Адаптивное повышение контрастности изображений

Одной из наиболее удобных форм представления информации при диагностировании материалов и изделий в неразрушающем контроле, органов человека в медицине и иных областях является изображение. Это приводит к необходимости развития способов диагностики с использованием разнообразных методов. Однако одним из существенных недостатков этих методов является то, что в большинстве своем они обеспечивают формирование низкоконтрастных изображений. Поэтому основная цель методов улучшения состоит в преобразовании изображений к такому виду, что делает их более контрастными и, соответственно, более информативнее [1]. Довольно часто на изображении присутствуют искажения в определенных локальных окрестностях, которые вызваны дифракцией света, недостатками оптических систем или розфокусировкой. Это приводит к необходимости выполнения локальных преобразований на изображении. Иными словами, такой адаптивный подход дает возможность выделить информативные участки на изображении и соответствующим образом их обработать. Изложенным требованиям отвечают методы адаптивного преобразования локального контраста [2]. Методы этого класса можно представить обобщенной структурной схемой (рис. 1), где использованы такие обозначения:

- исходное изображение и его элемент с координатами соответственно;

- контраст элемента изображения с координатами ;

- преобразованное значение контраста ;

- характеристики локальных окрестностей ( - энтропия, - среднеквадратичное отклонение, - функция протяженности гистограммы);

- элемент обработанного изображения с координатами .

Рис. 1. Обобщенная структурная схема методов улучшения изображений с использованием адаптивного преобразования локальных контрастов.

Основные шаги реализации методов адаптивного преобразования локальных контрастов такие:

Шаг 1. Для каждого элемента изображения вычисляют значение локального контраста в текущей окрестности с центром в элементе с координатами .

Шаг 2. Вычисляют локальную статистику для текущей скользящей окрестности .

Шаг 3. Преобразуют (усиливают) локальный контраст , употребляя для этого нелинейные функции и учитывая локальную статистику текущей скользящей окрестности .

Шаг 4. Восстанавливают значение яркости изображения с усиленным локальным контрастом.

Шаги 1 и 2 могут выполняться в различной последовательности или параллельно.

Проанализируем более детально реализацию шага 3 вышеупомянутого метода. Его суть состоит в том, что для преобразования локальных контрастов используют нелинейные монотонные функции, а для формирования адаптивной функции преобразования локального контраста выбирают степенную функцию и задают минимальное и максимальное значения показателя степени . Адаптация состоит в формировании дополнительного слагаемого к путем его определения на основе локальных статистик в скользящих окрестностях. В качестве параметров, которые будут характеризовать скользящие окрестности, используются функция протяженности гистограммы , энтропия и среднеквадратическое отклонение значений яркостей элементов скользящей окрестности. Поэтому, в зависимости от поставленной задачи, методы данного класса могут отличаться как функцией преобразования локального контраста, так и характеристикой скользящей окрестности.

Рассмотрим более детально предложенные локально-адаптивные методы улучшения изображений, проанализируем использование характеристик локальных окрестностей в выражениях преобразования локальных контрастов и обоснуем их выбор.