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" -> 42

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 .. 36 37 38 39 40 41 < 42 > 43 44 45 46 47 48 .. 349 >> Следующая

Для интерполяции может использоваться большее число соседей, что позволяет аппроксимировать дискретные точки поверхностью более сложного вида; обычно это приводит к получению более гладких результирующих изображений. Это соображение оказывается исключительно важным при генерации изображений в трехмерной компьютерной графике [Watt, 1993] и при обработке медицинских изображений [Lehmann et al., 1999], однако ввиду повышенной вычислительной сложности применение такого подхода в универсальных системах обработки изображений редко бывает оправданным, и обычно для операций увеличения и уменьшения ограничиваются билинейной интерполяцией.
Пример 2.4: Увеличение изображений с помощью билинейной интерполяции.
¦ На Рис. 2.25 в верхнем ряду снова повторены изображения Рис. 2.20(г—е). Как уже говорилось, эти изображения размерами 128x128, 64x64 и 32x32 были увеличены до исходных размеров 1024x1024 пикселей с помощью интерполяции по ближайшему соседу. Те же результаты, но с использованием билинейной интерполяции, показаны в нижнем раду на Рис. 2.25. Общее улучшение визуального качества несомненно, особенно в случаях 128x128 и 64x64. Изображение размерами 32x32 выгладит несколько размытым при увеличении до размеров 1024x1024, однако надо учитывать, что здесь коэффициент увеличения составляет 32. Несмотря на это, показанный на Рис. 2.25(e) результат билинейной интерполяции довольно хорошо передает форму исходного изображения, что совершенно терялось на Рис. 2.25(b).
2.5. Некоторые фундаментальные отношения между пикселями 117
2.5. Некоторые фундаментальные отношения между пикселями
В этом разделе мы рассмотрим некоторые важные взаимосвязи между элементами цифрового изображения. Как указывалось выше, мы будем обозначать изображение в виде функции/(х, у). Ссылаясь в пределах этого раздела на конкретные пиксели, мы будем пользоваться строчными буквами, например, р и q.
2.5.1. Соседи отдельного элемента
У элемента изображения р с координатами (х, у) имеются четыре соседа по вертикали и горизонтали, координаты которых даются выражениями
(х +1, у), (л- -1, у), (х, у +1), (л, у -1).
*
Рис. 2.25. Верхний ряд: изображения размерами 128x128, 64x64 и 32x32 эле- а б В мента, увеличенные до размеров 1024x1024 пикселей с помощью интерполяции по ^ ^
ближайшему соседу. Нижний ряд: то же, но с использованием билинейной интерполяции.
I 18 Глава 2. Основы цифрового представления изображений
Это множество пикселей называется четверкой соседей р и обозначается Щ(р). Каждый его элемент находится на единичном расстоянии от (х, у); если же точка (х, у) лежит на краю изображения, то некоторые из соседей оказываются за пределами изображения.
Четыре соседа р по диагонали имеют координаты
0 + 1,у + 1), (л + 1,у-1), (х-1, у + 1),(х-1,у-1)
и обозначаются ND(p). Вместе с четверкой соседей эти точки образуют так называемую восьмерку соседей, обозначаемую N$(p). Как и выше, некоторые точки множеств ND(p) и Ng(p) могут оказаться за пределами изображения, если точка (х, у) лежит на его краю.
2.5.2. Смежность, связность, области и границы
Отношение смежности между элементами изображения является фундаментальным понятием, которое упрощает определение большого числа других понятий, связанных с цифровыми изображениями, например, областей и границ. Чтобы установить, что два элемента изображения являются смежными, необходимо, чтобы они были соседями и их уровни яркости удовлетворяли заданному критерию сходства (скажем, были равны друг другу). Например, в бинарном изображении, яркость элементов которого может принимать только два значения 0 и 1, два пикселя могут входить в четверку соседей друг друга, но считаются смежными только в том случае, если их значения совпадают.
Пусть V— множество значений яркости, используемое при определении понятия смежности. В бинарном изображении V= {1}, если смежными считаются соседние пиксели с единичным значением яркости. Для полутоновых изображений идея та же, но множество V обычно состоит из большего числа элементов. Например, при определении понятия смежности для пикселей с диапазоном возможных значений яркости от 0 до 255 множество Vможет быть любым подмножеством этих 256 значений. Мы будем рассматривать три вида смежности:
1) 4-смежность. Два пикселя р и q со значениями из множества V являются 4-смежными, если q входит в множество N^(p)\
2) 8-смежность. Два пикселя р и q со значениями из множества V являются 8-смежными, если q входит в множество N$(p);
3) т-смежность (смешанная). Два пикселя р и q со значениями из множества ^являются wz-смежными, если:
а) элемент q входит в множество Щ(р), или
2.5. Некоторые фундаментальные отношения между пикселями I 19
б) элемент q входит в множество ND(p) и множество /V4(p) n N4(q) не содержит элементов изображения со значением яркости из множества V.
Смешанная смежность представляет собой модификацию 8-смежности с целью исключения неоднозначности, часто возникающей при использовании 8-смежности в чистом виде. Рассмотрим, например, изображенную на Рис. 2.26(a) конфигурацию пикселей при V— {1}. Три элемента в верхней части Рис. 2.26(6) демонстрируют неоднозначную 8-смежность, как указано пунктирными линиями. Эта неоднозначность устраняется при использовании /и-смежности, что иллюстрирует Рис. 2.26(b). Два подмножества пикселей и S2 называются смежными, если некоторый пиксель ИЗ Л'і является смежным с некоторым пикселем из S'2- В этом и последующих определениях под смежностью подразумевается некоторый фиксированный ее вид, т.е. 4-, 8- или т-смежность.
Предыдущая << 1 .. 36 37 38 39 40 41 < 42 > 43 44 45 46 47 48 .. 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.