УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Процедура улучшения изображений сводится к выполнению комплекса операций с целью либо улучшения визуального вос­приятия изображения, либо преобразования его в форму, более удобную для визуального или машинного анализа. В системах улучшения изображений не делается попытки приблизить вос­производимое изображение к некоторому идеализированному ори­гиналу (такая задача решается при реставрации изображений). Известны случаи, когда искаженное изображение субъективно воспринимается лучше, чем неискаженный оригинал. Примером может служить изображение с подчеркнутыми границами (кон­турами).

При машинной обработке улучшение изображения тесно свя­зано с задачей извлечения информации. Пусть, например, система улучшения изображений производит подчеркивание границ иссле­дуемого изображения путем высокочастотной фильтрации. Обра­боткам изображение затем вводится в ЭВМ, которая выполняет операцию прослеживания контура объекта, определяет его форму И размеры. В атом примере система улучшения изображений ИСООЛЬзуется ДЛЯ ТОГО, чтобы подчеркнуть важнейшие признаки ИСХОДНОГО изображения и, следовательно, облегчить задачу извле­чения информации.

В настоящее время мы не располагаем общей теорией улучше­ния изображений. Это объясняется тем, что до сих пор еще не выработан общепринятый стандарт качества изображения, кото­рый мог бы послужить критерием при проектировании систем улучшения изображений. Здесь описан ряд различных методов, с успехом использованных для улучшения условий наблюдения изображений и облегчения машинного анализа.

12.1. Изменение контраста

Слабый контраст — наиболее распространенный дефект фото­графических и телевизионных изображений, обусловленный огра­ниченностью диапазона воспроизводимых яркостей, нередко соче­тающейся с нелинейностью характеристики передачи уровней. В& многих случаях контраст можно повысить, изменяя яркость

каждого элемента изображения [1, 2]. Рис. 12.1.1, а иллюстри­рует характеристику передачи уровней, которая требуется для повышения контраста типичных непрерывных малоконтрастных изображений. Коррекцию таких изображений можно осуществить, пользуясь фотографическими методами, однако реализовать произ-

Рис. 12.1.1. Повышение контраста.

а — непрерывное изображение; б — цифро­вое изображение.

вольную характеристику пе­редачи уровней с высокой точностью] обычно затрудни­тельно. В случае цифровых изображений получить тре­буемую характеристику пе­редачи уровней относительно просто. Однако при отыска­нии нелинейного оператора следует учитывать ошибки квантования. Пусть исходное изображение, проквантован-ное на J уровней, имеет ограниченный диапазон яр­костей (рис. 12.1.1,6). Предполагается, что выход­ное изображение также квантуется на J уровней, а преобразование линейно. Как видно из рис. 12.1.1, б, каждый выбранный выходной уровень является ближай­шим к уровню, соответству­ющему входному уровню. .Очевидно, что в диапазоне ^яркостей выходного изобра­жения некоторые уровни не

будут использоваться, поэтому отдельные перепады яркости Выходного изображения будут превышать соответствующие перепады исходного изображения. Вследствие этого могут воз­никнуть заметные ложные контуры. Если выходное изображе­ние квантовать с большим числом уровней, чем входное, то можно получить равномерное размещение выходных уровней и •' благодаря этому уменьшить эффект появления ложных кон-рУров.

ИШиапазон яркостей выходного изображения, подвергнутого -Цифровой обработке, может отличаться от диапазона яркостей "исходного изображения. Более того, в диапазоне числовых'зна­чений яркости обработанного изображения могут оказаться отри­цательные значения, которые не могут иметь прямого соответ­ствия с физическими яркостями. Рис. 12.1.2 иллюстрирует два

320

возможных способа приведения диапазона яркостей выходного изображения в соответствие с диапазоном яркостей исходного изображения. Согласно первому из них, обработанное изображе­ние линейно отображается таким образом, чтобы полностью охва­тить отведенный ему диапазон яркостей. Второй способ преду­сматривает ограничение экстремальных значений яркости обра­ботанного изображения максимальным и минимальным порого-

выми уровнями. Этот способ часто обеспечивает более высокое субъективное качество изображения, особенно если обработанное изображение содержит относительно мало элементов с превыше­нием уровней ограничения. В программах и системах повышения контраста нередко предусматривается возможность введения огра­ничения для фиксированного процента значений яркости на обоих краях шкалы яркостей.

Рис. 12.1.3 иллюстрирует результаты повышения контраста одного из изображений со спутника ERTS; здесь же приведены гистограммы распределения яркостей исходного и улучшенных изображений. Рис. 12.1.3, в соответствует случаю, когда в качестве уровней ограничения были выбраны экстремальные значения яркости исходного изображения. На рис. 12.1.3. д представлено обработанное изображение при выборе уровне! раничения, от-

Рис. 12.1.3. Примеры повышения контраста.

а — исходное изображение; б — гистограмма распределения яркостей для исходного изображения а; в — обработанное изображение при уровнях ограничения 43 (мин) и 163 (макс); г — гиг оамма распределения яркостей для обработанного изображения в; д — обработанное ражение при уровнях ограничения 62 (мин) и 88 (макс); е — ги-

стограмм •*< -"1 я^|,---- ' "-■< infi^niTP.i'" \

участков одноцветного изображения, яркость которых находится в произвольном узком интервале; остальные участки этого изобра­жения отображаются обычным способом. Рис. 12.1.6 иллюстри­рует операцию поразрядного среза. Каждое изображение имеет два значения яркости, которые соответствуют данному разряду кодо­вого слова, представляющего яркость. Метод яркостных срезов оказывается исключительно эффективным при визуальном ана­лизе изображений в том случае, когда оператор пользуется дис­плеем в диалоговом режиме.