RU2367015C1 - Способ улучшения цифровых изображений - Google Patents

Способ улучшения цифровых изображений Download PDF

Info

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
Application number
RU2008118846/09A
Other languages
English (en)
Inventor
Дмитрий Валерьевич Шмунк (RU)
Дмитрий Валерьевич Шмунк
Original Assignee
Дмитрий Валерьевич Шмунк
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 Дмитрий Валерьевич Шмунк filed Critical Дмитрий Валерьевич Шмунк
Priority to RU2008118846/09A priority Critical patent/RU2367015C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2367015C1 publication Critical patent/RU2367015C1/ru

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.
Figure 00000001
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:
Figure 00000002
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.
Figure 00000003
где:
Y - яркостная компонента исходного изображения;
Y′ - яркостная компонента откорректированного изображения;
F′ - параметризованный фильтр.
Figure 00000004
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)

  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.
RU2008118846/09A 2008-05-12 2008-05-12 Способ улучшения цифровых изображений RU2367015C1 (ru)

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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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