Типовые яркостные преобразования изображений

Типовые яркостные преобразования изображений

Многие задачи улучшения зрительного восприятия изображений можно решить при помощи методов поэлементного преобразования. Яркость каждой точки кадра получаемого изображения определяется как результат функционального преобразования яркости точки исходного

Линейное повышение контраста.

Преобразование в негатив

Преобразование используется для усиления белых или серых деталей на фоне темных областей изображения, особенно кода темные области имеют преобладающие размеры и широко применяется при обработке цифровых медицинских снимков.

Степенные преобразования

преобразования используется для растяжения диапазона значений темных пикселей на изображении с одновременным сжатием диапазона значений ярких пикселей. При использовании обратного логарифмического преобразования происходит растяжение диапазона значений ярких пикселей на изображении с одновременным сжатием диапазона значений темных пикселей.

Преобразование цветного изображения в полутоновое и бинарное

При решении некоторых сложных задач обработки цветных изображений(сегментация и распознавание изображений, выделение объектов на изображении и др. ) целесообразно упростить представление исходногоизображения. Для этого могут оказаться полезными преобразования вида: < цветное-полутоновое> , < полутоновое-бинарное >.

Как видно, основной задачей является выбор значения t с помощью некоторого критерия. Это значение может выбираться как одинаковым для всего изображения, так и различным для различных его частей. Если значения объектов и фона режима достаточно однородны по всему изображению, то может использоваться одно пороговое значение для всего изображения.

Однако для многих сканированных изображений глобальное пороговое

значение не может использоваться из-за неоднородностей внутри областей

фона и объектов. Для этого типа изображения требуются различные пороговые значения для различных частей изображения. Использование различных пороговых значений для различных частей изображения называется адаптивным или локальным пороговым разделением.