Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Логарифмдік түрлендіру және қанықтылықты созып түрлендіру (преобразования растяжения контрастности).

Интерактивті енгізу/шығару. | Координаттық келісімдер | Матрица тәрізді бейнелер. | Матрицаны индексирлеу. | Циклдарды векторлау | Координаталық қатынас | Бейнені дисплейге шығару | IPT дестесінің (пакетінің) стандартты кеңістік фильтрлері | Medfilt функциясымен медиандық фильтрация | Бейнелерді сығу. |


Читайте также:
  1. Автокөлік транспорт көмегімен астықты қабылдау және жіберу
  2. Азақстанда оқитын жастар мен балаларды тәрбиелеудің негізгі мәселелері және тенденциялары
  3. Алдықтарды өңдеу және сақтау
  4. Антик философиясындағы әлем бейнесі және адам мәселесі
  5. Астық кептіргіштерді таңдау және есептеу
  6. Астықты су жағалауынан қабылдау және жөнелту
  7. Астықты тазалауға арналған жабдықтарды таңдау және есептеу

Логарифмдық түрлендіру және контрастылықты созуды түрлендіру динамикалық диапазонда манипуляциялау құралдарының негізгісі болып табылады. Логарифмдік түрлендіру мына теңдеу арқылы орындалады:

g=c*log(1+double(f)), мында c- кей константа.

Бұл түрлендірудің формасы 3.2 (a)- суретіндегі төменгі шамалар 0-ге, ал жоғары бірге тең болатын гамма қисығына ұқсас. Бірақ гамма-қисығының формасы айнымалы. Log функциясының формасы тіркелген.

Логарифмдік түрлендірудің негізгі қолданылуы динамикалық диапозонды сығу болып табылады. Мысалы, Фурье спекторының әдеттегі шамалар диапазоны 0-ден 106-не шейін немесе одан да үлкен. Егер осы диапазонды сегіз битті градация интервалында сызықты түрде маштабтаса, онда бейнелеу кезінде қанығырақ пикселдер доминанты болады.Ол қанығыранқымаған айймақтар спекторындағы детальдардың жойылуына әкеледі.Егер log функциясын қолданса, онда мысалы амплитудасы 106-не тең динамикалық диапазон шамамен 14-ке шейін қысқарады. Ол ыңғайлы болып табылады.

Логарифмдік түрлендіру кезінде көбінесе сығылған диапазонда бастапқы күйіне қайтару қажеттілігі туады. 8 бит үшін MATLAB-та бұл әрекетті мына команда арқылы жасауға болады:

>>gs=im2uint8(mat2gray(g));

mat2gray-ды қолдану шамаларды [0,1]дипазонына ауыстырады, ал im2uint8 оларды [0,255] диапазонына түрлендіреді.

3.4-суретінде бейнеленген функция m-нан кіші кіріс шамаларын шығыс бейнесінде сәл жіңішке қою деңгейдің ішкі диапазонына сығады, сәйкесінше m-нан үлкен шамаларды қаныққан деңгейдің сәл жіңішке жолағына сығады. Нәтижесінде үлкен контрастты бейне пайда болады. Шың мәнінде 3.4 б)-суретінде көрсетілген мысалда шекті жағдайда шығыс бейнесі ретінде екілік (ақ-қара)бейне алынады. Өтпелі (пороговый) деп аталатын бұл шекті функция бейнелерді сегменттеу кезінде қолданылатын қарапайым құрал болып табылады. Зеферат басында қолданлған белгілеулерді қолданып 3.4-суреттінің функциясын былай жазуға болады:

мында r – кіріс бейнесінң қанықтылығы, s – шығыс бейнесінің сәйкес қанықтылығы, ал Е параметрі функция енісін бақылайды.Бұл теңдеу MATLAB-та бейнені түгел өндейтін мына команда арқылы жүзеге асады:

Eps шамасын қолдану, егер f –та нольдік шамалар болса, аса толып кету қателігінен қорғайды. T(r) функциясының жоғарғы шекті мәні 1-ге тең болғандықтан түрлендірудің осы тұрімен жұмыс істеуде шығыс шамалар [0,1] диапазонында масштабталады. 3.4 a)-суретінде бейнелегн қисық фомасы E=20 болғанда алынған.

3.2-мысал. Логарифмдік түрлендіруді динамикалық диапазонды қысқарту үшін қолдану.

3.5 a)-суретінде мәні [0,1.5x106] диапазонында тиісті Фурье спектрі 8-битті жүйе бойынша сызықтық масштабта көрсетілген. 3.5 б)-суретінде мына командаларды қолдану нәтижесі көрсетілген:

>>g=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f))));

>>imshow(g)

g бейнесінің бастапқы бейнемен салыстырғандағы визуалды жақсаруы күмән туғызбайды.

 


Дата добавления: 2015-08-26; просмотров: 118 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Бейненің (0,1) сегментациясы. Бейне объектілерінің контурын ерекшелеу.| Анықтылықты масштабтаудың М - функциялары.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.006 сек.)