Обработка изображения – Обработка изображений — Википедия

Содержание

Обработка изображений — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 5 апреля 2016; проверки требуют 10 правок. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 5 апреля 2016; проверки требуют 10 правок.

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например, видео.

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимо и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.

Обработка изображений для воспроизведения[править | править код]

Типичные задачи[править | править код]

Обработка изображений в прикладных и научных целях[править | править код]

Типичные задачи[править | править код]

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями
  • Определение формы интересующего нас объекта
  • Определение перемещения объекта
  • Наложение фильтров
  • Обработка изображений в целях охраны (камеры видеонаблюдения)
  • Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 9785922108416
  • К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3
  • Степаненко О. С., Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2
  • Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий, Алгоритмические основы растровой графики, 2007. Учебное пособие.
  • Дьяконов В. П., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2
  • Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8
  • Слюсар В.И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. //Первая миля. Last mile. – 2019, №2. – С. 46 — 61. [1]
  • Ident Smart Studio (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)

ru.wikipedia.org

Обработка изображений: основные методы

Обработка изображений активно применяется в фотографии, модельном бизнесе, печатном деле и при размещении статей в интернете. Вариантов, способов, инструментов и методов выполнения этого процесса присутствует масса. О некоторых из них и пойдёт речь в этой статье.

Цифровая обработка изображений: для чего нужна и где применяется

В задачи обработки изображений входит придание им вида, в котором они будут наиболее ярко и понятно отражать действительность или же, наоборот, искажать её. Например, подготовка фотографий со свадьбы позволяет убрать лишние элементы, скрасить вид гостей, жениха и невесты. Особенно актуально при обработке устранение эффекта «красных глаз» и подтягивание фигуры.

Создание коллажей также не обходится без пост- и предварительной обработки. С их помощью можно рисовать картины, которые не могли произойти в действительности.

Корректировка графического контента получает исходники как из цифровых камер, так и от устройств обработки изображений, например, сканеров или веб-камер.

Существует несколько универсальных методов для подготовки картинок для будущих проектов. Из основных можно выделить следующие:

  • баланс белого;
  • коррекция экспозиции;
  • обработка шумов;
  • устранение искажений;
  • детализация;
  • обработка контраста;
  • композиция;
  • ретушь;
  • размер;
  • резкость на выходе.

Идеальный баланс белого — залог качественной картинки

Цветопередача имеет большое значение для восприятия картинки. Обработка изображений для баланса белого придаёт им реальную цветность и действительность.

Очень часто цифровые камеры по умолчанию неправильно или искаженно передают цвет на снимок. Регулировку баланса белого можно произвести, используя ползунки теплоты. В некоторых программах для обработки изображений и вовсе имеется предназначенный для этого отдельный режим.

Экспозиция не только у фотоаппарата, но и в обработке

Настройки различных цифровых камер позволяют установить идеальную экспозицию на этапах съёмки. Однако такое возможно не всегда. Поэтому приходится исправлять её с помощью последующей обработки изображений.

В частности, за счёт изменения контраста и тона, можно придать картинке естественный цвет и падающий свет. Нужные элементы должны быть правильно затенены, а находящиеся в лучах света — освещены естественно, без излишков.

Обработка шумов — устранение лишнего

Высокая светочувствительность может породить шумы на картинке. Выражаются они, как правило, мелкой «сыпью» артефактов. Устранить их можно на этапе обработки графических изображений. Подавление шумов нужно применять с умом, так как слишком малое их количество сделает картинку неестественной.

Искажения

Широкоугольные и телеобъективы способны порождать небольшие изменения геометрии картинки. Их исправление может быть востребовано при выравнивании макета или печати. Для панорамы пейзажа, например, искажение не несёт больших потерь.

Детализация позволит разглядеть всё

Данный метод основан на регулировке резкости. То есть обработка изображения таким образом, чтобы различимость объектов на картинке улучшилась. Резкость, в свою очередь, определяется двумя факторами — разрешение и чёткость. Первый параметр описывает количество элементов, расположенных на минимальном расстоянии. Второй выражает степень размытия границ между объектами. Чем они чётче, тем более детализированной выглядит фотография или картинка.

Контраст — выделение ключевых особенностей и деталей

Контраст выражает отличие между разными цветами различных объектов на фото. Если он высокий, они очень хорошо различимы для глаз и выглядят более эффектно. С другой стороны, слишком большой контраст может сделать изображение неестественным. Идеально сбалансированный, он придаёт картинке сочность, при этом оставляя живость.

Композиция

Композиция может включать в себя несколько методов обработки изображений. Один из них — кадрирование. Он характеризуется выделением из рисунка наиболее важных участков и акцентированием горизонта и фокусов на них. Это актуально при фотографировании пейзажей, когда нужно убрать лишний участок неба или земли.

Ретушь — общий метод

Ретушь — это комплекс мер по устранению с изображений дефектов камеры и различных артефактов. Основным для этого метода обычно является выборочная коррекция. Она выражается в ручном устранении частиц пыли с объектива, зональном исправлении шумов и подобных способах.

Размер

Данный метод может придать изображению как большее, так и меньшее значение. При увеличении, как правило, используется интерполяция, то есть замещение ближайших точек ориентировочно схожими. Это может пригодиться при печати баннеров или плакатов.

Уменьшение без обработки может придать картинке неестественный муар. Поэтому применять изменение размера нужно после проведения работ по обработке изображения.

Программы для обработки изображений

Существует масса программных систем обработки изображений. Все они отличаются набором функционала, поддержкой дополнительных возможностей и ценой.

GIMP — бесплатный и мощный

Один из лучших графических редакторов. Скачать его можно бесплатно с сайта разработчиков. Этот продукт хоть и является некоммерческим, обладает огромными возможностями. Обработка векторной графики, работа со слоями, подключение большого количества плагинов, использование формата RAW.

Помимо всего этого у GIMP имеется большое русскоязычное сообщество, в котором можно узнать много полезной информации и трюков. Программа также имеет русский язык.

Adobe Photoshop — настоящий комбайн в графике

Имя этого продукта с давних пор стало нарицательным. Говоря фразу «отфотошопь», человек даёт понять, что ему нужно обработать изображение. Причем не важно, будет ли это действительно Adobe Photoshop или другая программа для обработки графики.

С помощью этого мощного инструмента многие мастера создают настолько яркие и естественные шедевры, что их очень трудно отличить от хорошей фотографии.

Однако изучение Photoshop — дело непростое и требует немалого количества времени. Интерфейс программы имеет огромное количество настроек, функций, методик и инструментов. Разобраться с ходу в нем очень сложно.

PhotoScape

Мало кто слышал об этом продукте, кроме профессиональных дизайнеров и фотографов. Возможно, его использование затрудняет отсутствие такого удобного инструмента, как слои, которые позволяют быстро копировать и накладывать изображения друг на друга.

Из плюсов программы можно выделить бесплатное распространение, русскую локализацию, подключение плагинов и поддержку RAW.

Picasa

Данный продукт разработала корпорация Google. Программа легка в освоении, имеет простой интерфейс. Прекрасно подойдёт для первичной обработки изображений в домашних условиях. Профессионалы же увидят в этой программе большое количество недостающих им инструментов.

Приложение бесплатно, однако Google с 2016 года прекратил его поддержку. При этом последние версии использовать можно.

Paint.NET

Своеобразная реинкарнация штатного редактора операционной системы Windows — Paint. Может работать со слоями, имеет набор подключаемых плагинов. Много интересных инструментов и функций.

Для введения в мир профессиональной обработки изображений подойдёт идеально.

CorelDRAW

Платный продукт. Благодаря тому, что его главная направленность — векторные изображения, используется практически везде. Это и разнообразные макеты для печати, моделирование, проектирование зданий и обычные рисунки. Благодаря большому распространению имеет значительное количество готовых плагинов. Программа русифицирована.

Онлайн-обработка

В последнее время набирает популярность обработка изображений в режиме онлайн. У этого метода имеется много плюсов:

  • Скорость обработки. Все вычисления производятся на стороне сервера, который обычно гораздо мощнее домашнего компьютера.
  • Простота. Достаточно всего лишь загрузить изображение или указать ссылку, и можно приступать. Для этого имеется большой набор готовых инструментов, мало в чем уступающих многим оффлайн-редакторам.
  • Доступность. Где бы ни был человек, какой бы слабый компьютер ни использовал, онлайн-редакторы всегда доступны в сети интернет.
  • Поддержка многих форматов и конвертация их «на лету».

Заключение

Говорить о лучших методах, применяемых для обработки изображений, немного риторично. Ведь каждый профессионал, работающий в этой сфере, определяет свой набор инструментария. В зависимости от того, работает он с фотографией, коллажами, макетами для печатных изданий или моделированием, всегда существуют те продукты, которые он считает наиболее удобными и простыми.

Для начинающих редакторов могут пригодиться бесплатные продукты, методика обработки изображений в которых имеет самый примитивный уровень. А это значит, что можно понять, как они работают, перед тем как перейти в профессионалы.

Акулы графики же предпочитают мощные платные решения, требующие больших системных ресурсов и вложений. Но, как правило, человек, имеющий талант к этой работе, очень быстро окупает все свои затраты.

В общем, цифровая обработка изображений — это целое искусство, в котором крайне важно видеть золотую середину, уметь обращать внимание на мелкие детали и творчески подходить к реализации возможной задумки.

fb.ru

Обработка изображений — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например, видео.

История

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.

Обработка изображений для воспроизведения

Типичные задачи

Обработка изображений в прикладных и научных целях

Типичные задачи

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями
  • Определение формы интересующего нас объекта
  • Определение перемещения объекта
  • Наложение фильтров

См. также

Литература

  • Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 9785922108416
  • К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3
  • Степаненко О. С., Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2
  • Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий, Алгоритмические основы растровой графики, 2007. Учебное пособие.
  • Дьяконов В. П., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2
  • Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8

Ссылки

  • Ident Smart Studio (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)

wikipedia.green

Обработка изображений — это… Что такое Обработка изображений?

Монохромное черно-белое изображение.

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

История

Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

Основные методы обработки сигналов

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.

Обработка изображений для воспроизведения

Типичные задачи

Обработка изображений в прикладных и научных целях

Типичные задачи

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями
  • Определение формы интересующего нас объекта
  • Определение перемещения объекта
  • Наложение фильтров

См. также

Литература

  • Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 9785922108416
  • К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3
  • Степаненко О. С., Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2
  • Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий, Алгоритмические основы растровой графики, 2007. Учебное пособие.
  • Дьяконов В. П., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2
  • Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8

Ссылки

  • Ident Smart Studio (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)

dic.academic.ru

Обработка изображения — это… Что такое Обработка изображения?


Обработка изображения

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

История

Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео.

Основные методы обработки сигналов

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора.

Если обработка применяется к данным, представленным в цифровой форме (в частности, если сигнал переводится перед обработкой в цифровую форму), то такая обработка называется цифровой.

Обработка изображений для воспроизведения

Типичные задачи

  • Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование.
  • Цветовая коррекция: изменение яркости и контраста, квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство.
  • Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот.
  • Комбинирование изображений различными способами.
  • Интерполяция и сглаживание.
  • Разделение изображения на области.
  • Редактирование и ретуширование.
  • Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией.
  • Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования.

Обработка изображений в прикладных и научных целях

Типичные задачи

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями

См. также

Wikimedia Foundation. 2010.

  • Обработка аналоговых сигналов
  • Обработки металлов давлением

Смотреть что такое «Обработка изображения» в других словарях:

  • обработка изображения — Процесс создания, редактирования и хранения изображений с помощью компьютера. [http://www.morepc.ru/dict/] Тематики информационные технологии в целом EN image processingIP …   Справочник технического переводчика

  • Электронная обработка изображения — преобразование исходного изображения оригинала с помощью программного обеспечения компьютеров издательской системы (растрирование, цветоделение, частотная, градационная, цветовая коррекция и т. д.) в изображение, пригодное для полиграфического… …   Реклама и полиграфия

  • Электронная обработка изображения — преобразование исходного изооригинала с помощью ЭВМ (растрирование, цветоделение, частотная, градационная, цветовая коррекция и т. д.) в изображение, пригодное для полиграф. репродукции …   Издательский словарь-справочник

  • обработка пленки — Операции, необходимые для превращения скрытого изображения на пленке в постоянное видимое изображение, состоящие обычно из проявления, закрепления, промывки и сушки пленки. [Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология… …   Справочник технического переводчика

  • Обработка изображений — преобразование исходного изображения с помощью компьютерной издательской системы (растрирование, цветоделение, частотная, градационная и цветовая коррекция и пр.) в вид, пригодный для полиграфического воспроизведения …   Реклама и полиграфия

  • Обработка изображений — Монохромное черно белое изображение. Обработка изображений  любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществлятьс …   Википедия

  • Обработка металлов давлением — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Обработка металлов давлением  технологический процесс получения заготовок или деталей в результате силового воздействия инструмен …   Википедия

  • ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА — в химии, заключается в применении методов мат. статистики для оценки значений разл. физ. величин (св ва соед., параметры химико технол. процессов и др.), характеризующих изучаемые объекты, и (или) зависимости этих величин от одного либо нсск.… …   Химическая энциклопедия

  • обработка изображений — Преобразование исходного изображения с помощью ЭВМ издательской системы (растрирование, цветоделение, частотная, градационная и цветовая коррекция и пр.) к виду, пригодному для полиграфического воспроизведения, и вывод его на материальный… …   Краткий толковый словарь по полиграфии

  • Цифровая обработка изображений — Обработка изображений любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например,… …   Википедия

Книги

  • Обработка фотографий в Lightroom Classic. Быстрые способы достижения отличных результатов, Келби Скотт. Скотт Келби — редактор и соучредитель журнала Photoshop User, ответственный редактор и издатель журнала Lightroom, создатель интернет-издания LightroomKillerTips. com, ведущий влиятельной… Подробнее  Купить за 2075 руб
  • Обработка фотографий в Lightroom Classic. Быстрые способы достижения отличных результатов, Келби Скотт. Фотографы взяли Lightroom на вооружение благодаря тому, что это весьма эффективное и мощное инструментальное средство обработки изображений. Но за его эффективностьюи мощностью иногда… Подробнее  Купить за 1258 руб
  • OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение, Прохоренок Николай Анатольевич. Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки… Подробнее  Купить за 731 руб
Другие книги по запросу «Обработка изображения» >>

dic.academic.ru

Предварительная обработка изображений (Preliminary image processing) — Моделирование и распознавание 2D/3D образов. (Modeling and recognition of 2D/3D images)

Предварительная обработка изображения  процесс улучшения качества изображения, ставящий целью получение на основе оригинала максимально точного и адаптированного для автоматического анализа изображения .

Среди дефектов цифрового изображения можно выделить следующие виды:

  • Цифровой шум
  • Цветовые дефекты (недостаточные или избыточные яркость и контраст, неправильный цветовой тон)
  • Размытость (расфокусировка)

Методы предварительной обработки изображений зависят от задач исследований и могут включать следующие виды работ:

Цифровой шум изображения — дефект изображения, вносимый фотосенсорами и электроникой устройств, которые их используют. Для его подавления используют следующие методы:

Линейное усреднение точек по соседям самый простой вид алгоритмов удаления шума. Основная идея их в том чтобы брать среднее арифметическое значение точек в некоторой окрестности в качестве нового значения точки.

Физически такая фильтрация реализуется с помощью обхода пикселей изображения матрицей свертки, имеющей такой вид:

Пример:</a

div – это коэффициент нормирования, для того чтобы средняя интенсивность оставалась не изменой. Он равен сумме коэффициентов матрицы, в примере div = 6.

Размытие по Гауссу (разновидность линейного свертывания) реализуется с помощью обхода пикселей изображения матрицей свертки, имеющей такой вид:

Матрица 5×5 заполняется по нормальному (гауссовому закону). Ниже приведена та же матрица, где коэффициенты уже являются нормированными, так что div для этой матрицы равен одному.

От размера матрицы зависит сила размытия.

У верхнего левого пикселя не существует «соседей» слева и сверху, следовательно, нам не на что умножать коэффициенты матрицы!

Для решения этой проблемы требуется создание промежуточного изображения. Идея в том, чтобы создавать временное изображение с размерами

width + 2 • gap / 2, height + 2 • gap / 2,   где

width и height – ширина и высота фильтруемого изображения,

gap – размерность матрицы свертки.

В центр изображения копируется входная картинка, а края заполняются крайними пикселями изображения. Размытие применяется к промежуточному буферу, а потом из него извлекается результат.</a

Медианный фильтр представляет собой оконный фильтр, последовательно сканирующий изображение, и возвращающий на каждом шаге один из элементов, попавших в окно  фильтра.

Пиксели, которые «попадают» в окно, сортируются в порядке возрастания и выбирается  то значение, которое находится посредине отсортированного списка.

Медианный фильтр обычно используется для уменьшения шума или «сглаживания» изображения.

Для улучшения четкости изображения используется следующий фильтр (div=1):

Морфологические преобразования

Морфологическая фильтрация используется для расширения (дилактации) или сужения (эрозии) элементов бинарного изображения.

Дилатация (морфологическое расширение) – свертка изображения или выделенной области изображения некоторым шаблоном. Шаблон может иметь произвольную форму и размер. При этом в нем выделяется единственная ведущая позиция (anchor), которая совмещается с текущим пикселем при вычислении свертки.

Бинарное изображение – упорядоченный набор (упорядоченного множества) черно-белых точек (пикселей). Максимум интенсивности пикселей изображения равен единице, а минимум – нулю.

Применение дилатации сводится к проходу шаблоном по всему изображению и применению оператора поиска локального максимума интенсивности пикселей изображения, которые накрываются шаблоном. Если максимум равен 1, то точка, в которой находится анкор шаблона будет белая. Такая операция вызывает рост светлых областей на изображении  На рисунке серым цветом отмечены пиксели, которые в результате применения дилатации будут белыми.

Эрозия (морфологическое сужение) – операция, обратная дилатации. Действие эрозии подобно дилатации, разница лишь в том, что используется оператор поиска локального минимума. Если минимум равен 0, то точка, в которой находится анкор шаблона, будет черная.  На рисунке справа серым цветом отмечены пиксели, которые станут черными в результате эрозии.

Операция «Дилатация» – аналог логического «или», операция «Эрозия» – аналог логического «и».

Результат морфологических операций во многом определяется применяемым шаблоном (структурным элементом). Выбирая различный структурный элемент можно решать разные задачи обработки изображений:

Яркость представляет собой характеристику, определяющую то, на сколько сильно цвета пикселей отличаются от чёрного цвета. Например, если оцифрованная фотография сделана в солнечную погоду, то ее яркость будет значительной. С другой стороны, если фотография сделана вечером или ночью, то её яркость будет невелика.

Контраст представляет собой характеристику того, насколько большой разброс имеют цвета пикселей изображения. Чем больший разброс имеют значения цветов пикселей, тем больший контраст имеет изображение.

По аналогии с терминами математической статистики можно отметить, что

  • яркость  – среднее значение;
  • контраст  – среднеквадратичное отклонение от среднего значения.

Если яркость и контраст изображения никак не меняются в процессе преобразования, то функция имеет график, представленный на рис. а.  .

Если прямая сдвигается вверх (рис. б), яркость изображения увеличивается, а если прямая сдвигается вниз (рис. в) – уменьшается.

На следующем рисунке показано преобразования контраста. При увеличении контраста изображения (рис. а) наклон прямой увеличивается, при уменьшении контраста – уменьшается (рис. б).

Можно задавать различные преобразования яркости/контраста для каждого из компонентов модели RGB.

Коррекция контрастности изображения линейной растяжкой гистограммы

Гистограмма яркостей показывает, сколько пикселов N с близким значением яркости f  попадает в интервал от fi до f +∆fi.

Пусть, например, уровни некоторого изображения c оттенками серого занимают интервал от 6 до 158 со средним значением яркости 67 при возможном наибольшем интервале значений от 0 до 255.

Это изображение является малоконтрастным, превалирует темный оттенок. Возможным методом улучшения контраста может стать так называемая линейная растяжка гистограммы (stretch), когда уровням исходного изображения, лежащим в интервале [fмин, fмакс], присваиваются новые значения с тем, чтобы охватить  весь   возможный интервал изменения  яркости,  в  данном случае [0, 255]. При этом контраст существенно увеличивается (см. рисунок). Преобразование  уровней яркости осуществляется по формуле:

                             

где fi – старое значение яркости  i-го пиксела, gi – новое значение, a, b – коэффициенты. Для рис.   fмин = 6,  fмакс = 158. Выберем a и b таким образом, чтобы gмин = 0,  gмакс = 255. Из  (1) получаем: a = — 10,01; b = 1,67.

Еще более можно улучшить контраст, используя нормализацию гистограммы.  При  этом   на  весь максимальный  интервал  уровней   яркости [0,  255] растягивается не вся гистограмма, лежащая в пределах от fмин до fмакс, а её наиболее интенсивный участок. На следующем рисунке исключено 5% пикселов.

Целью выравнивания гистограммы (эту процедуру называют также линеаризацией и эквализацией – equalization) является такое преобразование,  чтобы,  в  идеале,  все  уровни  яркости    приобрели  бы   одинаковую частоту, а гистограмма яркостей отвечала бы равномерному закону распределения.

Пусть изображение имеет формат: N пикселов по горизонтали и M по вертикали, число уровней квантования яркости равно J. Общее число пикселов равно N ·M, на один уровень яркости попадает, в среднем, no = N ·M/J пикселов. Например, N = M = 512, J = 256. В этом случае no = 1024. Расстояние ∆между дискретными уровнями яркости от fдо fi+1 в гистограмме исходного изображения одинаковое, но на каждый уровень выпадает различное число пикселов. При эквализации гистограммы расстояние ∆gi между уровнями gi и gi+1 различно, но число пикселов на каждом уровне, в среднем, одинаковое и равно no. Алгоритм эквализации несложен. Пусть уровнями с малой яркостью обладает небольшое количество пикселов, как на следующем рисунке.

Например, уровень яркости 0 на исходном изображении имеют 188 пикселов, уровень 1 — 347 пикселов, уровень 2 — 544 пиксела. В сумме это 1079 пикселов, т.е. приблизительно no. Присвоим всем этим пикселам уровень 0. Пусть на исходном изображении число пикселов с уровнями яркости 3 и 4 в сумме приблизительно также равно no. Этим пикселам присваивается  уровень 1. С другой стороны, пусть число пикселов с уровнем 45 на исходном изображении составляет 3012, т.е. приблизительно 3no. Всем этим пикселам присваивается некоторый одинаковый уровень gi, не обязательно равный 45, а соседние два уровня остаются незаполненными. Рассмотренные процедуры выполняются для всех уровней яркости.

В каждом конкретном случае выбирают ту процедуру преобразования гистограмм,  которая приводит к наилучшему, с точки зрения пользователя, результату.

 

Автор: Николай Свирневский

api-2d3d-cad.com

Цифровая обработка изображений — это… Что такое Цифровая обработка изображений?


Цифровая обработка изображений

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

История

Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео.

Основные методы обработки сигналов

Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора.

Если обработка применяется к данным, представленным в цифровой форме (в частности, если сигнал переводится перед обработкой в цифровую форму), то такая обработка называется цифровой.

Обработка изображений для воспроизведения

Типичные задачи

  • Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование.
  • Цветовая коррекция: изменение яркости и контраста, квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство.
  • Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот.
  • Комбинирование изображений различными способами.
  • Интерполяция и сглаживание.
  • Разделение изображения на области.
  • Редактирование и ретуширование.
  • Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией.
  • Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования.

Обработка изображений в прикладных и научных целях

Типичные задачи

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями

См. также

Wikimedia Foundation. 2010.

  • Цифровая крепость
  • Цифровая психология

Смотреть что такое «Цифровая обработка изображений» в других словарях:

  • Цифровая обработка сигналов — (ЦОС, DSP  англ. digital signal processing)  преобразование сигналов, представленных в цифровой форме. Любой непрерывный (аналоговый) сигнал может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню (оцифровке), то… …   Википедия

  • Обработка изображений — Монохромное черно белое изображение. Обработка изображений  любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществлятьс …   Википедия

  • Цифровая фильтрация — Цифровая обработка сигналов (англ. digital signal processing, DSP), ЦОС преобразование сигналов, представленных в цифровой форме. Любой непрерывный (аналоговый) сигнал s(t) может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню… …   Википедия

  • Обработка сигналов — У этого термина существуют и другие значения, см. Сигнал (значения). Обработка сигналов область радиотехники, в которой осуществляется восстановление, разделение информационных потоков, подавление шумов, сжатие данных, фильтрация, усиление… …   Википедия

  • Цифровая фотограмметрическая станция — (ЦФС) представляет собой набор специальных программных и аппаратных средств, предназначенных для фотограмметрической обработки данных аэросъёмки и космической съёмки. Обработка цифровых растровых снимков обычно производится в стереоскопическом… …   Википедия

  • Цифровая карта — (цифровая карта местности) цифровая модель местности, созданная путем цифрования картографических источников, фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования, цифровой регистрации. ГОСТ 28441 99 даёт такое определение: «Цифровая… …   Википедия

  • Цифровая фотография — В Википедии есть п …   Википедия

  • Сжатие изображений — Сжатие изображений  применение алгоритмов сжатия данных к изображениям, хранящимся в цифровом виде. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для… …   Википедия

  • ЦОС — Цифровая обработка сигналов (англ. digital signal processing, DSP), ЦОС преобразование сигналов, представленных в цифровой форме. Любой непрерывный (аналоговый) сигнал s(t) может быть подвергнут дискретизации по времени и квантованию по уровню… …   Википедия

  • Дизеринг — Дизеринг, дитеринг (англ. dither от староанглийского didderen  дрожать)  при обработке цифровых сигналов представляет собой подмешивание в первичный сигнал псевдослучайного шума со специально подобранным спектром. Применяется при… …   Википедия

Книги

  • Цифровая обработка изображений, Гонсалес Р., Вудс Р.. Настоящее издание является результатом значительной переработки книги «Цифровая обработка изображений» (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.; Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.). Одна из… Подробнее  Купить за 1073 руб
  • Цифровая обработка изображений, Гонсалес Р.. Настоящее издание является результатом значительной переработки книги «Цифровая обработка изображений» (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.; Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.) Одна из… Подробнее  Купить за 1064 руб
  • Цифровая обработка изображений, Р. Гонсалес, Р. Вудс. Настоящее издание является результатом значительной переработки книги «Цифровая обработка изображений» (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.; Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.). Одна из… Подробнее  Купить за 1033 руб
Другие книги по запросу «Цифровая обработка изображений» >>

dic.academic.ru

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о