Svi su dobrodošli. Zaražena naučnom osnovnom knjigom, prije nego što se pogleda monografija, jednostavnim riječima se označava osnovama digitalne obrade slike. U slučaju statistike, još je jednostavnije otvoriti, a još efikasnije je još efikasnija metoda podešavanja kvaliteta slike - evaluacija histograma.

Radi jednostavnosti, gotovo je uvijek moguće gledati jednobojne slike (to je slika koja otkriva samo informacije o svjetlini, ali ne i o bojama piksela). Histogram slike je vrlo diskretna funkcija H, dodjeljuje mu se bezvrijedna vrijednost, de bpp je broj bitova, koji se unosi za kod jednog piksela. Ako želim da ne bude previše viskozna, često je normalno normalizirati histograme u rasponu, što čini funkciju kože H [i] vidljivijom na poleđini broja slika. Table. 1 prikazani su zadnjici testnih slika i histograma, motiviranih na osnovu:
Tab. 1.Mašta i njihovi gistogrami

Ako ste poštovali prikazani histogram, možete kreirati sliku slike. Na primjer, histograme još tamnijih slika karakteriziraju one koje su različite od nule vrijednosti koncentracije nultih nivoa svjetline, a za još svjetlije slike navpaki - različite vrijednosti koncentracije desnih dijelova.
Intuitivno je moguće napraviti sliku, koja je najzgodnija za sliku osobe, jer mogu dobiti histogram blizu jednakog rasta. Tobto. za svođenje vizualnog kvaliteta na sliku potrebe potrebno je i rekonstruirati, za histogram je rezultat dat na sve moguće vrijednosti svjetline i u isto vrijeme približno isti broj. Takvo ponovno kreiranje naziva se izjednačavanjem histograma i može biti viconano za dodatni kod, koji se stavlja u Listu 1.
Listing 1. Implementacija postupka kvantifikacije histografa

1. TCGrayscaleImage proces. HistogramEqualization;
2. konst
3. k = 255;
4. h: niz [0..k] od dvostrukog;
5. i, j: riječ;
6. početi
7. za i: = 0 do k do
8. h [i]: = 0;
9. h [okruglo (k * samostalni pikseli [i, j])]: = h [okruglo (k * samostalni pikseli [i, j])] + 1;
10. za i: = 0 do k do
11. h [i]: = h [i] / (sopstvena visina * sopstvena širina);
12. za i: = 1 do k do
13. h [i]: = h [i - 1] + h [i];
14. za i: = 0 sebi. Visina - 1 do
15. za j: = 0 sebi. Širina - 1 do
16. self. Pikseli [i, j]: = h [okruglo (k * samo. Pikseli [i, j]))];
17. kraj;

Kao rezultat kvantifikacije histograma, dinamički raspon slike se brzo širi u velikom broju slučajeva, omogućavajući vizualizaciju detalja, koji nisu prethodno spomenuti. Efekat je posebno jak na tamnim slikama, kao što je prikazano na Tab. 2. Osim toga, važno je napomenuti još jednu bitnu karakteristiku procedure za evaluaciju: u slučaju velikog broja filtera i gradacija, potrebno je prilagoditi parametre
Tab. 2. Slike i slike histografa za procjenu


Lako ga se riješiti, tako da gosti grada mogu dobro shvatiti šta traže. To je zato što je dinamički raspon izlazne slike širi od raspona izlazne slike. Očigledno, ne možete ni na koji način gledati na listu od 1 prikaza bez očuvanja vrijednosti različite od nule u svim kolonijama histograma. Iako je ipak potrebno doći do veće prirodne vrste opakih histograma, moguće je iskoristiti vypadkovy porast vrijednosti i-te kolonije histograma u prvih nekoliko dana periferije.
Očigledno, kvantifikacija histograma vam omogućava da lako prilagodite kvalitet monohromatskih slika. Očajnički želim da pohranim suptilni mehanizam i slike u boji.
Nema više naprednih trgovaca koji prikazuju slike u tri RGB kanala i započinju proceduru procjene histogramima do kolorektalnog područja kože. Za neke ljude koji su rođeni sa problemom moguće je postići uspjeh, ali u velikom broju slučajeva rezultat je takav (boje izgledaju neprirodno i hladno). Povezano je zajedno, ali RGB model ne predstavlja tačno boju ljudi.
Znajte o najvećoj količini prostora - HSI. Model boja (koji se ínshí spori s njim) naširoko koriste ilustratori i dizajneri, kako bi se omogućilo razumijevanje tona boje, intenziteta i intenziteta koji su uobičajeniji za ljude.
Ako pogledate projekciju RGB-kocke tik do dijagonale bili-crne, onda ćete vidjeti šest jardi, rez izgleda kao prva i druga boja, a sve plave (kao leže na centralnoj tački kocke):

Mala. 1. Projekcija kocke u boji
Za dodatni model moguće je kodirati sve boje dostupne u RGB-modelu, potrebno je dodati vertikalnu liniju svjetlosti (ili intenzitet) (I). Rezultat ima šesterokutni konus (sl. 2, sl. 3):


Mala. 2. Piramida HSI (vrhovi)
U ovom modelu, ton boje (H) je postavljen sa rezom od ose crvene boje, težina (S) karakteriše čistoću boje (1 znači čistu boju, a 0 plavu boju). Sa nultom vrijednošću zasićenja, ton je nemi i dodjeljuje se.


Mala. 3. Piramida HSI
Table. 3 prikazuje raspored slike po komponentama HSI (bílí pikseli u kanalu í u tonovima ídpívíyut zerívívítí):
Tab. 3. Prostor kolone HSI


Za poboljšanje kvaliteta slika u boji efikasnije je koristiti proceduru izjednačavanja kanala intenziteta. Isto je prikazano u Tab. 4
Tab. 4. Izjednačavanje malih kanala


Ohrabren sam, ceo materijal će ti dobro doći, daću ti najbolje cikavim, što je maksimalno otrcano. Hvala ti.

Obrada prednje slike- proces poboljšanja kvaliteta slike, odnosno postavljanje iste kao meta na osnovu originala što je moguće preciznije i prilagođene za automatsku analizu slike.

Među nedostacima u digitalnim slikama možete uočiti sljedeće:

• Digitalni šum
• Defekti u boji (nedostaci ili neodoljiva jasnoća koja je u kontrastu, netačan ton debelog crijeva)
• Veličina (fokus)

Metoda obrade prednje slike je ležanje od fabrike do kraja dana, a možete uključiti sledeće vrste robota:

Filtriranje slika s bukom

Šum digitalne slike- defekt u slici, koji je unesen fotosenzorima i elektronskim prilozima, koji su opaki. Za gušenje vikorista koristite sljedeće metode:

Linearne prosečne tačke od susid - najjednostavnija vrsta algoritama za vizualizaciju buke. Glavna ideja je da je aritmetička sredina tačaka na periferiji deyak_y nova vrijednost točke.

Fizički, takva filtracija se realizuje za dodatno zaobilaženje piksela slike matricom zgortka, koja izgleda ovako:

zadnjica:

div - efikasnost norme, ali prosječni intenzitet nije postao radost. Vin dorivnyu zbroj matrica performansi, na stražnjici div = 6.

Rosmittha po Gaussu(vrsta linearne hipoteze) implementira se za dodatno zaobilaženje slika matricom slike, koja izgleda ovako:

Nakon matrice 5 × 5 slijedi normala (Gausov zakon). Sama matrica je usmjerena na dno, specifikacije su već normalne, tako da je div za cijelu matricu samo jedan.

Od veličine matrice odrediti snagu veličine.

Gornji lijevi piksel nema nikakvog "susid" zla, ali odozgo, sada, glupi smo na mnogostrukost performansi matrice!

Za rješenje cijelog problema trebat će vam razvoj industrijske slike. Ideja je da otvorite sliku sa veličinama

širina + 2 razmaka / 2, visina + 2 praznina / 2, de

širina i visina - širina i visina slike, kako filtrirati,

gap - veličina matrice razmaka.

U sredini slike, ulazna slika se kopira, a rubovi se memorišu krajnjim pikselima slike. Stopa rasta je zaglavljena za međumemoriju, a rezultat će biti uparen.

Medijan filter Riječ je o prozorskom filteru, koji je posljednji skenirao sliku, i uključio skin, jedan od elemenata, koji se potrošio na prozorskom filteru.

Pikseli, koji „padaju“ na prozor, sortiraju se po rastu i vrijednosti, jer se nalaze u sredini liste.

Srednji filter vas poziva da pobijedite kako biste smanjili šum ili šum slike.

Za smanjenu čitljivost Slika je pobjednička u ofanzivnom filteru (div = 1):

Morfološka revizija

Morfološka filtracija se koristi za proširenje (dilaktaciju) zvučnih (erozionih) elemenata binarne slike.

Dilatacija(morfološka ekspanzija) - slika slike ili slika slike pomoću šablona. Šablon može biti u obliku i veličini materijala. Kad svi vide Edinu Obezbeđena pozicija(sidro), yaka ide na trenutni piksel prilikom izračunavanja leđa.

Binarna slika - red skupa (uređenog skupa) crno-bilih tačaka (piksela). Maksimalni intenzitet piksela slike je jedan, a minimalni nula.

Stagnacija dilatacije se vrši prije prolaska šablona duž cijele slike i stagnacije operatora lokalnim maksimumom intenziteta slika slike koja je zakrivljena šablonom. Ako je maksimalni broj 1, tada će biti točka u kojoj se nalazi uzorak sidra. Ovo je operacija wikiting rasta svjetlosnih područja na slici. Kod malog djeteta sa malom bojom dolazi do promjena u pikselima, koji će, kao rezultat kašnjenja u dilataciji, biti slabi.

Erozija(morfološki zvuk) - operacija, umotana prije dilatacije. Dia erozii je sličan dilataciji, razlika je u tome što operater pobjeđuje oko šale lokalnog minimuma. Ako je minimalni put 0, tada će tačka u kojoj se nalazi uzorak sidra biti crna. Na malom, dešnjak je sirim boje;

Operacija “ Dilatacija"- analog logičkog" abo ", operacije" Erozija"- analogno logičkom" i ".

Rezultat morfoloških operacija je prilično bogat šablonom, koji stagnira (strukturni element). Vibrirajući razvojni strukturni element, možete provjeriti sliku:

• Prigušivanje buke.
• Vidílennya između objekta.
• Slika skeleta objekta.

Korekcija kvaliteta i kontrasta slike

Yaskravístê Karakteristike, koje su izvor, su vrlo jake boje piksela koje se pojavljuju iz crne boje. Na primjer, ako je fotografija digitalizirana po pospanom vremenu, imat će smisla. Sa strane, pošto je fotografija pokvarena uveče ili noću, osvetljenost će biti mala.

Kontrastê Karakteristika činjenice da na slikama postoji velika količina boja. Veći je prikaz boja i veći je kontrast na slici.

Postoje tri glavne metode podešavanja kontrasta slike:

• istezanje linija gistogramima (kontrastiranje linija),
• normalizacija histograma,
• virivnyuvannya (linearizacija ili ekvalizatsii, ekvalilizatsii) histogramima.

Linearno istezanje kreirati dok se nova vrijednost intenziteta ne dodijeli pikselu kože slike. Yakscho íntensivností vihídnogo Slike zmínyuvalisya u díapazoní od prije todí neobhídno líníyno "roztyagnuti" zaznacheny díapazon tako da stanovnici vrijednosti zmínyuvalisya od 0 do 255. Za tsogo starínuvalisya od 0 do 255. Za tsogo starínuvalisya u díapazoní od prije todí neobhídno líníyno "roztyagnuti" zaznacheny díapazon tako da stanovnici vrijednosti zmínyuvalisya od 0 do 255. Za tsogo starínuvalisya od 0 do 255. reda scho kordon može ići na 0, i - 255.

Normalizacija histogramima na osnovu prethodnog metoda, očuvaću rastezanje kako se raspon intenziteta mijenja, lišavajući ga najinformativnijeg dijela. Što se tiče informativnog dijela, ima dosta izbora gostiju, tobto. Intenzitet, koji se najčešće percipira na slici. Bins, koji se pojavljuju intenzivno, ali su malo razvijeni, pojavljuju se u procesu normalizacije, a zatim se pojavljuju na liniji za proširenje linije histogramima, koja je došla.

Virivnyuvannya Histogram je jedna od najpopularnijih metoda. Meta virivnyuvannya polyag je da je frekvencija jednaka istoj frekvenciji, a histogram je zasnovan na jednakom zakonu rasta. Navodno je slika data u pogledu sivog, jer je slika drugačija. Broj vrijednosti za kvantifikaciju kvaliteta piksela (broj binova) koje treba postati. Todi u sredini na koži rivn yaskravosti maê vipadati picsel_v. Osnovna matematika leži na dnu dva spiska. Nemojte - od veličine, kako opisati promjenu intenziteta slike na slikama - intenzitet intenziteta na vizualnoj slici - osnova intenziteta. Neophodno je poznavati transcendentnost dara, jer bi to omogućilo da se prepozna dobrota bažana:

Značajno kroz integralne zakone raspodjele vrijednosti i. Isprati ekvivalent vode, tako ... Ispisuje se integralni zakon raspodjele za vrijednosti sljedećeg:

Zvidsi otrimuêmo, scho

Zalishilosya z'yasuvati, kao procjena integralnog zakona rozpodilu. Za cjelinu, potrebno je dohvatiti histogram izlazne slike, umjesto normalizacije histograma prilagođavanjem veličine skin bin-a na poleđinu broja piksela. Vrijednost binova može biti bliska vrijednosti funkcije distribucije. Takođe, značenje integralne funkcije rozete može se koristiti kao zbir ofanzivnog tipa:

Procjena se može potaknuti pomoću izračunavanja novih vrijednosti intenziteta. Veličanstveno, moguće je prepisati histograme ne samo na cijelu sliku, već i na okolne dijelove.

U biblioteci OpenCV implementirana je funkcija equalizeHist, tako da neće podešavati kontrast slike za dodatni prikaz histograma [,]. Prototip funkcije je prikazan ispod.

void equalizeHist (const Mat & src, Mat & dst)

Funkcionalnost pratsyuê u fazi chotiri:

Dal se vodi po dnu programa, koji će osigurati registraciju gistograma. Dodatok prihvatiti kao argument komandne linije ću pozvati izlaznu sliku. Posjeta operaciji kako bi se posjetiocu prikazala vizualizacija vizualne slike. Vikoristannya image, uđite u bazu skladišta PASACL VOC 2007. Prevedeno na vrhu reda (sl. 7.11, zlo);

#include #include korištenje imenskog prostora cv; const char helper = "Sample_equalizeHist.exe \ n \ t - naziv datoteke slike \ n ";< 2) { printf("%s", helper); return 1; } // загрузка изображения img = imread(argv, 1); // преобразование в оттенки серого cvtColor(img, grayImg, CV_RGB2GRAY); // выравнивание гистограммы equalizeHist(grayImg, equalizedImg); // отображение исходного изображения и гистограмм namedWindow(initialWinName, CV_WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow(equalizedWinName, CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(initialWinName, grayImg); imshow(equalizedWinName, equalizedImg); waitKey(); // закрытие окон destroyAllWindows(); // осовобождение памяти img.release(); grayImg.release(); equalizedImg.release(); return 0; }

Za sve elementarne rekonfiguracije dolazi do promjene zakona rasta slike, koji opisuje sliku. Mehanizam zmije je razumljiv iz zadnjice prerade dolije sa monotonom karakteristikom, opisanom funkcijom (slika 2.8), koja ima nedvosmislenu funkciju zvonjenja. Priznaje se da je vrijednost iste veličine reda veličine. Nekhai je visoki malijumski interval vrijednosti određene vrijednosti, i - specifični interval transformirane vrijednosti vrijednosti.

Pogodak vrijednosti u intervalu je razlog za pogodak vrijednosti u intervalu, što znači istu vrijednost za dva pod-a. Na činjenicu da postoje tri od oba intervala, možete zapisati približni paritet:

,

de moduli maksimalnog iscrpljivanja nesavršenosti u smislu apsolutnih vrijednosti intervala (i neselektivnosti znakova u inkrementima). Numerička vrijednost vrijednosti promijenjene vrijednosti, moguće je zamijeniti promjenu kroz funkciju prometa i granični prijelaz na (i, također,), prihvatljiva je:

. (2.4)

Tsey viraz vam omogućava da prebrojite gustinu proizvoda rekonstitucije, jak, kao što se vidi iz ny, ne zaglavite sa gustim rosodilom opake veličine. Nije iznenađujuće, ali ima dosta priliva u polje promjena, neki (2.4) su uključeni u ovu funkcionalnu funkciju i stari su.

Spívvídnoshennya postaju prilično sklopivi, jer se ponovni razvoj može opisati u nedvosmislenoj funkciji. Uz dodatak takve karakteristike preklapanja sa dvosmislenom funkcijom zvonjenja, karakteristika sa Sl. 2.4, do. Zaštita, zalom, zm_st ymírnísnyh ponovno stvaranje u svom vlastitom ne mijenja.

Bez napora, elementarna rekonfiguracija slike može se vidjeti na prvi pogled promjene u kvaliteti slike koju opisuje viraz (2.4). Očigledno, kada su potrebni, kvalitet vizualnog proizvoda se ne može izgubiti iz kvalitete vizualne slike (iz nekog razloga, na zagonetno trivijalan način). Nije bitno, ali kada postoji linearni kontrast, moguće je pogledati gustinijevu sliku, ali to je žar, pa ako su parametri linearne transformacije dovoljno visoki, parametri gustina i slike su promijenio.

Vrijednost imovirnísnyh karakteristika slike, koja je prošla kroz nelinearnu obradu, je direktna analiza. Pojavom praktičnih slika slike, zadatak se okreće: za vrstu vizuelnog identiteta i kvalitet koji je potreban potrebno je revidirati, kao rezultat izgleda slike. U praktičnoj digitalnoj obradi slike često je moguće proizvesti transformaciju slike do nivoa normalnog rasta. U cijelom vipadu

de i - minimalna je maksimalna vrijednost kvaliteta ponovo kreirane slike. Vizuelno značajna je karakterizacija redefinisanja, scho virishuê tse zavdannya. Ne povezivati ​​međusobno funkciju (2.2), već - integralne zakone generisanja ulaznih i izlaznih vrijednosti. Vrahoyuchi (2,5), poznato je:

.

Pružanje skupa vješalica iz razloga imovirnivnosti ekvivalencije

za jednostavnu preradu možemo prihvatiti

što je karakteristika (2.2) za rješavanje problema. Kao i ranije (2.6), slika ne prolazi kroz nelinearnu transformaciju, čiju karakteristiku tipa određuje integralni zakon generisanja same slike. Kada se dobije rezultat, rezultat se vodi do unaprijed određenog dinamičkog raspona uz dodatnu operaciju kontrasta linija.

Analognim rangom mogu se ocrtati rješenja nekih drugih građevina, za koje je potrebno zakone slike dovesti do datog oblika. Uvedena je tabela takvih revizija. Prvo, ovo je naziv hiperbolizacije ruže, prenosa smanjene snage slike slike na hiperboličku:

(2.7)

Čim svjetlost prođe kroz oko pojavi se sjaj logaritma, tada se čini da je snaga svjetlosti jednaka. U takvom rangu, na vidminu sa prednje strane motke na tragu fizioloških moći zoru. Moguće je pokazati da slika guste gustine (2.7) ide na ulaz nelinearnog elementa sa karakteristikom

Takođe se zasniva na integralnom zakonu distribucije vizuelne slike.

U takvom rangu, reinkarnacija Gustinija Ymovirnostyja koji prenosi znanje o integralnoj ruži za vizuelnu sliku. Po pravilu, o tome nema pouzdanih podataka. Vikoristannya za potrebe analitičkih aproksimacija je također od male koristi, jer Ovi mali rezultati mogu se skrenuti pažnju na potrebne rezultate. Pri tome se u praksi obrade slike revizije spiskova mogu uočiti dvije faze.

U prvoj fazi vizualizira se histogram vizualne slike. Za digitalne slike, skala svjetline je, na primjer, da prati cijeli raspon od 0...255, histogram je tabela od 256 brojeva. Koža sa njih pokazuje niz tačaka u kadru, koji je manje svetao. Povećajući sve brojeve tabele za gotovu veličinu vibriranja, kao i za najvažnije tačke slike, dobićete procenu povećanja kvaliteta slike. Značajno qiu procjena ... Za procjenu integralne distribucije slijedite sljedeću formulu:

.

U drugoj fazi, nije potrebno ponovo implementirati samu (2.2), tako da neću uzeti u obzir potrebnu snagu vizuelne slike. Istovremeno, na osnovu histograma procjenjuje se zamjena nenadzirane stvarne stope rasta. Pogledat ću sve metode elementarne transformacije slike, u ime vrste zakona rasta, zovu se histogramske metode. Zokrema, ponovno stvaranje, na bilo kojoj slici, velika količina rasta se naziva ekvalizatsiêyu (virivnyuvannyam) histogrami.

Značajno je da postupak ponovnog pisanja histograma može stagnirati do slike u cjelini, kao i do trećih fragmenata. Možete ostati cimet kada gledate nestacionarne slike, možete vidjeti karakteristike male djece. U velikom broju prečica, efekat se može postići, stagnirajuća obrada histograma do okremikh dilyanok.

Vikoristannya spívvídnoshen (2.4) - (2.8), važi za slike sa neprekidnim rastom kvaliteta, nije potpuno ispravno za digitalne slike. Neophodno je da majke poštuju, ali kao rezultat obrade ne popuštaju idealnom rastu slike slike, tako da je važno da je kontrolišete histogramima.

Na slici 2.9, kundak ekvalizacije je šiljast, Vikonano je sličan Vikladeno metodi. Tipična slika bageta pirinča, koju posjeduju stvarni sistemi, je pitoma tamnih daljanoka i povremeno malog broja diljanoka visokog sjaja. Procjena slike, koja prikazuje integralne površine kuća, zbog različitih boja. Slika polomljene (sl. 2.9.a) i izmrvljene (sl. 2.9.b) slike pokazuje kako je koža izrasla, kada je obrađena dovedena do izgleda vizuelnog čišćenja.