Фильтрация изображений. Изучение предварительной обработки видеоданных (Лабораторная работа № 5), страница 3

При обработке изображений из видеобуфера выбираются фрагменты изображения, которые заносятся в рабочую память, а после обработки они снова возвращаются в исходный буфер. Размер и форма фрагмента зависят от используемого алгоритма. Для обработки изображений целесообразно выделять в памяти две области данных. В первую записывается исходное изображение, а во вторую – результирующее (выходное). Такое решение позволяет производить быстрое сравнение изображений, а также применять параллельную обработку с помощью локальных операторов. Передача данных из буфера исходного изображения в рабочую память осуществляется обычно построчно.

Применяемые для операторов окна покрывают по высоте несколько строк. Поэтому при переходе от одной строки к следующей необходимо обеспечить быстрое пополнение требуемых данных. В конце каждой строки необходимо кроме этого занести в буфер результирующего изображения обработанные значения. При ширине окна n строк и расположении опорной точки в середине окна необходимо вначале считать первые n строк в буферный накопитель BUF(1 ... M, j), (j = 1, ..., n), расположенный в рабочей памяти. При считывании видеоданных исходного изображения, попавших в окно размером n×n, значения пикселов записываются в одномерный массив, причем индекс z изменяется от 1 до а, где а = п².

На рис.5.6 показана последовательность нумерации ячеек окна, обычно принятая в литературе [29].

5.3 Предварительная обработка информации

5.3.1 Линейная фильтрация изображений

Целью предварительной обработки видеоданных является уменьшение зашумленности информации, повышение ее контрастности, резкости, подчеркивание контуров. На этапе предварительной обработки осуществляется также фильтрации сигналов изображений.

Качество изображения во многом определяется его контрастностью, которая представляет собой разность между максимальным и минимальным уровнями полутонов в некоторой области изображения, например, в окне (локальная контрастность) или всего изображения (глобальная контрастность). Путем усиления контрастности можно улучшить различимость отдельных структур изображения или уменьшить искажения, вызванные влиянием условий получения изображений' в оптико – электронных преобразователях.

Слабый контраст – наиболее распространенный дефект фотографических и телевизионных изображений, обусловленный ограниченностью диапазона воспроизведения яркостей, нередко сочетающийся с нелинейностью характеристики передачи уровней (градационной характеристикой). Одним из эффективных путей улучшения качества изображения является использование метода контрастного растягивания, при котором заданный диапазон изменения яркости входного изображения f(x,y) линейно растягивается на всю шкалу уровней полутонов [0 – (G–1)]. В результате этого расширяется диапазон изменения яркости выходного изображения f'(x,y) и тем самым изображение становится более контрастным. Наиболее распространенным и простейшим способом контрастного растягивания (градационной коррекции) является линейное преобразование

f'(x,y) = 0 для f(x,y) < u₁;

 для u₁ ≤ f(x,y) ≤ u₂;

f'(x,y) = G – 1 для f(x,y) > u₂.

где u₁, u₂ – минимальное и максимальное значения яркости входного изображения. Результирующая кусочно – линейная градационная характеристика, построенная по.(5.10), показана на рис.5.7,а.

Во многих случаях контрастность можно повысить, изменяя яркость каждого элемента изображения с помощью некоторого нелинейного оператора преобразования, который связывает яркость изображения на выходе с яркостью входного изображения. Математически операция преобразования представляется в виде степенной функции

или S – образной функции преобразования

где u = f(x,y)/(G–1) – нормированное значение функции входного изображения; v = f'(x,y)/(G–1) – нормированное значение функции выходного изображения; s = S /(G – l) – нормированное значение точки перегиба характеристики изображения; r – показатель степенной функции.

Нелинейные характеристики преобразования показаны на рис.5,7;б. Изменяя показатель r, можно получить выпуклую (r < 1) или вогнутую (r > 1) характеристику преобразования. В первом случае при высоких уровнях яркости изображения в результате преобразования растягиваются уровни светлых элементов, а при низких уровнях – сжимаются темные элементы. Во втором случае наблюдается обратная картина. При S – образной характеристике при r > 1 происходит растягивание шкалы уровней серого около точки перегиба S и сжатие на обоих концах шкалы. В случае r < 1 происходит обратное действие.