RU2007113703A - METHOD OF ADAPTIVE SHARPNESS OF DIGITAL PHOTOGRAPHS DURING PRINTING - Google Patents

METHOD OF ADAPTIVE SHARPNESS OF DIGITAL PHOTOGRAPHS DURING PRINTING Download PDF

Info

Publication number
RU2007113703A
RU2007113703A RU2007113703/09A RU2007113703A RU2007113703A RU 2007113703 A RU2007113703 A RU 2007113703A RU 2007113703/09 A RU2007113703/09 A RU 2007113703/09A RU 2007113703 A RU2007113703 A RU 2007113703A RU 2007113703 A RU2007113703 A RU 2007113703A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
boundaries
sharpness
logarithm
degree
histogram
Prior art date
Application number
RU2007113703/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2383924C2 (en
Inventor
Илья Владимирович Сафонов (Ru)
Илья Владимирович Сафонов
Original Assignee
Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко.
Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд."
Лтд." (KR)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко., Лтд.", Лтд." (KR) filed Critical Корпорация "САМСУНГ ЭЛЕКТРОНИКС Ко.
Priority to RU2007113703/09A priority Critical patent/RU2383924C2/en
Publication of RU2007113703A publication Critical patent/RU2007113703A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2383924C2 publication Critical patent/RU2383924C2/en

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

1. Способ адаптивного повышения резкости цифровых фотографий в процессе печати, включающего выполнение следующих этапов:изменяют размер изображения в соответствии с размером фотоотпечатка и разрешением устройства печати;оценивают степень резкости цифровой фотографии;уменьшают длину перехода на перепадах яркости;увеличивают локальный контраст;модифицируют цветовые каналы.2. Способ по п.1, отличающийся тем, что устанавливают зависимость между размерами фотоотпечатка, разрешения устройства печати и параметрами этапа оценки степени резкости, этапа уменьшения длины перехода и этапа увеличения локального контраста.3. Способ по п.1, отличающийся тем, что оценку степени резкости осуществляют путем выполнения следующих операций:вычисляют гистограммы абсолютных значений изображений границ, где изображения границ получают в результате высокочастотной фильтрации с ядрами свертки различного размера;вычисляют интеграл логарифма гистограммы границ для каждой из гистограмм;вычисляют из массива интегралов логарифма гистограммы границ признаки;принимают на основании признаков решение о степени резкости фотографии.4. Способ по п.3, отличающийся тем, что изображения границ получают в результате свертки строк исходного изображения с ядрами [1-1], [10-1], [100-1], [1000-1], [10000-1], [100000-1], [1000000-1], [10000000-1], [100000000-1], [1000000000-1] и столбцов исходного изображения с транспонированными данными ядрами.5. Способ по п.3, отличающийся тем, что для принятия решения о степени резкости фотографии вычисляют из массива интегралов логарифма гистограммы границ следующие признаки:интеграл логарифма гистограммы границ, полученных фильтром с ядром свертки 1. A method for adaptively sharpening digital photographs during the printing process, which includes the following steps: resize the image in accordance with the size of the photo print and the resolution of the printing device; evaluate the sharpness of the digital photograph; reduce the length of the transition on brightness differences; increase local contrast; modify color channels .2. The method according to claim 1, characterized in that a relationship is established between the sizes of the photographic print, the resolution of the printing device and the parameters of the step of evaluating the degree of sharpness, the step of reducing the transition length and the step of increasing local contrast. The method according to claim 1, characterized in that the degree of sharpness is estimated by performing the following operations: calculate histograms of the absolute values of the boundary images, where the boundary images are obtained as a result of high-pass filtering with convolution kernels of various sizes; calculate the logarithm integral of the border histogram for each of the histograms; calculate signs from the array of integrals of the logarithm of the histogram of the borders of the boundaries; take a decision on the degree of sharpness of the photo based on the signs. 4. The method according to claim 3, characterized in that the images of the boundaries are obtained by convolution of the lines of the original image with the kernels [1-1], [10-1], [100-1], [1000-1], [10000-1] , [100000-1], [1000000-1], [10000000-1], [100000000-1], [1000000000-1] and columns of the original image with transposed data kernels. 5. The method according to claim 3, characterized in that for making a decision about the degree of sharpness of the photograph, the following attributes are calculated from the array of integrals of the logarithm of the histogram of boundaries: integral of the logarithm of the histogram of boundaries obtained by the filter with the convolution

Claims (12)

1. Способ адаптивного повышения резкости цифровых фотографий в процессе печати, включающего выполнение следующих этапов:1. A method for adaptively sharpening digital photographs during a printing process, comprising the following steps: изменяют размер изображения в соответствии с размером фотоотпечатка и разрешением устройства печати;resize the image in accordance with the size of the photo print and the resolution of the printing device; оценивают степень резкости цифровой фотографии;evaluate the sharpness of a digital photograph; уменьшают длину перехода на перепадах яркости;reduce the length of the transition on the brightness differences; увеличивают локальный контраст;increase local contrast; модифицируют цветовые каналы.modify color channels. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что устанавливают зависимость между размерами фотоотпечатка, разрешения устройства печати и параметрами этапа оценки степени резкости, этапа уменьшения длины перехода и этапа увеличения локального контраста.2. The method according to claim 1, characterized in that a relationship is established between the sizes of the photographic print, the resolution of the printing device and the parameters of the step of evaluating the degree of sharpness, the step of reducing the transition length and the step of increasing local contrast. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что оценку степени резкости осуществляют путем выполнения следующих операций:3. The method according to claim 1, characterized in that the assessment of the degree of sharpness is carried out by performing the following operations: вычисляют гистограммы абсолютных значений изображений границ, где изображения границ получают в результате высокочастотной фильтрации с ядрами свертки различного размера;histograms of absolute values of boundary images are calculated, where boundary images are obtained as a result of high-pass filtering with convolution kernels of various sizes; вычисляют интеграл логарифма гистограммы границ для каждой из гистограмм;calculate the integral of the logarithm of the histogram of the boundaries for each of the histograms; вычисляют из массива интегралов логарифма гистограммы границ признаки;calculate signs from the array of integrals of the logarithm of the histogram of the boundaries; принимают на основании признаков решение о степени резкости фотографии.make a decision on the degree of sharpness of the photograph based on the signs. 4. Способ по п.3, отличающийся тем, что изображения границ получают в результате свертки строк исходного изображения с ядрами [1-1], [10-1], [100-1], [1000-1], [10000-1], [100000-1], [1000000-1], [10000000-1], [100000000-1], [1000000000-1] и столбцов исходного изображения с транспонированными данными ядрами.4. The method according to claim 3, characterized in that the images of the boundaries are obtained by convolution of the lines of the original image with the kernels [1-1], [10-1], [100-1], [1000-1], [10000- 1], [100000-1], [1000000-1], [10000000-1], [100000000-1], [1000000000-1] and columns of the original image with transposed data kernels. 5. Способ по п.3, отличающийся тем, что для принятия решения о степени резкости фотографии вычисляют из массива интегралов логарифма гистограммы границ следующие признаки:5. The method according to claim 3, characterized in that for deciding on the degree of sharpness of the photograph, the following signs are calculated from the array of integrals of the logarithm of the histogram of boundaries: интеграл логарифма гистограммы границ, полученных фильтром с ядром свертки размера 2;the logarithm integral of the histogram of the boundaries obtained by a filter with a convolution kernel of size 2; разность интегралов логарифма гистограмм границ, полученных фильтрами с ядрами свертки размера 3 и 2;the difference of the integrals of the logarithm of the histograms of boundaries obtained by filters with convolution kernels of sizes 3 and 2; сумма интегралов логарифма гистограмм границ минус 5.the sum of the integrals of the logarithm of the histograms of boundaries minus 5. 6. Способ по п.3, отличающийся тем, что для принятия решения о степени резкости фотографии применяют классификатор, основанный на взвешенном голосовании комитета простых классификаторов.6. The method according to claim 3, characterized in that to make a decision on the degree of sharpness of the photograph, a classifier is used, based on a weighted vote of a committee of simple classifiers. 7. Способ по п.1, отличающийся тем, что для уменьшения длины перехода на перепадах применяют нелинейный нерекурсивный фильтр, в котором новое значение точки изображения формируют в результате выполнения следующих операций:7. The method according to claim 1, characterized in that to reduce the transition length on the edges, a non-linear non-recursive filter is used, in which a new value for the image point is formed as a result of the following operations: вычисляют пределы L и Н, как соответственно среднее среди первых 25% и последних 25% множества, упорядоченного в порядке возрастания и составленного из значений точек в пределах локального окна;the limits of L and H are calculated, as, respectively, the average among the first 25% and last 25% of the set, ordered in ascending order and made up of the values of the points within the local window; изменяют значения точек изображения вне диапазона [L, Н];change the values of the image points outside the range [L, H]; игнорируют точки изображения, если разница между Н и L меньше порога;ignore image points if the difference between H and L is less than a threshold; нормализуют значения точки изображения из диапазона [L, H] в диапазон [0, 1];normalize the image point values from the range [L, H] to the range [0, 1]; преобразуют нормализованное значение с помощью функции преобразования уровней;transform the normalized value using the level conversion function; масштабирование преобразованного значения обратно из диапазона [0 1] в диапазон [L, Н].scaling the converted value back from the range [0 1] to the range [L, H]. 8. Способ по п.1, отличающийся тем, что для увеличения локального контраста применяют модифицированный фильтр нерезкого маскирования:8. The method according to claim 1, characterized in that to increase the local contrast, a modified filter of unsharp masking is used:
Figure 00000001
Figure 00000001
 где I - исходное изображение, If - результат фильтрации билатеральным фильтром, k - коэффициент усиления локального контраста, Tusm - порог для уменьшения усиления шумов.where I is the original image, If is the filtering result with a bilateral filter, k is the local contrast gain, T usm is the threshold for reducing noise amplification. 9. Способ по п.8, отличающийся тем, что в модифицированном фильтре нерезкого маскирования используют билатеральный фильтр со стоп-функцией границ следующего вида:9. The method according to claim 8, characterized in that a modified filter with an unsharp masking uses a bilateral filter with a stop function of the boundaries of the following form:
Figure 00000002
,
Figure 00000002
, где параметры σR и μ управляют формой функции.where the parameters σ R and μ control the form of the function. 10. Способ по п.9, отличающийся тем, что в модифицированном фильтре нерезкого маскирования используют билатеральный фильтр с плоским одномерным пространственным ядром.10. The method according to claim 9, characterized in that in the modified filter unsharp masking use bilateral filter with a flat one-dimensional spatial core. 11. Способ по п.9, отличающийся тем, что в модифицированном фильтре нерезкого маскирования используют билатеральный фильтр, в котором фильтрация нерекурсивно осуществляется сначала по строкам, а затем по столбцам изображения:11. The method according to claim 9, characterized in that the modified filter of unsharp masking uses a bilateral filter, in which filtering is non-recursive, first by rows and then by image columns:
Figure 00000003
,
Figure 00000003
,
Figure 00000004
,
Figure 00000004
, где (r, c) - координаты текущей точки изображения, I - исходное изображение, If - результат фильтрации, w - стоп-функция границ, S - размер пространственного ядра.where (r, c) are the coordinates of the current image point, I is the original image, I f is the filtering result, w is the stop function of the boundaries, S is the size of the spatial core. 12. Способ по п.9, отличающийся тем, что в модифицированном фильтре нерезкого маскирования используют билатеральный фильтр, в котором фильтрация рекурсивно осуществляется сначала по строкам, а затем по столбцам изображения:12. The method according to claim 9, characterized in that in the modified filter of unsharp masking, a bilateral filter is used, in which filtering is recursively performed first by rows and then by image columns:
Figure 00000005
,
Figure 00000005
,
Figure 00000006
,
Figure 00000006
,
Figure 00000007
,
Figure 00000007
, где (r, с) - координаты текущей точки изображения, I - исходное изображение, If - результат фильтрации, w - стоп-функция границ, S - размер пространственного ядра.where (r, s) are the coordinates of the current image point, I is the original image, I f is the filtering result, w is the stop function of the boundaries, S is the size of the spatial core.
RU2007113703/09A 2007-04-12 2007-04-12 Method for adaptive increase of sharpness of digital photographs during printing RU2383924C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007113703/09A RU2383924C2 (en) 2007-04-12 2007-04-12 Method for adaptive increase of sharpness of digital photographs during printing

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007113703/09A RU2383924C2 (en) 2007-04-12 2007-04-12 Method for adaptive increase of sharpness of digital photographs during printing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2007113703A true RU2007113703A (en) 2008-10-27
RU2383924C2 RU2383924C2 (en) 2010-03-10

Family

ID=42135397

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2007113703/09A RU2383924C2 (en) 2007-04-12 2007-04-12 Method for adaptive increase of sharpness of digital photographs during printing

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2383924C2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2631521C2 (en) * 2013-10-09 2017-09-25 Кэнон Кабусики Кайся Image processing device, image shooting device, image processing method and permanent machine-readable medium
CN104580879B (en) 2013-10-09 2018-01-12 佳能株式会社 Image processing equipment, image pick up equipment and image processing method
RU2656009C1 (en) * 2014-10-06 2018-05-30 Кэнон Кабусики Кайся Image processing device, image survey device, image processing method and continuous automated data medium

Also Published As

Publication number Publication date
RU2383924C2 (en) 2010-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108876743B (en) Image rapid defogging method, system, terminal and storage medium
US8731325B2 (en) Automatic generation of a photo guide
US8194992B2 (en) System and method for automatic enhancement of seascape images
US20080317358A1 (en) Class-based image enhancement system
RU2400815C2 (en) Method of enhancing digital image quality
EP2187620B1 (en) Digital image processing and enhancing system and method with function of removing noise
Safonov et al. Adaptive image processing algorithms for printing
US7751641B2 (en) Method and system for digital image enhancement
CN112734650B (en) Virtual multi-exposure fusion based uneven illumination image enhancement method
JP2002314817A (en) Method, device, program, and recording medium for locally changing sharpness of photographed image by using mask, and image reproducing device
KR20070046010A (en) Method of digital image enhancement
CN104091310A (en) Image defogging method and device
Kinoshita et al. Automatic exposure compensation using an image segmentation method for single-image-based multi-exposure fusion
CN105631854A (en) FPGA platform-based self-adaptive image definition evaluation algorithm
WO2008137056A1 (en) Automatic image enhancement
JP5157678B2 (en) Photo image processing method, photo image processing program, and photo image processing apparatus
CN108648160A (en) A kind of underwater sea cucumber image defogging Enhancement Method and system
CN108961179B (en) Medical image post-processing system and using method thereof
RU2007113703A (en) METHOD OF ADAPTIVE SHARPNESS OF DIGITAL PHOTOGRAPHS DURING PRINTING
US7031549B2 (en) Systems and methods for enhancing tone reproduction
RU2338252C1 (en) Method that prevents printing of out of focus pictures
CN116228553A (en) Image enhancement method capable of simultaneously enhancing definition of high-illumination and low-illumination areas
CN113256533B (en) Self-adaptive low-illumination image enhancement method and system based on MSRCR
JP2007334876A (en) System and method for processing document image
Safonov Automatic correction of amateur photos damaged by backlighting

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20090303

FZ9A Application not withdrawn (correction of the notice of withdrawal)

Effective date: 20090812

PD4A Correction of name of patent owner
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20170921

PD4A Correction of name of patent owner
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200413