Улучшение зрительных характеристик: повышение контраста,
чёткости, выравнивание яркости по полю и т.д. <...> Рассмотрим основные задачи, решаемые с помощью поэлементных преобразований. <...> Если ξ – измеряемый физический параметр на входе видеодатчика, то на его выходе (то есть в компьютере)
получим значение f = U ( ξ) , где U – нелинейная функция преобразования (амплитудная характеристика) видеодатчика (рис. <...> 4
Нужно скомпенсировать нелинейные искажения при вводе, то есть
найти и использовать при обработке такую функцию поэлементного
преобразования U ( f ) , чтобы
U ( f ) = U [U (ξ )] = ξ . <...> Пример функции преобразования яркости видеодатчиком
и обратная функция
Такой операции поэлементного преобразования предшествует
процедура калибровки, то есть экспериментального определения амплитудной характеристики при помощи детерминированных изображений известной яркости (испытательных таблиц, «оптического клина» и т.д.) <...> В этом случае также проводятся предварительные эксперименты
по определению амплитудной характеристики системы вывода. <...> Линейное повышение контраста
Изображения, вводимые в компьютер, часто оказываются малоконтрастными, то есть у них изменения функции яркости малы по
сравнению с её средним значением (рис. <...> Задача повышения контраста заключается в «растягивании» диапазона яркости изображения на всю шкалу
(рис. <...> Линейное повышение контраста изображения
Эту задачу можно решить при помощи поэлементного преобразования – линейного контрастирования:
6
g ( n1 , n2 ) = a f ( n1 , n2 ) + b , <...> Преобразование гистограмм
Ещё одна процедура повышения контраста заключается в приведении плотности распределения яркости к некоторому «стандартному» виду. <...> Она реализуется при помощи нелинейного поэлементного
7
преобразования, которое строится по экспериментально полученной
гистограмме исходного распределения яркости (поэтому эта процедура и называется преобразованием гистограмм). <...> (4)
Следует сделать одно замечание, касающееся <...>
Введение_в_цифровую_обработку_сигналов_и_изображений_повышение_качества_и_оценивание_геометрических_параметров_изображений_.pdf
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П. КОРОЛЕВА»
ВВЕДЕНИЕ В ЦИФРОВУЮ ОБРАБОТКУ
СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ:
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА
И ОЦЕНИВАНИЕ
ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
ИЗОБРАЖЕНИЙ
Утверждено Редакционно-издательским советом университета
в качестве учебного пособия
С А М А Р А
Издательство СГАУ
2006
Стр.1
УДК 004.932, 519.7
ББК 22.343
В241
Инновационная образовательная программа
«Развитие центра компетенции и подготовка
специалистов мирового уровня в области аэрокосмических
и геоинформационных технологий»
Авторы: В.А. Сойфер, В.В. Сергеев, С.Б. Попов,
В.В. Мясников, А.В. Чернов
Рецензенты: д-p физ.-мат. наук, проф. А. И. Ж д а н о в,
д-p. технич. наук, проф. В. Г. К а р т а ш е в с к и й
В241
Введение в цифровую обработку сигналов и изображений:
повышение качества и оценивание геометрических параметров
изображений: учеб. пособие / [В.А. Сойфер и др.]. – Самара: Изд-во
Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2006. – 108 с.: ил.
ISBN 5-7883-04-95-4
В учебном пособии даются основы цифровой обработки сигналов и изображений,
описываются наиболее известные методы повышения качества
и коррекции изображений, представлены алгоритмы линейной и нелинейной
фильтрации изображений, рассмотрены вопросы оценки геометрических характеристик
объектов на изображениях.
Предназначено для подготовки студентов по направлениям (специальностям)
«Прикладная математика и информатика» 010500, 010501, «Прикладные
математика и физика» 010600, «Биотехнические и медицинские аппараты
и системы» 200401.
УДК 004.932, 519.7
ББК 22.343
ISBN 5-7883-04-95-4
© В.А. Сойфер, В.В. Сергеев, С.Б. Попов,
В.В. Мясников, А.В. Чернов, 2006
© Самарский государственный
аэрокосмический университет, 2006
2
П
Р
И
О
Р
И
Т
Т
К
Е
Т
О
Н
Ы
Е
Н
А
Ц
И
О
А
Н
Л
Ь
Н
Ы
Е
П
Р
Е
Ы
Стр.2
ОГЛАВЛЕНИЕ
1. Преобразования яркости изображений ............................................................4
1.1. Коррекция амплитудных характеристик .................................................4
1.2. Линейное повышение контраста ..............................................................6
1.3. Преобразование гистограмм.....................................................................7
1.4. Пороговая обработка...............................................................................11
1.5. Препарирование.......................................................................................13
1.6. Адаптивные преобразования яркости....................................................16
1.7. Адаптивное повышение контраста.........................................................17
1.8. Адаптивное преобразование гистограмм ..............................................18
1.9. Адаптивная пороговая обработка...........................................................19
2. Повышение резкости изображений ................................................................21
3. Выделение контуров ........................................................................................29
3.1. Определение контура ..............................................................................29
3.2. Дифференциальные методы....................................................................33
3.3. Методы выделения перепадов яркости с согласованием.....................40
4. Линейная фильтрация и восстановление изображений ...............................44
4.1. Восстановление дискретного сигнала ЛПП-системой.........................44
4.2. Оптимальное линейное восстановление сигнала..................................49
4.3. Реализация оптимального фильтра обработкой «в прямом и обратном
времени»..................................................................................................57
4.4. Реализация оптимального фильтра при помощи ДПФ ........................62
4.5. Восстановление сигнала КИХ-фильтром ..............................................66
4.6. Двумерная оптимальная линейная фильтрация....................................69
4.7. Двумерные линейные субоптимальные КИХ-фильтры .......................78
5. Нелинейная фильтрация ..................................................................................83
5.1. Медианная фильтрация ...........................................................................83
5.2. Адаптивные фильтры ..............................................................................86
5.3. Ранговая обработка изображений ..........................................................88
6. Оценка геометрических характеристик объектов на изображениях ..........98
Список литературы.............................................................................................106
3
Стр.3