9.14Простые методы обработки изображений
Гистограммы уровней яркости – это обычные гистограммы, по оси у которых отложены число пикселей, а по оси х – уровней яркости. В ЭВМ они обычно хранятся в виде массива, в котором n-ый элемент представляет собой число пикселей изображения с уровнем яркости n. Темным изображениям будут соответствовать гистограммы с максимальным смещением в сторону нижних диапазонов n, а светлым – в сторону больших значений n.
Ширина гистограммы тесно связана с контрастностью изображения. Для изображения с малой контрастностью характерны гистограммы с очень узким распределением, а для контрастных изображений – широкие распределения, достигающие нуля лишь в крайнем значении уровня яркости.
Существует и такой эффект, как срезание. Он наблюдается тогда, когда изображение слишком контрастно и диапазон градации его яркости выходит за пределы, которые позволяет оцифровка. Информация о крайних значениях яркости теряется. При этом появляется высокие узкие пики в области крайних значений яркости.
Точечные преобразования. При их использовании всем пикселям с низким уровнем яркости в соответствии с определенной функцией преобразования присваивают другой уровень яркости. Обычно же функция преобразования представлена в виде таблицы, в которой представлены старые и новые значения уровня яркости. В идеальном случае функция преобразования должна быть такой, чтобы получающаяся гистограмма была как можно ближе к линейной, чтобы все значения пикселей были равномерно распределены в данном диапазоне яркости.
Согласно теории информации, количество информации, заключенной в изображение будет максимальной. Однако, практически, поскольку гистограмма представляет собой дискретную функцию, мы можем лишь аппроксимировать ее линейную функцию. Подобная обработка изображений называется выравниванием гистограммы.
Локальный оператор. Это метод, при котором новое значение пикселя определяется исходя из его старого значения и величин окружающих пикселей. При этом могут использоваться как примыкающие четыре и восемь пикселей, так и более крупное окно в изображении.
Практически для минимизации расчетов используют окна 3х3 и 5х5.
Сглаживание изображения – это обработка изображения, при которой оно становится как бы несколько более размытым. Это делается для того, чтобы понизить нежелательные шумы и зернистость оригинала, что позволяет в дальнейшем лучше осуществлять сегментацию изображения.
Обычно для этих целей используются локальные операторы или взвешенный по Гауссу фильтр 3х3.
Выявление краев изображения (оператор Собеля) – еще один пример локального оператора. Его используют для того, чтобы обнаружить в изображении резкие переходы, при этом значение каждого пикселя изображения устанавливается в зависимости от градиента (крутизны изменения) яркости в данной точке.
Маски оператора Собеля
B |
C |
D |
A |
P |
E |
H |
G |
F |
Р – исходное значение пикселя
После конволюции (соотнесение букв и чисел значений пикселей) оба частных результата возводятся в квадрат и суммируются, из суммы извлекается квадратный корень. Полученная величина составляет новое значение пикселя. Этот оператор подавляет шумовые эффекты при распознавании изображений.