Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Фотограмметрія Дорожинський

.pdf
Скачиваний:
59
Добавлен:
28.06.2022
Размер:
15.32 Mб
Скачать

Ефективність стиснення відеоданих без втрат

Ми розглядали чотири типи зображень: чорно-білі, напівтонові, палітрові і істинно кольорові. Чорно-білі зображення можна ефективно стискати за допомогою

методу Хаффмана.

 

Напівтонові та

істинно кольорові зображення погано стискаються

алгоритмами стиснення без втрат. Правильно освітлені напівтонові зображення містять практично всі числові значення між 0 та 255, і багато з них трапляються з близькими частотами. Тому кодування за Хаффманом неефективне.

У палітрових зображеннях з невеликою кількістю кольорів частота повторень кольору буде великою, тому стиснення без втрат може дати ефективний результат. Якщо ж кількість палітрових кольорів велика або однокольорові піксели розташовані далеко один від одного, то ефективність стиснення без втрат буде низькою.

3.5. Оптимізація яскравості та контрасту

Щоб забезпечити високу якість зображення, йому треба надати адекватну яскравість та достатній контраст. Контраст відіграє особливо важливу роль, оскільки слабкоконтрастні зображення здаються невиразними і недостатньо детальними. Крім того, у кольорових зображеннях не повинні переважати кольорові тони. Якщо такий дефект виявлено, то спеціальне цифрове оброблення дає змогу істотно поліпшити зовнішній вигляд зображення.

Кольорові та монохромні зображення здебільшого обробляються однаково. Кольорові зображення складаються із трьох монохромних напівтонових зображень, що містять інтенсивності червоної, зеленої та синьої складових. Наприклад, для зміни яскравості значення інтенсивності трьох складових збільшують або зменшують лінійно або експоненціально - залежно від використаної функції. Досягається такий самий ефект, як для монохромного зображення: воно стає світлішим або темнішим. Відмінність полягає тільки в тому, що завдяки збільшенню і відповідно зменшенню значень RGB змінюється не тільки яскравість зображення. Наприклад, збільшення інтенсивностей еквівалентне додаванню білого. Завдяки цьому зображення стає не тільки світлішим, але одночасно і менш насиченим.

Отже, треба пам'ятати, що зміна значень RGB може впливати не тільки на кожну із трьох характеристик кольору - яскравість, насиченість та кольоровий тон. Тому для забезпечення можливості вибіркової зміни характеристик професійні програми оброблення зображень передбачають перетворення зображення із RGB в HSV або іншу кольорову систему, яка забезпечує розділення інформації про яскравість та колір. Після здійснення перетворення треба виконати обернене перетворення у систему RGB.

120

Під час оптимізації яскравості та контрасту відбувається втрата частини відеоінформації. У цифрових зображеннях яскравість елемента або окремої кольорової складової задається числовим значенням від 0 до 255. Якщо внаслідок операції оброблення зображень виникають числові значення, більші від 255 або менші від 0, то їм присвоюють граничні значення 255 або 0. Отже, при будь-якій зміні яскравості або контрасту або стискається діапазон яскравостей (тобто елементи, які до цього мали різні яскравості, набувають однакові значення), або значення яскравості досягають граничних величин. Обидві дії призводять до втрати відеоінформації. Тому кожна програма оброблення зображень дає змогу спочатку виконати випробування змін яскравості та контрасту. Для цього в пам'яті комп'ютера щоразу утворюється запасна копія початкового зображення. Тільки після того, як вдасться отримати бажаний ефект, можна виконати перевірену операцію з початковим зображенням.

Для зміни яскравості зображення в принципі існують дві функції, а саме лінійне та логарифмічне перетворення. У разі лінійного перетворення яскравість кожного елемента збільшується (зменшується) на фіксовану величину. Програма повинна стежити за тим, щоб яскравість не виходила за межі від 0 до 255.

При експоненціальному перетворенні нові значення яскравості обчислюються за формулою:

Gpe3 - обчислене (результуюче) значення яскравості; G - значення яскравості в точці зображення;

GMaKC- максимальне значення яскравості по всьому зображенню, звичайно 255.

Як бачимо, це степенева функція, з аргументом, що дорівнює 1/γ.

При показниковому перетворенні яскравості встановлюється певне значення показника γ (гамма). Якщо γ<1, зображення стає темнішим, а при значенні γ>1 світлішим.

Лінійне освітлення не враховує фізіології зору. Людина сприймає яскравості майже логарифмічно, і тому для досягнення рівномірного освітлення, яке враховує фізіологію зору, треба діяти відповідно до експоненціальної або показникової функції.

При лінійному освітленні до всіх значень яскравості додається фіксована величина незалежно від того, якою була початкова яскравість елемента зображення. Натомість у разі використання гамма-перетворення ступінь освітлення залежить від початкового значення яскравості.

121

Початкові

величини

яскравостей

50

100

150

200

250

G

Рис. 3.23. Градаційна крива при освітленні для значення γ=2

За допомогою гамма-перетворення можна не тільки забезпечити рівномірне освітлення, але і зменшити втрати відеоінформації. Аналіз вищенаведеної формули показує, що незалежно від вибраного значення показника γ яскравість зображення не виходить за межі від 0 до 255. Отже, при освітленні за допомогою гамма перетворення здійснюється стиснен-ня діапазону яскравостей, але яскравість не досягає граничних значень. Це особливо важливо для збереження якості зображення; зауважимо, що чорні елементи з яскравістю 0 залишаються такими самими і після освітлення. Чисто чорний колір надзвичайно важливий для збереження контрасту зображення і тому при освітленні повинен зберігатись. При лінійному освітленні чисто чорний колір губиться. На рис. 3.23 подана градаційна крива, яка отримана для значення γ=2.

Після застосування гамма-корекції мінімальні різниці яскравостей для нижніх градацій стають більшими, аніж для верхніх градацій. Це еквівалентно підвищенню контрасту в місцях зображення з меншою яскравістю, що сприяє покращанню сприйняття зображення, отриманого в результаті перетворення.

Як правило, видається корисним оптимізувати яскравість та контрастність одночасно. З цієї причини у більшості програм оброблення зображень відповідні функції об'єднані в одному діалозі.

Об'єктивно оцінити розподіл яскравостей у зображенні можна за допомогою гістограми. Гістограма являє собою графік, у якому на осі абсцис відкладається значення яскравостей, а на осі ординат - кількість елементів зображення, які мають відповідні значення яскравостей (рис. 3.24).

122

Приклад гістограми. Лінійка знизу змінного тону показує яскравість точки, величина вертикального відрізка над точкою вказує кількість пікселів цієї яскравості

Темне зображення та

Світле зображення та

Збалансоване

його гістограма.

його гістограма. Ліва

за тоном зображення

Права частина

частина гістограми

та його гістограма

гістограми показує,

показує, що темних

 

що світлих точок

точок немає

 

немає

 

 

Рис. 3.24. Зображення різних за тоном типів та їхні гістограми

Рис. 3.25. Діалогове вікно редагування

тонової кривої у пакеті Photoshop

Тонові криві

Будь-яку тонову корекцію можна виконати за допомогою тонових кривих. Оригінали зображень можуть мати різноманітні недоліки. При зніманні на яскравому світлі зникає контраст у тінях. Фотографії, зроблені зі спалахом або проти сонця, мають сильну нерівномірність освітлення. Тонові криві дають можливість виправити навіть дуже складні дефекти оригінала. Зсув кривої змінює яскравість, нахил - корегує контраст (рис. 3.25).

За тоновим діапазоном зображення поділяють на світлі, збалансовані і темні (рис. 3.24). У темному зображенні більшість пікселів зосереджена в зоні тіней. Таке зображення виграє, якщо його тони стануть світлішими і контрастнішими. До другого типу належать світлі зображення. Вони містять основну частину деталей у світлих тонах і вимагають затемнення. До третього типу належать збалансовані зображення. Вони мають опуклу гістограму з перебільшенням тонів середньої яскравості і не потребують ні затемнення, ні освітлення.

3.6. Методи кольорової компреси

Оптимізація зображень передбачає скорочення розміру файлів зображення. З цією метою використовують: стиснення відеоданих у межах спеціальних форматів файлів (JPEG, GIF, PNG), скорочення кількості кольорів зображень, попереднє оброблення, яке підвищує ефективність стиснення (згладжування).

З цією метою в деяких форматах для зменшення кількості кольорів зображення в істинних кольорах перетворюють на індексовані зображення. Палітра індексованого зображення може мати не тільки 256 кольорів, але і меншу кількість. Скорочення палітри дає можливість скоротити і розмір файла. Наприклад, якщо палітра буде складатись не із 256, а із 64 кольорів, то для кодування одного піксела необхідно 6 бітів, а не 8. У результаті розмір зображення зменшиться в чотири рази. Отже, глибина кольору індексованих зображень може набувати цілі значення в діапазоні від 1 до 8. Компактність подання кольорів у індексованих зображеннях зумовлює їхню сферу застосування WEB-дизайні.

Індексовані зображення отримують із істинно кольорових скороченням кількості використаних кольорів. Які кольори опиняться в палітрі, - визначається спеціальними алгоритмами або вказується безпосередньо. Перший спосіб використовують, коли необхідно досягти найкращого наближення до кольорів оригіналу. До другого звертаються, якщо треба досягти однакового відтворення кольорів у різних програмах або на різних комп'ютерах.

Наприклад, у програмі Photoshop один із варіантів палітри Adaptive (адаптивна) розташовує в індексовану палітру кольори, які переважають у істинно кольоровому зображенні. Якщо палітра формується для зображення з лісовим пейзажем, то вона буде переважно містити відтінки зеленого. Палітра морського пейзажу матиме переважно відтінки синього. Палітра Perceptual (перцепціонна) створюється з тих кольорів, до яких найчутливіше око людини.

124

Яким способом передаються під час індексування ті кольори оригіналу, які відсутні у палітрі? Для цього використовується не один, а декілька сусідніх пікселів зображення.

Відсутній у палітрі відтінок передається поєднанням декількох сусідніх пікселів, наприклад, темнішого і світлішого відтінків. Часто такі "синтезовані" кольори називають гібридними, а імітацію відповідних кольорів - згладжуванням (алгоритм Pattern (Мозаїка)). Відсутні тони заміняють мозаїкою із пікселів, які наявні в палітрі індексованого зображення. Цей спосіб не завжди дає задовільний результат, тому що стає помітною регулярна мозаїчна структура. Кращий результат дає алгоритм згладжування, реалізований у Photoshop під назвою Diffusion (Дифузія). Спрощено його можна описати так. Згладжування починається з першого лівого верхнього піксела зображення і продовжується по рядках до останнього правого нижнього. Колір першого піксела заміняється на найближчий із обмеженої палітри, колір другого піксела вибирають так, щоб вони разом з першим давали колір, найближчий до кольору другого піксела оригіналу. Такий алгоритм дає змогу розподілити помилку у виборі кольору по всьому зображенню без появи непотрібних візерунків.

Зображення можуть містити не тільки кольорові, але і додаткові канали - альфа-канали. У них, як правило, зберігають маски - це виділені області зображення, які зберігаються для повторного використання. Альфа-канали також є напівтоновими, їх додають до пам'яті, що займає зображення, і це займає ще 8 бітів на один піксел. Багатоканальний тип зображення дає змогу використовувати в них скільки завгодно кольорових каналів. Канали багатоспектрального зображення також є напівтоновими і вимагають ще по 8 бітів на кожний піксел зображення.

Отже, оптимізація зображень нерозривно пов'язана з форматом файлів, в яких їх передбачається зберігати. Для забезпечення максимальної щільності стиснення для кожного алгоритму мають перевагу зображення, опрацьовані в спеціальний спосіб. Так, наприклад, скорочення кількості кольорів зображення не дає помітного виграшу у розмірі JPEG-файла, а згладження лише погіршить результат для алгоритму GIF. Починаючи оптимізацію, завжди необхідно керуватись досвідом у використанні того чи іншого формату графічних файлів.

Зауважимо, що оптимізація, безперечно, погіршує якість зображення. Високий ступінь стиснення JPEG-компресії викликає появу артефактів і спотворень у передаванні кольорів.

Отже, оптимізація зводиться до досягнення компромісу між компактністю файла і допустимою якістю. Якість зображення в кожному окремому випадку доводиться контролювати візуально.

125

3.7. Прилади із зарядовим зв'язком - основні відомості

Прилади із зарядовим зв'язком (ПЗЗ) належать до твердотілих напівпровідникових приймачів та являють собою складну радіоелектронну мікросхему, на поверхні якої розміщена двовимірна матриця з мікроприймачем світла - пікселем. Під дією світла (фотонів) у пікселах з'являються електрони, і кожний піксел працює як накопичувач електронів, кількість яких пропорційна до кількості світла, що падає. Після експозиції накопичені електронні заряди вимірюються та запам'ятовуються.

З багатьох інтерпретацій цього складного явища заслуговує на увагу метод аналогії Дж. Крістіана з Вашингтона (СІЛА) (рис. 3.26).

Рис. 3.26. Пояснення до принципу дії приладу із зарядовим зв'язком

Нехай завданням є визначення однорідності та кількості опадів від дощу на якійсь ділянці. Поставивши ємкості для збирання води, після закінчення дощу можна розпочати вимірювання. Після того, як ми увімкнемо шланги, вода з верхніх ємкостей перетече в середні збірники, а далі в нижню посудину.

Вимірюючи щоразу кількість додатково злитої води, можна чітко визначити розподіл опадів на досліджуваній ділянці. Так само працює ПЗЗ, але у такому разі дощовими краплями є фотони .

Принцип роботи ПЗЗ-елемента показано на рис. 3.27. На кремнійову підкладку /?-типу наносять канали з напівпровідника η -типу. Над каналами створюються електроди з полікристалічного кремнію з ізолювальною прокладкою з оксиду кремнію Si02 · Після подання на цей електрод електричного потенціалу у збідненій зоні під каналом η -типу створюється потенціальна яма, призначена для зберігання електронів. Фотон, що досяг кремнію, генерує електрон, а останній "падає" в потенціальну яму. Чим яскравіше світло, тим більше електронів накопичується в ямі, тим більше значення заряду, тобто фотоструму.

Заряд, накопичений під одним електродом, у будь-який момент може бути перенесений під сусідній електрод, якщо його потенціал буде збільшено. Одночасно потенціал першого електрода буде зменшено (рис. 3.28). Таке перенесення здійснюється т. зв. послідовними регістрами зсуву, які перетворюють рядок зарядів на вході на серію

126

 

Фотони

 

Полісіліконовий електрод

Оксид кремнію

Канал п-типу

 

Потенціальна яма

Підкладка р-типу

Рис. 3.27. Подання ПЗЗ-елементу

імпульсів на виході. Між ПЗЗ-елементами можна розміщувати від двох до чотирьох електродів перенесення, і від їхньої кількості залежить "фазовість" реєстру зсуву, який може бути дво-, триабо чотирифазним.

Перенесення заряду можна виконувати зліва направо або навпаки. Важливо, що таке перенесення відбувається для всіх зарядів одночасно. Двовимірний масив пікселів, тобто матрицю, отримують за допомогою стоп-каналів, що розділяють електродну структуру ПЗЗ на стовпчики. Стоп-канали формуються у приповерхневій зоні спеціальними технологічними операціями, і ці канали не дають зарядові переходити у сусідні стовпчики. Як бачимо, двовимірний потік фотострумів формує конструкцію, яку називають ПЗЗ-матрицею.

Існують кілька типів таких матриць: повнокадрова; матриця з буферизацією кадру;

матриця з буферизацією стовпчиків.

Піксели

Λ

Електроди

переносу

Паралельний

регістр

руху

Вхід

ПОСЛІДОВНОГО

регістру руху Вихідний підсилювач Послідовність регістру руху

Рис. 3.28. Повнокадрова ПЗЗ-матриця

127

Повнокадрова ПЗЗ-матриця (рис. 3.28) є найпростішою конструкцією. Швидкість зчитування кадру обмежена швидкістю роботи як паралельного, так і послідовного регістрів зсуву. Інтервал між експонуванням залежить від швидкості зчитування кадру.

Матриця з буферизацією кадру - це досконаліша конструкція (рис. 3.29). Тут потенціальні ями основного паралельного регістру зсуву звільняються швидше, бо немає необхідності для кожного рядка очікувати на повний цикл послідовного регістру. Тому інтервал між експонуванням скорочується, але водночас знижується швидкість зчитування за рахунок того, що кожен рядок проходить вдвічі більшу віддаль.

У матриці з буферизацією стовпчиків (рис. 3.30) мінімізовано інтервал між експонуванням не для пари кадрів, а для неперервного потоку. Заряди, що потрапили в буферний регістр, зчитуються через послідовний регістр зсуву, зверху вниз. Скидання фотострумів у буферний регістр проходить лише за один цикл. Час на експонування для кожного кадру відповідає інтервалу, що витрачається на повне зчитування паралельного регістру. Тому можна створити відеосигнал з високою частотою кадрів, не менше ніж 30 кадрів на секунду.

ПЗЗ-матриця схематично показана на рис. 3.31. Вона складається з мікролінз, фільтра кольору та фотодіода.

Піксели

Електрод

перенос

Металічна кришка

Вхід послідовного Вихідний підсилювач

регістру руху

Рис. 3.29. Матриця з буферизацією кадру

128

Вхід буферного стовпця

Вхід

 

 

послідовного

 

 

регістру руху

Послідовність регістру руху

підсилювач

 

Рис. 3.30. Матриця з буферизацією стовпчиків

Рис. 3.31. Схема ПЗЗ-матриці

129