Лекция по дисциплине «Цифровая обработка изображений»
жүктеу/скачать 1,26 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Точечные операции с изображениями
- Логарифмическое преобразование
| Установка порога
Еще одно базовое точечное преобразование - это пороговое значение. Установление пороговых значений создает двоичное изображение из полутонового или цветного изображения путем установки значений пикселей на 1 или 0 в зависимости от того, находятся ли они выше или ниже порогового значения. Обычно это используется для разделения или сегментации области или объекта в изображении на основе значений его пикселей, как показано на рисунке 3.4. В своей основной операции пороговая обработка работает с изображением I так: Рисунок 3.4. Пороговое значение для идентификации объекта Функция im2bw автоматически преобразует цветные изображения (такие как входные данные в примере) в полутоновые и масштабирует предоставленное пороговое значение (от 0 до 1) в соответствии с заданным диапазоном квантования обрабатываемого изображения. Пример показан на рисунке 3.5. Рисунок 3.5 Установка пороговых значений для сложного изображения Порог – это хороший инструмент для отделения переднего плана изображения от фона. Остается один вопрос: как выбрать хороший порог Точечные операции с изображениями
Логарифмическое преобразование Динамический диапазон изображения можно сжать, заменив каждое значение пикселя в заданном изображение с его логарифмом: Ioutput(i,j)=lnIinput(i,j), где I (i,j) это значение пикселя в местоположении (i,j) в изображении I а функция ln () представляет собой натуральный логарифм. На практике поскольку логарифм не равен нулю, используется следующая общая форма логарифмического преобразования: Рисунок 3.6. Логарифмическое преобразование: изменение параметра σ изменяет градиент логарифмической функции, используемой для ввода на вывод Обратите внимание, что коэффициент масштабирования σ контролирует диапазон ввода логарифмической функции, в то время как c масштабирует вывод в диапазоне квантования изображения от 0 до 255. Включено добавление 1 для предотвращения проблем, в которых логарифм не определен для Iinput(i,j)= 0. Уровень сжатия динамического диапазона эффективно регулируется параметром σ. Как показано на рис. 3.6, поскольку логарифмическая функция близка к линейной вблизи начала координат, достигнутое сжатие меньше для изображения, содержащего низкий диапазон входных значений, чем изображения, содержащего широкий диапазон значений пикселей. Эффект логарифмического преобразования заключается в увеличении динамического диапазона темных областей изображения и уменьшении динамического диапазона в светлых областях (например, рис. 3.7). Таким образом, логарифмическое преобразование отображает более низкие значения интенсивности или темные области в большее количество значений шкалы серого и сжимает значения более высокой интенсивности или светлые области в меньший диапазон значений шкалы серого. На рис. 3.7 мы видим типичный эффект фотографирования на ярком фоне (слева), когда динамический диапазон диафрагмы пленки или камеры слишком мал для захвата всего диапазона сцены. Применяя логарифмическое преобразование, мы осветляем передний план этого изображения, распределяя значения пикселей по более широкому диапазону и раскрывая больше его деталей при сжатии диапазона пикселей фона. Рисунок 3.7 Применение логарифмического преобразования к образцу изображения В Matlab логарифмическое преобразование может быть выполнено с изображением, как в Примере 3.8. Из этого примера мы можем видеть, что увеличение постоянной умножения c увеличивает общую яркость изображения жүктеу/скачать 1,26 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|