русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Бинаризация изображений. Метод Оцу


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 2000; Нарушение авторских прав


Интерполяция растровых изображений (масштабирование, поворот, изгиб)

Подавление шумов изображений

Шумы возникают из-за сбоя датчиков, отклонения цвета пикселя. Фильтрация позволяет подавить шумы, но при этом исчезают и детали.

Виды шумов:

● яркостные

● цветовые

Параметры шумов:

Амплитуда — величина отклонения сигнала от верного значения.

Частота — показывает, как часто появляется шум в сигнале.

Методы подавления шумов:

Сглаживание(фильтрация по Гауссу):

○ - матрица фильтрации размера (2n +1)*(2n +1) показывает вес пикселя рядом с x ,y

g — исходная интенсивность

Медианная шумовая фильтрация. Цвета соседних пикселей помещаются в одномерный массив, сортируются и выбирается среднее (по положению в списке).

○ Достоинство: пиксель принимает интенсивность, которая реально присутствует в его окружении.

○ Недостаток: очень низкая скорость

Метод ДКП. При сжатии вместе с деталями исчезают и шумы.

Метод усреднения. Берём несколько изображений; один и тот же пиксель на всех изображениях будет соответствовать одному и тому же объекту, находим среднее.

Интерполяция растровых изображений требуется при изменении геометрии растра:

● масштабирование

● поворот, сгиб

● корректировка проблем съёмки (кривой фотик, кривая фотка, кривой горизонт, кривые руки и т.п.)

Интерполяция позволяет определить цвет пикселя по его окрестности.

Алгоритмы интерполяции:

Неадаптивные. Никак не учитывают границы (контуры) в исходном изображении. Способы определения цвета:

1 Ближайший пиксель (nearest-neighbor)

2 Билинейный: вычисляется среднее среди 4-х соседних пикселей (Не совсем так: создаем новое изображение с новым размером, перебираем все его точки. Для каждой точки нового изображения ищем “родительскую”. А от нее берем соседние. Компоненты цвета нового пикселя выбираются как линейная комбинация компонент соседей, умноженных на коэффициенты. Коэффициенты выбираются исходя из величины отклонения реального пикселя от точной величины (из-за того, что арифметика масштабирования не целочисленная))



3 Бикубический: берётся 16 соседних пикселей.

4 Использование сплайнов. По 16-ти точкам строится двумерный сплайн.

Адаптивные. Алгоритмы рассматривают окрестность каждой точки и пытаются определить, является ли она граничной. В этом случае веса корректируются. Эти алгоритмы не являются универсальными: для каждой интерполяции (поворот, масштаб, изгиб) они специфичны.

Проблемы интерполяции:

1 Алиасинг (ступенчатость). Борьба с алиасингом — сглаживание.

2 Размытие

3 Гало-свечение, возникающее при повышении резкости

4 Каждая интерполяция вносит погрешности, поэтому несколько трансформаций лучше делать сразу.

 

Бинарное изображение: на каждый пиксель отводится один бит (1=белый, 0=чёрный)

Чёрно-белое изображение: на каждый пиксель отводится несколько бит, которые показывают уровень яркости.

Бинарные изображения используются в некоторых устройствах ввода-вывода, чёрно-белые — при задании формы объектов (ч/б прозрачность).

Задача бинаризации — перевод чёрно-белого изображения в бинарное.

 

Методы:

1 Пороговая бинаризация

Входное изображение задается интенсивностью I(x,y). Выходное изображение определяется как O(x,y) = (I(x,y) < A ? 0 : 1). Значение порога А можно менять, чтобы получить приемлемую картинку: при повышении порога лучше просматриваются яркие детали, при понижении — тёмные.

2 Метод Оцу.

  HxW = количество пикселей. Гистограмма яркости показывает, сколько каких пикселов — тёмных и светлых. Значение порога t автоматически выбирается так, чтобы взвешенная сумма внутригрупповых дисперсий была минимальна.

Более формально:

i=0..max — яркость

c(i) — количество пикселей с яркостью i

— вероятность появления пикселя с яркостью i

— вероятность появления пикселя темнее t

— вероятность появления пикселя светлее t

; — cредняя яркость пикселей в группах.

; — дисперсия (величина разброса среднего значения).

Тогда

t:

 

3 Метод имени меня. Каждый пиксель входного изображения случайным образом заменяется на чёрный или белый, причём вероятность выбора белого цвета зависит от яркости исходного пикселя:

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Формат цифровой фотографии (RAW) | Метод упорядоченных возбуждений


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Полезен материал? Поделись:

Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.