памяти компьютера, как и любая информация, в виде двоичного кода. Яркость каждого элемента полутонового изображения выражается численным значением.

Оцифрованное полутоновое изображение, например, состоит из 640х480=307200 таких численных значений. Они располагаются в памяти компьютера последовательно в виде матрицы чисел, где каждой точке изображения соответствует определенное значение яркости. При этом значение яркости элемента, расположенного в левом верхнем углу экрана, соответствует началу отсчета. Затем следует 639 элементов первой строки, за ними – 640 элементов второй строки и т. д.

Небольшой фрагмент изображения будет выглядеть следующим образом:

Элемент изображения 0 1 2 3 … 638 639

Строка 0 Строка 1 Строка 2 Строка 3 . . . Строка 478 Строка 479

15 80 81 82 … 110 112 17 85 97 87 … 115 116 22 95 96 100 … 110 112 23 200 90 101 … 100 99 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 8 12 11 … 15 17 2 8 10 12 … 15 12

Такая таблица называется битовой картой (Bitmap). Слово «карта» – синоним слова «таблица», а слово «бит» – это минимальная единица информации (она имеет два состояния: 0 и 1). Задавая номера строк и столбцов, можно однозначно идентифицировать элементы изображения. Если, например, указывается элемент (3, 0), то это самый левый элемент в строке 3 с численным значением 23.

Цветные изображения представляются в памяти компьютера аналогичным образом, только в этом случае каждый элемент изображения определяется тремя компонентами сигнала для красной, зеленой и синей составляющей цвета.

Основы технологии печати изображений. Техника компьютерной печати состоит в нанесении тем или иным образом отдельных точек на бумагу. Выводные устройства (принтеры) формируют изображение из дискретных монотонно окрашенных точек. Практически любое выводное устройство способно работать только в «двоичном» режиме: либо краска в данной точке есть, либо ее нет. Струйные и лазерные принтеры не в состоянии закрасить точку наполовину, чтобы она не была ни черной, ни белой, а имела какой-либо оттенок серого цвета. Исключение составляют только термодиффузионные принтеры, которые требуют применения особой бумаги, и печатные машины глубокой печати; однако их доля в общем парке оборудования невелика (3-4 %).

Поскольку непосредственное воспроизведение полутонов струйными и лазерными принтерами невозможно, их, как правило, приходится имитировать. Это достигается с помощью метода, который называется растрированием. Как и в полиграфии, полутона передаются за счет растровой решетки, состоящей из черных точек и белых промежутков между ними, и чем больше размер черной точки, тем темнее получается изображение в данном месте. При этом расстояние между центрами точек остается неизменным, меняется только диаметр точки.

Растровая решетка печатается на бумаге под углом 45^о. Поскольку глаз человека распознает наклонные линии значительно хуже, чем горизонтальные и вертикальные, такое расположение позволяет добиться более высокой однородности при имитации полутонов. На рис. 38 представлен увеличенный фрагмент отпечатанного изображения.

Рис. 38. Растровая решетка, расположенная под углом 45^о

В компьютере операция растрирования выполняется автоматически при отправке изображения на печать.

Основы цифровой обработки изображений. В практике применения фотографии при фиксации и исследовании объектов цифровыми средствами довольно часто возникает необходимость коррекции качества получаемых изображений, повышения их информативности. На изображениях, полученных при низкой освещенности или в результате применения методов фотографирования в невидимой зоне спектра, детали могут быть выявлены достаточно слабо. Изображения, полученные в условиях недостаточного освещения, характеризуются невысоким контрастом. Невысок контраст выявляемых деталей при исследовании объектов-документов с выцветшими, вытравленными, залитыми текстами. Иногда при съемке следов получают изображение со слишком высоким контрастом, на котором потеряны детали в светах и тенях. Такие изображения можно улучшать цифровой обработкой, применяя методы изменения яркости и контраста, произвольно задавая вид градационной кривой, используя способы фильтрации деталей цифровых изображений. Возможности по обработке изображений обеспечиваются программами – графическими редакторами, самым распространенным из которых является Adobe Photoshop.

Яркость и контраст цифровых изображений можно изменять двумя путями: линейно и нелинейно. При линейной коррекции яркость и контраст изменяются на определенную величину¹ по всей площади изображения в пределах от –100 до +100. В программе Adobe Photoshop линейное изменение яркости и контраста осуществляется с помощью функции «Яркость/Контраст». Нелинейная коррекция яркости и контраста осуществляется с помощью функции «Кривые», имеющейся в программе Adobe Photoshop, при этом яркость и контраст цифровых изображений можно изменять, задавая вид градационной кривой.

Градационная кривая в компьютерной фотографии – это произвольно моделируемая зависимость (график), применяемая для установления зависимости изменения входных и выходных значений яркостей точек изображения. Выходными значениями являются значения яркости, подвергнутые пересчету. Градационная кривая является компьютерным аналогом характеристической кривой традиционного фотоматериала. В простейшем случае градационная кривая представляет собой прямую линию, проходящую под углом 45^о (рис. 39). Яркости изображения при этом остаются без изменений, и выходные значения непосредственно соответствуют входным. Изменяя вид градационной кривой, можно в широких пределах изменять яркости и контраст цифрового изображения.

Фильтрация деталей цифровых изображений. Информация, содержащаяся в фотографическом изображении независимо от средств ее фиксации, подразделяется на различные по величине детали, которые составляют спектр пространственных частот объекта: низкие пространственные частоты (крупные детали) и высокие (мелкие детали).

Частотные свойства видеоинформации используют при цифровой обработке изображений.

Рис. 39. Градационная кривая

Цифровая съемка состоит в измерении яркостей объекта светочувствительным датчиком. При этом чем мельче детали объекта, тем чаще светочувствительные датчики замеряют максимальные и минимальные яркости на границах деталей, тем выше частота аналогового сигнала (см. рис. 40). Аналогично, чем крупнее детали, тем более низкая частота сигнала им соответствует.

Такой способ представления изображения удобен для фильтрации отдельных частот видеоинформации при математической обработке.

В программах-графических редакторах содержится большой арсенал цифровых фильтров, применение которых позволяет повышать резкость изображения, выделять контуры деталей, устранять помехи и исправлять пространственные искажения изображений, а также некоторые ошибки в освещении объектов. Среди них различают два основных класса фильтров: фильтры высоких и низких частот.

Рис. 40. Представление деталей цифрового изображения частотами

При решении криминалистических задач большое практическое значение имеют фильтры высоких частот. Они дают возможность выявлять мелкие детали, имеющие высокую идентификационную ценность, и повышать резкость изображения. Для этих целей используют цифровые фильтры, усиливающие незначительные различия в яркостях на границах деталей или в зоне контура объекта.

Повышение резкости достигается усилением перепадов яркостей на границах смежных участков изображения и в зоне контура объекта. Значения яркостей, измеренные светочувствительным датчиком в этих участках, представляют сглаженную ступенчатую кривую (рис. 41 а). Для повышения резкости программа находит в изображении зоны, где перепады (изменения) яркостей наиболее значительны, и усиливает их таким образом, чтобы светлые элементы сделать более светлыми, а темные – еще более темными. Последовательность математических преобразований при решении данной задачи следующая: оценивая интенсивность изменения яркостей на двух смежных участках, программа находит первую производную этого значения (рис. 41 б), затем устанавливает зоны с наиболее сильными перепадами яркостей, для чего находит вторую производную (рис. 41 в) этого перепада яркостей, приходящегося на начало и конец зоны перехода. Для усиления вторая производная инвертируется и суммируется с выходным значением (рис. 41 г).

а

б

в

г

Рис. 41. Изменение яркости в зоне контура (а), его первая (б)

и вторая (в) производные. На графике (г) показано изменение яркости

после коррекции резкости контуров

Такая обработка изображений приводит к появлению светлых и темных контуров на смежных участках двух яркостей, к существенному повышению резкости деталей.

При фильтрации высоких частот программы находят элементы изображения малой протяженности с перепадами яркостей на границах смежных участков и в результате математического преобразования усиливают их, и тем самым делают мелкие детали более различимыми. Применение фильтров высоких частот может приводить к появлению помех (шумов) на изображении, особенно при высокой степени его коррекции.

Шумы представляют собой точки на изображении с произвольными значениями яркостей, которые программа воспринимает как мелкие детали. Повышая резкость полезных деталей, она автоматически повышает резкость и мешающих. К сожалению, данная математическая функция не в состоянии отличать полезные детали от помех. Поэтому при фильтрации высоких частот рекомендуют ограничиваться такой обработкой, при которой полезные детали получают достаточную резкость, а диапазон выявления помех еще не достигнут.

Мелкие детали, являющиеся помехами, например фактура бумаги, тканей, при выявлении слабовидимого устраняются с помощью фильтра низких частот в изображении. Операция фильтрации низких частот устраняет и различные дефекты изображения (пыль, царапины). Применение такого фильтра приводит к смягчению резкости изображения.

Для подавления шумов и устранения отдельных дефектов в изображении применяют рангово-порядковые фильтры низких частот, выравнивающие яркости. Принцип их работы состоит в сортировке значений яркостей на определенном участке изображения (обычно размером не более трех-пяти элементов изображения) и их выравнивания, т. е. снижения яркостей, которые значительно отличаются от среднего значения на данном участке. При этом можно устранить отдельные мешающие детали (дефекты), не изменяя контраста полезных. При использовании таких фильтров можно произвольно задавать область, определяющую количество элементов, в пределах которой значения яркостей усредняются. Чем больше радиус зоны сортировки, тем шире диапазон ошибок, которые могут быть скорректированы. Однако при фильтрации лучше ограничиться областью, радиус которой составляет не более трех элементов, так как ее расширение может привести к возникновению искажений изображения и потере деталей. Следует отметить, что методы цифровой фильтрации как низких, так и высоких частот реализуются стандартными функциями программы Adobe Photoshop.