Vabljeni vsi. Okužena z znanstveno temeljno knjigo je pred ogledom monografije s preprostimi besedami označena o osnovah digitalne obdelave slik. Pri statistiki je še enostavneje odpreti, še učinkoviteje pa je še bolj učinkovit način prilagajanja kakovosti slike - vrednotenje histogramov.

Zaradi preprostosti je skoraj vedno mogoče pogledati enobarvne slike (to je slika, ki razkriva le informacije o svetlosti, ne pa tudi o barvah slikovnih pik). Histogram slike je precej diskretna funkcija H, pripisana mu je vrednost brez vrednosti, de bpp je število bitov, ki se vnese za kodo posameznega slikovnega pika. Če želim, da ni preveč viskozen, je pogosto normalno, da se histogrami v območju normalizirajo, zaradi česar je kožna funkcija H [i] bolj izrazita do zadnje strani števila slik. Tabela. 1 prikazuje zadnjice testnih slik in histogramov, motiviranih na podlagi:
Tab. 1.Domišljija in их gistogrami

Če ste spoštovali prikazani histogram, lahko ustvarite sliko slike. Na primer, za histograme še temnejših slik so značilne tiste, ki so enake nič vrednosti koncentracije nič ravni svetlosti, za še svetlejše slike navpaki pa neničelne vrednosti koncentracije desnih delov.
Intuitivno je mogoče ustvariti sliko, ki je najbolj priročna za podobo osebe, saj lahko dobim histogram blizu enake rasti. Tobto. za zmanjšanje vizualne kakovosti na sliko potrebe je treba tudi rekonstruirati, za histogram je bil rezultat podan vsem možnim vrednostim svetlosti in hkrati približno enakemu številu. Takšno poustvarjanje se imenuje izravnava histogramov in je lahko viconano za dodatno kodo, ki se vnese na seznam 1.
Listing 1. Izvedba postopka kvantifikacije histografov

1. Postopek TCGrayscaleImage. Histogram Equalization;
2. konst
3. k = 255;
4. h: niz [0..k] dvojnega;
5. i, j: beseda;
6. začeti
7. za i: = 0 do k do
8. h [i]: = 0;
9. h [okrogla (k * samo. slikovnih pik [i, j])]: = h [okrogla (k * samo. slikovnih pik [i, j])] + 1;
10. za i: = 0 do k do
11. h [i]: = h [i] / (self. višina * samo. širina);
12. za i: = 1 do k do
13. h [i]: = h [i - 1] + h [i];
14. za i: = 0 sebi. Višina - 1 do
15. za j: = 0 sebi. Širina - 1 do
16. sebe. Piksli [i, j]: = h [okrogla (k * samo. Piksli [i, j]))];
17. konec;

Zaradi kvantifikacije histografov se dinamični razpon slike hitro širi v velikem številu, kar omogoča vizualizacijo podrobnosti, ki je prej ni bilo omenjeno. Učinek je še posebej močan pri temnih slikah, kot je prikazano na Tab. 2. Poleg tega je treba omeniti še eno pomembno značilnost postopka ocenjevanja: v primeru velikega števila filtrov in gradacij je treba prilagoditi parametre
Tab. 2. Slike in slike histografov za oceno


Znebiti se ga je enostavno, tako da lahko gostje mesta dobro razumejo, kaj iščejo. To je zato, ker je dinamični razpon izhodne slike širši od obsega izhodne slike. Očitno ne morete na noben način gledati na seznam 1 prikaza, ne da bi ohranili neničelno vrednost v vseh kolonijah histogramov. Čeprav je kljub temu treba doseči večjo naravno vrsto zlobnih histogramov, je mogoče v prvih nekaj dneh obrobja vikoristovuvati vypadkovy naraslo vrednost i-te kolonije histogramov.
Očitno vam kvantifikacija histogramov omogoča enostavno prilagajanje kakovosti enobarvnih slik. Obupno želim shraniti subtilen mehanizem in do barvne slike.
Ni več naprednih trgovcev na drobno, ki bi predstavljali slike v treh RGB kanalih in začeli postopek za vrednotenje s histogrami do kolorektalnega področja kože. Nekaterim ljudem, ki so rojeni na slab način, je mogoče doseči uspeh, a v velikem številu primerov je rezultat tako dober (barve so videti nenaravne in hladne). Povezan je skupaj, vendar model RGB ne predstavlja natančno barve ljudi.
Spoznajte največjo količino prostora - HSI. Barvni model (ki se z njim spori) ilustratorji in oblikovalci veliko bolj uporabljajo, da bi omogočili razumevanje barvnega tona, intenzivnosti in intenzivnosti, ki so pogostejše za ljudi.
Če pogledate projekcijo RGB-kocke tik ob diagonali bili-črne, potem boste videli šestometnico, rez je videti kot prva in druga barva, vse modre (na primer leži na osrednji točki kocke):

Majhna. 1. Projekcija barvne kocke
Za dodaten model je možno kodirati vse barve, ki so na voljo v RGB-modelu, pri čemer je potrebno dodati navpično črto svetlobe (oz. jakost) (I). Rezultat ima šesterokoten stožec (slika 2, slika 3):


Majhna. 2. Piramida HSI (vrhovi)
V tem modelu je barvni ton (H) nastavljen z izrezom iz ose rdeče barve, teža (S) označuje čistost barve (1 pomeni čisto barvo, 0 pa modro barvo). Pri ničelni vrednosti nasičenosti je ton zaznan za nemo in je dodeljen.


Majhna. 3. Piramida HSI
Tabela. 3 prikazuje postavitev slike po komponentah HSI (bilі pikslov v kanalu іdpіvіyut zerіvіvіtі):
Tab. 3. Prostor stolpcev HSI


Za izboljšanje kakovosti barvnih slik je učinkoviteje uporabiti postopek izenačitve kanala intenzivnosti. Enako je prikazano v Tab. 4
Tab. 4. Izenačitev malih kanalov


Spodbujen sem, celoten material vam bo dobro prišel, dal vam bom najboljši tsikavim, kar je maksimalno klavrno. Hvala vam.

Obdelava sprednje slike- proces izboljšanja kakovosti slike, to je, da jo postavimo kot meta na podlagi izvirnika čim bolj natančno in prilagojeno za avtomatsko analizo slike.

Med napakami v digitalnih slikah lahko opazite naslednje:

• Digitalni šum
• Barvne napake (pomanjkljivosti ali izjemna jasnost, ki je v nasprotju, nepravilen ton debelega črevesa)
• Velikost (fokus)

Metoda obdelave sprednje slike je ležanje od tovarne do konca dneva, pri čemer lahko vključite naslednje vrste robotov:

Filtriranje šumnih slik

Šum digitalne slike- napaka na sliki, ki jo vnašajo fotosenzorji in elektronski nastavki, ki so zlobni. Za zadavljenje vikorista uporabite naslednje metode:

Linearne povprečne pike po susid - najpreprostejša vrsta algoritmov za vizualizacijo hrupa. Glavna ideja je, da je aritmetična sredina točk na obrobju deyak_y nova vrednost točke.

Fizično je taka filtracija realizirana za dodaten obvod slikovnih pik z matriko zgortka, ki je videti takole:

zadnjica:

div - učinkovitost norme, vendar povprečna intenzivnost ni postala veselje. Vin dorivnyu vsota zmogljivostnih matrik, na zadnjici div = 6.

Rosmittha po Gaussu(vrsta linearne hipoteze) se izvaja za dodaten bypass slik z matriko slike, ki je videti takole:

Matriki 5 × 5 bo sledila normala (Gaussov zakon). Sama matrika je usmerjena na dno, specifikacije so že normalne, tako da je div za celotno matriko samo en.

Od velikosti matrice določite moč velikosti.

Zgornji levi piksel nima nobenega "susidnega" zla, toda od zgoraj smo zdaj nemi glede množice zmogljivosti matrike!

Za rešitev celotnega problema boste potrebovali razvoj industrijske podobe. Ideja je odpreti sliko z velikostmi

širina + 2 reža / 2, višina + 2 reža / 2, de

širina і višina - širina in višina slike, kako filtrirati,

gap - velikost matrike vrzeli.

Na sredini slike se vhodna slika kopira, robovi pa se zapomnijo skrajnimi slikovnimi pikami. Stopnja rasti je zataknjena v vmesnem puferju in rezultat se bo ujemal.

Mediani filter Gre za okenski filter, ki je nazadnje skeniral sliko in vklopil skin, enega od elementov, ki se je porabil pri okenskem filtru.

Piksli, ki "padejo" na okno, so razvrščeni po vrstnem redu rasti in vrednosti, saj so na sredini seznama.

Mediani filter vas vabi k zmagi, da zmanjšate šum ali zmanjšate šum slike.

Za manjšo berljivost Slika je zmagovalna v žaljivem filtru (div = 1):

Morfološka revizija

Morfološka filtracija se uporablja za razširitev (dilaktacijo) zvočnih (erozivnih) elementov binarne slike.

Dilatacija(morfološka razširitev) - slika slike ali slika slike z uporabo predloge. Predloga je lahko v obliki in velikosti materiala. Ko vsi vidijo Edino Zagotovljen položaj(sidro), yaka pojdi na trenutni piksel pri izračunu zadaj.

Binarna slika - vrstni red nabora (urejenega niza) črno-bilih točk (pikslov). Največja intenzivnost slikovnih pik je ena, najmanjša pa nič.

Stagnacija dilatacije nastane pred prehodom šablone vzdolž celotne slike in stagnacija operaterja z lokalnim maksimumom intenzivnosti slik slike, ki je s šablono ukrivljena. Če je največje število 1, bo točka, v kateri se nahaja vzorec sidra. To je operacija wikiting rasti svetlobnih območij na sliki. Pri majhnem otroku z majhno barvo se pojavijo spremembe v slikovnih pikah, ki bodo zaradi zamude pri dilataciji šibke.

Erozija(morfološki zvok) - operacija, zavita pred dilatacijo. Dia erozii je podobna dilataciji, razlika je v tem, da je operater zmagovit nad šalo lokalnega minimuma. Če je najmanjša cesta 0, bo točka, v kateri se nahaja vzorec sidra, črna. Na malem je desničar sirim barve;

Operacija " Dilatacija"- analog logičnega" abo ", operacije" Erozija"- analog logičnega" i ".

Rezultat morfoloških operacij je precej bogat z vzorcem, ki stagnira (strukturni element). Vibrirajoči razvojni strukturni element, lahko preverite sliko:

• Zatiranje hrupa.
• Vidіlennya med predmetom.
• Slika okostja predmeta.

Popravek kakovosti in kontrasta slike

Yaskravіstê Značilnosti, ki so izvor, so zelo močne barve slikovnih pik, ki se pojavijo iz črne barve. Na primer, če je bila fotografija digitalizirana v zaspanem vremenu, bo smiselna. S strani, ker je fotografija pokvarjena zvečer ali ponoči, bo svetlost majhna.

Kontrastê Značilnost dejstva, da je na slikah veliko barv. Večji je prikaz barv, na sliki pa je večji kontrast.

Obstajajo trije glavni načini prilagajanja kontrasta slike:

• raztezanje črt z gistogrami (kontrastiranje črt),
• normalizacija histogramov,
• virivnyuvannya (linearizacija ali ekvalizatsii, ekvalilizatsii) s histogrami.

Linearno raztezanje ustvariti, dokler ni nova vrednost intenzivnosti dodeljena slikovnemu pikslu slike. Yakscho іntensivnostі vihіdnogo Slike zmіnyuvalisya v dіapazonі od pred todі neobhіdno lіnіyno "roztyagnuti" zaznacheny dіapazon tako prebivalci vrednosti zmіnyuvalisya od 0 do 255. Za tsogo starínyuvalisya od 0 do 255, za tsogo starínyuvalisya v dіapazonі od pred todі neobhіdno lіnіyno "roztyagnuti" zaznacheny dіapazon tako da prebivalci vrednosti zmіnyuvalisya od 0 do 255. Za tsogo starínyuvalisya od 0 do 255, za tsogo starínyuvalisya od 0 do 255. reda scho kordon lahko gre na 0 in - 255.

Normalizacija s histogrami na podlagi omenjene metode bom ohranil raztezanje, saj se bo obseg intenzivnosti spreminjal in mu prikrajšal najbolj informativen del. Na informativnem delu je veliko izbire gostov, tobto. Intenzivnost, ki je najpogosteje zaznana na sliki. Zaboji, ki se pojavljajo intenzivno, vendar zelo pogosto rastejo, se pojavijo v procesu normalizacije, nato pa se pojavijo kot vrsta v histogramih, ki je prišla.

Virivnyuvannya Histogram je ena izmed najbolj priljubljenih metod. Meta virivnyuvannya polyag je, da je frekvenca enaka enaki frekvenci, histogram pa temelji na enakem zakonu rasti. Menda je slika podana v pogledu sivine, saj je slika drugačna. Število vrednosti za kvantificiranje kakovosti slikovnih pik (število pladnjev), ki naj postanejo. Todi v sredini na koži rivn yaskravosti maє vipadati picsel_v. Osnovna matematika leži na dnu dveh seznamov. Ne - glede na velikost, kako opisati spremembo intenzivnosti slik na slikah - intenzivnost intenzivnosti na vizualni podobi - osnova intenzivnosti. Treba je poznati transcendenco daru, saj bi to omogočilo prepoznati dobroto bazhana:

Pomembno skozi integralne zakone porazdelitve vrednosti i. Izperite vodno ekvivalentnost, tako ... Izpiše se integralni zakon porazdelitve za vrednosti naslednjega:

Zvidsi otrimuєmo, scho

Zalishilosya z'yasuvati, kot ocena integralnega zakona rozpodilu. Za celoto je potrebno pridobiti histogram izhodne slike, namesto da bi histogram normalizirali s prilagajanjem velikosti koša kože na zadnjo stran števila slikovnih pik. Vrednost binov je lahko blizu vrednosti funkcije distribucije. Tudi pomen integralne funkcije rozete se lahko uporabi kot vsota žaljivega tipa:

Oceno je mogoče sprožiti z izračunom novih vrednosti intenzivnosti. Veličastno je mogoče prepisati histograme ne samo na celotno sliko, temveč na okoliške dele.

V knjižnici OpenCV je implementirana funkcija equalizeHist, tako da ne bo prilagajala kontrasta slike za dodatni prikaz histogramov [,]. Spodaj je prikazan prototip funkcije.

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

Funkcionalnost pratsyuє v fazi chotiri:

Dal vodi zadnjica programa, ki bo zagotovil registracijo gistogramov. Dodatok sprejme kot argument ukazne vrstice bom poklical izhodno sliko. Obisk operacije za prikaz obiskovalca obiskovalcu do vizualizacije vizualne podobe. Vikoristannya image, vstopite v skladiščno bazo PASACL VOC 2007. Prevedeno na vrhu vrstice (sl. 7.11, zlo);

#vključi #vključi uporaba imenskega prostora cv; const char pomočnik = "Sample_equalizeHist.exe \ n \ t - ime 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 vse osnovne rekonfiguracije pride do spremembe zakona rasti slike, ki sliko opisuje. Mehanizem kače je razumljiv iz zadnjice dovily predelave iz monotonih značilnosti, ki jih opisuje funkcija (slika 2.8), ki ima nedvoumno funkcijo zvonjenja. Priznano je, da je vrednost enake velikosti v redu velikosti. Nekhai je visok malijev interval vrednosti določene vrednosti in - določen interval preoblikovane vrednosti vrednosti.

Zadetek vrednosti v intervalu je razlog za zadetek vrednosti v intervalu, kar pomeni enako vrednost obeh podov. Na dejstvo, da obstajajo trije od obeh intervalov, lahko zapišete približno pariteto:

,

de moduli največjega izčrpavanja nepopolnosti glede na absolutne vrednosti intervalov (in nediskriminatornost znakov v prirastkih). Izračunljivo je, da je stopnja spremembe vrednosti spremenjene vrednosti, ki jo je mogoče zamenjati s povratno funkcijo in prepozna se mejni prehod pri (i, tudi,):

. (2.4)

Tsey viraz vam omogoča, da izračunate gostoto produkta rekonstitucije, jak, kot je razvidno iz ny, se ne zatakne z gostim rosodilom hudobne velikosti. Ni presenetljivo, vendar je veliko priliva na področje sprememb, nekaj (2.4) je vključenih v to funkcionalno funkcijo in je staro.

Spіvvіdnoshennya postanejo precej zložljive, saj je ponovni razvoj mogoče opisati v nedvoumni funkciji. Z dodatkom takšne lastnosti zlaganja z dvoumno funkcijo zvonjenja je značilnost na sl. 2.4, do. Zaščiti, zalom, zm_st ymіrnіsnyh ponovno ustvarjanje v svojem ne spremeni.

Elementarno rekonfiguracijo slike je enostavno videti že s pogledom na spremembo kakovosti slike, ki jo opisuje viraz (2.4). Očitno, ko so potrebni, kakovosti vizualnega izdelka ni mogoče izgubiti iz vizualne podobe (za vinjeto, v kriptični, trivialni transformaciji). Ni pomembno, ko pa je linearni kontrast, je mogoče pogledati gustinijevo sliko, vendar je vnema, tako da če so parametri linearne transformacije dovolj visoki, sta parametra gustina in slike spremenila.

Vrednost imovirnіsnyh značilnosti slike, ki je šla skozi nelinearno obdelavo, je neposredna analiza. S pojavom praktičnih podob slike se naloga obrne: za vrsto vizualne identitete in kakovost, ki je potrebna, je treba revidirati, kot rezultat videza slike. Pri praktični digitalni obdelavi slike je pogosto mogoče izdelati preoblikovanje slike na raven normalne rasti. V celem vipadu

de i - najmanjša je največja vrednost kakovosti ponovno ustvarjene slike. Vizualno pomembna je karakterizacija redefiniranja, scho virishuє tse zavdannya. Ne povezujte med seboj funkcije (2.2), ampak - integralne zakonitosti generiranja vhodnih in izhodnih vrednosti. Vrahoyuchi (2.5), je znano:

.

Zagotavljanje niza obešenj iz razloga enakovrednosti imovirnivnosti

za preprosto preoblikovanje lahko sprejmemo

kar je značilnost (2.2) za reševanje problemov. Kot prej (2.6) slika ne gre skozi nelinearno ponovno implementacijo, katere značilnost je določena z integralnim zakonom generiranja same slike. Ko je rezultat proizveden, se rezultat vodi v vnaprej določen dinamični razpon z dodatno operacijo kontrasta linij.

Z analognim rangom lahko začrtamo rešitve nekaterih drugih zgradb, za katere je treba zakonitosti podobe pripeljati do dane oblike. Uvedena je bila tabela takšnih popravkov. Prvič, to je ime hiperbolizacije vrtnice, prenos zmanjšane moči posnete slike na hiperbolično:

(2.7)

Takoj, ko svetloba preide skozi oko, se svetlost logaritma pojavi na enak način, potem se zdi, da je moč svetlobe enaka. V takem rangu, na vidminu s sprednjega zadka droga vsled fizioloških moči zoru. Možno je pokazati, da gre slika z gosto gostoto (2.7) na vhod nelinearnega elementa s karakteristiko

Temelji tudi na integralnem zakonu porazdelitve vizualne podobe.

V takem rangu se je za vizualno podobo dvignila reinkarnacija Gustinija Ymovirnostyja, ki prenaša znanje o integralu. Praviloma o tem ni zanesljivih informacij. Vikoristannya za namene analitičnih približkov je prav tako malo uporabna, ker Te majhne rezultate je mogoče opozoriti na potrebne rezultate. Pri tem lahko v praksi obdelave podobe revizije seznamov opazimo dve stopnji.

Na prvi stopnji se vizualizira histogram vizualne slike. Za digitalne slike je lestvica svetlosti na primer, da sledi celotnemu razponu od 0 ... 255, histogram je tabela 256 številk. Koža iz njih kaže številne točke v okvirju, ki je manj svetel. Po povečanju vseh številk tabele za prvotno velikost vibriranja, pa tudi za najpomembnejše točke slike, dobite oceno povečanja kakovosti slike. Pomembna ocena qiu ... Za oceno integralne porazdelitve sledite naslednji formuli:

.

Na drugi stopnji ni treba ponovno implementirati (2.2), tako da ne bom upošteval potrebne moči vizualne podobe. Hkrati se na podlagi histograma oceni nadomestitev resnične integralne stopnje rasti brez nadzora. Pogledal bom vse metode elementarne transformacije slike, v imenu vrste zakonov rasti se imenujejo histogramske metode. Zokrema, poustvarjanje, v katerem slika ni več enaka, se imenuje histogrami ekvalizatsiєyu (virivnyuvannyam).

Pomembno je, da lahko postopek ponovnega pisanja histograma stagnira do slike kot celote, pa tudi do tretjih fragmentov. Ko gledate nestacionarne slike, lahko ostanete cimet, vidite značilnosti majhnih otrok. Z najrazličnejšimi bližnjicami je mogoče doseči učinek, stagnirajoča obdelava histograma do okremikh dilyanok.

Vikoristannya spіvvіdnoshen (2.4) - (2.8), velja za slike z neprekinjeno rastjo kakovosti, ni povsem pravilno za digitalne slike. Mame morajo spoštovati, da zaradi obdelave ne naletijo na idealno rast podobe slike, zato je pomembno, da jo nadzorujemo s histogrami.

Na sliki 2.9 je zadnjica ekvalizacij koničasta, Vikonano je podoben metodi Vikladeno. Tipična podoba riževe bagete, ki jo imajo resnični sistemi, je pitoma temnih dalyanokov in občasno majhnega števila dalyanokov z visokim sijajem. Ocenjevanje slike, ki prikazuje integralne površine hiš zaradi različnih barv. Slika zlomljene (sl. 2.9.a) in zdrobljene (slika 2.9.b) slike prikazuje, kako se koža zarašča, pri obdelavi pa se pripelje do videza vizualnega čiščenja.