Реферат: Методи згладжування та корекції зображень

3. Покращення розпізнавання деталей

Для відтворення і подання точок, ліній і растрів у зображенні важливі високі частоти, особливо в області 0,2...0,5 від частоти дискретизації (тобто частоти Найквіста). Але, саме ця область послаблюється кінцевими розмірами апертури зчитування. Підвищення високочастотних складових хоча і поліпшує розпізнавання деталей, але підсилює шум. Можливий варіант частотної характеристики фільтра (одновимірного) для такої задачі наведений на рис. 2. Вона робить узагальнену реставрацію без урахування специфічних властивостей датчика зображення.

Рисунок 2 – Частотна характеристика фільтра для поліпшення розпізнавання дрібних деталей

Проста реалізація такого фільтра в просторовій області може бути такою:

LoG-оператор Марра-Хілдрета. Це лапласіан оператора Гаусса, згладжує функцію зображення за допомогою гауссової характеристики і диференціює межі за допомогою оператора Лапласа. У безперервній версії він описується сукупністю рівнянь:

;

; (8)

.

де х, у – ортогональні відстані до центральної точки фільтрації; – дисперсія.

Розміри віконних функцій визначаються значенням дисперсії. Для дисперсії :

;

для дисперсії :

;

для дисперсії :

Корекція структурних властивостей зображення. Корекція структурних властивостей зображення розділяється на:

– корекцію різкості;

– корекцію шумів.

Корекція різкості зображення в системі поелементної обробки може здійснюватися двома методами: апертурним і програмним. Апертурний метод включає корекцію різкості зображення за методом нерізкого маскування, при цьому корекція виконується безпосередньо під час сканування зображення.

Вибір параметрів нерізкого маскування залежить від семантики оригіналу і від коефіцієнта масштабування. Чітких рекомендацій з цього питання не існує, і вибір цих параметрів залежить від досвіду оператора. Звичайно рекомендується, щоб параметр радіуса дорівнював роздільній здатності під час сканування, вираженій в пікселях, діленій на 200.

Важливим фактором є вибір каналу, на якому проводиться нерізке маскування. Не рекомендується здійснювати маскування на всіх каналах одночасно: під час неприведення такого зображення формуватиметься структурний шум зображення. Під час роботи в колірному просторі Lab нерізке маскування доцільно проводити на каналі L (за світлістю).

4. Урахування шумових властивостей структури оригіналу і корекція шумів зображення

Шуми можуть бути випадкові аналогові, імпульсні і детерміновані.

Випадкові аналогові шуми виникають, як правило, через гранулярну структуру фотографічного матеріалу, на якому виготовлений оригінал. Для усунення таких шумів застосовуються методи фільтрації згладжування. Необхідно пам'ятати, що використання таких фільтрів може призводити до втрати різкості зображення, тому що усереднюється не тільки шумова структура, але і пікселі, що формують межу зображення. У деяких випадках доцільно після процедури згладжування додатково здійснювати процедуру нерізкого маскування.

Під випадковими імпульсними шумами розуміють відносно рідко розташовані одиничні дефекти, типу подряпин, порошин. Стосовно до них процедура згладжування звичайно неефективна через те, що розміри таких дефектів достатньо великі. Для усунення таких дефектів застосовуються рангові фільтри. У такий спосіб можна усунути відносно дрібні дефекти типу подряпин і пилу.

При більш великому імпульсному шумі необхідно використовувати напівавтоматичне ретушування, у якому усунення дефектів зображення здійснюється шляхом заміни дефектних пікселів на пікселі з їхнього найближчого оточення.

Прикладом детермінованих шумів зображення є растрова структура зображення, якщо оригіналом є поліграфічний відбиток. Зчитування растрового зображення може призвести до небажаної взаємодії растрової структури зображення з новою растровою структурою, яка генерується у процесі фотовиведення.