Державний комітет зв’язку та інформатизації України
Державний комітет зв’язку та інформатизації України
Національна академія наук України
Державний науково–дослідний інститут
інформаційної інфраструктури
На правах рукопису
ЖУРАВЕЛЬ ІГОР МИХАЙЛОВИЧ
УДК 681.325
ЛОКАЛЬНО–АДАПТИВНІ МЕТОДИ ПІДВИЩЕННЯ
КОНТРАСТНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ
05.13.06– Автоматизовані системи
управління та прогресивні інформаційні технології
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Львів – 2001
Дисертацією є рукопис
Робота виконана в Фізико–механічному інституті ім. Г.В.Карпенка НАН України
Науковий керівник: доктор технічних наук, старший науковий співробітник
Воробель Роман Антонович, Фізико–механічний інститут
ім. Г.В.Карпенка НАН України, м.Львів, провідний науковий співробітник
Офіційні опоненти: доктор технічних наук
Тимченко Олександр Володимирович,
Національний університет “Львівська політехніка”,
доцент
кандидат технічних наук
Лукенюк Адольф Антонович,
Львівський центр Інституту космічних досліджень
НАН України та НКА України, заступник директора
Провідна установа: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України (м. Київ), відділ управляючих машин і систем.
Захист відбудеться “ 23 ” жовтня 2001 р. о 14 год. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 35.813.01 в Державному науково–дослідному інституті інформаційної інфраструктури (79601, м. Львів, МСП, вул. Тролейбусна, 11)
З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Державного НДІ інформаційної інфраструктури (79601, м. Львів, МСП, вул. Тролейбусна, 11).
Автореферат розісланий “ 20 ” вересня 2001 р.
Вчений секретар спеціалізованої вченої ради,
доктор технічних наук Бунь Р.А.
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Розвиток науки і техніки призвів до широкого використання при дослідженнях матеріалів і середовищ електромагнітного випромінювання різних довжин хвиль. Прикладом цього є використання рентгенівського, ультразвукового, інфрачервоного та інших видів випромінювання в системах неруйнівного контролю якості матеріалів та виробів, діагностування захворювань людини, зондування Землі з літальних апаратів. В перелічених застосуваннях різного виду випромінювань кінцевою метою є отримання зображення, на підставі якого здійснюється контроль змін структури матеріалу, виробу, органів людини чи поверхні Землі. Проте, через погані умови формування, недосконалість систем передачі інформації та завади візуальна якість втрачається, що зумовлює формування слабоконтрастних зображень. Це, в свою чергу, призводить до зменшення достовірності прийнятих рішень при аналізі даних. Тому актуальною є задача підсилення локальних контрастів зображень для підвищення їх якості.
Для обробки зображень з метою поліпшення їх якості побудована значна кількість методів. Це насамперед пов’язано з тим, що сама обробка охоплює широкий спектр задач. В даній роботі розглядається задача підвищення контрастності зображень для покращання їх якості. У відомих методах, що розв’язують цю задачу, не повністю враховуються особливості ковзних околів при перетворенні локальних контрастів, що призводить до недостатнього контрастування потенційно інформативних ділянок. Тому актуальною є розробка методів підсилення локальних контрастів з адаптацією до характеристик ковзних околів. Запропоновані методи грунтуються на роботах багатьох вчених в галузі цифрової обробки зображень. Серед них: В.Абакумов, Т.Вінцюк, Р.Воробель, Г.Гімельфарб, Р.Гонсалес, В.Грицик, І.Гуревич, Ю.Журавлев, М.Мирошников, С.Мірошниченко, В.Нестерук, Т.Павлідіс, І.Пітас, У.Претт, Є.Путятин, А.Розенфельд, О.Свенсон, І.Сіроджа, У.Фрей, К.Фу, Т.Хуанг, М.Шлезінгер, Л.Ярославський та ін. Детальний аналіз величин яскравостей елементів зображень в локальних областях дозволяє виділяти потенційно інформативні ділянки, і відповідним чином їх обробляти. Такий локально–адаптивний підхід є необхідний для розв’язку задач підвищення детальності, чіткості, контрастності та різкості зображень.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами та темами. Робота виконувалась в рамках держбюджетних тем Національної академії наук України “Розробка методів та алгоритмів підвищення якості оптичних зображень стосовно до задач діагностики матеріалів та елементів конструкції” (1997 – 1998, Постанова Президії НАН України №8 від 13.05.97, р.н. 0197U003371) та “Теоретичні основи створення алгоритмічних засобів і обчислювальних систем для підвищення інформативності даних” (1999 – 2001, Постанова Бюро відділення ФТПМ НАН України №10 від 8.06.1999, р.н. 0100U004857).
Мета і задачі досліджень. Метою дисертаційної роботи є створення інформаційних технологій адаптивного підвищення контрастності зображень з врахуванням їх локальних особливостей та властивостей зорового сприйняття. Для досягнення поставленої мети розв’язуються такі задачі:
·
розробка методу кількісної оцінки якості цифрових зображень;
·
побудова методу двоетапного динамічного усереднення стаціонарних сцен для підсилення контрастності деталей та зменшення рівня шумів;
· розробка кусково–нелінійного методу розтягу з використанням локальної адаптації зорової системи;
· побудова локально–адаптивних методів підвищення контрастності зображень з використанням функції простягання гістограми, середньоквадратичного відхилення та ентропії;
· розробка методу підвищення контрастності з використанням нелінійного розтягу локальних контрастів;
· порівняльний аналіз відомих та побудованих нових функцій адаптивного степеневого перетворення локальних контрастів.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у тому, що запропоновано новий підхід до перетворення локальних контрастів у методах покращання зображень, який враховує особливості ковзних околів. При цьому отримано наступні результати:
·
розроблено метод двоетапного динамічного усереднення стаціонарних сцен, який дає можливість підсилювати контрастність деталей та зменшувати рівень шумів у зображенні (завдяки нагромадженню не безпосередніх значень амплітуд вхідного сигналу, а тільки їх певних приростів досягнуто зменшення розрядності суматора в порівнянні з класичним методом усереднення);
· запропоновано кусково–нелінійний метод розтягу з фіксацією вузлової точки та використанням локальної адаптації за яскравістю зорової системи, який дозволяє поліпшувати контраст зображення, динамічний діапазон елементів якого загалом прийнятний, але значення градацій інформативно важливих об’єктів розподілені нерівномірно у всьому проміжку можливих яскравостей;
· побудовано локально–адаптивні методи підсилення локальних контрастів, що дозволило на підставі врахування особливостей ковзних околів здійснювати більш ефективне контрастування зображень;
· запропоновано метод нелінійного перетворення локальних контрастів на основі розтягу діапазону їх значень, який дав можливість уникнути надмірних підсилень та підвищити ефективність адаптації при перетворенні зображень;
· розроблено метод комплексної кількісної оцінки візуальної якості цифрових зображень, який дозволяє кількісно оцінювати не лише якість зображень, але й ефективність методів їх обробки.
Практичне значення результатів. Запропонований метод оцінки якості зображень дозволяє незалежно від суб’єктивного сприйняття кількісно їх оцінити. Це дає можливість проводити порівняння ефективності застосування методів обробки стосовно одного і того ж зображення. Використання запропонованого підходу до визначення локального контрасту з нелінійними симетричними властивостями призводить до ефективнішого, в порівнянні з відомими підходами, підсилення локальних контрастів. Розроблений метод двоетапного динамічного усереднення дозволяє зменшити рівень шумів. Використання обчислення усереднення через нагромадження приростів амплітуд сигналу призводить до зменшення необхідної розрядності суматора та підвищення швидкодії обробки відеосигналу. Побудовані методи кусково–лінійного розтягу дозволяють проводити ефективне підсилення детальності тих зображень, яскравості елементів яких займають більшу частину динамічного діапазону, а наявні серед них потенційно інформативні ділянки – вузький проміжок. В запропонованих локально–адаптивних методах контрастування зображень на підставі аналізу характеристик потенційно інформативних ділянок будується адаптивна функція перетворення локальних контрастів, яка враховує особливості ковзних околів. Такий підхід робить підвищення контрастності зображень більш ефективним.
Реалізація і впровадження результатів досліджень. Експериментальні та теоретичні результати, отримані в дисертаційній роботі, використано в науково–технічних роботах відділу обчислювальних методів та систем перетворення інформації Фізико–механічного інституту ім. Г.В. Карпенка НАН України та впроваджено у виробничий процес Управління магістральних газопроводів “Львівтрансгаз”, де вони використовуються для аналізу зображень, що отримуються при неруйнівному контролі якості зварних з’єднань газопроводів.
Особистий внесок здобувача. Всі результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. В роботах, написаних у співавторстві, здобувачу належить: методи контрастування зображень з використанням середньоквадратичного відхилення [2, 14]; методи підвищення якості зображень з використанням ентропії [5, 7]; методи кусково–нелінійного розтягу діапазону яскравостей з фіксацією вузлової точки [8, 9]; метод кількісної оцінки якості зображень [16]; метод покращання зображень з використанням функції простягання гістограми [10]; метод контрастування зображень з використанням статистичного визначення локальних контрастів [18]; експериментальні дослідження та комп’ютерне моделювання запропонованих у роботах методів [1, 4, 6, 11 – 13, 17].
Апробація результатів дисертації. Основні наукові результати та положення роботи викладено та обговорено на: Четвертій і Сьомій Українських конференціях з автоматичного керування "Автоматика–97" (Черкаси, 1997), "Автоматика–2000" (Львів, 2000); Четвертій та П’ятій Всеукраїнських міжнародних конференціях “Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів” УкрОБРАЗ (Київ, 1998, 2000); Другій міжнародній конференції з обчислювальних методів та обернених задач в неруйнівному контролі та діагностиці (Мінськ, 1998); Науково–практичному семінарі “Протикорозійний захист трубопроводів і споруд та методи неруйнівного контролю” (Львів, 1998); Міжнародних науково–технічних конференціях “Проблеми фізичної і біомедичної електроніки” (Київ, 1999, 2000); Третій Середньоєвропейській конференції “Комп’ютерні методи і системи в автоматиці і електротехніці” (Ченстохова, Польща, 1999); П’ятому Китайсько–Російсько–Українському симпозіумі з космічних наук і технологій (Харбін, Китай, 2000);Третій Українській науково–технічній конференції “Неруйнівний контроль та технічна діагностика” (Дніпропетровськ, 2000); XV та XVI Відкритих науково–технічних конференціях молодих науковців та спеціалістів Фізико–механічного інституту ім. Г.В.Карпенка НАН України (Львів, 2000, 2001).
Публікації. За темою дисертаційної роботи опубліковано 19 наукових праць, в тому числі 10 статей в наукових журналах та збірниках наукових праць та 9 публікацій в збірниках матеріалів та тез конференцій.
Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаної літератури та додатків. Робота викладена на 154 сторінках і містить 121 сторінку основного тексту та список літератури з 163 найменувань.
ОСНОВИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обгрунтовано актуальність проблем, що досліджуються у роботі, сформульовано мету досліджень, визначено наукову новизну і практичну цінність отриманих результатів, подано анотацію основних положень роботи, які виносяться на захист.
В першому розділі дисертаційної роботи проаналізовано основні методи формування зображень і проблеми зорового сприйняття світла людиною та зроблено огляд основних підходів щодо обробки зображень з метою підвищення їх контрастності.
На сучасному етапі розвиток технічної та медичної діагностики нерозривно пов’язаний з візуалізацією внутрішніх структур досліджуваного об’єкта. Існує багато різних підходів до візуалізації. Виникають нові методи, але вони не замінюють вже існуючі, а лише доповнюють їх. Різні методи візуалізації грунтуються на різноманітних взаємодіях електромагнітного випромінювання з матеріалами, середовищами, біотканинами і, як наслідок, забезпечують вимірювання різних фізичних властивостей цих об’єктів та їх відображення. Але через недоліки формування та спотворення при передачі даних, а також компроміс між ціною та якістю апаратури, отримані зображення в основній своїй масі є слабоконтрастні. Тому важливою є задача контрастування зображень для підвищення їх інформативності.
Всю множину методів, які вирішують цю задачу, можна поділити на методи обробки у частотній та просторовій областях. Для обробки зображень у просторовій області найбільшого поширення набули методи п’яти класів: розтягу, гістограмні, рангові, різницеві, та перетворення локальних контрастів. Перевагою методів перетворення зображень в просторовій області є можливість швидкої обробки в масштабі реального часу телевізійного відеосигналу, а недоліком – обмеженість функціональних можливостей та недостатня ефективність. Поділ на класи є умовний, оскільки ці методи мають в своїй основі локальний контраст елементів монохромних напівтонових зображень. Надалі, при розгляді методів обробки зображень, вважатимемо, що зображення представляється матрицею цілих чисел розміром елементів, де чисельне значення кожного з елементів відповідає певному рівню квантування його енергетичної характеристики (яскравості).
Другий розділ присвячений методам покращання якості зображень непрямим підсиленням їх контрасту. В цьому розділі описано також розроблений метод кількісної оцінки якості зображень.
Низький контраст є одним з найбільш розповсюджених недоліків якості зображень. Тому актуальною є задача підвищення якості зображень через підсилення контрастності. Основними підходами тут є використання непрямих методів контрастування зображень, а також застосування методів безпосереднього визначення локальних контрастів. Поряд з задачами обробки зображень логічно постає питання критеріїв оцінки їх якості. В дисертаційній роботі проаналізовано найбільш відомі методи оцінки якості зображення. Проте їх спільним недоліком є те, що параметри оцінки якості не визначаються з врахуванням статистичних оцінок зображення.
Побудовано метод визначення комплексної оцінки якості зображення. Його особливість полягає в тому, що всі часткові оцінки комплексного критерію якості розглядаються з точки зору єдиної ймовірнісної моделі зображення. Розглянуто зображення як набір яскравостей його елементів. Якщо значення яскравостей елементів зображення вважати випадковими та незалежними, тоді, у випадку дискретних вибірок, можна побудувати гістограму їх розподілу. Найбільш повно особливості гістограми , а отже і розподілу яскравостей елементів зображення , можна описати за допомогою числових характеристик. Найчастіше такими характеристиками є моменти:
,
де – величина яскравості елемента зображення; – розподіл яскравостей елементів зображення; – порядок моментів; – величина, відносно якої шукається момент (); – максимально можливе значення яскравості.
В даному методі визначення якості зображення обмежуємося моментами до четвертого порядку включно. У дисертаційній роботі експериментально встановлено, що цього достатньо для об’єктивної оцінки якості зображень.
Розроблено узагальнені вирази кількісної оцінки якості на основі моментів:
,
та
.
Перевагою побудованого методу є також використання інтегрального критерію обчислення візуальної якості. Розроблений метод є інструментом оцінки якості перетворених зображень та ефективності методів, що реалізовують ці перетворення.
Доволі часто реальні зображення не використовують увесь діапазон можливих градацій яскравостей. Це зумовлює їх низьку контрастність. Один з підходів підвищення контрастності таких зображень, що забезпечує високу швидкодію обробки, полягає у розтягу діапазону яскравостей елементів зображення. Проте відомі методи розтягу мають ряд недоліків, один з яких полягає у тому, що коли яскравості елементів зображення займають весь діапазон, а яскравості елементів важливих деталей – вузький проміжок, то поліпшити контраст таких об’єктів цими методами достатньо складно. Тому для усунення цього недоліку побудовано метод, який полягає у виконанні для кусково–нелінійного розтягу з фіксацією вузлової точки з координатами глобальних перетворень, що описуються виразом
де , – константи зміщення (, ); – оцінка яскравості зображення ; , – мінімальне та максимальне значення яскравостей зображення; – монотонно зростаюча функція, що задовольняє умові .
Розроблений підхід до перетворення зображень дозволяє суттєво підвищити ефективність їх обробки простими алгоритмічними засобами. Він є основою побудови швидких ковзних методів підвищення контрасту зображень.
Однією з важливих задач підвищення ефективності машинного зору при технічній діагностиці є підсилення контрастності деталей стаціонарних сцен та зменшення рівня шумів. Для цього використовують усереднення зображень шляхом їх нагромадження. Однак практика використання описаних вище підходів для застосування при обробці телевізійних зображень в реальному часі ускладнена їх значними апаратурними затратами. Тому важливим є розробка методу, який би забезпечував реалізацію описаного усереднення через нагромадження в масштабі реального часу, використовуючи при цьому простіші апаратні засоби.
Суть побудованого методу полягає в обчисленні усереднення як нагромадження певних приростів амплітуд відеосигналів для кожного елемента зображення кожного кадру. Процес нагромадження відліків розбиваємо на два етапи – нагромадження і відліків. На першому етапі знаходимо середнє значення амплітуд відеосигналів з відліків як
.
Далі, починаючи з –го відліку, обчислюємо кумулятивну суму різницевих значень та амплітуд поточних відліків до включно:
.
Після цього результат усереднення через нагромадження визначаємо за формулою
Метод забезпечує підвищену швидкодію і можливість реалізації в масштабі реального часу при обробці відеосигналу, що при класичному усередненні ускладнено.
У третьому розділі проаналізовано розроблені у дисертаційній роботі методи і алгоритми підвищення інформативності зображень з використанням адаптивного підсилення локальних контрастів.
На підставі аналізу недоліків відомих виразів визначення локальних контрастів, зокрема, одного з найбільш вживаних, який представляється виразом
, (1)
запропоновано та досліджено визначення контрасту з нелінійними симетричними властивостями, що описується виразом
(2)
графічне представлення якого показане на рис. 1.
Вираз (2) доцільно використовувати у методах підсилення локальних контрастів зображення. Отже, розглянемо технологію підвищення контрастності зображень з використанням запропонованого та дослідженого у дисертації виразу (2), основні кроки реалізації якої представлені на рис. 2 у вигляді структурної схеми.
Крок 1 перетворення буде полягає в обчисленні локального контрасту з використанням виразу (2). На другому кроці здійснюємо нелінійне підсилення
Рис. 1. Графічне відображення функції визначення контрасту за виразом (4)
локального контрасту за виразом
, (3)
де – нелінійна монотонна функція, яка задовольняє умовам
.
Рис. 2. Структурна схема методу контрастування зображень
На кроці 3 відбувається відновлення зображення. Якщо , тоді використовують вираз, який випливає з виразу (1)
а коли , – вираз, який випливає з (2):
Вираз (2) забезпечує більше підсилення низьких значень локальних контрастів і менше – для великих значень. Завдяки цьому досягається ефективніше контрастування зображень, про що свідчать числові оцінки якості.
Спотворення певних ділянок зображення зумовлює необхідність їх обробки з врахуванням особливостей локальних околів. Такий адаптивний підхід дає можливість виділити інформативні ділянки на зображенні та відповідно їх обробити. Викладеним вимогам відповідають розроблені у дисертації методи адаптивного перетворення локального контрасту.
Основні кроки реалізації методів адаптивного перетворення локальних контрастів такі:
Крок 1. Для кожного елемента зображення знаходимо величину локального контрасту у ковзному вікні з центром в елементі з координатами .
Крок 2. Обчислюємо локальну статистику для поточного ковзного околу .
Крок 3. Підсилюємо локальний контраст , використовуючи для цього нелінійні функції та враховуючи локальну статистику поточного ковзного околу .
Крок 4. Відновлюємо значення яскравості елемента з підсиленим локальним контрастом.
Кроки 1 – 4 виконуємо для кожного елемента зображення.
В ролі параметрів, що характеризуватимуть ковзні околи, використовуємо функцію простягання гістограми (ФПГ) , ентропію та середньоквадратичне відхилення величин яскравостей їх елементів.
У методі покращання зображення, що базується на адаптивному перетворенні локальних контрастів на підставі аналізу ФПГ, крок 2 полягає у знаходженні цієї характеристики за виразом
,
де , – відповідно, максимальне та мінімальне значення яскравостей елементів ковзного околу з центром у ; – максимальне значення гістограми рівнів яскравості елементів околу з центром в .
Степеневе перетворення локального контрасту (крок 3), яке завдяки використанню характеристики ковзного околу набуло адаптивних властивостей, здійснюємо за виразом:
,
де
, (4)
, – відповідно, максимальне та мінімальне значення ФПГ для околу .
Згідно виразу (4) максимального підсилення локального контрасту зазнають однорідні ділянки зображення (), які є дуже чутливі до завад. Проведені під час виконання дисертаційної роботи експериментальні дослідження показують, що максимального контрастування мають зазнавати ті ковзні околи, для яких ФПГ набуває значень з середини проміжку .
У відповідності до викладених вимог розроблено модифікований вираз степеневої функції перетворення локальних контрастів:
, (5)
де – значення функції простягання гістограми, яке відповідає потенційно інформативним ділянкам зображення; – постійний коефіцієнт.
Побудований вираз (5) дозволяє більш чітко ідентифікувати різні типи локальних околів зображення та адаптивно підсилювати контраст їх елементів.
Відомий метод адаптивного перетворення локальних контрастів, в якому в якості параметра, який характеризує ковзний окіл, використовують аналог ентропії. У роботі для визначення ентропії в ковзному околі розміром елементів з центром в елементі використано вираз
,
де
,
а – значення гістограми розподілу яскравостей для елемента зображення .
Окрім цього в дисертації розроблено вираз перетворення локального контрасту для модифікації кроку 3 відомого підходу:
,
де – певна константа, .
Побудований метод обробки забезпечує максимальну ефективність для зображень, що мають рівномірну розподілену гістограму яскравостей та не містять шуму.
Поряд з іншими виразами використовується розроблене адаптивне визначення показника степеня в класі степеневих функцій нелінійного перетворення зображення на основі середньоквадратичного відхилення значень яскравостей елементів локальних околів
,
де – нормуючий коефіцієнт, ; – середньоквадратичне відхилення величин яскравостей елементів зображення у ковзному околі , яке визначається виразом
.
Використання середньоквадратичного відхилення як кількісної оцінки гладкості зображення в ковзному околі дозволяє реалізувати підсилення локальних контрастів адаптивним.
В роботі побудовано декілька виразів степеневого перетворення локальних контрастів. Як правило, в загальному не відомо, на скільки потрібно збільшити локальні контрасти на тій чи іншій ділянках зображення. Характер зміни підсилення визначається локальними статистиками, але межі зміни [] задаються наперед. Це пов’язано з тим, що наразі не існує теоретичного вирішення проблеми оптимальності перетворення зображень шляхом підсилення їх локальних контрастів.
Розроблений адаптивний підхід до степеневого перетворення локальних контрастів дозволяє отримати більш ефективне підсилення контрастності та покращання якості зображень.
На підставі аналізу гістограм локальних контрастів вхідного та поліпшеного зображення, побудовано метод підвищення контрастності. Він грунтується на розтязі гістограми локальних контрастів (рис. 3).
Рис. 3. Гістограми розподілу локальних контрастів вхідного зображення (а) та
того ж зображення після поліпшення (б)
Основні етапи реалізації цього методу аналогічні до вищезгаданої схеми (рис. 1), за винятком етапу нелінійного перетворення локальних контрастів, який проаналізуємо детальніше. Отже, для нелінійного перетворення локального контрасту (крок 2) використовується наступний вираз:
де , – значення локального контрасту та відповідне йому перетворене значення контрасту елемента зображення з координатами ; – максимально можливе значення локального контрасту ; , – максимальне та мінімальне значення локального контрасту вхідного зображення; – оцінка математичного сподівання значень локального контрасту (наприклад, середньоарифметичне значення локальних контрастів елементів зображення); , – коефіцієнти постійного зміщення; – константа.
Побудований вираз забезпечує краще підсилення для невеликих значень локального контрасту, які власне властиві реальним зображенням.
Доволі часто на практиці зустрічаються зображення, які містять дрібні деталі і їх характеризують певною текстурою. Відомо, що такі характеристики текстури як однорідність, шорсткість та зернистість описуються статистичними методами. Тому ефективність відомих методів підсилення локальних контрастів можна значно підвищити використавши статистичне визначення контрасту
, (6)
де – дисперсія в околі , – нормуючий коефіцієнт.
За аналогією з описаним відомим підходом до перетворення локального контрасту (рис. 1) запропоновано використовувати в ньому міру контрасту, яка визначається виразом (6). Отже, в розробленому методі на його першому кроці для кожного елемента зображення обчислюємо локальний контраст, використовуючи вираз (6). На другому кроці здійснюємо перетворення локального контрасту згідно виразу (3). Третій крок полягає у відновлені скоригованого значення яскравості елемента з координатами . Для цього використовуємо вираз, який знаходимо з формули (6):
,
де – центральний елемент ковзного околу .
Описану процедуру повторюємо для кожного елемента зображення.
В розробленому методі використовується статистичне визначення локальних контрастів, завдяки чому враховуються такі характеристики текстури як однорідність, шорсткість та зернистість. Тому цей метод рекомендується застосовувати щодо обробки складнострукторованих зображень, які містять дрібні деталі.
Отже, розроблені у роботі методи підсилення локальних контрастів з врахуванням особливостей ковзних околів дозволяють здійснювати адаптивний підхід щодо обробки зображень. Використання цього підходу призводить до більш ефективного покращання візуальної якості та підвищення інформативності оброблюваних зображень.
В четвертому розділі наведено результати експериментальних досліджень побудованих у дисертаційній роботі методів та описано створений на їх основі комплекс прикладних програм з обробки зображень, розроблений у системі MATLAB.
Вхідною інформацією для комплексу прикладних програм є зображення, представлене у форматі IMG або BMP. Для версій MATLAB 5.х кількість форматів значно розширена. Система MATLAB при потребі дозволяє здійснювати обробку в режимі діалогу, що є зручним при розробці та дослідженні методів. Також розроблений комплекс дозволяє відображати та запам’ятовувати як кінцевий результат обробки, так і будь–які проміжні параметри.
Важливим моментом експериментальних досліджень методів є можливість кількісної оцінки якості оброблюваних зображень. Для тестування розробленого методу використано такий підхід. Одне й те саме зображення оброблялось методом підсилення локальних контрастів (метод Гордона при розмірах сторін апертур , і ) та методом низькочастотної фільтрації (усереднення при ). Отримана серія зображень – спотворене, вхідне та поліпшене повинні мати відповідно найнижчу, середню та найвищу кількісні оцінки якості. Згідно експериментальних досліджень максимальну оцінку якості мають зображення, які були оброблені методом покращання, а мінімальну – розмиті. Отримана кількісна оцінка якості добре корелює з візуальним сприйняттям. Проведені дослідження відомих методів оцінки якості зображень виявили, що вони є менш ефективні в порівнянні з запропонованим методом. Недоліком розробленого методу є некоректне оцінювання якості зашумлених зображень. Цей недолік властивий всім методам, які при оцінці якості зображення використовують ту чи іншу міру контрасту. Це пов’язано з тим, що кількісна оцінка якості не забезпечує класифікації різких перепадів яскравостей на шумову чи висококонтрастну ділянки.
Експериментальні дослідження побудованих методів проводилися поряд з моделюванням відомих методів цього ж класу. Проведений у роботі порівняльний аналіз, який грунтувався на візуальному сприйнятті та методах кількісного оцінювання, підтверджує переваги розроблених методів обробки зображень.
У додатках подано акти про впровадження результатів дисертаційних досліджень та тексти деяких програм, що реалізують запропоновані у роботі методи підвищення контрастності зображень.
ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ ТА ВИСНОВКИ
На основі аналізу методів перетворення зображень для поліпшення їх якості розроблено локально–адаптивні методи підсилення їх контрастності. При цьому одержано такі нові результати:
1.
Аналіз основних методів формування зображень показав необхідність їх попередньої обробки, тому що вони мають низький контраст. Для підвищення ефективності обробки необхідно враховувати властивості зорового сприйняття та локальні особливості зображень. Методи, які використовують аналіз зображень на елементному рівні, дозволяють ефективно вирішувати задачу контрастування, підвищення детальності та візуальної якості зображень.
2.
Розроблено інтегральний метод кількісної оцінки якості цифрових зображень, результати застосування якого добре узгоджується з суб’єктивною оцінкою. Це дозволяє використовувати його також і для оцінки ефективності методів обробки зображень.
3.
На підставі досліджень методів розтягу діапазону яскравостей запропоновано та обгрунтовано кусково–нелінійний метод розтягу з фіксацією вузлової точки та використанням адаптації зорової системи людини. Він дозволяє покращувати зображення, динамічний діапазон яскравостей елементів якого загалом прийнятний, але значення градацій інформативно важливих об’єктів займають вузький проміжок.
4.
Запропоновано та досліджено метод двоетапного динамічного усереднення стаціонарних сцен, який забезпечує підсилення контрастності деталей та зменшення рівня шумів. Це дозволило спростити його апаратурну реалізацію та підвищити швидкодію в порівнянні з класичним усередненням.
5.
Запропоновано підхід до визначення контрасту за допомогою виразу з нелінійними симетричними властивостями, який забезпечує відносно більше підсилення менших значень локального контрасту, чим сприяє більш ефективній обробці зображень.
6.
Досліджено методи підвищення контрастності з степеневим перетворенням локальних контрастів. На цій основі запропоновано та обгрунтовано підхід використання адаптивної зміни показника степеня та врахування особливостей потенційно інформативних ділянок за допомогою функції простягання гістограми, ентропії, середньоквадратичних відхилень величин яскравостей елементів ковзних околів. Ідентифікація ковзних околів за гладкістю дозволяє додатково більш ефективно, в порівнянні з відомими методами, підвищувати візуальну якість зображення. Це дозволило побудувати низку локально–адаптивних методів підсилення локальних контрастів та сформувати рекомендації щодо їх використання стосовно різних класів зображень.
7.
На підставі аналізу гістограми розподілу локальних контрастів реальних зображень розроблено метод підвищення контрастності з використанням розтягу локальних контрастів. Він забезпечує більше підсилення для невеликих значень локальних контрастів, які саме властиві реальним зображенням.
8.
Запропоновано модифікований метод підсилення контрастності зображень з використанням статистичного визначення локальних контрастів. Він дозволяє більш повно описувати однорідність, шорсткість та зернистість текстури, що сприяє більш повному контрастуванню зображень.
9.
На основі дослідження відомих систем обробки зображень та запропонованих методів і алгоритмів розроблено і реалізовано комплекс програм контрастування зображень для персональних комп’ютерів на платформі INTEL, який може використовуватися в більш потужних системах обробки візуальної інформації.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
1.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Застосування контрасту з нелінійними симетричними властивостями для підвищення візуальної якості зображень // Вісник Державного університету “Львівська політехніка”. – 1998. – №324.– С. 120–125.
2.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Локально–адаптивне підсилення контрастності зображень // Электроника и связь. – 1999. – № 6. – С. 51 – 55.
3.
Воробель Р.А., Журавель І.М., Попов Б.О. Адаптивне підсилення контрасту зображення // Вісник Державного університету “Львівська політехніка”. – 1999. – №366.– С. 104–107.
4.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Підвищення швидкодії обробки сигналів методом усереднення // Відбір і обробка інформації.–1999. – № 13(89). – С. 158–162.
5.
Воробель Р.А., Журавель І.М., Опир Н.В. Деякі методи обробки слабоконтрастних зображень // Электроника и связь. – 2000. – № 8. – С. 127 – 130.
6.
Підвищення візуальної якості рентгенографічних зображень / Воробель Р.А., Журавель І.М., Опир Н.В., Попов Б.О., Дереча В.Я., Равлик Я.М. // Фізичні методи та засоби контролю середовищ, матеріалів та виробів. – 1999. – Вип. 4. – С. 141–144.
7.
Воробель Р.А., Журавель І.М., Опир Н.В. Технологія покращання зображень, що базується на визначенні локальних контрастів // Фізичні методи та засоби контролю середовищ, матеріалів та виробів. – 2000. – Вип. 5. – С. 121 – 126.
8.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Підвищення контрасту зображень за допомогою модифікованого методу кускового розтягу // Відбір і обробка інформації. – 2000. – № 14(90).– С. 116 – 121.
9.
Опир Н.В., Журавель І.М. Про один підхід щодо вибору методів покращання зображень // Фізичні методи та засоби контролю середовищ, матеріалів та виробів. – 2001. – Вип. 6. – С. 208 – 213.
10.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Покращання візуальної якості зображень з використанням функції простягання гістограми // Автоматика –2000: Збірник наукових праць. – Т. – 1. – Львів, 2000. – С. 109 – 115.
11.
Воробель Р.А. Журавель І.М. Двоетапне динамічне усереднення зображень стаціонарних сцен // Праці 4–ї Української конференції "Автоматика–97". – Т. 3. – Черкаси: ЧІТІ, 1997. – С. 102.
12.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Метод регулювання контрастності напівтонових зображень // Праці Четвертої Всеукр. конф. “Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів” УкрОБРАЗ’98. – К.: УАСОІРО, 1998. – С. 143–144.
13.
Vorobel R., Zhuravel I., Opyr N., Popov B. Image quality enhancement technique for X–ray testing // Proc. 2nd Intern. Conf. “Computer Methods and Іnverse Problems in Nondestructive Testing and Diagnostics”. – Minsk, Belorus, 1998.– P.449–455.
14.
Воробель Р.А., Журавель І.М. Использование локальной адаптации при усилении контрастности изображений // Труды III Среднеевропейской конф. “Компьютерные методы и системы в автоматике и электротехнике”. – Часть 1. – Ченстохова (Польша), 1999. – С. 73 – 74.
15.
Журавель І.М. Підвищення візуальної якості зображень з використанням нелінійного розтягу локальних контрастів // Праці XV Відкритої наук.–техн. конф. молодих науковців та спеціалістів Фізико–механічного інституту ім. Г.В.Карпенка НАН України (КМН – 2000).– Львів, 2000. – С. 108 – 109.
16.
Воробель Р.А., Журавель І.М., Опир Н.В., Попов Б.О., Дереча В.Я., Равлик Я.М. Метод кількісної оцінки якості рентгенографічних зображень // Праці Третьої Української наук.–техн. конф. “Неруйнівний контроль та технічна діагностика – 2000”. – Дніпропетровськ, – 2000. – С. 233 – 236.
17.
Vorobel R.A., Zhuravel I.M. Use of local adaptation of visual system in sliding methods of streching for improvement of remotely–sensed images // Proc. 5th Sino–Russian–Ukraine Symposium on Space Science and Technology. – Harbin (P.R.China), 2000. – P. 397 – 400.
18.
Воробель Р.А., Журавель І.М., Опир Н.В. Підвищення візуальної якості затемнених деталей на зображенні // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів: Праці П’ятої Всеукраїнської конф. (УкрОБРАЗ’2000). – Київ, 2000.– С. 209–212.
19.
Zhuravel I.M. Adaptive amplification of local contrast for increase of image quality // XVI Open Scient. and Techn. Conf. of Young Scientists and Specialists of the Karpenko Phisico–Mechanical Institute of NAS of Ukraine. – Lviv, 2001. – P. 56.
Журавель І.М. Локально–адаптивні методи підвищення контрастності зображень. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Державний науково–дослідний інститут інформаційної інфраструктури, Львів, 2001.
Дисертаційна робота присвячена питанням розробки нових та удосконалення існуючих підходів щодо підвищення якості зображень. Розроблено методи покращання якості зображень шляхом їх контрастування. Більшість запропонованих методів використовує поелементну обробку з врахуванням особливостей ковзних околів. Для кількісної оцінки яскравісних характеристик ковзних околів використовується функція простягання гістограми, середньоквадратичне відхилення та ентропія. Такий підхід дозволив ідентифікувати ковзні околи за гладкістю, що забезпечило адаптивність підсиленню контрастності зображень.
Запропоновано ряд виразів перетворення локальних контрастів з врахуванням особливостей ковзних околів та метод кількісної оцінки якості зображень, що використовує їх статистичні оцінки. В цілому побудовано комплекс методів з використанням підходів, що забезпечують більш ефективне, в порівнянні з відомими методами даного класу, контрастування зображень. На основі розроблених методів створено пакет прикладних програм контрастування зображень. Основні результати знайшли промислове використання у системах обробки зображень.
Ключові слова : обробка зображення, контраст, локально–адаптивний метод, якість зображення, функція простягання гістограми.
Журавель І.М. Локально–адаптивные методы повышения контрастности изображений. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Государственный научно–исследовательский институт информационной инфраструктуры, Львов, 2001.
Одной из наиболее удобных форм отображения информации при различного рода исследованиях являются изображения. Через недостатки аппаратуры формирования и передачи данных, а также компромисс между ее качеством и ценой, исходные изображения, в большинстве случаев, характеризуются низким контрастом. Это приводит к уменьшению достоверности принятия правильных решений при анализе таких данных. Поэтому изображения необходимо обрабатывать с целью повышения контрастности и их качества в целом.
В работе рассмотрены и проанализированы законы и особенности зрительного восприятия изображений человеком. Их использование при построении методов преобразования способствует повышению эффективности алгоритмов обработки.
Для преобразования изображений с целью повышения их контрастности используются методы обработки в пространственной и частотной областях. Большинство из них имеет в своей основе преобразование локальных контрастов. Наиболеее быстродействующая реализация этих методов в пространственной области. Однако часто для эффективной обработки изображений функциональных возможностей этих методов недостаточно. Поэтому в работе построены такие методы цифровой обработки, которые при реализации локальных преобразований используют характеристики скользящих окрестностей, что обеспечивает адаптивность созданных методов и повышение информативности обрабатываемых изображений. В качестве таких характеристик в работе использованы функция протяженности гистограммы, среднеквадратическое отклонение, вероятностная энтропия. Методы повышения контрастности с использованием особенностей локальных окрестностей эффективно используются для обработки широкого класса изображений. Использование характеристик скользящих окрестностей делает возможным идентификацию участков изображения за уровнем контрастности и позволяет соответсвенным образом на них реагировать. Благодаря этому достигается более тонкая обработка мелких деталей. Однако изображение должно отвечать двум требованиям. На нем не должно быть большого количества импульсных выбросов и темных или светлых участков большой площади. В первом случае это может привести к неадекватному вычислению характеристик локальных окрестностей, а во втором – к принципиальной неэффективности методов повышения контраста. Поэтому, если изображение не соответсвует выдвинутым требованиям, необходимо провести его предварительную фильтрацию или (и) градационную коррекцию.
В диссертационной работе предложено также ряд методов повышения контрастности непрямым усилением их контраста.
На основе выявленных недостатков методов растяжения для некоторых классов изображений предложен кусочно–линейный метод растяжения с фиксацией узловой точки и использованием адаптации зрительной системы. Предложенный метод позволяет повышать контрастность изображений, динамический диапазон яркостей которых в целом удовлетворительный, а значения градаций информативно важных объектов сосредоточены на узком промежутке.
Предложен метод динамического усреднения стационарных сцен. В нем с помощью сумматора осуществляется накопление приращений амплитуд входного сигнала. Этим достигается уменьшение розрядности сумматора в сравнении с использованием классического метода усреднения. К преимуществам предложенного метода относится также и его высокое быстродейсвие.
Предложен метод повышения контрастности изображений с использованием статистического определения локальных контрастов. Посколько такое определение контраста позволяет более полно описать текстуру, то этот метод рекомендуется использовать к обработке тонкоструктурных изображений.
Разработан метод оценки качества изображений на основе оценок его статистических характеристик. Это позволило количественно оценивать не только качество изображений, но и эффективность методов их обработки.
Разработано програмное обеспечение, с помощью которого промоделировано предложенные в диссертационной работе методы обработки на реальных изображениях.
Ключевые слова: обработка изображения, контраст, локально–адаптивный метод, качество изображения, функция протяженности гистограммы.
Zhuravel I.M. Local adaptive methods for image contrast increase.– Manuscript.
Thesis for a candidate degree by speciality 05.13.06 – automatic control system and progressive information technologies. – State Institute of Informational Infrastructure, Lviv, 2001.
Dissertation is devoted to development of new and improvement of existing approaches to image enhancement. The methods of image quality improvement by contrast enhancement are developed. Majority of proposed methods use element-wise processing considering properties of sliding neighbourhoods. For a quantitative estimation of brightness characteristics of sliding neighbourhoods a histogram spread function, mean-square deviation and entropy are used. Such approach allows to identify sliding neighbourhoods by smoothness and makes contrast enhancement adaptive.
A number of local contrast transformation expressions taking into account a properties of sliding neighbourhoods and method of quantitative estimation of image quality based on statistical approach is proposed. As a whole, a complex of methods of image contrast enhancement, that allows more efficient processing, are constructed. Software for image contrast enhancement based on proposed methods are developed. Main results were implemented in industrial systems of contrast enhancement.
Keywords: image processing, contrast, local adaptive method, image quality, histogram spread function.
