Самыми простыми с точки зрения технической реализации являются координатно-независимые точечные операции. Здесь функция тождественна самой себе для любых значений аргументов x и y:
,
поэтому координатные аргументы в ее обозначении можно не указывать.
Если функция является линейной:
, (4.2)
где a и b - некоторые константы, то имеет место линейное точечное преобразование. Линейные точечные преобразования осуществляют изменение контраста изображения (при ) и его среднего уровня яркости (), либо инверсию изображения (при ). Такие операции в основном предназначены для улучшения визуального восприятия цифрового изображения на индикаторе, а также для нормировки изображения с целью наилучшего использования ограниченной разрядности видеопамяти (обычно не более восьми).
Чаще при обработке изображений используют нелинейные точечные операции, которым соответствует нелинейная функция . Так как для нелинейных преобразований не существует универсальной формы записи, то приведем лишь наиболее типовые примеры: пороговая обработка, квантование, яркостный срез, табличное преобразование яркости. На рис.4.1 показаны характерные виды функции , соответствующие перечисленным примерам, а на рис. 4.2 - результаты преобразований тестового изображения.
|
|
Рис. 4.1. Передаточные характеристики системы нелинейного преобразования изображений |
Пороговая обработка (рис. 4.2,б) и яркостный срез (двухпороговая обработка) (рис. 4.2,в) используются для преобразования полутонового изображения в двухградационное (бинарное) изображение и используется чаще всего на заключительном шаге этапа предварительной обработки для подавления фона и выделения областей расположения полезных объектов, а также для обнаружения контрастных по отношению к фону точечных ориентиров.
Квантование (рис. 4.2,г) применяется для рационального сокращения разрядности представления изображения. Например, среднее отличие яркости большинства видимых астроориентиров значительно меньше, чем отличие их яркости по отношению к неинформативному фону, поэтому выделение большого числа разрядов на представление несуществующих яркостей в изображении звездного неба нецелесообразно.
а) б) |
в) г) |
д) |
Рис. 4.2. Координатно-независимые точечные преобразования: а) исходное тестовое изображение, б) результат однопороговой обработки, в) результат двухпороговой обработки (яркостный срез), г) результат квантования на шесть уровней яркости д) результат табличного преобразования яркости |
Табличный тип преобразования яркости изображения является наиболее общим для цифрового изображения и для него справедливо все, касающееся других точечных операций. Отметим лишь, что любое табличное преобразование изменяет долю элементов изображения с той или иной яркостью и поэтому его применяют для желаемого видоизменения гистограмм распределения яркостей исходного изображения.
|
|
Координатно-зависимые точечные преобразования. Более сложными являются координатно-зависимые точечные преобразования. Здесь каждому элементу с координатами ставится в соответствие своя функция . Эту функцию, например, можно задать полем коэффициентов и или найти закономерность между значениями коэффициентов a, b и координатами и описать ее в виде функциональной зависимости.
Практическое значение такой вид операций находит при компенсации яркостных искажений, вносимых телевизионными датчиками (рис.4.3). Дело в том, что большинство датчиков изображения, снабженных линзовыми объективами, имеют неоднородную, спадающую к границам кадра чувствительность. Вызванные этим яркостные искажения стараются скомпенсировать в предварительном видеоусилителе каждой телевизионной камеры, изменяя его коэффициент усиления согласованно с законом считывания данных с фоточувствительной мишени. Однако в рамках фиксированной электронной схемы полностью это не удается из-за индивидуальных дефектов каждой линзовой системы и фотомишени. Устранение оставшихся искажений выполняют уже алгоритмически в цифровом виде на перепрограммируемых устройствах, не требующих переделки принципиальной схемы.
а) б) Рис. 4.3. Координатно-зависимые преобразования: а) исходное изображение; б) результат преобразования оптической системой с ниспадающей к краям кадра передаточной характеристикой |
Если поля коэффициентов и рассматривать как другие изображения, то легко провести аналогию между линейными координатно-зависимыми преобразованиями и операциями сложения и умножения двух и более кадров изображения.