![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Краткие теоретические сведенияПолутоновые изображения (Intensity image) - один из наиболее распространенных типов изображений, который применяется при различного рода исследованиях. Они состоят из элементов, которые могут принимать одно из значений интенсивности какого-либо одного цвета. В большинстве случаев используется глубина цвета 8 бит на элемент изображения. Наиболее наглядно для изучения, полутоновые изображения представлены в среде MATLAB, где они представляются матрицей данных, каждый элемент которой может принимать одно из значений интенсивности какого-либо одного цвета, и соответствует одному пикселю. Процедура улучшения изображений сводится к выполнению комплекса операций с целью либо улучшения визуального восприятия изображения, либо преобразования его в форму, более удобную для машинного анализа. В системах улучшения изображений не делается попытки приблизить воспроизводимое изображение к некоторому идеализированному оригиналу (такая задача решается при реставрации изображений). Субъективность восприятия отображаемого изображения сильно усложняет применение формализованного подхода в достижении данных целей. Поэтому при обработке изображений для визуализации получили распространение методы, в которых часто отсутствуют строгие математические критерии оптимальности. Их заменяют качественные представления о целесообразности той или иной обработки, опирающиеся на субъективные оценки результатов. Подавляющее большинство процедур обработки для получения результата в каждой точке кадра привлекает входные данные из некоторого множества точек исходного изображения, окружающих обрабатываемую точку. Однако имеется группа процедур, где осуществляется так называемая поэлементная обработка. Здесь результат обработки в любой точке кадра зависит только от значения входного изображения в этой же точке. Очевидным достоинством таких процедур является их предельная простота. Вместе с тем, многие из них приводят к очевидному субъективному улучшению визуального качества. Сущность поэлементной обработки изображений сводится к следующему. Пусть
позволяющая по значению исходного сигнала определить значение выходного продукта. В общем случае, вид или параметры функции
одинаковой для всех точек кадра.
Линейное контрастирование изображений Задача контрастирования связана с улучшением согласования динамического диапазона изображения и экрана, на котором выполняется визуализация. Если для цифрового представления каждого отсчета изображения отводится 1 байт (8 бит) запоминающего устройства, то входной или выходной сигналы могут принимать одно из 256 значений. Обычно в качестве рабочего используется диапазон 0...255; при этом значение 0 соответствует при визуализации уровню черного, а значение 255 - уровню белого. Предположим, что минимальная и максимальная яркости исходного изображения равны При линейном контрастировании используется линейное поэлементное преобразование вида:
параметры которого
относительно параметров преобразования
Результат линейного контрастирования исходного изображения, представленного на рис. 1.а, приведен на рис.1.б при
|