ОБ АЛГОРИТМЕ ИЗМЕНЕНИЯ КОНТРАСТА ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ С УЧЕТОМ ЛОКАЛЬНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЯРКОСТИ ПИКСЕЛЕЙ
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Предложен алгоритм обработки цифрового изображения с целью усиления различимости его деталей, основанный на сканирующем движении малой прямоугольной области по полю пикселей, в рамках которой производится изменение контраста одним из известных алгоритмов с наложением на уже обработанную часть (локально-фрагментарная схема). Рассмотрены различные варианты включения в данную схему телевизионного алгоритма изменения контраста. Исследованы результаты обработки по локально-фрагментарной схеме в сравнении с глобальным применением телевизионного алгоритма. Показано, что предложенный подход позволяет добиться значительно большего усиления различимости деталей, чем при глобальном применении телевизионного алгоритма.

Ключевые слова:
контраст, различимость деталей, фрагмент, обработка, исходное изображение, среднеквадратичные отклонения яркости, телевизионный алгоритм, яркость пикселя
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Введение

Алгоритмы усиления яркостного контраста цифровых изображений имеют целью достижение лучшей различимости деталей изображений, полученных в неблагоприятных условиях съемки, например, фотография при очень низком или, наоборот, слишком высоком освещении или в условиях тумана. Известные алгоритмы такого типа [1–3] осуществляют изменение яркости каждого пикселя в зависимости от статистических характеристик исходного изображения, исходной яркости пикселя и ожидаемых статистических характеристик нового изображения.

Поскольку учитываются только глобальные статистические характеристики и игнорируются статистические характеристики ближайшего окружения, изменение контраста происходит по-разному в разных частях изображения. В одних фрагментах различимость деталей изображения может усиливаться, в других – ухудшаться. Однако если применять алгоритмы усиления контраста к отдельным малым фрагментам, так, чтобы эти фрагменты преобразовывались в соответствии с их статистическими параметрами и накладываемыми требованиями, независимо друг от друга, будет неизбежно получаться мозаичное изображение с явно визуально проявляющимися границами фрагментов.

Мы предлагаем решение данной проблемы на основе сканирующего движения преобразующей области с совмещением результатов преобразования при наложении на область предыдущих результатов.

 

Общая схема локально-фрагментарного алгоритма

Предлагается следующий принципиальный подход, позволяющий использовать локальные исходные и ожидаемые характеристики фрагментов изображения. Малая прямоугольная область заданного размера движется шагами по исходному изображению слева направо со смещением на пиксель по каждому шагу; по окончании прохода всей ширины изображения проход повторяется со смещением на пиксель вниз, пока не будет пройдено все поле пикселей изображения. На каждом шаге определяются статистические характеристики фрагмента и вычисляются новые значения яркостей пикселей z2. На основе новых значений яркостей устанавливаются пиксели в соответствующие позиции в подготовленное поле пикселей для преобразованного изображения с яркостью z, определяемой по следующему правилу: z = z2, если пиксель в данное положение еще не устанавливался, и , если в данном положении уже установлен пиксель со значением яркости z1.

Алгоритм можно представить в виде следующей блок-схемы (рис. 1).

 

Вход

Получение поля пикселей
исходного изображения (поле 1)

Создание поля пикселей (поле 2) для нового изображения по размерам поля 1

Движение текущей полосы
по полю 1 со смещением
на пиксель

 

Движение текущего фрагмента вдоль текущей полосы
со смещением на пиксель

 

Обработка фрагмента

Установка новых пикселей фрагмента
в соответствующие положения
поля 2 с половинным наложением
при наличии уже установленных

Выход

 

 

 

 

Рис. 1. Блок-схема локально-фрагментарного алгоритма

В качестве процедуры «Обработка фрагмента» могут использоваться разные алгоритмы обработки изображений применительно к текущему фрагменту. При этом могут применяться разные варианты сочетания глобальных и локальных статистических характеристик, исходных и ожидаемых.

 

Использование телевизионного алгоритма в локально-фрагментарной схеме

Нами реализованы и исследованы различные варианты включения в предложенную схему одного из простейших алгоритмов изменения контраста – телевизионного алгоритма, основанного на формуле изменения яркостей каждого пикселя

                                                 ,                                               (1)

где y – яркость пикселя в исходном изображении; z – новая яркость пикселя;  – средняя яркость по пикселям исходного изображения; k – задаваемый коэффициент изменения контраста. При положительном k яркости пикселей будут тем более изменяться, чем больше значение яркости пикселя отличается от среднего значения, причем светлые пиксели (с яркостью больше средней) станут еще светлее, а темные (с яркостью меньше средней) – еще темнее. Значения, получаемые по формуле (1), должны корректироваться: округляться до целого, а также должен контролироваться возможный переход через границу допустимого диапазона 0–255 (отрицательные значения z должны заменяться значением 0, а превосходящие 255 – значением 255).

Фактическую степень контрастности можно характеризовать среднеквадратичным отклонением яркости пикселей в изображении. В связи с этим значение коэффициента k удобно связать с отношением ожидаемого среднеквадратичного отклонения яркости в преобразованном изображении σz к среднеквадратичному отклонению яркости в исходном изображении σy:

                                                                                                         (2)

Реальная контрастность нового изображения не достигнет ожидаемого значения в связи с необходимостью корректировки получаемых по формуле (1) значений. Усиление контрастности будет происходить в областях изображения, пиксели которых по яркости лежат в некотором диапазоне вокруг среднего значения. В слишком светлых и слишком темных областях контрастность снизится.

Рассмотрим два варианта включения телевизионного алгоритма в локально-фрагментарную схему.

1. Значение k постоянно для каждого фрагмента и определяется по формуле (2), а значение  заменяется средним значением по конкретному фрагменту .

2. Кроме того, что средняя яркость определяется для каждого фрагмента, коэффициент изменения контраста тоже вычисляется по характеристикам каждого фрагмента, но задается постоянное ожидаемое среднеквадратичное отклонение фрагмента, равное глобальному в первом способе:

                                                                                                   (3)

где σфр_z, σфр_y – ожидаемое и исходное среднеквадратичные отклонения яркости на фрагменте. Поскольку малый фрагмент может содержать пиксели только одной яркости, в этом случае, во избежание деления на 0 в формуле (3), следует при σфр_y = 0 переносить пиксели фрагмента в новое изображение без изменения.

Нами было проведено экспериментальное исследование применения обоих способов в сравнении с глобальным применением телевизионного алгоритма на темных слабоконтрастных изображениях. Ниже приведен пример такого сравнения.

На рис. 2 приведено исходное темное слабоконтрастное изображение с едва различимыми деталями.

Описание: ꏄ툈玙먰瑄푐瑌툸먰瑄할Դ氰ݯ瑌먰瑄

 

Рис. 2. Исходное изображение

 

Результат обработки этого изображения глобальным применением телевизионного алгоритма представлен на рис. 3.

 

Описание: 툈玙먰瑄푐瑌툸먰瑄̀畠d瑌먰瑄

 

Рис. 3. Изображение, полученное из исходного глобальным применением
телевизионного алгоритма с σгл_
z = 100

 

Различимость во многих областях изображения усилилась, но в ряде областей (темные места слева и справа на противоположном берегу озера) ухудшилась.

На рис. 4 представлен результат обработки исходного изображения локально-фрагментарным алгоритмом по способу 1.

 

 

Рис. 4. Изображение, полученное из исходного локально-фрагментарным преобразованием
по способу 1 c σгл_
z = 100 и размером фрагмента 16 × 16

 

Применение способа 1 сохраняет естественность изображения, при этом становятся значительно более различимы детали изображения по сравнению с глобальным применением телевизионного алгоритма.

На рис. 5 показан результат обработки исходного изображения локально-фрагментарным алгоритмом по способу 2.

 

Описание: 툈玙먰瑄푐瑌툸먰瑄㡈Ն畨d瑌먰瑄

 

Рис. 5. Изображение, полученное из исходного локально-фрагментарным преобразованием
по способу 2 c σфр_
z = 100 и размером фрагмента 16 × 16

 

В этом случае различимость деталей становится еще лучше, но изображение теряет естественность и привлекательность восприятия, что не препятствует возможности применения этого способа в специальных случаях, когда целью является именно различимость деталей. Особенно неестественно выглядят при применении способа 2 области изображения, близкие к монотонным.

Можно, однако, предложить средний вариант, так, чтобы различимость была выше, чем по способу 1, но изображение имело бы естественный вид.

Использование способа 1 соответствует следующему соотношению глобальных и фрагментарных среднеквадратичных отклонений:

                                                             ,                                                         (4)

где σгл_z, σгл_y – глобальные ожидаемое и исходное среднеквадратичные отклонения яркости. Следовательно, ожидаемое среднеквадратичное отклонение при использовании первого способа пропорционально отношению исходного среднеквадратичного отклонения на фрагменте к глобальному исходному среднеквадратичному отклонению. Для достижения большего контраста
с возможным сохранением естественности вида ослабим эту зависимость, возводя это отношение в степень с показателем 1 –
q, где q – дополнительный параметр в диапазоне 0–1.

Таким образом, можно сформулировать третий способ.

3. Коэффициент изменения контраста фрагмента вычисляется по формуле, полученной из (4) в соответствии с (2):

                                                      .                                                  (5)

На рис. 6 приведен результат обработки при q = 0,5.

 

 

Рис. 6. Изображение, преобразованное по третьему способу (формула (5)) при q = 0,5

 

Получается хорошая различимость как деталей противоположного берега, так и отражения в озере деревьев и травы на переднем плане. При этом изображение сохраняет естественность.

В частных случаях формула (5) дает первый (при q = 0) и второй (при q = 1) способы.

Проведенные исследования показывают, что для конкретных изображений можно оптимизировать параметр q так, чтобы достигалась наилучшая различимость деталей при сохранении естественного вида изображения.

 

Заключение

Предложена общая схема локально-фрагментарного алгоритма усиления различимости деталей цифрового изображения, позволяющая учитывать не только глобальные, но и локальные статистические характеристики распределения яркостей пикселей.

Исследованы два крайних способа использования телевизионного алгоритма изменения контраста для обработки фрагмента в предложенной схеме. Предложен обобщенный способ с дополнительным параметром, включающий эти два крайних способа в качестве частных случаев; установлено, что дополнительный параметр можно выбрать так, чтобы добиться наилучшей различимости деталей при сохранении естественного вида изображения.

Список литературы

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.

2. Фисенко В. Т., Фисенко Т. Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений. СПб.: Изд-во СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.

3. Раухваргер А. Б., Дудин Д. А. О регулировании контраста черно-белого изображения с использованием нормального закона распределения // Математика и естественные науки. Теория и практика. Ярославль: Издат. дом ЯГТУ, 2018. Вып. 13. С. 230–236.