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" -> 152

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 .. 146 147 148 149 150 151 < 152 > 153 154 155 156 157 158 .. 349 >> Следующая

Важно ясно отдавать себе отчет в том, что выражение (6.4-2) описывает вектор, компоненты которого являются функциями пространственных переменных х и у. Это обстоятельство часто является источником недоразумений, которых можно избежать, если сконцентрироваться на том, что наш интерес лежит в области пространственных методов обработки. А именно, нас интересуют неоднородные методы обработки изображений, т.е. зависящие от пространственных координата ну. Тот факт, что пиксели изображения являются цветными, приводит в простейшем случае к тому, что мы имеем возможность обрабатывать независимо каждую цветовую компоненту изображения, используя обычные методы обработки полутоновых изображений. Однако получаемые таким способом результаты не всегда совпадают с результатами обработ-
6.5. Цветовые преобразования 447
ки, выполняемой непосредственно в цветовом векторном пространстве; в этом случае требуется разработка новых подходов.
Для того чтобы методы покомпонентной обработки и векторной обработки были эквивалентны, необходимо вьшолнение двух условий. Во-первых, метод должен быть применим как к векторам, так и к скалярам. Во-вторых, операции над каждой компонентой вектора не должны зависеть от других компонент. В качестве иллюстрации на Рис. 6.29 показана процедура обработки полутонового и цветного изображений по пространственной окрестности. Допустим, что эта процедура состоит в усреднении по окрестности. Для полутонового изображения на Рис. 6.29 (а) процедура усреднения будет заключаться в суммировании значений яркости всех пикселей в заданной окрестности и делении полученного значения на полное число таких пикселей. Для RGB изображения на Рис. 6.29 (б) процедура усреднения будет заключаться в суммировании всех векторов, отвечающих точкам заданной окрестности, и делении полученного вектора на полное число векторов в окрестности. Но каждая компонента усредненного вектора равна среднему по окрестности от значений изображения этой компоненты. Поэтому тот же самый результат будет получен, если выполнить усреднение отдельно по каждой компоненте и затем из усредненных компонент сформировать искомый вектор. Более детальное рассмотрение приведено в последующих разделах. Мы также рассмотрим методы, для которых два указанных подхода дают различные результаты.
6.5. Цветовые преобразования
Предметом рассматриваемых в настоящем разделе методов, называемых в совокупности цветовыми преобразованиями, является обработка компонент цветного изображения в рамках одной отдельно взятой цветовой модели. Это отличает данные преобразования от преобразований координат цвета при переходе из одной цветовой модели в другую (таких как рассмотренные в Разделе 6.2.3 преобразования цветов из модели RGB в модель HSI и обратно).
6.5.1. Постановка задачи
Как и для рассмотренных в Главе 3 методов преобразования полутоновых изображений, мы задаем преобразование цветных изображений следующим выражением:
g(x, у) = Г [/(*,>>)],
(6.5-1)
448 Глава 6. Обработка цветных изображений
где f(x, у) — цветное изображение на входе, g (х, у) — преобразованное, или обработанное, цветное изображение на выходе и Т— действующий на изображение/оператор обработки по пространственной окрестности точки (х, у). Принципиальное отличие этого выражения от выражения (3.1-1) заключается в интерпретации последнего. Теперь значение пикселя представляет собой трехмерный или многомерный вектор, т.е. набор из грех или более координат того цветового пространства, которое используется для представления изображения (см. Рис. 6.29 (б)).
Так же как и при определении основных преобразований яркости для полутоновых изображений в Разделе 3.2, мы в этом разделе ограничимся рассмотрением цветовых преобразований вида
s, =Т'(1\,г2,...,г„), і =1,2,...,п, (6.5-2)
где, для упрощения записи, переменные /•, и Sj используются для обозначения цветовых компонент изображений/(х, у) и g (х, у) в произвольной точке (х, у), п обозначает число цветовых компонент, а {Ту, Т2,..., Тп} — множество функций преобразования или цветового отображения, которые, действуя на величины rt, дают величины л,-. Заметим, что вся совокупность п функций преобразования 7} определяет единственное отображение Тв выражении (6.5-1). Значение п определяется цветовым пространством, выбранным для описания пикселей изображений/и g. Например, если используется цветовое пространство RGB, то п = 3 и переменные г\,г2 и гт, обозначают красную, зеленую и синюю компоненты входного изображения. Для цветовых пространств CMYK и HS1 имеем, соответственно, и = 4 и и = 3.
В верхней части Рис. 6.30 представлено цветное изображение вазы с клубникой и чашки кофе. Это изображение высокого разрешения было получено в результате сканирования цветного негатива большого формата (10 см.х12,5см.). Во втором ряду на этом рисунке изображены компоненты исходного CMYK изображения, полученного в результате сканирования. На этих изображениях в каждой из цветовых компонент CMYK модели черному соответствует значение 0, а белому — значение 1. Таким образом, мы видим, что цвет клубники состоит из большого количества пурпурного и желтого цветов, так как соответствующие клубнике области являются наиболее яркими на изображениях, отвечающих этим двум CMYK компонентам. Черный цвет присутствует в малом количестве и в основном ограничен изображением кофе и теней в вазе с клубникой. В третьем ряду представлены результаты преобразования цветов из системы CMYK в систему RGB, из которых видно, что цвет клубники состоит из боль-
Предыдущая << 1 .. 146 147 148 149 150 151 < 152 > 153 154 155 156 157 158 .. 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.