RU2367015C1 - Способ улучшения цифровых изображений - Google Patents
Способ улучшения цифровых изображений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2367015C1 RU2367015C1 RU2008118846/09A RU2008118846A RU2367015C1 RU 2367015 C1 RU2367015 C1 RU 2367015C1 RU 2008118846/09 A RU2008118846/09 A RU 2008118846/09A RU 2008118846 A RU2008118846 A RU 2008118846A RU 2367015 C1 RU2367015 C1 RU 2367015C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- distortions
- construction
- filter
- local
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области обработки цифровых изображений, в частности, для уменьшения искажений. Техническим результатом изобретения является эффективное уменьшение и удаление искажений в цифровых изображениях с привнесенными искажениями. Предложен способ улучшения цифровых изображений, включающий анализ параметров изображения с последующим извлечением яркостной компоненты, построение корректирующего фильтра и корректировку изображения, причем корректировке подвергают изображения с искажениями, привнесенными предыдущими корректировками, без использования и анализа параметров оригинального изображения, при этом построение корректирующего фильтра производят по усредненному профилю проекции с построением набора локальных проекций яркости изображения в направлении, определяемом градиентом на отобранных участках, корректировку изображения осуществляют, отбирая пиксели изображения в локальной области, примыкающей к граням, исключая при этом пиксели, находящиеся непосредственно на гранях, и корректируют отобранные участки при помощи построенного корректирующего фильтра с регулировкой весовых коэффициентов фильтра по локальным значениям амплитуды градиента. 6 ил.
Description
Изобретение относится к области обработки цифровых изображений и может быть использовано для уменьшения либо полного удаления искажений, возникающих в случаях применения других способов улучшения качества фото- и видеоизображений, таких как повышение резкости или разрешения изображения, фильтрация шума.
В настоящее время при обработке цифровых изображений широкое распространение получили различные способы повышения качества изображения. Так, многие современные цифровые фото- и видеокамеры оборудованы цифровыми процессорами обработки изображений, которые, в том числе, используются для повышения качества изображения. Однако требование мобильности, а также стоимости фото- и видеокамер не позволяет использовать в их составе мощные вычислительные средства. В результате во многих случаях используются усеченные либо упрощенные способы обработки, при которых возникают нежелательные побочные эффекты, такие как:
- появление двойных контуров-ореолов при дополнительном повышении резкости (в дальнейшем эффект halo);
- появление аналогичных искажений для некоторых типов интерполяций (в частности, широко используемой бикубической) при повышении разрешения.
Широко известен способ улучшения качества оригинального изображения при помощи программы Adobe Photoshop. В этом случае применяют смягчающий фильтр, который позволяет уменьшить искажения, появляющиеся в результате обработки оригинального изображения путем увеличения резкости.
Недостатком данного способа является отсутствие избирательности, т.к. фильтр применяется ко всем областям изображения. Поэтому с уменьшением искажений происходит потеря резкости по всему изображению.
Известен способ улучшения видеоизображения [1], при котором автоматически определяют искаженные области изображения, корректируют искажения расчетом откорректированных яркостей пикселей искаженных областей изображения.
Недостатком этого способа является возможность корректировки лишь тех участков изображения, в которых наблюдается так называемый блюминг, т.е. явление протекания заряда из соседних пикселей датчика при высоких значениях заряда.
Известен также способ коррекции динамического видеоизображения [2], представляющий собой коррекцию ступенчатых искажений (так называемая постеризация) в изначально монотонно закрашенных областях изображения, привнесенных, например, предварительным сжатием изображения.
Недостатком данного способа является невозможность корректировки двойных контуров-ореолов, корректируются лишь ступенчатые искажения.
Известен способ обработки оригинальных цифровых изображений [3], при котором улучшение качества изображения осуществляют путем увеличения резкости цветного изображения. При этом производят выделение яркостного канала из каналов различных цветов и, после повышения яркости, добавление яркостного канала обратно в цветовые каналы. Для повышения четкости изображения используют стандартный линейный фильтр с ядром размером 3×3, или 5×5, или 7×7 пикселей.
Недостатком этого способа является появление искажений в виде эффекта halo вследствие применения фильтра.
Наиболее близким к заявляемому изобретению является способ улучшения качества изображений путем повышения резкости [4], учитывающий особенности регистрирующих и воспроизводящих устройств. При этом способе осуществляется защита от пересвечивания мелких контрастных деталей, таких как листва, волосы, трава и т.д., путем смешивания данных оригинального изображения и изображения с повышенной резкостью с изменением весовых коэффициентов в локальной области в окрестностях пересвеченных объектов.
Недостаток способа заключается в том, что корректируются лишь те участки изображения с повышенной резкостью, которые приводят или могут привести к пересвечиванию. Кроме того, чтобы подвергать корректировке изображения указанным способом, необходим доступ к параметрам оригинального изображения.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в разработке такого способа улучшения качества изображений, который позволил бы значительно уменьшить либо полностью удалить искажения, возникшие при обработке оригинальных изображений другими способами. При этом в качестве исходного объекта обработки используют лишь изображение с уже привнесенными искажениями. Данных о параметрах оригинального изображения и примененных способах обработки не требуется.
Поставленная цель достигается тем, что в известном способе улучшения цифровых изображений, который включает анализ параметров изображения, извлечение яркостной компоненты, построение корректирующего фильтра и корректировку изображения, построение корректирующего фильтра производят по усредненному профилю проекции путем вычисления амплитуд и направлений градиентов яркости изображения с последующим отбором участков изображения с высоким значением градиента и построением набора локальных проекций яркости изображения в направлении, определяемом градиентом на отобранных участках. При этом корректировку изображения осуществляют следующим образом: вычисляют амплитуду градиента изображения, отбирают пиксели изображения в локальной области, примыкающей к граням, исключая пиксели, находящиеся непосредственно на гранях, и корректируют отобранные участки при помощи построенного ядра корректирующего фильтра с регулировкой весовых коэффициентов фильтра по локальным значениям амплитуды градиента.
На фиг.1 представлено цифровое изображение до обработки.
На фиг.2 - то же изображение после увеличения резкости. На снимке отчетливо виден эффект halo.
На фиг.3 - то же изображение после обработки заявляемым способом.
На фиг.4, 5, 6 показаны локальные проекции грани в направлении градиента:
фиг.4 - локальная проекция грани исходного изображения;
фиг.5 - локальная проекция грани после увеличения резкости, виден ореол (halo-эффект);
фиг.6 - локальная проекция грани после коррекции искажений заявляемым способом.
Улучшение исходных изображений заявляемым способом осуществляют следующим образом:
I. Анализ изображения для сбора параметров:
1. Извлечение яркостной компоненты.
2. Вычисление амплитуд и направлений градиентов яркости изображения.
3. Отбор участков изображения с высоким значением градиента (граней).
4. Построение набора локальных проекций яркости изображения в направлении, определяемом градиентом на отобранных участках.
5. Вычисление усредненного профиля проекции по построенному набору локальных проекций.
II. Построение корректирующего фильтра по вычисленному усредненному профилю.
III. Корректировка изображения:
1. Вычисление амплитуд градиентов изображения.
2. Отбор пикселей изображения, находящихся в непосредственной близости от граней, исключая пиксели, находящиеся непосредственно на гранях. Для таких пикселей выполняется соотношение:
max(abs(grad(M)))/abs(grad(p))>Thr
где:
p - пиксель;
м - множество точек, окружающих данный пиксель;
Thr - некоторый предел, константа.
3. Корректировка найденных участков при помощи построенного фильтра с регулировкой весовых коэффициентов фильтра по локальным значениям амплитуды градиента.
Пример конкретного выполнения:
I. Анализ изображения для сбора параметров:
а. Извлечение яркостной компоненты.
Предположим, каждый пиксель изображения хранится в виде трех цветовых
компонент: R, G, В. Определяем яркостную компоненту (Y) по формуле:
Y=R*0.2989+G*0.587+В*0.114
Данное представление сигнала и вычисление яркостной компоненты является типичным при обработке фото- и видеоизображений и хорошо известно.
b. Вычисление абсолютного значения и направлений градиентов яркости изображения.
Gx(a,b)=Y(a-1,b-1)-Y(a+1,b-1)+Y(a-1,b+1)-Y(a+1,b+1)+2*Y(a-1,b)-2*Y(a+1,b)
Gy(a,b)=Y(a-1,b-1)+Y(a+1,b-1)-Y(a-1,b+1)-Y(a+1,b+1)+2*Y(a,b-1)-2*Y(a,b+1)
Ga(a,b)=Gx(a,b)*Gx(a,b)+Gy(a,b)*Gy(a,b)
Gx - компонента градиента в направлении х,
Gy - компонента градиента в направлении у,
Ga - квадрат абсолютного значения градиента,
a, b - координаты пикселя.
с. Отбор участков изображения с высоким значением градиента (граней), сортировка пикселей по убыванию абсолютного значения градиента и отбор первых N пикселей.
N=4*(W+H)/(W*H)
W, H - ширина и высота изображения в пикселях соответственно.
d. Построение набора локальных проекций яркости изображения в направлении, определяемом градиентом на отобранных участках.
Определение такого из абсолютных значений Gх(а,b), Gy(а,b), которое является максимальным для данного пикселя в координате (a,b) (пиксели - из участков, выбранных на этапе с). С учетом знака получаем 4 варианта:
Если | то собираем вектор проекции яркости V из пикселей в координатах |
abs(Gx)>abs(Gy) и Gx<0 | Vi (1…15)=Y(a+7,b)…Y(a-7,b) |
abs(Gx)>abs(Gy) и Gx>0 | Vi (1…15)=Y(a-7,b)…Y(a+7,b) |
abs(Gx)<abs(Gy) и Gy<0 | Vi (1…15)=Y(a,b+7)…Y(a,b-7) |
abs(Gx)<abs(Gy) и Gy>0 | Vi (1…15)=Y(a,b-7)…Y(a,b+7) |
e. Вычисление усредненного профиля проекции по построенному набору локальных проекций.
II. Построение ядра корректирующего фильтра по вычисленному усредненному профилю.
f. Создание одномерного профиля фильтра
Pi=[Vavg (7+i)+Vavg (9-i)]/2 i=2…7
P1=1
g. Развертка одномерного профиля в радиально-симметричное двумерного ядра.
Матрица F размерами 15×15 элементов заполняется путем вычисления расстояния элемента матрицы от центра и выборки соответствующих значений из одномерного профиля Р с интерполяцией (например, линейной).
III. Корректировка изображения:
h. Вычисление амплитуд градиентов изображения.
Gx(a,b)=Y(a-1,b-1)-Y(a+1,b-1)+Y(a-1,b+1)-Y(a+1,b+1)+2*Y(a-1,b)-2*Y(a+1,b)
Су(а,b)=Y(a-1,b-1)+Y(a+1,b-1)-Y(a-1,b+1)-Y(a+1,b+1)+2*Y(a,b-1)-2*Y(a,b+1)
Ga(a,b)=Gx(a,b)*Gx(a,b)+Gy(a,b)*Gy(a,b)
Gx - компонента градиента в направлении x,
Gy - компонента градиента в направлении у,
Ga - квадрат абсолютного значения градиента,
a,b - координаты пикселя.
i. Отбор пикселей изображения в локальной области, примыкающей к граням, исключая пиксели, находящиеся непосредственно на гранях. Для таких пикселей выполняется соотношение:
w<3; w вычисляется по формуле:
где: (a, b) - координаты пикселя.
j. Корректировка отобранных участков при помощи построенного ядра корректирующего фильтра с регулировкой весовых коэффициентов (параметризацией) фильтра по локальным значениям амплитуды градиента. В данном варианте исполнения параметризуется только центральный элемент ядра фильтра, что функционально эквивалентно подмешиванию исходного изображения с некоторым весом.
где:
Y - яркостная компонента исходного изображения;
Y′ - яркостная компонента откорректированного изображения;
F′ - параметризованный фильтр.
α - нормирующий коэффициент, который выбирается таким образом, чтобы сумма элементов F′ равнялась 1.
Заявляемый способ улучшения цифровых фото- и видеоизображений позволяет значительно уменьшить, а в ряде случаев полностью устранить искажения. При этом как исходный объект обработки используют лишь изображение с уже привнесенными искажениями. Данных о параметрах оригинального изображения и примененных способах обработки не требуется.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Заявка на изобретение RU № 2005125325, Бюл. № 5, 2007 г.
2. Заявка на изобретение RU № 2006105328, Бюл. № 28, 2007 г.
3. Патент RU № 2298226, Бюл. № 12, 2007 г.
4. Патент US № 7268916 (прототип).
Claims (1)
- Способ улучшения цифровых изображений, включающий анализ параметров изображения с последующим извлечением яркостной компоненты, построение корректирующего фильтра и корректировку изображения, отличающийся тем, что корректировке подвергают изображения с искажениями, привнесенными предыдущими корректировками, без использования и анализа параметров оригинального изображения, при этом построение корректирующего фильтра производят по усредненному профилю проекции с построением набора локальных проекций яркости изображения в направлении, определяемом градиентом на отобранных участках, корректировку изображения осуществляют, отбирая пиксели изображения в локальной области, примыкающей к граням, исключая при этом пиксели, находящиеся непосредственно на гранях, и корректируют отобранные участки при помощи построенного корректирующего фильтра с регулировкой весовых коэффициентов фильтра по локальным значениям амплитуды градиента.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2008118846/09A RU2367015C1 (ru) | 2008-05-12 | 2008-05-12 | Способ улучшения цифровых изображений |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2008118846/09A RU2367015C1 (ru) | 2008-05-12 | 2008-05-12 | Способ улучшения цифровых изображений |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2367015C1 true RU2367015C1 (ru) | 2009-09-10 |
Family
ID=41166731
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2008118846/09A RU2367015C1 (ru) | 2008-05-12 | 2008-05-12 | Способ улучшения цифровых изображений |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2367015C1 (ru) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2451338C1 (ru) * | 2010-12-23 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") | Способ комплексирования цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений |
RU2452025C1 (ru) * | 2011-03-02 | 2012-05-27 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" | Способ улучшения цифровых изображений |
RU2504840C1 (ru) * | 2012-07-19 | 2014-01-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Фирма Фото-Тревел" | Способ автоматического ретуширования снимков |
RU2608239C1 (ru) * | 2016-04-12 | 2017-01-17 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Способ и система определения пригодности изображения документа для оптического распознавания символов и других операций по обработке изображений |
RU2613852C2 (ru) * | 2014-10-03 | 2017-03-21 | Юрий Николаевич Хомяков | Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица |
RU2767281C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2022-03-17 | Вячеслав Викторович Катин | Способ интеллектуальной обработки массива неоднородных изображений |
-
2008
- 2008-05-12 RU RU2008118846/09A patent/RU2367015C1/ru active
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ГОНСАЛЕС Р. и ВУДС Р. Цифровая обработка изображений, Техносфера. - М., 2006, с.209-218, 351-352, 825-850, 868-867. * |
ЯНЕ Б. Цифровая обработка изображений, Техносфера. - М., 2007, с.320-327, 334-354. ФОРСАЙТ Д., ПОНС Ж. Компьютерное зрение современный подход, Издательский дом "Вильяме", 2004, с.254-274. CAEIRO J., PIEDADE M., Errors in the estimation of gradient direction using IIR and FIR implementations, Image Processing 1995, International Conference on vol.2, Issue, 23-26 Oct 1995, c.137-140. L.J.VAN VLIE, Robust local max-min filters by normalized power-weighted filtering, Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004. Proceedings of the 17th International Conference on Vol.1, Issue, 23-26 Aug. 2004, c.696-699. * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2451338C1 (ru) * | 2010-12-23 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") | Способ комплексирования цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений |
RU2452025C1 (ru) * | 2011-03-02 | 2012-05-27 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" | Способ улучшения цифровых изображений |
RU2504840C1 (ru) * | 2012-07-19 | 2014-01-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Фирма Фото-Тревел" | Способ автоматического ретуширования снимков |
RU2613852C2 (ru) * | 2014-10-03 | 2017-03-21 | Юрий Николаевич Хомяков | Способ идентификации личности человека по цифровому изображению лица |
RU2608239C1 (ru) * | 2016-04-12 | 2017-01-17 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" | Способ и система определения пригодности изображения документа для оптического распознавания символов и других операций по обработке изображений |
RU2767281C1 (ru) * | 2021-03-15 | 2022-03-17 | Вячеслав Викторович Катин | Способ интеллектуальной обработки массива неоднородных изображений |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11218630B2 (en) | Global tone mapping | |
CN108353125B (zh) | 彩色滤波阵列缩放器 | |
US10091405B2 (en) | Systems and methods for reducing motion blur in images or video in ultra low light with array cameras | |
US6792160B2 (en) | General purpose image enhancement algorithm which augments the visual perception of detail in digital images | |
US7893967B1 (en) | Digital video camera with binning or skipping correction | |
JP3925588B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理制御プログラムを記録した媒体 | |
CN109325922B (zh) | 一种图像自适应增强方法、装置及图像处理设备 | |
RU2367015C1 (ru) | Способ улучшения цифровых изображений | |
US7373020B2 (en) | Image processing apparatus and image processing program | |
US20110243439A1 (en) | Image Processing Method and Apparatus | |
DE102015111787A1 (de) | Entschachteln eines verschachtelten Hoch-Dynamik-Bereich-Bildes mittels eines Benutzens von YUV-Interpolation | |
Zolliker et al. | Retaining local image information in gamut mapping algorithms | |
JP4021261B2 (ja) | 画像処理装置 | |
CN1320324A (zh) | 数字图像轮廓增强方法和装置 | |
JP6545670B2 (ja) | デジタルカメラに対する単一フレームベースのスーパー解像度補間のためのシステムおよび方法 | |
CN113632134B (zh) | 用于生成高动态范围图像的方法、计算机可读存储介质和hdr相机 | |
US6363526B1 (en) | Edge enhancement correction for improved image quality | |
WO2012008116A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
US7430334B2 (en) | Digital imaging systems, articles of manufacture, and digital image processing methods | |
US7269295B2 (en) | Digital image processing methods, digital image devices, and articles of manufacture | |
CN113068011B (zh) | 图像传感器、图像处理方法及系统 | |
CN116543055A (zh) | 图像畸变标定方法、校正方法、计算机装置、计算机可读存储介质 | |
JP4664938B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
JP4032200B2 (ja) | 画像データ補間方法、画像データ補間装置および画像データ補間プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP5832095B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20151019 |