В этой статье мы поговорим о базовых методах обработки изображений.
1 Введение
Области применения и цели для применения методов обработки изображений могут быть самые разные.
Полиграфия, дизайн — улучшение качества, ретушь, изменение размера и формы, композиция.
Интернет — поиск, аннотация, поиск дубликатов, распознавание объектов.
Роботы и видеонаблюдение — поиск и локализация объектов, отслеживание, распознавание объектов, распознавание жестов и событий.
Промышленные системы — диагностика, контроль качества.
Спецэффекты в кино – композиция, монтаж фонов, захват движения.
Изображение в цифровом виде можно представить разными способами, например как программу, т.е. упорядоченную последовательность элементарных действий — рисование графических примитивов (точек, окружностей и т.п.). Это т.н. векторный формат.
Мы будем работать с растровым форматом, это просто матрица из точек, точку можно кодировать разными способами. Далее мы поговорим о простых, базовых методах представления и обработки изображений.
2 Чёрно-белое изображение
Для многих задач обработки изображений цвет не играет важной роли. Cамый простой способ кодирования точки изображения это бинарный (0,1), т.е. точка может находиться в двух состояниях чёрная или белая.
Более сложный способ кодирования это градации серого (grayscale), состояние точки определяется параметром яркости, который принимает значения от 0 до 255, таким образом одна точка может кодироваться одним байтом.
Преобразовать картинку из градации серого в бинарную можно простым пороговым преобразованием.
T I := 0 : I ≤ T » >
Этот способ годиться для равномерно освещённых сцен, в противном случае выбрать удачный порог яркости T для всей картинки может оказаться затруднительно. Для решения этой задачи можно использовать адаптивный порог. Для каждой точки рассматривается её окрестность и порог выбирается только для этой окрестности, например как среднюю яркость окрестности.
3 Операции математической морфологии
Результат порогового преобразования может содержать шум. Для борьбы с этими проблемами применяют операции математической морфологии. Каждая точка исходного изображения рассматривается с некоторой окрестностью. Форма и размер этой окрестности задаются т.н. структурным элементом, в простейшем случае это квадрат размера 3×3 точки. Для обработки изображений применяют две основные операции сужение и расширение, а также их комбинации.
Сужение (Erode) – аналог логического И, точка принимает значение 1 (белый) если все точки в окрестности белые.
Расширение (Dilate) – аналог логического ИЛИ, точка принимает значение 1 (белый) если в окрестности есть хотя бы одна белая точка.
Закрытие (closing) – последовательное выполнение расширения и сужения.
Раскрытие (opening) – последовательное выполнение сужения и расширения.
4 Фильтры
Применение фильтра к изображению это изменение значения каждого пикселя в зависимости от его окрестности, размер окрестности это параметр, который называют размером фильтра.
Cвёрточный фильтр или свёртка это следующее преобразование.
где f — изображение, g — ядро.
Т.е. берём точку с окрестностью, поэлементно умножаем эту матрицу на ядро, результат суммируется и записывается как новое значение данной точки. Процедура повторяется для всех точек изображения.
Фильтры обладают рядом полезных свойств, например комбинации фильтров, применяемых к изображению, коммутативны и ассоциативны [1] .
Далее приведены примеры фильтров
копирование (без изменений)
сдвиг влево на 1 пиксел
сглаживание или усреднение по окрестности (box filter)
ядро может задаваться и более сложным образом, например функцией Гаусса.
5 Выделение краёв
Для анализа изображений можно применять методы работы с контурами. Выделив края и найдя контуры изображения мы сразу отбрасываем лишнюю информацию. Этот подход имеет свои недостатки, например он чувствителен к шуму, но иногда с его помощью можно получить хороший результат.
Края на картинке это области резкого изменения яркости. Для выделения краёв обычно используется метод Canny [1] . Этот метод выполняет свертку изображения с ядром [1 -1] (производная от фильтра Гаусса), определяет градиент яркости, утоньшает и связывает получившиеся края.
6 Цветовые пространства
В отличии от чёрно-белых изображений, точка цветного изображения обычно кодируется тремя параметрами (трихроматическая теория), таким образом картинка представляется как три однотипные матрицы.
Параметры, которые называют каналами изображения, можно выбирать разными способами. наиболее известный — RGB (красный, зелёный, синий), каждый из трёх параметров RGB кодируется одним байтом, т.е. от 0 до 255.
Помимо RGB существуют и другие способы кодирования, например HSV (Hue, Saturation, Value) — тон, насыщенность, яркость.
Цветовая модель HSV может оказаться более удобной для обработки чем RGB.
7 Методы коррекции яркости и контрастности изображения
Для улучшения изображения существуют следующие простые методы.
7.1 Линейная коррекция
I:= ( I — min(I) ) ⋅ 255 max (I) − min(I)
Autolevels позволяет улучшить контрастность, этот метод не работает если на картинке одновременно присутствуют белые (255) и чёрные (0) пиксели, в этом случае можно применять нелинейную (gamma) коррекцию.
7.2 grayworld — выравнивание средних
где n = 3 — количество каналов изображения, m j — среднее значение канала j , m — среднее значение по всем каналам
Получить карту (приближенную) освещения можно применив фильтр Гаусса (низкочастотную фильтрацию).
Очищенное изображение восстанавливается по следующей формуле.
Источник
Обработка изображений: основные методы
Обработка изображений активно применяется в фотографии, модельном бизнесе, печатном деле и при размещении статей в интернете. Вариантов, способов, инструментов и методов выполнения этого процесса присутствует масса. О некоторых из них и пойдёт речь в этой статье.
Цифровая обработка изображений: для чего нужна и где применяется
В задачи обработки изображений входит придание им вида, в котором они будут наиболее ярко и понятно отражать действительность или же, наоборот, искажать её. Например, подготовка фотографий со свадьбы позволяет убрать лишние элементы, скрасить вид гостей, жениха и невесты. Особенно актуально при обработке устранение эффекта «красных глаз» и подтягивание фигуры.
Создание коллажей также не обходится без пост- и предварительной обработки. С их помощью можно рисовать картины, которые не могли произойти в действительности.
Корректировка графического контента получает исходники как из цифровых камер, так и от устройств обработки изображений, например, сканеров или веб-камер.
Существует несколько универсальных методов для подготовки картинок для будущих проектов. Из основных можно выделить следующие:
баланс белого;
коррекция экспозиции;
обработка шумов;
устранение искажений;
детализация;
обработка контраста;
композиция;
ретушь;
размер;
резкость на выходе.
Идеальный баланс белого — залог качественной картинки
Цветопередача имеет большое значение для восприятия картинки. Обработка изображений для баланса белого придаёт им реальную цветность и действительность.
Очень часто цифровые камеры по умолчанию неправильно или искаженно передают цвет на снимок. Регулировку баланса белого можно произвести, используя ползунки теплоты. В некоторых программах для обработки изображений и вовсе имеется предназначенный для этого отдельный режим.
Экспозиция не только у фотоаппарата, но и в обработке
Настройки различных цифровых камер позволяют установить идеальную экспозицию на этапах съёмки. Однако такое возможно не всегда. Поэтому приходится исправлять её с помощью последующей обработки изображений.
В частности, за счёт изменения контраста и тона, можно придать картинке естественный цвет и падающий свет. Нужные элементы должны быть правильно затенены, а находящиеся в лучах света — освещены естественно, без излишков.
Обработка шумов — устранение лишнего
Высокая светочувствительность может породить шумы на картинке. Выражаются они, как правило, мелкой «сыпью» артефактов. Устранить их можно на этапе обработки графических изображений. Подавление шумов нужно применять с умом, так как слишком малое их количество сделает картинку неестественной.
Искажения
Широкоугольные и телеобъективы способны порождать небольшие изменения геометрии картинки. Их исправление может быть востребовано при выравнивании макета или печати. Для панорамы пейзажа, например, искажение не несёт больших потерь.
Детализация позволит разглядеть всё
Данный метод основан на регулировке резкости. То есть обработка изображения таким образом, чтобы различимость объектов на картинке улучшилась. Резкость, в свою очередь, определяется двумя факторами — разрешение и чёткость. Первый параметр описывает количество элементов, расположенных на минимальном расстоянии. Второй выражает степень размытия границ между объектами. Чем они чётче, тем более детализированной выглядит фотография или картинка.
Контраст — выделение ключевых особенностей и деталей
Контраст выражает отличие между разными цветами различных объектов на фото. Если он высокий, они очень хорошо различимы для глаз и выглядят более эффектно. С другой стороны, слишком большой контраст может сделать изображение неестественным. Идеально сбалансированный, он придаёт картинке сочность, при этом оставляя живость.
Композиция
Композиция может включать в себя несколько методов обработки изображений. Один из них — кадрирование. Он характеризуется выделением из рисунка наиболее важных участков и акцентированием горизонта и фокусов на них. Это актуально при фотографировании пейзажей, когда нужно убрать лишний участок неба или земли.
Ретушь — общий метод
Ретушь — это комплекс мер по устранению с изображений дефектов камеры и различных артефактов. Основным для этого метода обычно является выборочная коррекция. Она выражается в ручном устранении частиц пыли с объектива, зональном исправлении шумов и подобных способах.
Размер
Данный метод может придать изображению как большее, так и меньшее значение. При увеличении, как правило, используется интерполяция, то есть замещение ближайших точек ориентировочно схожими. Это может пригодиться при печати баннеров или плакатов.
Уменьшение без обработки может придать картинке неестественный муар. Поэтому применять изменение размера нужно после проведения работ по обработке изображения.
Программы для обработки изображений
Существует масса программных систем обработки изображений. Все они отличаются набором функционала, поддержкой дополнительных возможностей и ценой.
GIMP — бесплатный и мощный
Один из лучших графических редакторов. Скачать его можно бесплатно с сайта разработчиков. Этот продукт хоть и является некоммерческим, обладает огромными возможностями. Обработка векторной графики, работа со слоями, подключение большого количества плагинов, использование формата RAW.
Помимо всего этого у GIMP имеется большое русскоязычное сообщество, в котором можно узнать много полезной информации и трюков. Программа также имеет русский язык.
Adobe Photoshop — настоящий комбайн в графике
Имя этого продукта с давних пор стало нарицательным. Говоря фразу «отфотошопь», человек даёт понять, что ему нужно обработать изображение. Причем не важно, будет ли это действительно Adobe Photoshop или другая программа для обработки графики.
С помощью этого мощного инструмента многие мастера создают настолько яркие и естественные шедевры, что их очень трудно отличить от хорошей фотографии.
Однако изучение Photoshop — дело непростое и требует немалого количества времени. Интерфейс программы имеет огромное количество настроек, функций, методик и инструментов. Разобраться с ходу в нем очень сложно.
PhotoScape
Мало кто слышал об этом продукте, кроме профессиональных дизайнеров и фотографов. Возможно, его использование затрудняет отсутствие такого удобного инструмента, как слои, которые позволяют быстро копировать и накладывать изображения друг на друга.
Из плюсов программы можно выделить бесплатное распространение, русскую локализацию, подключение плагинов и поддержку RAW.
Picasa
Данный продукт разработала корпорация Google. Программа легка в освоении, имеет простой интерфейс. Прекрасно подойдёт для первичной обработки изображений в домашних условиях. Профессионалы же увидят в этой программе большое количество недостающих им инструментов.
Приложение бесплатно, однако Google с 2016 года прекратил его поддержку. При этом последние версии использовать можно.
Paint.NET
Своеобразная реинкарнация штатного редактора операционной системы Windows — Paint. Может работать со слоями, имеет набор подключаемых плагинов. Много интересных инструментов и функций.
CorelDRAW
Платный продукт. Благодаря тому, что его главная направленность — векторные изображения, используется практически везде. Это и разнообразные макеты для печати, моделирование, проектирование зданий и обычные рисунки. Благодаря большому распространению имеет значительное количество готовых плагинов. Программа русифицирована.
Онлайн-обработка
В последнее время набирает популярность обработка изображений в режиме онлайн. У этого метода имеется много плюсов:
Скорость обработки. Все вычисления производятся на стороне сервера, который обычно гораздо мощнее домашнего компьютера.
Простота. Достаточно всего лишь загрузить изображение или указать ссылку, и можно приступать. Для этого имеется большой набор готовых инструментов, мало в чем уступающих многим оффлайн-редакторам.
Доступность. Где бы ни был человек, какой бы слабый компьютер ни использовал, онлайн-редакторы всегда доступны в сети интернет.
Поддержка многих форматов и конвертация их «на лету».
Заключение
Говорить о лучших методах, применяемых для обработки изображений, немного риторично. Ведь каждый профессионал, работающий в этой сфере, определяет свой набор инструментария. В зависимости от того, работает он с фотографией, коллажами, макетами для печатных изданий или моделированием, всегда существуют те продукты, которые он считает наиболее удобными и простыми.
Для начинающих редакторов могут пригодиться бесплатные продукты, методика обработки изображений в которых имеет самый примитивный уровень. А это значит, что можно понять, как они работают, перед тем как перейти в профессионалы.
Акулы графики же предпочитают мощные платные решения, требующие больших системных ресурсов и вложений. Но, как правило, человек, имеющий талант к этой работе, очень быстро окупает все свои затраты.
В общем, цифровая обработка изображений — это целое искусство, в котором крайне важно видеть золотую середину, уметь обращать внимание на мелкие детали и творчески подходить к реализации возможной задумки.
T I := 0 : I ≤ T » >
