Препарирование изображений
Субъективность восприятия изображений человеком сильно усложняет применение формализованных подходов при решении некоторых задач их обработки. Поэтому часто строгие математические критерии оптимальности заменяют качественные представления о целесообразности той или иной обработки, опирающиеся на субъективные оценки результатов. К такому классу методов относится и препарирование изображений. Препарирование используется, когда необходимо подчеркнуть, усилить какие-то черты, особенности, нюансы наблюдаемого изображения с целью улучшения субъективного восприятия.
В отличие от методов фильтрации при выполнении процедур препарирования на результат оказывает влияние значение интенсивности только в обрабатываемой точке, а не в ее окрестности. Такая обработка называемая поэлементной.
Сущность поэлементной обработки
изображений сводится к следующему.
Пусть
,
–
значения яркости исходного и получаемого
после обработки изображений соответственно
в точке кадра, имеющей декартовы
координаты i (номер строки) и j
(номер столбца). Поэлементная обработка
означает, что существует функциональная
однозначная зависимость между этими
яркостями
,
позволяющая по значению исходного
сигнала определить значение выходного
продукта. В общем случае, как это учтено
в данном выражении, вид или параметры
функции
,
описывающей обработку, зависят от
текущих координат. При этом обработка
является неоднородной. Однако в
большинстве практически применяемых
процедур используется однородная
поэлементная обработка. В этом случае
индексы i и j в выражении могут
отсутствовать. При этом зависимость
между яркостями исходного и обработанного
изображений описывается функцией:
одинаковой для всех точек кадра.
Бинаризация
Простейшим методом препарирования изображений является бинаризация. Это преобразование заключается в превращении изображения в двухцветное черно-белое. Главным параметром такого преобразования является порог – значение, которое будет критерием проверки интенсивности точки изображения. Функция бинаризации представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Функция бинаризации
В библиотеке IPL для выполнения бинаризации используется функция iplThreshold, которая имеет следующий прототип:
void iplThreshold(IplImage* srcImage, IplImage* dstImage, int threshold);
где srcImage – указатель на исходное изображение, а dstImage – указатель на изображение, в котором будет сохраняться результат. Аргумент threshold задает пороговое значение. Функция бинаризации может выполняться по месту, то есть ее использование никаких затруднений не вызывает.
Результат выполнения бинаризации с полутоновым изображением представлен на рисунке 2, а с цветным – на рисунке 3.
|
iplThreshold |
|
Рис. 2. Действие функции iplThreshold с пороговым значением 128
|
iplThreshold |
|
Рис. 3. Действие функции iplThreshold с пороговым значением 128
Иногда при обработке приходится иметь дело с изображениями, хранимыми как полутоновые, но по своему содержанию мало отличающимися от бинарных. К ним относятся текст, штриховые рисунки, чертежи, изображение отпечатка пальца. Замена исходного полутонового изображения бинарным препаратом решает две основные задачи. Во-первых, достигается большая наглядность при визуальном восприятии, чем у исходного изображения. Во-вторых, ощутимо сокращается объем запоминающего устройства для хранения изображения, поскольку бинарный препарат для записи каждой точки бинарного изображения требует лишь 1 бит памяти, в то время как полутоновое изображение для решения той же задачи при наиболее часто применяемом формате представления - 8 бит.
Для реализации других методов препарирования изображений необходимо познакомиться со структурой IplLUT и правилами работы с ней. Вообще, структура IplLUT предназначена для хранения информации о функции препарирования. Она имеет следующий состав:
typedef struct _IplLUT { int num; // количество ключевых значений int* key; // указатель на массив ключевых значений int* value; // указатель на массив значений (либо величина сдвига, либо непосредствено новые значения интенсивности) int* factor; // указатель на массив дополнительных множителей int interpolateType; // тип преобразования } IplLUT;
Массив ключевых значений должен иметь размер равный num. Массивы value и factor должны иметь размер num-1. Параметр interpolateType может быть равен IPL_LUT_LOOKUP или IPL_LUT_INTER.
Если тип преобразования IPL_LUT_LOOKUP, то интенсивность исходного изображения D из диапазона key[0] <= D < key[1] после преобразования будет равна значению value[0], из диапазона key[1] <= D < key[2] – value[1] и так далее.
Если тип преобразования IPL_LUT_INTER, то интенсивность исходного изображения D из диапазона key[0] <= D < key[1] после преобразования будет равна значению линейно интерполированному значению: value[0] + [(value[1] – value[0]) / (key[1] – key[0])] * (D – key[0]).
Значение (value[1] – value[0]) / (key[1] – key[0]) соответствует наклону интерполирующей линии в этой точке и должно быть заранее вычислено и сохранено в factor[0]. Формулу, которая используется библиотекой, можно записать так: D_ = value[i] + factor[i] * (D – key[i]).
К сожалению, библиотека IPL не предоставляет никаких функций для созданий и манипулирования структурой IplLUT, поэтому создадим свои:
void CreateLUT(IplLUT* lut) { lut->key = new int[lut->num]; lut->value = new int[lut->num-1]; lut->factor = new int[lut->num-1]; for(int i=0; i<lut->num; i++) { lut->key[i] = i; } }
void DeleteLUT(IplLUT* lut) { delete [] lut->key; delete [] lut->value; delete [] lut->factor; }
Функция для выполнения препарирования изображений может быть реализована следующим образом:
void Preparing(IplImage* img, int type) { // Создание lookup-таблиц IplLUT lut[3] = {{256 + 1, NULL, NULL, NULL, IPL_LUT_INTER}, {256+1, NULL, NULL, NULL, IPL_LUT_INTER}, {256+1, NULL, NULL, NULL, IPL_LUT_INTER}}; // Создание и инициализация массива указателей на lookup-таблицы IplLUT* plut[3]; plut[0] = &lut[0]; plut[1] = &lut[1]; plut[2] = &lut[2]; // Инициализация членов lookup-таблиц CreateLUT(plut[0]); CreateLUT(plut[1]); CreateLUT(plut[2]); switch(type) { // Подготовка lookup-таблиц ... } // Препарирование iplContrastStretch(img, img, plut); // Удаление членов lookup-таблиц DeleteLUT(plut[0]); DeleteLUT(plut[1]); DeleteLUT(plut[2]); }
При реализации некоторых методов препарирования бывает необходима дополнительная информация об изображении. Её можно получить с использованием гистограммы, для вычисления которой предусмотрена специальная функция:
void iplComputeHisto(IplImage* srcImage, IplLUT** lut);
где srcImage – изображение для которого будет вычисляться гистограмма, а lut – массив указателей на структуры LUT (один указатель на каждый канал).