ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ УЛУЧШЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Пространственное представление изображений

В общем виде полутоновое изображение можно представить как функцию двух аргументов - /(х, у), где х и у - координаты в пространстве. Значение функции / в точке (х, у) отображает интенсивность цветовых компонент изображения в этой точке. В реальных изображениях интенсивность определена в любой точке изображения и может принимать любое значение в заданном диапазоне, т. е. и координаты, и сама интенсивность являются аналоговыми величинами. Однако использование такого представления в цифровых системах является крайне затруднительным, а потому при цифровом представлении изображений функция / и ее аргументы х и у принимают конечное число дискретных значений. Переход от аналогового представления к цифровому производится при помощи процедур дискретизации и квантования [1].

В цифровой области возможна работа и с цветными изображениями. В таком случае изображение представляет собой набор из нескольких функций (как правило, трех и более), каждая из которых представляет собой одну из компонент цвета в выбранном цветовом пространстве. Например, при работе в цветовом пространстве RGB используется набор из трех функций, каждая из которых отвечает за яркость интенсивность одной из цветовых компонент (красной, зеленой и синей). Изображение, таким образом, имеет вид системы функций:

Аналогичным образом определяется представление изображений и в других цветовых пространствах [1,2].

Несмотря на то, что цветные изображения содержат значительно больше информации, чем полутоновые (в оттенках серого цвета), зачастую методы обработки изображений оперируют только яркостной составляющей, т. е. фактически работают с полутоновыми изображениями, и именно такие методы будут рассматриваться в данной главе. Существует несколько вариантов перехода от полноцветного изображения к полутоновому и обратно, однако они в данной главе рассматриваться не будут.

Достаточно очевидно, что в подавляющем большинстве нахождение аналитической формы функции интенсивности для имеющегося изображения является крайне трудоемкой задачей, а значит, хранить изображения в виде функций не представляется возможным, в связи с этим изображения, как правило, хранят в виде матрицы значений. При описании различных методов матричное представление также применяется достаточно часто. Для изображения размером MxN точек оно имеет следующий вид:

Кроме того, возможно и представление в классическом матричном виде:

Каждый из элементов этой матрицы является элементом изображения, или пикселем. Множество всех пикселей изображения называется его пространственной областью или пространственным представлением. В свою очередь, методы обработки изображений, оперирующие непосредственно значениями пикселей, называются пространственными методами. Для изучения пространственных методов необходимо ввести ряд понятий [2].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >