ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 13.09.2020

Просмотров: 513

Скачиваний: 5

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Рис. 4. Виды преобразования гистограммы:

а — исходная гистограмма; 6 — линейное преобразование; в — то же с исключе­нием 1% крайних значений; г — эквализация; д — то же с исключением 1% крайних значений

Интервал яркостей, относящийся к их изображению, может быть уменьшен либо при­равнен нулю, что приведет к растяжению остальной части гистог­раммы, а следовательно, и к увеличению контраста изображения объекта дешифрирования — например, почвенно-растительного покрова. В программных пакетах, предназначенных для обработки изображений, эта процедура обычно реализуется путем измене­ния исполнителем формы выведенного на экран графика переда­точной функции.

Второй подход при контрастировании изображения заключа­ется в выравнивании (эквализации) гистограммы. Это нелинейное преобразование, суть которого заключается в аппроксимировании исходной гистограммы гистограммой идеальной формы, в кото­рой каждому значению яркости должно соответствовать одинако­вое число пикселов. Достигнуть такой формы математическими действиями с цифровым изображением невозможно, поэтому при­ходится ограничиваться некоторым приближением. Если увеличить контраст пропорционально частоте встречаемости пикселов опре­деленного значения яркости, происходит перераспределение зна­чений яркости и гистограмма становится более плоской. Матема­тически это преобразование описывается интегральной зависимостью. В результате для тех уровней яркости, на которые приходится больше пикселов, контраст растет, а для редко встречающихся значений остается без изменения или даже уменьшается (рис. 4г). Вклад крайних значений яркости настолько невелик, что форма гистограммы практически не изменяется при отбрасывании 1% значений с обоих концов (рис. 4д).

Подчеркивание контуров — другой весьма распространенный способ преобразования одиночного снимка. Сопоставление значе­ний яркости каждого из пикселов и его «ближайших соседей» (не­посредственно граничащих с ним) и последующие математичес­кие операции направлены на выявление пограничных пикселов и увеличение значения их яркости. Чтобы еще больше подчеркнуть контур, значениям пограничных пикселов присваивается опреде­ленный код или признак.

Насколько существенно можно улучшить визуальное восприя­тие экранного изображения после выполнения яркостных преоб­разований цифрового снимка можно видеть на рис. 5.



Рис. 5. Яркостные преобразования цифрового снимка:

а — фрагмент оригинального снимка и его гистограмма; тот же фрагмент после контрастирования; б — линейное преобразование гистограммы; в — эквализа-ция гистограммы; г — тот же фрагмент после контрастирования и подчеркива­ния границ


При сопоставлении двух разновременных снимков обычна ситуа­ция, когда гистограммы резко различаются, например, один сни­мок выглядит темным, а другой светлым. В таком случае необходимо так преобразовать оба снимка или один из них, чтобы минимальные и максимальные значения яркостей были одинаковыми. Это преоб­разование известно как приведение изображений к одному виду.


Важно иметь в виду, что в случае многозональной съемки та­кого рода преобразования отдельных черно-белых зональных сним­ков ведут к искажению соотношения яркостей в зонах, поэтому могут использоваться только для улучшения визуального восприя­тия каждого из них в отдельности или цветного синтезированного изображения.

Квантование и цветокодирование— еще один способ яркостных преобразований одиночного снимка. Человек уверенно различает не более двух десятков уровней ярко­сти, поэтому изображение, имеющее 256 уровней, воспринимает­ся им как непрерывное. Если сгруппировать уровни яркости в не­сколько относительно крупных ступеней, можно получить новое изображение. В результате такого преобразования мелкие детали, как бы «зашумляющие» изображение, исчезают, постепенное из­менение яркости заменяется четкой границей и закономерности распределения яркостей на снимке становятся более отчетливо выраженными.

Количество и размер ступеней квантования зависят от решае­мой задачи и характера изучаемого объекта. Весь интервал ярко­стей может быть разделен на равные ступени. Но в большинстве случаев лучшего эффекта можно достигнуть, если границы новых ступеней выбирает дешифровщик, пользуясь при этом гистограм­мой или измеряя на снимке интервалы яркостей для каждого из интересующих его объектов.

Квантование чаше используют в случаях неопределенных гра­ниц, постепенных переходов. Например, при анализе снимков вод­ных объектов на квантованном снимке лучше видны закономер­ности изменения глубин или концентрации взвеси, четкими ста­новятся границы комплексных растительных сообществ. Результаты квантования могут быть использованы не только для визуального, но и для последующего компьютерного анализа.