12. Обработка изображений. Гамма-коррекция.

Гамма-коррекция - это метод коррекции яркости изображений, который позволяет изменить восприятие изображения путем преобразования яркостных значений пикселей с использованием нелинейной функции.

Цель гамма-коррекции:

Главная цель гамма-коррекции состоит в том, чтобы компенсировать нелинейное восприятие яркости человеческим глазом и улучшить визуальное качество изображения.

Необходимость гамма-коррекции:

Человеческий глаз воспринимает яркость нелинейно, поэтому для того, чтобы изображение выглядело естественно, необходимо преобразовать его яркостные значения.

Применение гамма-коррекции:

Коррекция освещения: Гамма-коррекция может использоваться для коррекции недостатков освещения на изображении, улучшая контрастность и детализацию.

Визуальные эффекты: Гамма-коррекция может применяться для создания визуальных эффектов, таких как изменение настроения или стиля изображения.

Процесс гамма-коррекции:

Шаг 1: Выбор параметра гаммы (γ), который определяет форму нелинейной функции преобразования.

Шаг 2: Применение функции преобразования к каждому пикселю изображения для изменения его яркостного значения.

Шаг 3: Генерация нового изображения с корректированными яркостными значениями.

Пример гамма-коррекции:

Увеличение контрастности: Применение гамма-коррекции с параметром γ < 1 увеличивает контрастность изображения, усиливая различия между темными и светлыми областями.

Смягчение освещения: Применение гамма-коррекции с параметром γ > 1 уменьшает контрастность изображения, делая его более мягким и менее насыщенным.

Преимущества гамма-коррекции:

Улучшение визуального восприятия: Гамма-коррекция позволяет адаптировать яркостные значения изображения к нелинейному восприятию человеческим глазом, что делает изображение более естественным и приятным для восприятия.

Контроль освещения: Гамма-коррекция дает контроль над освещением и контрастностью изображения, что позволяет достичь желаемого визуального эффекта.

Гамма-коррекция является важным инструментом в обработке изображений, который позволяет контролировать яркость и контрастность изображения, делая его более естественным и приятным для восприятия.

13. Обработка изображений. Эквализация гистограмм.

Эквализация гистограмм - это метод обработки изображений, который изменяет распределение яркостей пикселей на изображении с целью улучшения его визуального восприятия и увеличения контрастности.

Цель эквализации гистограмм:

Основная цель эквализации гистограмм состоит в том, чтобы сделать распределение яркостей на изображении более равномерным, что приводит к улучшению контраста и детализации.

Процесс эквализации гистограмм:

Шаг 1: Вычисление гистограммы изображения - распределения яркостей пикселей по всему диапазону значений.

Шаг 2: Нормализация гистограммы - приведение распределения к равномерному виду путем равномерного распределения интенсивностей.

Шаг 3: Применение нового преобразованного распределения к изображению.

Пример применения эквализации гистограмм:

Предположим, у вас есть изображение с ограниченным диапазоном яркостей, например, изображение с низким контрастом или сильными тенями.

Применение эквализации гистограмм позволит расширить этот диапазон яркостей, улучшая контраст и делая изображение более ярким и детальным.

Преимущества эквализации гистограмм:

Улучшение контрастности: Эквализация гистограмм позволяет увеличить контрастность изображения, делая его более четким и выразительным.

Улучшение визуального восприятия: Изображения после эквализации гистограмм обычно воспринимаются более приятно и естественно.

Ограничения эквализации гистограмм:

Чувствительность к выбору изображения: Эффективность эквализации гистограмм может зависеть от содержания и характеристик изображения.

Возможные артефакты: Некорректное применение эквализации гистограмм может привести к появлению артефактов или искажений в изображении.

Эквализация гистограмм представляет собой мощный метод в обработке изображений, который позволяет улучшить контрастность и визуальное восприятие изображения путем изменения его распределения яркостей. Этот метод широко применяется в различных областях, включая компьютерное зрение, медицинскую диагностику и фотографию. 14. Частотные методы в обработке изображений. Фурье-фильтрация. Пример для ФНЧ.

Фурье-фильтрация - это метод обработки изображений, основанный на преобразовании Фурье, который позволяет работать с частотной информацией изображения.

Цель Фурье-фильтрации для ФНЧ:

Фильтр нижних частот используется для подавления высокочастотных компонентов изображения, сохраняя только низкочастотные составляющие.

Процесс Фурье-фильтрации для ФНЧ:

Шаг 1: Преобразование изображения в частотное пространство с помощью преобразования Фурье.

Шаг 2: Создание фильтра, который подавляет высокочастотные составляющие и сохраняет низкочастотные.

Шаг 3: Умножение преобразованного изображения на фильтр в частотной области.

Шаг 4: Обратное преобразование Фурье, чтобы вернуть изображение в пространственное (временное) представление.

Пример применения Фурье-фильтрации для ФНЧ:

Предположим, у вас есть изображение с шумом высоких частот, например, шум в виде сетки или градиентов на фоне.

Применение Фурье-фильтрации для ФНЧ позволит удалить этот шум, сохраняя детали и структуру объектов на изображении.

Преимущества Фурье-фильтрации для ФНЧ:

Эффективность: Фурье-фильтрация позволяет эффективно удалять шум высоких частот, сохраняя при этом основные детали изображения.

Гибкость: Фильтр можно настроить для удаления различных типов шума или подавления определенных частотных компонентов.

Ограничения Фурье-фильтрации для ФНЧ:

Размытие деталей: Применение ФНЧ фильтра может привести к размытию деталей на изображении, особенно если шум сильно перекрывает полезные сигналы.

Фурье-фильтрация для ФНЧ является мощным инструментом в обработке изображений, который позволяет удалять шум высоких частот и повышать качество изображения путем сохранения только низкочастотных компонентов.