Статья 'Разработка автоматизированной процедуры улучшения цифрового изображения при помощи маски Лапласа' - журнал 'Кибернетика и программирование' - NotaBene.ru
по
Journal Menu
> Issues > Rubrics > About journal > Authors > About the Journal > Requirements for publication > Council of Editors > Peer-review process > Policy of publication. Aims & Scope. > Article retraction > Ethics > Online First Pre-Publication > Copyright & Licensing Policy > Digital archiving policy > Open Access Policy > Open access publishing costs > Article Identification Policy > Plagiarism check policy
Journals in science databases
About the Journal

MAIN PAGE > Back to contents
Cybernetics and programming
Reference:

Development of an automated procedure of digital image improvement using Laplace mask


Aleksanin Sergei Andreevich

graduate student, St. Petersburg State University of Information Technologies, Mechanics and Optics

197101, Russia, Saint Petersburg, Kronverkskii Prospekt, 49

Aleksanin@diakont.com
Другие публикации этого автора
 

 
Fedosovskii Mikhail Evgen'evich

PhD in Technical Science

Ph.D. in Technical Sciences, Professor, Head of the Systems and technological safety technology Department, St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, General Director of "Diakont"

197101, Russia, Saint Petersburg, Kronverskii prospekt, 49

diakont@diakont.com
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2306-4196.2016.1.17851

Review date:

03-02-2016


Publish date:

11-02-2016


Abstract: The study is devoted to automated procedures of selecting method and relevant parameters for digital image improvement. In this article the authors select filtering method known as Laplace mask to improve images. Since the image is represented by a discrete function, the authors use various discrete representations as an approximation of a continuous formula of two-dimensional Laplace operator. Additionally the paper reviews filters (masks) of Laplace high frequency which are frequently used in digital image processing. The research methodology is based on the computational experiments. Software for these experiments is designed using MATLAB system. The novelty of the research is to indicate the direction which will help reduce the time spent on image optimization while increasing the efficiency and reliability of the software for digital image processing. This is confirmed by the results of numerical experiments that were carried out with the use of the developed automated procedures for selecting and setting parameters Laplace masks for digital image processing.


Keywords: Image processing, Image Enhancement, Image Smoothing, Filtering of images, Laplace mask, CAD, The automated procedure, MATLAB, The selection procedure, Laplace operator
This article written in Russian. You can find full text of article in Russian here .
Введение

В настоящее время уделяется повышенное внимание как за рубежом, так и в России, научным исследованиям в области разработки автоматизированных процедур для цифровой обработки изображений (ЦОИ), и в частности, созданию проб­­­лем­­­­но-ори­ен­ти­­рованных под­­сис­те­м, с ре­а­ли­за­цией в этих подсис­те­­мах оп­­ре­де­лен­ных иерар­­­хи­чес­­ких про­це­ду­р, удов­­лет­во­­ря­ющих тре­бо­ва­ни­ям об­щей те­­о­рии автоматизированного проектирования [1,2]. Это можно объяснить тем, что ЦОИ стала просто незаменимой при решении многих задач. Без ЦОИ уже нельзя обойтись при научных исследованиях в области освоения космоса, медицины, информационных технологиях и так далее [3,4]. Хорошим примером применения методов ЦОИ служит задача коррекции искажений на изображении [5]. Ко всему этому можно добавить, что область использования ЦОИ постоянно увеличивается. Но вместе с тем, можно выделить следующие характерные особенности:

  • Существует достаточно много различных алгоритмов и подходов для решения разных задач ЦОИ. Но к сожалению, для большинства алгоритмов нельзя заранее сказать, насколько обосновано (в смысле качества обнаружения, быстродействия и т.д.) их использование при решении определенной задачи ЦОИ.
  • Практически для любой задачи всегда можно подобрать некоторое количество алгоритмов, при помощи которых ее можно решить. Но вот выбор из них оптимального, исходя из заданного множества критериев, достаточно часто базируется на эвристических принципах и (или) результатах вычислительных экспериментов по решению конкретной задачи. Именно поэтому очень много времени разработчики тратят на реализацию требуемых алгоритмов и сравнений результатов их работы.
  • В большинстве случаев при решении конкретных задач применяют различные комбинации известных алгоритмов. Это связано с тем, что для разработки абсолютно нового алгоритма необходим колоссальный опыт работы в области ЦОИ.

Анализ указанных особенностей показал, что одним из направлений по сокращению временных затрат и повышения эффективности и надежности программного обеспечения для ЦОИ является разработка средств, автоматизирующих процедуры выбора и настройки алгоритмов ЦОИ.

В данной работе представлена разработанная автоматизированная процедура для решения вышеназванной задачи коррекции искажений на изображении.

Постановка задачи улучшения изображения

Улучшение изображения – это процесс манипулирования изображением, в результате которого оно становится более подходящим для конкретного применения, чем оригинал. Здесь важно слово “конкретного”, так как оно изначально требует, что методы улучшения изображений являются проблемно-ориентированными. Так, например, метод, который весьма полезен для улучшения рентгеновских изображений, может оказаться не лучшим подходом для улучшения спутниковых изображений, снятых в инфракрасном диапазоне электромагнитного спектра.

Общей теории улучшения изображений не существует. Если изображение обрабатывается с целью визуальной интерпретации, то оценку, насколько хорошо работает конкретный метод, дает, в конечном счете, наблюдатель. Методы улучшения настолько разнообразны и используют так много различных подходов к обработке изображения, что трудно собрать осмысленную совокупность подходящих для улучшения методов в одной главе, не проводя отдельное обширное исследование.

Следует учитывать тот факт, что применение методов улучшения изображений очень часто приводит к искажению информации об объектах, которые присутствуют там. Например, увеличение контраста и усиление краев зачастую приводит к искажениям форм и размеров дефектоскопического объекта, что недопустимо.

Предлагается для решения этой задачи не использовать методы улучшения изображений, а использовать методы фильтрации полезного сигнала, понимая под которым изображения дефектов. В этом случае сигнал от дефекта можно интерпретировать как локальную неоднородность двумерного конечного нестационарного стохастического сигнала. Следовательно можно ставить задачу фильтрации на фоне помех локальных неоднородностей в изображении.

С формальной точки зрения цифровое изображение представляет из себя двумерную матрицу f (x,y ) размером DimX хDimY , где x – целое число от 0 до DimX- 1, определяющее номер пикселя в строке, y – целое число от 0 до DimY- 1, определяющее номер строки матрицы, где находится данный пикселя.

В самом простом случае любой пиксель имеет скалярное целочисленное значение, которое пропорционально значению функции распределения яркости f (x,y ) в данной точке плоскости.

В таком представлении над изображением f (x,y ) можно производить различные алгебраические операции.

Формально процесс искажения исходного изображения f (x,y ) можно записать так:

g (x,y )=H (f (x,y) ) + n (x,y ) , (1)

где g (x,y ) – искаженное изображение;

n (x,y ) – аддитивный шум;

H (*)– искажающий оператор

Базируясь на (1), задачу улучшения изображения можно сформулировать следующим образом:

Имеем:

– искаженное изображение g (x,y );

– информацию об опера­торе H (*) и основных параметрах n (x,y ) .

Требуется:

– Построить приближенное изображение максимально близкое к исходному изображению.

Схематически эта постановка представлена на Рисунке 1.

_1_01

Понятно, что чем больше информации об опера­торе H (*) основных параметрах n (x,y ), то тем ближе (в заданной метрике) изображение f (x,y ) к функции _fx . Необходимо отметить, что в ситуациях, когда искажения в изображение вносит исключительно шум, то (1) преобразуется в достаточно простое выражение:

__04.

В этих случаях для подавления шума можно применять методы пространственной филь­трации.

А если заранее известно, что H является линейным трансляционно-инвариантным оператором, то можно представить в виде

__05

h (x ,y ) – пространственное представление искажающего оператора или передаточная функция. Она также носит название – функция разброса точек (PSF – Point Spread Function);

* – операция свертки

Так как операция свертки двух функций во временной области (или, как в данном случае пространственной) эквивалентна их произведению в частотной области, то это уравнение можно записать так:

__06.

Здесь заглавными буквами обозначены результаты преобразования Фурье соответствующих функций.

Функцию называют оптической передаточной функцией (OTF – Optical Transfer Function)

Разработка автоматизированной процедуры выбора параметров для маски Лапласа

Оператор Лапласа изображения f (x ,y ) записывается так:

__07 (2)

Ввиду того, что изображение представлено дискретной функцией, то в качестве приближений (2) применяют разные формулы, например:

eq2, eq2y

Отсюда следует, что:

___05

и соответствующая маска Лапласа будет иметь вид:

mask_laplas

Кроме того, в практике ЦОИ применяются следующие фильтры (маски) высоких частот Лапласа:

mask_laplas_1

Если качество восстановленного изображения не устраивает оператора, то он может выбрать следующую маску:

mask_laplas_mod

В этом случае, оператор в интерактивном режиме подбирает подходящий параметрalpha для более “тонкой” настройки.

Блок-схема алгоритма автоматизированного выбора маски Лапласа представлена на Рисунке 2.

_2_01

Результаты вычислительных экспериментов

Для отработки разработанной процедуры автоматизированного выбора параметров маски Лапласа была использована система MATLAB, при помощи которой было разработано соответствующее программное обеспечение [6-9]. После этого, были проведены численные эксперименты, результаты которых представлены на Рисунке 3 – 9.

На Рисунок 3 представлено исходной изображение.

На Рисунок 4 представлен результат обработки исходного изображения маской ML 1.

На Рисунок 5 результат обработки маской ML 2.

На Рисунок 6 результат обработки маской ML 3.

На Рисунок 7 результат обработки маской ML α (α=0.6).

На Рисунок 8 результат обработки маской ML α (α=0.8).

На Рисунок 9 результат обработки маской ML α (α=1.0).

По результатам экспериментов был сделан вывод о целесообразности выбора маски Лапласа ML α (α=0.8).

_3_02 _4

Рисунок 3. Исходное изображение Рисунок 4. Результат обработки маской ML 1

_5_01 _6_01

Рисунок 5. Результат обработки маской ML 2 Рисунок 6. Результат обработки маской ML 3

_7_02 _8_03

Рисунок 7. Результат обработки маской Рисунок 8. Результат обработки маской

ML α(α=0.6) ML α (α=0.8)

_9

Рисунок 9. Результат обработки маской

ML α (α=1.0)

Заключение

В настоящее время наблюдается непрерывное появление новых алгоритмов и методов для решения задач ЦОИ [10]. Этот факт говорит об отсутствии методов, удовлетворяющих в достаточной мере исследователей в области ЦОИ. Кроме того, необходимо отметить тот факт, что надёжность решения задач ЦОИ падает при снижении контрастности и резкости изображений, присутствия шумовых или геометрических искажений.

Поэтому, одним из направлений, которое поможет сократить временные затраты с одновременным повышением эффективности и надежности программного обеспечения для ЦОИ является разработка автоматизированных процедур выбора и настройки алгоритмов ЦОИ.



References
1.
Gatchin Yu.A., Korobeinikov A.G. Proektirovanie integrirovannykh avtomatizirovannykh tekhnologicheskikh kompleksov// SPb: SPb GITMO (TU), 2000, 171 c.
2.
Korobeinikov A.G. Metody avtomatizirovannogo proektirovaniya//LAP LAMBERT Academic Publishing-2011.-248 s.-ISBN 978-3-8465-1652-2
3.
Grishentsev A.Yu., Korobeinikov A.G. Metody i modeli tsifrovoi obrabotki izobrazhenii.-Sankt-Peterburg: Politekhnicheskii universitet, 2014.-190 s.-ISBN 978-5-7422-4892-7.
4.
Korobeinikov A.G., Bozh'ev A.N., Gatchin Yu.A., Savkov S.V., Ashevskii D.Yu., Aleksanin S.A., Zakoldaev D.A. Veroyatnostnyi podkhod k otsenke informatsionnykh ugroz radioelektronnykh ob''ektov//Vestnik Chuvashskogo gosudarstvennogo universiteta.-Cheboksary: federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego professional'nogo obrazovaniya «Chuvashskii gosudarstvennyi universitet im. I.N. Ul'yanova», 2015.-№ 3.-Informatika, vychislitel'naya tekhnika i upravlenie.-S. 154-163.-ISSN 1810-1909.
5.
Beits R., Mak-Donnell M. Vosstanovlenie i rekonstruktsiya izobrazhenii. — M.: Mir, 1989. 336 s.
6.
Korobeinikov A.G. Razrabotka i analiz matematicheskikh modelei s ispol'zovaniem MATLAB i MAPLE. – SPb: SPbGU ITMO, 2010. – 144 s.
7.
Korobeinikov A.G. Proektirovanie i issledovanie matematicheskikh modelei v sredakh MATLAB i MAPLE.-Sankt-Peterburg: SPbGU ITMO, 2012.-160 s.
8.
Korobeinikov A.G., Grishentsev A.Yu. Razrabotka i issledovanie mnogomernykh matematicheskikh modelei s ispol'zovaniem sistem komp'yuternoi algebry // SPbNIU ITMO.-Sankt-Peterburg: SPbNIU ITMO, 2013.-100 s.
9.
Korobeinikov A.G. Matematicheskoe modelirovanie. Proektirovanie i analiz mnogomernykh matematicheskikh modelei s primeneniem sistem komp'yuternoi algebry // LAP LAMBERT Academic Publishing.-2014.-125 s.-ISBN 978-3-659-16593-1.
10.
Korobeinikov A.G., Aleksanin S.A. Metody avtomatizirovannoi obrabotki izobrazhenii pri reshenii zadachi magnitnoi defektoskopii // Kibernetika i programmirovanie. - 2015. - 4. - C. 49 - 61. DOI: 10.7256/2306-4196.2015.4.16320. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_16320.html
Link to this article

You can simply select and copy link from below text field.


Other our sites:
Official Website of NOTA BENE / Aurora Group s.r.o.
"History Illustrated" Website