Графическая обработка фотографий: Графические редакторы для обработки фотографий

07.06.2023 alexxlab

Содержание

Графические редакторы для обработки фотографий

18/01/2009

Если у Вас на руках уже имеются готовые цифровые фотографии, то Ваши дальнейшие шаги могут быть разными. В том случае если Вас полностью устраивает качество сделанных снимков, что бывает далеко не всегда, можно сразу приступать к их печати, просмотру на мониторе или отсылке друзьям. Однако, как правило, с помощью несложных действий и специальных программ сегодня можно легко улучшить Ваши цифровые фотографии.

Для этих целей используются различные графические редакторы для обработки фотографий, которые позволяют производить самые разные манипуляции со снимком, призванные исправить экспозиционные и композиционные ошибки, придать фотографии особую выразительность, подчеркнуть одни детали и устранить другие. Создание специальных эффектов, коллажей, открыток, наложение рамок, пакетная обработка – все это и многое другое можно выполнить с помощью современных многофункциональных графических редакторов. Степень и качество обработки цифровых фотоснимков будет полностью зависеть от Вашего умения работать с тем или иным графическим редактором.

В настоящее время рынок программного обеспечения переполнен различными программами и редакторами, позволяющими обрабатывать и редактировать цифровые фото. Человеку, не слишком хорошо понимающему особенности тех или иных программных средств, порой очень сложно разобраться в этом многообразии софта. Однако, правильный выбор программных средств для решения конкретной задачи по обработке фотоснимков является одним из залогов успеха получения законченных фотографий.

Говоря о графических редакторах, прежде всего, необходимо отметить, что все цифровые изображения подразделяются на векторные и точечные. В первом случае изображения построены из различных геометрических элементов или примитивов (отрезков, треугольников, прямоугольников или окружностей). Поэтому векторная графика позволяет легко манипулировать масштабом изображения без каких бы то ни было геометрических искажений, а потому широко используется для построения шрифтов, рисованных изображений, в оформительской и издательской работе. Например, очень популярным редактором для обработки векторных изображений является программа Adobe Illustrator, которая часто применяется в издательском деле для подготовки к печати рисованных иллюстраций для газет, журналов и книг.

Цифровые фотографии относятся к совершенно другому типу изображений – точечной или растровой графике. Суть такого типа графики заключается в том, что экранное изображение строится из отдельных точек – так называемых пикселей. При этом каждый пиксель несет определенный объем информации о цвете и яркости элемента изображения, но не о его геометрическом строении. Соответственно, та или иная фигура на цифровом фотоснимке строится из множества пикселей, каждый из которых обладает собственной яркостью и цветовой характеристикой. Поэтому для редактирования и обработки растровой графики применяются более сложные графические редакторы, способные работать не с геометрическими примитивами, а с отдельными точками.

Среди всего многообразия программных инструментов для редактирования цифровых фотоизображений, представленных сегодня на рынке, можно отметить две основные группы. К первой группе относятся программы для просмотра фотоснимков, в которых редактирование, обработка и другие функции реализованы как вторичные. Преимущества подобных программ заключаются, прежде всего, в доступности и удобстве управления. К числу таких программ, например, относятся Photo Express, ACD Systems, XnView и другие. Но все же это не совсем графические редакторы, а, скорее, мощные каталогизаторы со встроенными функциями редактирования цифровых изображений. Подобные простые фоторедакторы вполне могут работать в качестве программ просмотра фотографий. С помощью них даже можно оформлять автономно запускаемые фотоальбомы, выводящие на экран монитора изображения в виде preview и автоматически сменяющихся полноэкранных снимков. Однако, для качественной обработки цифровых фотографий они все же не подходят, поскольку такие программы имеют лишь базовые функции редактирования, реализованные очень скупо. Тем не менее, нечасто снимающие фотолюбители могут удовлетвориться такими простыми графическими редакторами, имеющими наглядный и несложный в применении интерфейс.

Ко второй группе графических редакторов относятся более профессиональные программные средства, имеющие огромные функциональные возможности по обработке и редактированию цифровых фотоснимков. Именно такими программами пользуются сегодня профессиональные фотохудожники и дизайнеры. Наиболее популярным графическим редактором этого типа является программа Adobe Photoshop, уже на протяжении долгого времени несущая неофициальное звание «фоторедактора номер один». Действительно, графический редактор Adobe Photoshop содержит в себе все мыслимые и немыслимые функции для редактирования фотографий. При этом функциональность Adobe Photoshop можно при необходимости расширить с помощью плагинов или специальных дополнений, которые выпускает как сама компания Adobe Systems Incorporated, так и независимые компании, для многих из которых работа над подобными дополнениями является основным, если не единственным, видом деятельности.

В редакторе Adobe Photoshop все фотоизображение делится на слои согласно планам кадра – вручную или автоматически. Количество слоев, на которые можно разделить снимок, достигает более двухсот с половиной! Adobe Photoshop предоставляет возможности быстрого и качественного оперирования яркостными и цветовыми каналами. Здесь же реализованы такие функции, как изменение величины разрешения, линейных размеров снимка, получение черно-белого снимка из цветного, поворот кадра на определенный угол и многое другое.

Одной из главных особенностей графического редактора Adobe Photoshop является, пожалуй, широкий арсенал эффектных программных фильтров для обработки фотоснимков. В то же время в широких возможностях подобных фильтров Photoshop для фотолюбителя кроется опасность увлечься цифровыми «фокусами» в ущерб композиционному решению снимка. Поэтому необходимо всегда понимать к какому конечному результату приведет использование тех или иных программных фильтров.

В целом, возможности современных графических редакторов сегодня практически безграничны и их применение стало уже неотъемлемой частью всего процессе создания законченной фотографии.

Графические редакторы. Что выбрать?

Если вы решили заняться фотографией, то необходимо подумать про обучение обработке. Для этого есть множество профессиональных графических редакторов. Каждая программа имеет огромное количество функций, что перепробовать все не получится, если вы не готовы посвятить этому большое количество времени. Для того, чтобы определиться с выбором программы нужно ознакомиться с их основными возможностями.

Adobe Photoshop CC

Долгие годы эта программа была лидирующей и единственной, которая предлагала максимальное количество функций в одной оболочке. Сейчас этот продукт всё ещё является флагманским, но у него уже есть конкуренты.

Photoshop, как и Lightroom являются продуктами компании Adobe. Это очень функциональные программы для профессионалов и на них следует остановиться подробнее. Не пугайтесь того, что данное ПО предназначено для профи. Базовые функции и принципы работы в данных программах освоить не трудно.

Adobe Lightroom

Lightroom прежде всего предназначен для пакетной обработки изображений. Данная программа не ограничивается редактированием. В ней можно работать с каталогами снимков, выполнять печать, создавать фотокниги и слайдшоу. Учитывая большое количество функций и удобство использования программы, она очень хорошо подойдёт для профессиональных фотографов и для начинающих.

Продукты компании Adobe выгодно выделяются среди других тем, что сторонние разработчики имеют возможность создавать модули, расширяющие функционал программ (плагины). Они позволяют реализовывать самые невероятные идеи при помощи интуитивно понятных интерфейсов.

Lightroom не исключение. Кроме плагинов данная программа имеет возможность записи пресетов (наборов настроек) которые можно применять к снимкам всего в один клик. Таким образом вы можете скачать пресеты, созданные профессиональными фотографами и применять их к своим снимкам, внося небольшие корректировки.

Lightroom является очень популярной программой, поэтому в интернете можно найти огромное количество текстовых и видеоуроков. В уроках рассматриваются разнообразные техники обработки и принципы работы отдельных инструментов. Освоить Lightroom не сложно.

Lightroom является основной программой многих фотографов, потому что он предоставляет возможность работы с каталогами снимков и выполнять пакетную обработку. Если вы создали серию фотографий в одном месте при одинаковых условиях, то достаточно обработать один снимок и применить те же настройки ко всей серии всего в пару кликов. Так можно обрабатывать сотни исходников в день. Ни одна программа не предлагает такого удобства в работе.

Adobe Photoshop

Сразу за Lightroom следует Photoshop. Это более сложная программа, предлагая те же возможности, что и Lightroom, но в другой оболочке и расширяя функционал благодаря огромнейшему количеству инструментов.

Пакетная обработка в Photoshop реализована неудобно, поэтому данный программный продукт позиционируется как средство для точной и тонкой обработки снимков. Фотографы могут погрузиться в редактирование одного снимка на долгие часы или выполнить обработку быстро благодаря наличию экшенов (пресетов) и удобных инструментов.

Photoshop также очень популярен, поэтому найти обучающие материалы не составит труда. Многие начинали освоение графических редакторов с Photoshop, поэтому можно смело сразу браться за него.

Компания Adobe несколько лет назад перешла на новую модель продажи своих продуктов, которые теперь доступны по подписке. Ежемесячная стоимость варьируется, но за эти деньги вы всегда будете иметь самую свежую версию ПО, доступ к сервисам Creative Cloud, облачному хранилищу и синхронизации фотографий с различными устройствами. Графические редакторы Adobe доступны также для мобильных платформ Android и iOS.

DXO OPTICS PRO

Это также мощный графический редактор, который чем-то напоминает Lightroom. Он ориентирован на обработку файлов в формате RAW. DXO наилучшим образом проявил себя в исправлении геометрических искажений. Ни один графический редактор ещё не догнал его в данном деле. DXO Optics Pro также не сложен в управлении, как и предыдущие программы, но имеет не малое количество функций, что может запутать не опытного пользователя.

Бесплатные программы

В том случае, если вы хотите пользоваться более простыми программами, за которые не нужно платить, то для вас есть хороший выбор качественных продуктов.

GIMP

Это очень популярный редактор среди начинающих фотографов. Им пользуются также и некоторые профессионалы, но соревноваться GIMP со своими старшими собратьями не может.

GIMP считается альтернативой Photoshop. Данная программа на рынке уже очень давно. Существуют версии для Windows и Mac. Периодически выходят обновления. Сейчас разработчики занимаются обновлением движка программы, добавлением новых функций, а с версии 3,0 будет проводиться изменение интерфейса.

Учитывая то, что GIMP бесплатен и имеет открытый исходный код, он оборудован большим количеством инструментов, аналогичных тем, что можно найти в Photoshop. При этом программа не настолько удобна и продумана, как Photoshop. Также для неё не слишком много обучающего материала. При всём при этом GIMP является лучшим бесплатным инструментом для редактирования фото.

Darktable

Darktable – это бесплатная альтернатива Lightroom. Точно так же, как и GIMP, это программа с открытым исходным кодом и без ценника. Инструменты Darktable предлагают полный контроль над изображениями. Эта программа действительно является серьёзным конкурентом Lightroom. Проблема в том, что Darktable не слишком распространён и найти обучающие материалы будет не просто.

Также стоит отметить, что Darktable не выпускается для Windows.

Прочие инструменты обработки

Все, кто занимается обработкой, знают о существовании плагинов для Lightroom и Photoshop.

Многие из этих плагинов могут выступать в роли самостоятельных программ, предлагая пользователям узкий набор эффектов.

TopazLabs

Продукты TopazLabs очень популярны. Всего существует 17 различных программ-плагинов. Каждая программа имеет определённый набор эффектов и инструментов. Благодаря узкой специализации при работе с продуктами TopazLabs можно очень быстро добиться качественных результатов. Эти плагины дополняют и расширяют функционал Photoshop и Lightroom, но не могут их заменить.

Nik Software

Так же, как и TopazLabs, коллекция плагинов Google Nik является набором инструментов для улучшения фотограифй. Любой эффект Nik можно получить штатными средствами Photoshop, но плагины предоставляют уникальные настройки, позволяющие настраивать отдельные эффекты. Коллекция Nik доступна бесплатно. Она является одним из любимых наборов эффектов многих профессиональных фотографов.

Photomatix

Photomatix является очень мощным программным продуктом для создания Он имеет не большое количество настроек, которые позволяют контролировать эффект расширения динамического диапазона (HDR). Он может соперничать с Photoshop и Lightroom, которые также имеют инструменты для получения HDR.

Aurora HDR

Aurora HDR выпущена не слишком давно, и она является прямым конкурентом Photomatix. Разработчиком данной программы является Macphun. Сейчас Aurora HDR выпущена только для Mac. Macphun разрабатывает данную программу совместно с известным фотографом Треем Ретклифом, который прославился благодаря своим работам в стиле HDR. Совместная разработка может сделать Aurora HDR очень качественной программой, которая сможет самостоятельно работать без Lightroom и Photoshop.

Что такое обработка изображений? Значение, методы, сегментация и важные факты, которые необходимо знать

За последние несколько лет глубокое обучение оказало огромное влияние на различные области технологий. Одной из самых горячих тем, обсуждаемых в этой отрасли, является компьютерное зрение, способность компьютеров самостоятельно понимать изображения и видео. Самоуправляемые автомобили, биометрия и распознавание лиц — все они полагаются на компьютерное зрение. В основе компьютерного зрения лежит обработка изображений.

Что такое изображение?

Прежде чем мы перейдем к обработке изображений, нам нужно сначала понять, что именно представляет собой изображение. Изображение представлено своими размерами (высота и ширина) в зависимости от количества пикселей. Например, если размеры изображения составляют 500 x 400 (ширина x высота), общее количество пикселей в изображении составляет 200 000.

Этот пиксель представляет собой точку на изображении, которая приобретает определенный оттенок, непрозрачность или цвет. Обычно он представлен одним из следующих:

Оттенки серого. Пиксель — это целое число со значением от 0 до 255 (0 — полностью черный, а 255 — полностью белый).
RGB — пиксель состоит из 3 целых чисел от 0 до 255 (целые числа представляют интенсивность красного, зеленого и синего).
RGBA — это расширение RGB с добавленным альфа-полем, которое представляет непрозрачность изображения.

Для обработки изображений требуется фиксированная последовательность операций, выполняемых над каждым пикселем изображения. Процессор изображения выполняет первую последовательность операций над изображением, пиксель за пикселем. Как только это будет полностью сделано, он начнет выполнять вторую операцию и так далее. Выходное значение этих операций может быть вычислено для любого пикселя изображения.

Что такое обработка изображений?

Обработка изображений — это процесс преобразования изображения в цифровую форму и выполнения определенных операций для получения из него некоторой полезной информации. Система обработки изображений обычно обрабатывает все изображения как 2D-сигналы при применении определенных предопределенных методов обработки сигналов.

Типы обработки изображений

Существует пять основных типов обработки изображений:

Визуализация — Поиск объектов, которые не видны на изображении
Распознавание — Различать или обнаруживать объекты на изображении
Повышение резкости и восстановление — Создание улучшенного изображения из исходного изображения
Распознавание образов. Измерение различных узоров вокруг объектов на изображении
Извлечение — просмотр и поиск изображений в большой базе данных цифровых изображений, которые похожи на исходное изображение

Компоненты обработки изображений

Компьютер

Компьютер общего назначения, который может быть чем угодно, от ПК до суперкомпьютера, используется в системе обработки изображений. Иногда специально созданные компьютеры используются в специализированных приложениях для достижения определенной степени производительности.

Оборудование для специализированной обработки изображений

Он состоит из дигитайзера и оборудования, которое может выполнять основные операции, включая арифметико-логическое устройство (ALU), которое может выполнять одновременные арифметические и логические операции над целыми изображениями.

Массивное хранение

В приложениях, связанных с обработкой изображений, навыки необходимы. Существует три основных типа цифровых хранилищ для приложений обработки изображений: существуют три типа хранилищ (1) краткосрочное хранилище, (2) онлайн-хранилище для быстрого вызова (3) архивное хранилище, которое характеризуется редким доступом.

Датчики камеры

Это намек на восприятие. Основная функция датчика изображения состоит в том, чтобы собирать входящий свет, преобразовывать его в электрический сигнал, измерять этот сигнал и затем выводить его на вспомогательную электронику. Он состоит из двумерного массива светочувствительных компонентов, которые преобразуют фотоны в электроны. Изображения захватываются оборудованием, таким как цифровые камеры, с использованием датчиков изображения, таких как CCD и CMOS. На датчиках изображения часто требуются два компонента для сбора цифровых изображений. Первый — это реальный инструмент (сенсор), который может обнаруживать энергию, излучаемую объектом, который мы хотим превратить в изображение. Второй — дигитайзер, преобразующий выходные данные физического сенсорного устройства в цифровую форму.

Дисплей изображения

Изображения показаны.

Программное обеспечение

Программное обеспечение для обработки изображений состоит из специализированных модулей, выполняющих определенные функции.

Печатное оборудование

Лазерные принтеры, пленочные камеры, термочувствительное оборудование, струйные принтеры и цифровое оборудование, такое как оптические диски и компакт-диски, — вот лишь несколько примеров инструментов, используемых для записи изображений.

Сеть

Необходимый компонент для отправки визуальных данных через сетевой компьютер. Наиболее важным фактором передачи изображения является полоса пропускания, поскольку приложениям обработки изображений требуются огромные объемы данных.

Основные этапы обработки изображения

Получение изображения

Получение изображения — это первый шаг в обработке изображения. Этот шаг также известен как предварительная обработка при обработке изображений. Он включает получение изображения из источника, обычно аппаратного источника.

Улучшение изображения

Улучшение изображения — это процесс выявления и выделения определенных интересных деталей на скрытом изображении. Это может включать изменение яркости, контрастности и т. д.

Восстановление изображения

Восстановление изображения — это процесс улучшения внешнего вида изображения. Однако, в отличие от улучшения изображения, восстановление изображения выполняется с использованием определенных математических или вероятностных моделей.

Обработка цветных изображений

Обработка цветных изображений включает ряд методов цветового моделирования в цифровой области. Этот шаг получил известность из-за значительного использования цифровых изображений в Интернете.

Вейвлеты и обработка с несколькими разрешениями

Вейвлеты

используются для представления изображений с различной степенью разрешения. Изображения подразделяются на вейвлеты или меньшие области для сжатия данных и пирамидального представления.

Сжатие

Сжатие — это процесс, используемый для уменьшения памяти, необходимой для сохранения изображения, или пропускной способности, необходимой для его передачи. Это делается, в частности, когда изображение предназначено для использования в Интернете.

Морфологическая обработка

Морфологическая обработка представляет собой набор операций обработки для преобразования изображений на основе их формы.

Сегментация

Сегментация — один из самых сложных этапов обработки изображений. Он включает в себя разделение изображения на составные части или объекты.

Изображение и описание

После сегментации изображения на области в процессе сегментации каждая область представляется и описывается в форме, подходящей для дальнейшей компьютерной обработки. Репрезентация имеет дело с характеристиками изображения и региональными свойствами. Описание связано с извлечением количественной информации, которая помогает отличить один класс объектов от другого.

Распознавание

Распознавание присваивает объекту метку на основе его описания.

Слепая деконволюция при обработке изображений

Деконволюция слепого изображения — это задача восстановления четкого изображения из размытого и зашумленного без точного знания того, как изображение было размыто, как это было получено с помощью идеальной камеры-обскуры. Неопознанная операция размытия может быть вызвана расфокусировкой, движением камеры, движением сцены или другими оптическими дефектами. Компромисс между продолжительностью экспозиции и настройкой диафрагмы необходим для правильной экспозиции фотографии. Фотограф может использовать большую диафрагму или длительный период экспозиции при плохом освещении. Первый вариант создает размытие в движении, когда камера перемещается относительно объектов сцены во время экспозиции. При использовании второго варианта объекты, находящиеся дальше от фокальной плоскости, становятся расфокусированными. Это может привести к слепой деконволюции при обработке изображений.

Важность фазы в обработке изображений

Фаза, в двух словах, содержит информацию о позициях функций. Фотографии только фазы и только величины не могут быть объединены для получения оригинала. Чтобы получить оригинал, перемножьте их в области Фурье и выполните обратное преобразование. Фаза повторяющейся волны описывает положение или синхронизацию конкретной точки в цикле волны. Вместо фактических абсолютных фаз сигналов обычно имеет значение разность фаз между волнами.

Эффект звона при обработке изображений

Неприятный эффект звона, часто называемый феноменом Гиббса в математических подходах к обработке изображений, представляет собой артефакт, который проявляется в виде ряби вблизи острых краев на фотографиях и видео. К этому эффекту приводит потеря или искажение высокочастотной информации в изображении.

Применение обработки изображений

Получение медицинских изображений

Обработка изображений широко используется в медицинских исследованиях и позволяет создавать более эффективные и точные планы лечения. Например, его можно использовать для раннего выявления рака молочной железы с помощью сложного алгоритма обнаружения узлов при сканировании молочной железы. Поскольку медицинское использование требует хорошо обученных процессоров изображений, эти приложения требуют серьезной реализации и оценки, прежде чем они могут быть приняты для использования.

Технологии определения трафика

В случае датчиков дорожного движения мы используем систему обработки видеоизображения или VIPS. Он состоит из а) системы захвата изображения, б) телекоммуникационной системы и в) системы обработки изображений. При захвате видео VIPS имеет несколько зон обнаружения, которые выдают сигнал «включено» всякий раз, когда транспортное средство входит в зону, а затем выводят сигнал «выключено», когда транспортное средство выходит из зоны обнаружения. Эти зоны обнаружения могут быть настроены для нескольких полос и могут использоваться для обнаружения трафика на конкретной станции.

Слева — нормальное дорожное изображение | Справа — изображение VIPS с зонами обнаружения (источник)

Помимо этого, он может автоматически записывать номерной знак транспортного средства, различать тип транспортного средства, контролировать скорость водителя на шоссе и многое другое.

Реконструкция изображения

Обработку изображения можно использовать для восстановления и заполнения отсутствующих или поврежденных частей изображения. Это включает в себя использование систем обработки изображений, которые были тщательно обучены с использованием существующих наборов данных фотографий, для создания новых версий старых и поврежденных фотографий.

Рис. Реконструкция поврежденных изображений с помощью обработки изображений (источник)

Распознавание лиц

Одно из наиболее распространенных применений обработки изображений, которые мы используем сегодня, — это распознавание лиц. Он следует алгоритмам глубокого обучения, когда машина сначала обучается конкретным чертам человеческого лица, таким как форма лица, расстояние между глазами и т. д. После обучения машины этим чертам человеческого лица она начнет принимать все объекты на изображении, напоминающие человеческое лицо. Распознавание лиц является жизненно важным инструментом, используемым в безопасности, биометрии и даже фильтрах, доступных в настоящее время в большинстве приложений для социальных сетей.

Преимущества обработки изображений

Внедрение методов обработки изображений оказало огромное влияние на многие технологические организации. Вот некоторые из наиболее полезных преимуществ обработки изображений, независимо от области применения:

Цифровое изображение может быть доступно в любом желаемом формате (улучшенное изображение, рентгеновский снимок, фотонегатив и т. д.)
Помогает улучшить изображения для интерпретации человеком
Информация может быть обработана и извлечена из изображений для машинной интерпретации
Пикселями изображения можно управлять с любой желаемой плотностью и контрастностью
Изображения можно легко сохранять и извлекать
Позволяет легко передавать изображения в электронном виде сторонним поставщикам

Начните свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с нужными ресурсами! Запишитесь на профессиональную сертификационную программу Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения, спонсируемую Университетом Пердью и IBM, уже сегодня!

Вот что вы можете сделать дальше

Рост технологий глубокого обучения привел к быстрому ускорению компьютерного зрения в проектах с открытым исходным кодом, что только увеличило потребность в инструментах обработки изображений. Спрос на специалистов, обладающих ключевыми навыками в технологиях глубокого обучения, с каждым годом растет стремительными темпами. Если вы хотите узнать больше об обработке изображений и преимуществах глубокого обучения, сертификационный курс Simplilearn Best Deep Learning Course (с Keras и TensorFlow) — идеальный способ направить вас на правильный путь. Вы освоите все концепции и модели глубокого обучения с использованием фреймворков Keras и TensorFlow и реализуете алгоритмы глубокого обучения. Начните с этого курса сегодня, чтобы начать успешную карьеру в области глубокого обучения.

Подробное руководство по обработке изображений: основы | by Yağmur Çiğdem Aktaş

Пошаговый алгоритм обработки изображений с помощью MATLAB или Python

Все операции, выполняемые с цифровым изображением, подлежат обработке изображений. Хотя существуют различные цели изменения изображения путем выполнения над ним различных операций, компьютерное зрение является одной из областей, где обработка изображений используется чаще всего. В этой серии я упомяну различные термины и операции и Цифровая обработка изображений — третье издание Рафаэля Гонсалеса и Ричарда Э. Вудса — это справочник, который я использовал как в процессе обучения, так и при подготовке этих статей.

Вот список содержания каждого поста, который является частью этой серии — нажмите, чтобы начать с того места, где вы хотите учиться!

Обработка изображения, часть 1 (начинается чуть ниже 🏃)

Что такое изображение? & Получение изображения
Сэмплирование и квантование
Улучшение изображения с преобразованием уровня серого
Обработка гистограмм
Реализация этих процессов в MATLAB с нуля

2.1

Нелинейная пространственная фильтрация
Мин. макс. медианная фильтрация 012

2.2

Линейная пространственная фильтрация
Свертка и корреляция
Фильтры сглаживания
Фильтры повышения резкости
Фильтры обнаружения краев
Фильтры удаления шума
Python Реализация этих процессов с нуля и библиотека OpenCV

Морфологические операторы
Эрозия и расширение
Комбинирование морфологических операторов для операций удаления шума и обнаружения краев для этих примеров изображений OpenC,
5 применения краев
2 Примеры Scipy для применения этих операций к 2D-матрицам.

Инструмент, реализованный с использованием OpenCV 3.2.0 в QT Creator с C++ для применения почти всех операций обработки изображений, обсуждаемых в этих сообщениях.

Вы можете получить доступ ко всем кодам, используемым здесь, посетив мою ссылку github 💻

Давайте начнем с первой части!

Вид, который мы видим своими глазами, на самом деле представляет собой непрерывный сигнал, полученный с помощью спектров электромагнитной энергии. Величина этого сигнала, воспринимаемая рецепторами нашего глаза, в основном определяется двумя основными факторами: количеством света, попадающего в окружающую среду, и количеством света, отраженного от объекта обратно в наши глаза.

Как известно, на Земле существуют различные источники света с разной длиной волны, и мы можем различать свет только с определенной длиной волны нашими глазами. Здесь мы можем назвать все сцены, которые мы можем воспринимать благодаря свету в этом диапазоне, как « изображений ». Мы сказали, что информация, достигающая наших глаз этим источником света, представляет собой « непрерывных ». Когда мы хотим передать эту информацию на цифровой носитель и сохранить ее в этой среде, значит, речь идет о понятии цифрового изображения, а именно « дискретных ” сигналов. [1]

То есть цифровое изображение представляет собой двумерную матрицу, и каждый элемент матрицы фактически содержит значение соответствующей части этого дискретного сигнала.

Рисунок 2 «Изображение автора»

Соответственно, вы заметили, что по мере увеличения количества света в сигнале (таким образом, значение цвета на картинке перемещается от черного к белому) значения в матрице также увеличиваются?

Так как же на самом деле выполняется переход, показанный на рис. 1? Каким образом сигнал, полученный в виде непрерывного сигнала, преобразуется в дискретный сигнал, то есть в цифровую картинку? Для ответов на эти вопросы упомянем 2 основных понятия:

Сэмплирование и квантизация

Сэмплирование — это процесс, который определяет размер получаемого изображения. Он касается количества пикселей цифровой картинки, то есть размера матрицы. Увеличение размера цифрового изображения называется « дискретизация вверх », а уменьшение называется «дискретизация вниз ». Вы часто можете увидеть слово пространственный при исследовании процесса выборки. Выборка — это пространственный процесс. Потому что он имеет дело с размером изображения, полностью независимым от содержимого изображения или значений, которые оно будет иметь.

Квантование — это процесс, который определяет значение каждого пикселя изображения. Прежде всего, определяется базовый уровень серого, то есть диапазон значений, которые может иметь пиксель. Затем по значению, поступающему от непрерывного сигнала, вычисляется значение пикселя в цифровом изображении. Если уровень серого изображения составляет n бит , его диапазон оттенков серого будет иметь значение 2ⁿ . Например, диапазон значений, которые пиксели могут иметь при 3-битном уровне серого, составляет [0–7], а диапазон значений, которые пиксели могут принимать при 8-битном уровне серого, составляет [0–255]. Значения, которые имеют пиксели, также называются « интенсивность дюймов этого пикселя.

!!! Мы упоминали, что когда сцена переносится в среду цифрового изображения, непрерывный сигнал преобразуется в дискретный сигнал. Еще одним важным моментом здесь является то, что дискретный сигнал не несет всей информации непрерывного сигнала. Например, как на рисунке 3, вместо того, чтобы получать всю информацию в непрерывном сигнале, мы получили только 16 фрагментов информации, поэтому в качестве выходного изображения мы получили 16-пиксельное изображение. Чем больше размер выходного изображения, то есть чем больше делается выборка, тем ближе выходное изображение к сцене, с меньшими потерями информации. Аналогичным образом, чем больше уровень оттенков серого, тем ближе значение пикселя в выходном изображении будет к значению в реальной сцене.

Рисунок 4 «Изображение автора»
!!! Свойства дискретизации или квантования цифрового изображения могут многократно изменяться, что приводит к получению разных выходных данных одного и того же изображения.
Рисунок 5 «Изображение автора»
В то время как левое изображение выше показывает исходную версию изображения, мы видим различные примеры выборки этого изображения на рисунке 4. Поскольку количество пикселей, используемых для выборки, уменьшается, размер вывода изображение уменьшается, качество картинки, которую мы получаем, снижается. На самом деле, процесс представляет собой не что иное, как получение новой картинки, имея все меньше и меньше информации об одной и той же сцене!
В то время как левое изображение выше показывает черно-белое изображение типа uint8 (поэтому значения матрицы изображения могут быть любыми значениями от 0 до 255), на рисунке 5 показаны выходные данные одного и того же изображения при разных уровнях квантования. Когда мы исследуем рисунок 5, в то время как уровень серого равен 1 биту, то есть значения в матрице изображения могут принимать только одно из значений 0 или 1, вывод показывает, что контрастность изображения находится на самом высоком уровне, а качество картинки на самом низком уровне. Когда уровень серого достигает 8 бит, мы видим, что выходное изображение того же качества, что и входное изображение, поскольку уровень квантования находится на том же уровне, что и исходное изображение.
!!! На рисунке 5 мы видим, что начиная с 5-битного уровня серого изображения имеют почти одинаковое качество. Но если вы хотите изучить матрицу изображения, вы можете увидеть, что значения матрицы находятся в диапазоне 0–32 при 5-битном уровне серого, значения матрицы находятся в диапазоне 0–64 при 7-битном уровне серого и в диапазон 0–128 при 7-битном уровне серого.
Если вы хотите выполнить дополнительные упражнения по этой теме и изображения, вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab, щелкнув: выборка и квантование.
Улучшение изображения
Процессы, применяемые для получения иного варианта изображения на изображении, не имеющем по своей сути никакой деформации, относятся к операциям категории Улучшение изображения. Они могут включать в себя изменение интенсивности света изображения, изменение его контраста, манипулирование настройками цвета и т. д. Да, это именно те операции, за которыми вы можете видеть свое изображение в разных цветах и с разными настройками одним нажатием кнопки в таких приложениях, как как Instagram и т. д.!
Мы рассмотрим улучшение изображения в двух разных категориях. Если изображение обрабатывается попиксельно, то есть если процесс применяется к каждому пикселю в отдельности, оно проверяется в разделе «Преобразования уровня серого», а если процессы применяются к группам пикселей размером более 1 пикселя, оно рассматривается в категории «Фильтрация».
!!! Названия «Преобразование интенсивности», «Преобразование отображения» или «Обработка точек» также означают то же, что и «Преобразование уровня серого». Вы также можете встретить эти имена в Интернете или в разных книгах.
Преобразование уровней серого
В этом разделе мы увидим результирующее изображение, применяя различные операции к нашему основному изображению, показанному ниже.
«Изображение автора»
Линейные преобразования
Когда мы рассматриваем матрицу изображения, которая может принимать значения от 0 до 255, мы говорили, что пиксели, близкие к 0, ближе к черному, а те, что ближе к 255, ближе к белому. Соответственно, было бы разумно увеличить значения пикселей, когда мы хотим осветлить изображение, и уменьшить значения пикселей, когда мы хотим его затемнить, верно? Увеличение или уменьшение значения каждого пикселя на постоянное число x является линейным процессом.
«Изображение автора»
Еще один линейный процесс — получение негатива изображения. Этот процесс заключается в вычитании каждого пикселя из его дополнения (наибольшего значения, которое пиксель изображения может получить в соответствии с диапазоном оттенков серого). Например, получение отрицательного значения 8-битного изображения в оттенках серого равносильно вычитанию каждого пикселя из 255.
2. Логарифмические преобразования
Другим процессом, используемым для изменения интенсивности света, является логарифмическое преобразование. Пиксели выходного изображения получаются путем применения каждого пикселя к следующему процессу: s = clog(1+r). Здесь c — коэффициент, определяющий эффект от процесса, r — соответствующий пиксель.
«Изображение автора»
3. Степенные преобразования — Гамма-коррекция
Другой процесс, используемый для изменения освещения изображения, — это степенное преобразование, также известное как гамма-коррекция. Пиксели выходного изображения получаются путем обработки каждого пикселя следующим процессом:
Здесь c и γ — два разных коэффициента, r — соответствующий пиксель.
Гамма-коррекция изменяет не только количество света, но и настройки контрастности изображения. Потому что мощность гамма-коэффициента берется для каждого пикселя и он уменьшает или увеличивает расстояние между значениями пикселей в зависимости от того, находится ли это число в диапазоне 0-1 или больше 1.
«Изображение автора»
Когда мы применяем гамма-коррекцию к нашему же базовому изображению, мы видим, что получаем бесполезные изображения в случаях с гаммой > 1, потому что исходный контраст изображения уже высок, и мы получаем изображения с более низким контрастом с гамма-коррекция в случае
0
4. Преобразование контраста
Контрастность изображения — это величина разницы значений интенсивности между его пикселями. Если пиксели имеют значения, близкие друг к другу, контраст изображения низкий, если они имеют значения, отдалённые друг от друга, контрастность высокая. Основной процесс, применяемый для увеличения или уменьшения контраста, имеет следующую формулу.
В этой формуле r: соответствующий пиксель s: коэффициент a:> 1 — это коэффициент, преобразующий применяемый процесс в увеличение контраста, а если 0 <= a <1, применяемый процесс в уменьшение контраста.
«Изображение автора»
Одной из операций, используемых для изменения настроек контраста изображения, является растяжение контраста . Он изменяет диапазон распределения и соотношение значений пикселей в изображении таким образом, чтобы гистограмма изображения (которая будет подробно рассмотрена в следующем подразделе) имела более пропорциональный разброс. Таким образом, это может быть выражено как балансировка, а не как увеличение или уменьшение контраста. Этот процесс применяется с приведенной ниже формулой.
mı : минимальное значение пикселя на изображении
Mı: максимальное значение пикселя на изображении
mj: минимальное значение пикселя на выходном изображении
Mj: максимальное значение пикселя на изображении
I (r , c): любое значение пикселя на картинке
«Изображение автора»
Другая операция порог контрастности . В этом процессе в качестве порога выбирается фиксированное значение, и путем присвоения 1 значениям, превышающим этот порог, и 0 — более низким значениям, получаются высококонтрастные двоичные выходные изображения. Существует 2 широко используемых метода определения порогового значения. Первый — просто выбрать фиксированное число (глобальное пороговое значение), а второй — использовать среднее значение пикселей в качестве порогового значения (среднее глобальное пороговое значение).
«Изображение автора»
Вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab по ссылке gray_level_transformations, чтобы самостоятельно применить эти процессы и изучить результаты, полученные с различными значениями.
5. Обработка гистограммы
Гистограмма изображения представляет собой дискретную функцию с уровнем шкалы серого по оси X и общим количеством пикселей с соответствующим битом шкалы серого по оси Y. Хотя гистограммы дают нам представление о различных проблемах, связанных с имеющимся у нас изображением, они составляют основу многих операций, выполняемых в пространственной области.
Рисунок 9 «Изображение автора»
На рисунке 9 мы видим гистограмму черно-белого (1-канального) изображения. Уровень серого в этом изображении составляет 8 бит, то есть его пиксели могут принимать значения от 0 до 255. Таким образом, ось x находится в диапазоне от 0 до 255, а ось y состоит из чисел, описывающих, сколько пикселей приходится на каждое значение в этом диапазоне. Например, на этой картинке мы видим, что пикселей со значением 0 нет, а со значением 14 больше 1500 пикселей.
!!! После получения этих цифр в MATLAB вы можете перемещаться по оси координат и проверять значения пары (x, y) в нужной точке, щелкая по ней.
Рисунок 10 «Изображение автора»
На рисунке 10 мы видим гистограмму RGB (3-канального) изображения. Уровень оттенков серого снова 8 бит. Отличие от черно-белого изображения выше в том, что числа, составляющие ось Y, рассчитываются и собираются отдельно для пикселей в 3 разных каналах. Например, значение x = 69y = 10780 говорит нам, что это изображение имеет в общей сложности 10780 пикселей со значением 69 в 3 разных каналах.
«Изображение автора»
Также возможен просмотр гистограмм каждого канала отдельно в изображениях RGB. Таким образом, на изображении выше мы видим общее количество каждого канала внутри себя, а не общее количество пикселей трех каналов на оси Y.
Изображения RGB
Цветные изображения, которые мы привыкли видеть в повседневной жизни больше, чем черно-белые изображения, на самом деле представляют собой изображения, в которых 3 различных матрицы объединяются для создания 1 цифрового изображения. Все различные цвета, воспринимаемые нашими глазами, на самом деле представляют собой смесь трех основных цветов: красного, зеленого и синего. Изображения RGB — это изображения, которые имеют отдельную матрицу для этих 3 основных цветов, а значение пикселя в позиции x получается из смеси значений в этих 3 матрицах. Мы сказали, что в черно-белых изображениях пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к белому. Для 3-канальных изображений в красном канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к красному; в зеленом канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к зеленому; в синем канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к синему. В сочетании этих 3 каналов, какая бы матрица ни имела наибольшее значение для соответствующего пикселя, этот цвет будет доминирующим в этом пикселе. Мы видим, что пиксель изображения близок к белому, где 3 цвета имеют одинаковые пиксели с высоким значением, и где 3 цвета имеют одинаковые пиксели с низким значением, пиксель изображения ближе к черному.
«Изображение автора»
На картинке выше мы видим 3 разные матрицы размером 3 х 9, последовательно формирующие красный, зеленый и синий каналы картинки и результирующую картинку 3х9 пикселей. Вы можете изучить цвета, созданные комбинацией различных значений пикселей в 3 каналах, и можете провести свои собственные эксперименты по ссылке на код, которая будет опубликована в конце этого раздела.
Выравнивание гистограммы
Это процесс балансировки распределения в гистограмме изображения. Каждый пиксель изображения проходит этапы, описанные ниже, в результате получается более сбалансированная гистограмма, а затем и более сбалансированное изображение. Если распределение контрастности изображения уже достаточно сбалансировано, в изображении можно наблюдать не так много изменений.
Для каждого значения уровня серого вычисляется общее количество пикселей в изображении. (На самом деле это гистограмма картинки, верно?!)
Для каждого значения уровня серого вычисляется вероятность появления в случайном пикселе. Для этого расчета общее количество каждого значения уровня серого на предыдущем шаге делится на общее количество пикселей в изображении. Этот расчет называется расчетом «функции плотности вероятности» и показан на пдф .
«Накопленная функция плотности» вычисление производится по значениям функции плотности вероятности. Суммарное значение плотности вычисляется путем сложения значения вероятности каждого значения оттенков серого с предыдущим значением, обозначенным как cdf.
Суммарное значение каждого значения уровня серого умножается на самое высокое значение шкалы серого и округляется до ближайшего целого числа для вычисления «кумулятивной функции распределения» , которая обозначается цифрой 9. 0249 КДФ.
В этот момент значения, полученные по сравнению со значениями в градациях серого, заменяются исходными значениями в градациях серого, а значения пикселей получаются со сбалансированной гистограммой нового изображения. Ниже мы видим простую матрицу изображения 3×3, где все эти шаги выполняются один за другим и как получается сбалансированное изображение.
«Изображение автора»
На рис. 11 показано исходное изображение и его гистограмма, за которыми следуют выходное (скорректированное) изображение гистограмма и изображение. Вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab по ссылке histogram_processing, чтобы поэкспериментировать с вашими собственными образцами матриц или изображений и изучить функции этих шагов. В коде по этой ссылке есть функции, которые содержат все эти шаги один за другим, которые я подготовил. Я предлагаю вам изучить эти функции. Кроме того, с помощью функций MATLAB выполняется эквализация на том же изображении, а результаты выводятся на экран в виде изображения + гистограммы. Вы можете изучить оба способа использования.
«Изображение автора»
Сопоставление гистограммы
Если гистограмма изображения должна быть уподоблена гистограмме целевого изображения, а не просто сбалансирована, это сопоставление гистограммы. Основное отличие сопоставления гистограммы от выравнивания гистограммы заключается в том, что после выполнения вычислений pdf и cdf для обоих изображений вместо умножения значений cdf исходного изображения на самое высокое значение в оттенках серого оно сопоставляется с ближайшим значением в cdf целевого изображения. Затем проверяется, из какого значения уровня серого исходит это значение, и это значение заменяется значением уровня серого в исходном изображении.
Ниже мы видим простую матрицу изображений 3×3, где все эти шаги выполняются один за другим и получается совпадающее изображение.
«Изображение автора»
На рис. 12 показано сопоставленное изображение и гистограмма, полученные в результате применения нашего приложения сопоставления гистограмм, где bird.