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" -> 278

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 .. 272 273 274 275 276 277 < 278 > 279 280 281 282 283 284 .. 349 >> Следующая

3. Вычисляются значения Ці и р2 средних яркостей пикселей по областям G\ и С2 соответственно.
4. Вычисляется новое значение порога:
т = \{^\+^2)-
5. Повторяются шаги со 2-го по 4-й до тех пор, пока разница значений Т при соседних итерациях не окажется меньше значения наперед заданного параметра Tq.
Если есть основания полагать, что объект и фон занимают сравнимые площади в изображении, хорошим начальным приближением для Тявляется средний уровень яркости изображения. Если занимаемая объектами площадь мала по сравнению с площадью фоновой области (или наоборот), то одна из групп пикселей будет доминировать в гистограмме, и средняя яркость окажется не слишком хорошим начальным приближением. В подобных случаях более подходящим начальным значением Тявляется полусумма минимального и максимального значений яркости. Параметр Tq используется для остановки алгоритма, когда изменения на каждой итерации становятся малы по сравнению с заданным значением. Такие меры применяются, когда важным соображением является скорость вычислений.
Пример 10.11: Сегментация изображения с помощью вычисленного глобального порога.
¦ На Рис. 10.29 демонстрируется пример сегментации по порогу, вычисленному вышеописанным алгоритмом. На Рис. 10.29(a) приведено исходное изображение, а на Рис. 10.29(6) — его гистограмма. Обратите внимание на ярко выраженную впадину на гистограмме. В результате применения итерационного алгоритма, начиная со среднего значения яркости и параметра Tq = 0, после трех итераций было найдено значение порога 125,4. Результат сегментации исходного изображения с использованием порога Т— 125 приводится на Рис. 10.29(b). Как и следовало ожидать, благодаря четко разделяющимся модам гистограммы, сегментация объектов и фона оказывается весьма эффективной. ¦
Рис. 10.29. (а) Исходное изображение, (б) Гистограмма изображения, (в) Результат сегментации с порогом, полученным итерационным метолом. (Исходное изображение предоставлено Национальным институтом стандартов и технологии США)
10.3.4. Обработка с адаптивным порогом
Как было продемонстрировано на Рис. 10.27, условия получения изображения, например, неравномерное освещение, могут превратить хорошо разделяемую гистограмму в такую, которую невозможно эф-
10.3. Пороговая обработка
фективно разделить с помошью единого глобального порога. В подобных ситуациях применим подход, при котором исходное изображение разбивается на подобласти, в каждой из которых для сегментации используется свое значение порога. Основные проблемы при таком подходе — как разбить исходное изображение и как оценить порог для каждой полученной области. Поскольку порог, применимый для каждого пикселя, оказывается зависящим от характеристик подобласти изображения, содержащей данный пиксель, такое пороговое преобразование является адаптивным. В качестве иллюстрации адаптивной пороговой обработки приведем нижеследующий простой пример. Более полный пример будет рассмотрен в следующем разделе.
Пример 10.12: Адаптивная пороговая обработка.
U На Рис. 10.30(a) показано то же изображение, что и на Рис. 10.27(г), для которого мы уже пришли к выводу о невозможности его эффективной сегментации с помощью единого глобального порога. Действительно, Рис. 10.30(6) демонстрирует, какой был бы результат сегмен-
Рис. 10.30. (а) Исходное изображение, (б) Результат обработки с глобальным порогом, (в) Изображение, разбитое на области меньших размеров, (г) Результат обработки с адаптивным порогом.
Глава 10. Сегментация изображений
тации этого изображения с помощью глобального порога, вручную установленного в точку, соответствующую впадине в гистограмме (см. Рис. 10.27(д)). Один из возможных подходов для ослабления влияния неравномерности освещения состоит в разбиении изображения на подобласти меньших размеров, такие, что в пределах каждой из них освещение остается приблизительно равномерным. На Рис. Ю.ЗО(в) показано такое разбиение, при котором изображение делится на четыре равные части, каждая из которых затем вновь разбивается на четыре области.
Все подобласти, не содержащие границы между объектом и фоном, характеризуются значениями дисперсии не более 75. Все подобласти, через которые проходит граница объекта, имеют значения дисперсии 100 и выше. В каждой области со значением дисперсии более 100 сегментация проводилась с порогом, вычисленным для этой области по алгоритму из предыдущего раздела. За начальное значение Т во всех случаях принималась полусумма максимального и минимального значений яркости в пределах подобласти. Все области, в которых значение дисперсии не превышало 75, обрабатывались как одно составное изображение, сегментация которого осуществлялась с помощью единого порога, оценивавшегося по тому же алгоритму.
Результаты сегментации с помощью описанной процедуры приведены на Рис. Ю.ЗО(г). За исключением двух подобластей, улучшение по сравнению с Рис. 10.30(6) очевидно. В обеих подобластях, где сегментация дала неверный результат, доля точек фона весьма мала, так что соответствующие гистограммы оказались почти унимодальными. На Рис. 10.31(a) показана верхняя из областей с неправильной сегментацией на Рис. Ю.ЗО(в), а также область непосредственно над ней, где сегментация была проведена правильно. Гистограмма области с правильной сегментацией имеет явную бимодальную форму, с ярко выраженными пиками и впадиной между ними. Другая гистограмма является почти унимодальной в том смысле, что пик гистограммы, соответствующий точкам фона, чрезвычайно мал8.
Предыдущая << 1 .. 272 273 274 275 276 277 < 278 > 279 280 281 282 283 284 .. 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.