Svi su dobrodošli. Zaražena znanstvenom temeljnom knjigom, prije gledanja monografije, jednostavnim se riječima označava osnovama digitalne obrade slike. U slučaju statistike još je jednostavnije otvoriti, a još učinkovitije je još učinkovitija metoda podešavanja kvalitete slike - evaluacija histograma.

Radi jednostavnosti, gotovo je uvijek moguće pogledati jednobojne slike (to je slika koja otkriva samo informacije o svjetlini, ali ne i o bojama piksela). Histogram slike je prilično diskretna funkcija H, dodijeljena mu je vrijednost bez vrijednosti, 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] izraženijom na stražnjoj strani broja slika. Stol. 1 prikazuje dio testnih slika i histograma, motiviranih na temelju:
Tab. 1.Mašta i njihovi gistogrami

Ako ste poštovali prikazani histogram, možete stvoriti sliku slike. Na primjer, histograme još tamnijih slika karakteriziraju oni koji su različiti od nule vrijednosti koncentracije nulte vrijednosti, a za još svjetlije slike navpaki - različite vrijednosti koncentracije desnih dijelova.
Intuitivno je moguće napraviti sliku, što je najzgodnije za sliku osobe, jer mogu dobiti histogram približno jednakog rasta. Tobto. za redukciju vizualne kvalitete na sliku potrebe, također je potrebno rekonstruirati, za histogram je rezultat dat na sve moguće vrijednosti svjetline i istovremeno približno isti broj. Takvo ponovno stvaranje naziva se izjednačavanjem histograma i može biti viconano za dodatni kod, koji se stavlja u Popis 1.
Listing 1. Provedba postupka kvantifikacije histografa

1. Proces TCGrayscaleImage. 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 učiniti
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 učiniti
11. h [i]: = h [i] / (samo. Visina * samo. širina);
12. za i: = 1 do k učiniti
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. sebe. 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, omogućujući vizualizaciju detalja, ali nisu prethodno spomenuti. Učinak je posebno jak na tamnim slikama, kao što je prikazano na Tab. 2. Osim toga, važno je napomenuti još jednu važnu značajku postupka za evaluaciju: u slučaju velikog broja filtara 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 što traže. To je zato što je dinamički raspon izlazne slike širi od raspona izlazne slike. Očito, ne možete ni na koji način gledati popis od 1 prikaza bez očuvanja vrijednosti ne 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.
Očito, kvantifikacija histograma omogućuje vam jednostavno podešavanje kvalitete jednobojnih slika. Očajnički želim pohraniti suptilan mehanizam i slike u boji.
Nema više naprednih trgovaca koji prikazuju slike u tri RGB kanala i započinju postupak procjene histogramima kolorektalnog područja kože. Za neke ljude koji su rođeni na loš način moguće je postići uspjeh, ali u velikom broju slučajeva rezultat je tako dobar (boje izgledaju neprirodno i hladno). Povezano je, ali RGB model ne predstavlja točno boju ljudi.
Znajte o najvećoj količini prostora - HSI. Model boja (koji se s njim spori) 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, vidjet ćete šestometar, rez izgleda kao prva i druga boja, a sve plave (kao leži na središnjoj točki kocke):

Mali. 1. Projekcija kocke u boji
Za dodatni model moguće je kodirati sve boje dostupne u RGB-modelu, potrebno je dodati okomitu liniju svjetla (ili intenzitet) (I). Rezultat ima šesterokutni stožac (slika 2, slika 3):


Mali. 2. Piramida HSI (vrhovi)
U ovom modelu, ton boje (H) postavljen je izrezom od ose crvene boje, težina (S) karakterizira čistoću boje (1 znači čistu boju, a 0 plavu boju). Uz nultu vrijednost zasićenja, ton je nemi i dodijeljen je.


Mali. 3. Piramida HSI
Stol. 3 prikazuje raspored slike po komponentama HSI-a (bílí pikseli u kanalu ídpívíyut zerívívítí):
Tab. 3. Prostor stupca HSI


Za poboljšanje kvalitete slika u boji učinkovitije je koristiti postupak izjednačavanja kanala intenziteta. Isto je prikazano u Tab. 4
Tab. 4. Izjednačavanje malih kanala


Ohrabren sam, cijeli materijal će ti dobro doći, dat ću ti najbolje cikavim, što je maksimalno otrcano. Hvala vam.

Obrada prednje slike- proces poboljšanja kvalitete slike, odnosno postavljanje kao meta na temelju originala što je moguće točnije i prilagođene za automatsku analizu slike.

Među nedostacima u digitalnim slikama možete vidjeti sljedeće:

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

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

Filtriranje slika s bukom

Šum digitalne slike- nedostatak u slici, koji je uveden fotosenzorima i elektroničkim prilozima, koji su opaki. Za gušenje vikorista koristite sljedeće metode:

Linearne prosječne mrlje po susid - najjednostavnija vrsta algoritama za vizualizaciju buke. Glavna ideja je da je aritmetička sredina točaka na periferiji deyak_y nova vrijednost točke.

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

zadnjica:

div - učinkovitost 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 (Gaussov 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 "susidnog" zla, ali odozgo smo, sada, nijemi na višestrukost performansi matrice!

Za rješenje cijelog problema trebat će vam razvoj industrijske slike. Ideja je otvoriti sliku s veličinama

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

širina í 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 zalijepljena za međuspremnik, a rezultat će se uskladiti.

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, poredani su po redu rasta i vrijednosti, jer se nalaze u sredini liste.

Srednji filtar poziva vas na pobjedu kako biste smanjili šum ili šum slike.

Za smanjenu čitljivost Slika je pobjednička u uvredljivom filtru (div = 1):

Morfološka revizija

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

Dilatacija(morfološka ekspanzija) - slika slike ili slika slike pomoću predloška. Šablon može biti u materijalnom obliku i veličini. Kad svi vide Edinu Osigurana pozicija(sidro), yaka idite na trenutni piksel pri izračunu stražnje strane.

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

Stagnacija dilatacije nastaje prije prolaska predloška 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. Na malom djetetu s malom bojom dolazi do promjena u pikselima, koji će, kao posljedica kašnjenja u dilataciji, biti slabi.

Erozija(morfološki zvuk) - operacija, omotana prije dilatacije. Dia erozii je sličan dilataciji, razlika je u tome što operater pobjeđuje oko šale lokalnog minimuma. Ako je minimalna cesta 0, tada će točka u kojoj se nalazi uzorak sidra biti crna. Na malom, dešnjak je sirim boje vídmíchení píxelí, kao što će postati crn u naše vrijeme.

Operacija " Dilatacija"- analogni logički" abo ", operacija" Erozija"- analog logičkog" i ".

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

• Utišavanje buke.
• Vidílennya između objekta.
• Slika kostura objekta.

Korekcija kvalitete i kontrasta slike

Yaskravístê Karakteristike, koje su podrijetlo, su vrlo jake boje piksela koji se pojavljuju iz crne boje. Na primjer, ako je fotografija digitalizirana u pospanom vremenu, bit će smislena. Sa strane, kako je fotografija slomljena u večernjim satima ili noću, svjetlina će biti mala.

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

Postoje tri glavne metode podešavanja kontrasta slike:

• rastezanje 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 staru vrijednost od 0 do 255, za tsogo staru vrijednost dostatno vídívítsívítísítívítístívítítísítítítítítítítítítítík reda scho kordon može ići na 0, i - 255.

Normalizacija histogramima na temelju prethodne metode, očuvat ću rastezanje kako se raspon intenziteta mijenja, lišavajući ga najinformativnijeg dijela. Što se tiče informativnog dijela, puno je odabira 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, koji je došao.

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

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 normaliziranja histograma prilagođavanjem veličine skin bin na poleđinu broja piksela. Vrijednost binova može biti bliska vrijednosti funkcije distribucije. Također, značenje integralne funkcije rozete može se koristiti kao zbroj napadačkog 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 prikazan je u nastavku.

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

Funkcionalnost pratsyuê u fazi chotiri:

Dal se vodi bazom programa, koji će osigurati registraciju gistograma. Dodatok prihvatiti kao argument naredbenog retka nazvat ću izlaznu sliku. Posjet operaciji za prikaz posjetitelja posjetitelju do vizualizacije vizualne slike. Vikoristannya image, uđite u bazu skladišta PASACL VOC 2007. Prevedeno na vrhu retka (sl. 7.11, zlo);

#uključiti #uključiti korištenje imenskog prostora cv; const char pomoćnik = "Sample_equalizeHist.exe \ n \ t - naziv slikovne datoteke \ 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 razumljiv je iz stražnjice dovilije koja se prerađuje iz monotonih karakteristika opisanih funkcijom (slika 2.8), koja ima nedvosmislenu funkciju zvonjenja. Priznaje se da je vrijednost iste veličine reda veličine. Nekhai je visoki maliumski interval vrijednosti određene vrijednosti, i - specifični interval transformirane vrijednosti vrijednosti.

Pogodak vrijednosti u intervalu razlog je pogotka vrijednosti u intervalu, što znači istu vrijednost dvaju mahuna. 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). Izračunljivo je da je stupanj promjene vrijednosti promijenjene vrijednosti, moguće ga je zamijeniti povratnom funkcijom i prepoznati granični prijelaz na (i, također,):

. (2.4)

Tsey viraz vam omogućuje da izračunate gustoću proizvoda rekonstitucije, jak, kao što se može vidjeti iz ny, ne zaglavi s gustim rosodilom opake veličine. Nije iznenađujuće, ali ima dosta priljeva u polje promjena, neki (2.4) su uključeni u ovu funkcionalnu funkciju i stari su.

Spívvídnoshennya postaju prilično sklopivi, budući da se ponovni razvoj može opisati u nedvosmislenoj funkciji. Uz dodatak takve karakteristike preklapanja s dvosmislenom funkcijom zvonjenja, karakteristika na sl. 2,4, do. Zaštititi, zalom, zm_st ymírnísnyh ponovno stvaranje u svom vlastitom ne mijenja.

Bez napora, elementarna rekonfiguracija slike može se vidjeti na prvi pogled na promjenu kvalitete slike koju opisuje viraz (2.4). Očito, kada su potrebni, kvaliteta vizualnog proizvoda ne može se izgubiti iz vizualne slike (iza vinjete, u zagonetnoj, trivijalnoj transformaciji). Nije bitno, ali kad 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, ê izravna analiza. Pojavom praktičnih slika slike, zadatak se okreće: za vrstu vizualnog identiteta i kvalitete slike potrebno ga je revidirati, kao rezultat izgleda slike. U praktičnoj digitalnoj obradi slike često je moguće proizvesti transformaciju slike do razine normalnog rasta. U cijelom vipadu

de i - minimalna je maksimalna vrijednost kvalitete ponovno kreirane slike. Vizualno značajna je karakterizacija redefiniranja, scho virishuê tse zavdannya. Ne povezivati ​​međusobno funkciju (2.2), nego - integralne zakone generiranja 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 prije (2.6), slika ne prolazi kroz nelinearnu ponovnu implementaciju, čije je obilježje određeno integralnim zakonom generiranja same slike. Kada se dobije rezultat, rezultat se vodi do unaprijed određenog dinamičkog raspona s dodatnom operacijom kontrasta linija.

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

(2.7)

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

Također se temelji na integralnom zakonu raspodjele vizualne slike.

U takvom rangu reinkarnacija Gustinija Ymovirnostyja koji prenosi znanje o integralu za vizualnu sliku. U pravilu o tome nema pouzdanih podataka. Vikoristannya za potrebe analitičkih aproksimacija također je od male koristi, jer Ovi mali rezultati mogu se upozoriti na potrebne rezultate. Na to se u praksi obrade slike revizije popisa mogu vidjeti dvije faze.

U prvoj fazi vizualizira se histogram vizualne slike. Za digitalne slike, ljestvica svjetline je, na primjer, da prati cijeli raspon od 0 ... 255, histogram je tablica od 256 brojeva. Koža s njih pokazuje niz točaka u kadru, koji je manje svijetao. Povećajući sve brojeve tablice za gotovu veličinu vibriranja, kao i za najvažnije točke slike, da biste dobili procjenu povećanja kvalitete slike. Značajno qiu procjena ... Za procjenu integralne distribucije slijedite sljedeću formulu:

.

U drugoj fazi nije potrebno ponovno implementirati samu (2.2), tako da neću uzeti u obzir potrebnu snagu vizualne slike. Istodobno, na temelju histograma procjenjuje se zamjena nenadzirane stvarne stope rasta. Pogledat ću sve metode elementarne transformacije slike, u ime vrste zakona rasta, zovu se metode histograma. Zokrema, ponovno stvaranje, u kojem slika više nije jednaka, naziva se histogrami ekvalizatsiêyu (virivnyuvannyam).

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 prečaca, učinak se može postići, stagnirajuća obrada histograma do okremikh dilyanok.

Vikoristannya spívvídnoshen (2.4) - (2.8), vrijedi za slike s neprekidnim rastom kvalitete, nije potpuno ispravno za digitalne slike. Potrebno je da majke poštuju da kao rezultat obrade ne naiđu na idealan rast slike slike, pa je važno kontrolirati je histogramima.

Na slici 2.9, stražnjica ekvalizacije je šiljasta, Vikonano je sličan metodi Vikladeno. Tipična slika bagueta riže, koju posjeduju stvarni sustavi, je pitoma tamnih dalyanoka i povremeno malog broja dalyanoka s visokim sjajem. Procjena slike, koja prikazuje integralne površine kuća, zbog različitih boja. Slika slomljene (sl. 2.9.a) i smrvljene (sl. 2.9.b) slike pokazuje kako se tijekom obrade može vidjeti porast tvrdoće, kako bi se dobio vizualni dojam.