Компьютерные книги
Главное меню
Главная Поиск по сайту Добавить материал О нас Карта книг Карта сайта
Реклама
computersbooks.net -> Добавить материал -> Графика -> Гонсалес Р. -> "Цифровая обработка изображений" -> 149

Цифровая обработка изображений - Гонсалес Р.

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 c.
ISBN 5-94836-028-8
Скачать (прямая ссылка): cifrovayaobrabotkaizobrajeniy2005.djvu
Предыдущая << 1 .. 143 144 145 146 147 148 < 149 > 150 151 152 153 154 155 .. 349 >> Следующая

Присвоим каждой из сторон показанной на Рис. 6.18 плоскости свой цвет, и будем кодировать пиксели, которым отвечают точки поверхности, лежащие выше плоскости, одним цветом, а пиксели, которым отвечают точки поверхности, лежащие ниже плоскости, — другим. Точкам, которые соответствуют пересечению плоскости с поверхностью, можно присвоить любой из двух выбранных цветов. В результате мы получим двухцветное изображение, видом которого можно управлять, двигая секущую плоскость вверх и вниз вдоль оси яркости.
В общем случае рассматриваемый метод может быть сформулирован следующим образом. Пусть яркость принимает значения в диапазоне [0, L - 1], уровень /0 соответствует черному (f(x, у) = 0), а уровень //_[ — белому (f{x,y) = 1-1). Предположим, что Рплоскостям, перпендикулярным оси яркости, соответствуют уровни /|, /2,..., 1р, причем 0 < Р < L - 1. Таким образом, Р плоскостей делят весь диапазон яркости на Р+ 1 интервал Vx, V2,VP+2. Сопоставление цвета значению яркости осуществляется по правилу
f(x,y)=ck, если f(x,y)e Vk , (6.3- L)
где ck — цвет, соответствующий /с-му интервалу яркости Vk, который определяется секущими плоскостями при 1 = к - I и 1= к.
Концепция секущих плоскостей полезна, главным образом, для геометрической интерпретации метода квантования по яркости. Рис. 6.19 иллюстрирует ал ьтернативі іьій способ определения того же преобразования, которое ранее было определено с помощью Рис. 6.18. Преобразование входного значения яркости в один из двух цветов, в зависимое™ от того, превышает это значение данную величину /, или нет, осуществляется при помощи представленной на Рис. 6.19 функции преобразования. Если используется большее число уровней, то функция преобразования имеет ступенчатую форму.
Пример 6.3. Квантование по яркости.
¦ Простой практический пример использование квантования по яркости представлен нарис. 6.20. Изображение на Рис. 6.20 (а) представ-
6.3. Обработка изображений в псевдоцветах
ляет собой монохромное изображение фантома щитовидной железы (радиационного тестового образца), а изображение на Рис. 6.20 (б) — результат квантования по яркости этого изображения на восемь цветов. Области, которые на монохромном изображении выглядят как области постоянной яркости, в действительности таковыми не являются, что показывают различия в цвете на квантованном изображении. На монохромном изображении левая доля, например, имеет тусклый серый цвет, и заметить изменения яркости в этой области изображения достаточно трудно. На цветном изображении, напротив, четко выделяются восемь различных областей постоянной яркости, по одной для каждого использованного цвета. II
В предыдущем простом примере яркость была разделена на диапазоны, которым были поставлены в соответствие различные цвета без учета того, какую информацию несут значения яркости на конкретном изображении. В этом случае интерес представляло лишь выделение областей с различными уровнями яркости, которые составляли изображение. Квантование по яркости играет гораздо более значимую и полезную роль в том случае, если выбор диапазонов яркости на изображении основан на физических характеристиках изображаемых объектов. Так например, на Рис. 6.2] (а) представлено рентгеновское изображение сварного шва (горизонтальная темная область), который содержит несколько трещин и каверн (яркие белые прожилки, проходящие горизонтально по центру изображения). Известно, что если сварной шов содержит каверну или трещину, то полная интенсивность потока рентгеновских лучей, проходящих через объект, приводит к насыщению детектора, находящегося по другую сторону от объекта (см. Раздел 2.3). Таким образом, 8-битовое изображение на выходе такой системы содержит значения 255, что автоматически указывает на дефект сварного шва. Если контроль качества сварного шва осуществляется человеком на основе просмотра изображения (такая процедура контроля широко распространена по сей день), то простое цветовое кодирование, которое присваивает один цвет значению 255 и другой цвет всем остальным значениям, может значительно облегчить работу эксперта. На Рис. 6.21 (б) показан результат такого кодирования. Без дополнительных объяснений ясно, что вероятность экспертной ошибки будет меньше в том случае, если изображение представлено в таком виде, как на Рис. 6.21 (б), а не на Рис. 6.21 (а). Другими словами, когда интерес представляют точно известные значения яркости, квантование по яркости является простым, но мощным средством визуализации, особенно если речь идет о большом числе изображений. Следующий пример значительно более сложный.
442 Глава 6. Обработка цветных изображений
Пример 6.4. Использование цвета для изображения количества осадков.
¦ Измерение количества осадков, особенно в тропических областях Земли, представляет интерес в разнообразных приложениях, связанных с изучением окружающей среды. Получение точных данных с использованием приборов наземного базирования является непростым и дорогостоящим делом, а получение полной картины осадков еще более затруднено, поскольку значительное количество осадков выпадает над океанами. Один из возможных способов получения полной картины осадков связан с использованием спутников. Спутник TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission — Программа измерения количества осадков в тропических областях), в числе прочего, оснащен тремя устройствами, разработанными для слежения за осадками: специальным радаром, микроволновым сканером и сканером видимого и инфракрасного диапазонов. (По поводу регистрации изображений различной природы см. Разделы 1.3 и 2.3.)
Предыдущая << 1 .. 143 144 145 146 147 148 < 149 > 150 151 152 153 154 155 .. 349 >> Следующая
Книги
Web-программирован-
ие
Аппаратное обеспечение Графика Руководство по П.О. Самоучитель Теория программирования Фотошоп Языки программирования
Новые книги
Вирт Н. "Систематическое программирование " (Теория программирования)

Эком "Microsoft Excel 2000 шаг за шагом Русская версия самоучитель " (Самоучитель)

Поляков А.Ю. "Методы и алгоритмы компьютерной графики в примерах Vizual C++" (Графика)

Баяковский Ю.М. "Графическая библиотека Open GL " (Графика)

Валиков А. "Технология " (Языки программирования)
Авторские права © 2013 ComputersBooks. Все права защищены.