Способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности

Изобретение относится к средствам обработки локационных изображений земной поверхности. Техническим результатом является повышение четкости объектов сцены на изображении. В способе определяют наиболее информативное изображение вычислением собственной энтропии каждого изображения, вычисляют морфологическую форму наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения. Затем проводят комплексирование путем суммирования яркостей пикселей наиболее информативного изображения, которое принимают за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения. 7 ил.

 

Настоящее изобретение относится к пассивному дистанционному зондированию и радиолокации, а именно к обработке локационных изображений земной поверхности.

Из существующего уровня техники известен способ формирования изображения, описанный в патенте RU 2171499 (опубл. 27.07.2001), который включает сканирование наблюдаемой поверхности с использованием нескольких ПЗС-линеек, имеющих взаимное перекрытие в полосе обзора, получение нескольких цифровых полутоновых изображений, выбор пары изображений, одно из которых принимается в качестве базового, а другое является дополнительным, выделение одноименных объектов на изображениях и объединение изображения путем образования общих областей.

Техническим результатом является формирование с увеличенной полосой обзора путем высокоточного бесшовного геометрического и фотометрического совмещения отдельных изображений, получаемых от различных ПЗС-линеек.

Недостатком данного способа является необходимость выделения областей одноименных объектов, что требует дополнительных вычислительных затрат, а также получение ПЗС-линейками изображений в одних и тех же диапазонах электромагнитного излучения.

Прототипом данного изобретения является способ комплексирования цифровых многоспектральных полутоновых изображений, описанный в патенте RU 2342701 (опубл. 27.12.2008), который включает получение исходных изображений, разложение каждого исходного изображения на низкочастотные (НЧ) и высокочастотные (ВЧ) компоненты, улучшение характеристик компонент изображений, представляющее собой адаптивную фильтрацию и адаптивную коррекцию яркости и контраста, раздельную обработку НЧ- и ВЧ-компонент изображений, комплексирование компонент изображений, основанное на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, формирование результирующего изображения. Техническим результатом является получение изображения повышенного качества, содержащего информативные элементы изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах.

Технический результат достигается тем, что каждое исходное изображение подвергают многоуровневой декомпозиции вейвлетом Хаара путем быстрого дискретного стационарного двумерного вейвлет-преобразования с целью получения аппроксимирующей составляющей, представляющей из себя НЧ-компоненту изображения, и семейства детализирующих составляющих, являющихся ВЧ-компонентами изображения.

Недостатком указанного способа является необходимость разделения исходного изображения с каждого канала на низкочастотные и высокочастотные компоненты путем декомпозиции вейвлетом Хаара, которая неизбежно приводит к потерям информации и искажениям при резких перепадах яркостей пикселей изображения в виде ступенек разной яркости размером в несколько пикселей.

Технический эффект, на решение которого направлено заявляемое изобретение, заключается в получении более информативного изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах.

Указанный технический эффект от реализации предложенного изобретения достигается за счет того, что в способе комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности, включающем получение исходных изображений, комплексирование компонент, основанное на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, после получения изображения определяют наиболее информативное изображение путем вычисления собственной энтропии каждого изображения, проводят вычисление морфологической формы наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения, а комплексирование изображений проводят с использованием наиболее информативного изображения, которое принимается за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения.

Способ реализуется путем измерения информативности исходных изображений для последующего выбора опорного изображения, для этого вычисляют собственные энтропии каждого изображения по формуле

E ( X ) = k = 1 K w k ( X ) log 2 [ w k ( X ) ] , ( 1 )

где wk(X) - одномерная плотность вероятности изображения X, которая характеризует распределение яркости пикселей по площади изображения.

Изображение, которое характеризуется наибольшим значением E(X), является более информативным.

Прежде чем вычислить морфологическую форму, изображения необходимо определить вспомогательные функции. Модель изображения в однородном поле зрения X представляет собой кусочно-постоянную функцию

f ( x ) = i = 1 N c i χ i ( x ) , x X . ( 2 )

При этом поле зрения X разбито на области Ai∈X, i=1, 2, …, N. Все точки Ai имеют одинаковую яркость ci,

χ i ( x ) = { 1, x A i , 0, x A i , ( 3 )

- индикаторная функция множества Ai, Ai∩Aj=⌀ при i≠j, i=1, 2, …, N; i = 1 N A i = X .

От числа уровней разбиения N зависит точность определения границ областей разбиения. Тогда разбиение изображения на множества одинаковой яркости можно назвать формой изображения и вычислить ее следующим образом:

V f = { f ( x ) = i = 1 N c i χ i ( x ) , x X , c i = ( , ) , i = 1,2, , N } . ( 4 )

Далее проводится вычисление морфологических проекций остальных изображений на форму наиболее информативного изображения:

P V f g ( x ) = i = 1 N ( g , χ i ) χ i 2 χ i . ( 5 )

Ортогональная проекция P V f g изображения g на форму Vf является изображением из множества Vf, наиболее близким к g, которая показывает различия по форме двух изображений f и g.

При этом (g, χi) в выражении (5) представляет собой скалярное произведение двух функций по координатам {x1, …xK):

( g , χ i ) = k = 1 K g ( x k ) χ ( x k ) , ( 6 )

a χ i - норма индикаторной функции:

χ i = ( k = 1 K χ 2 ( x k ) ) 1 2 . ( 7 )

Расстояние между изображениями f и g определяется нормой разности f-g:

ρ ( f , g ) = f g = ( k = 1 K [ f ( x k ) g ( x k ) ] 2 ) 1 2 . ( 8 )

Алгоритм комплексирования основан на принципе взвешенного суммирования пикселей изображения каждого из каналов. Количество каналов N должно быть не менее двух. К наиболее информативному изображению добавляются проекции остальных изображений на форму этого изображения. Каждое дополнительное слагаемое определяет вклад одного из оставшихся каналов в результирующее изображение. Весовыми коэффициентами для одного канала являются расстояния f P V f g для других каналов.

f c ( x ) = f 1 ( x ) + P f 1 f 2 ( x ) f 2 ( x ) P f 1 f 2 ( x ) + + P f 1 f N ( x ) f N ( x ) P f 1 f N ( x ) . ( 9 )

В результате комплексирования формируется более информативное изображение повышенного качества.

Работа алгоритма поясняется структурной схемой на чертеже (фиг.1).

После получения исходных двумерных цифровых полутоновых изображений (Img1, Img2, …, ImgN) проводится процедура определения наиболее информативного изображения 1, далее проводится вычисление морфологической формы V наиболее информативного изображения 2, а также вычисление морфологических проекций остальных изображений (PImg1, PImg2, PImgN) на форму наиболее информативного изображения Imgi 3, затем наиболее информативное изображение, а также морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения подвергаются процедуре комплексирования 4, основанной на принципе взвешенного суммировании с весовыми коэффициентами, в качестве которых выступают расстояния между базовым изображением и морфологическими проекциями остальных изображений на форму базового изображения.

Технический эффект, достигаемый от предложенного изобретения, заключается в повышении информативности изображений за счет комплексирования измерительной информации от нескольких спектральных каналов на основе спектрозональных различий объектов на изображении.

В качестве примера рассмотрим полутоновые изображения оптического диапазона электромагнитного излучения в трех спектральных поддиапазонах - красном (R), зеленом (G) и синем (B) соответственно. Данный алгоритм был реализован с помощью пакета MATLAB.

Исходные изображения в трех различных диапазонах R, G и B приведены на фиг.2а, б, в.

Информативности изображений равны E(R)=7,66; E(G)=7,35; E(B)=6,12, в результате самым информативным является изображение диапазона R.

При расчетах весь диапазон яркостей был разбит на несколько поддиапазонов Ai (Ai=8), для которых рассчитывались индикаторные функции, формы и проекции. Результат выделения отличий на сценах по форме f G P f R f G и f B P f R f B приведен на фиг.3а, б.

Комплексирование проводится по следующей формуле:

f c ( x ) = f R ( x ) + P f R f G ( x ) f G ( x ) P f K f G ( x ) + P f K f B ( x ) f B ( x ) P f R f B ( x ) .

Синтезированное изображение показано на фиг.4.

Полученное изображение имеет информативность, равную 7,73, что превосходит информативности каждого из исходных изображений и дает возможность более четко наблюдать объекты сцены при регистрации в различных диапазонах электромагнитного излучения.

Предложенный способ комплексирования позволяет повысить информативность изображений и более эффективно использовать данные дистанционного зондирования при дальнейшей обработке и анализе.

Способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности, включающий получение исходных изображений, комплексирование компонент, основанное на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, отличающийся тем, что после получения изображения определяют наиболее информативное изображение путем вычисления собственной энтропии каждого изображения, проводят вычисление морфологической формы наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения, а комплексирование проводят путем суммирования яркостей пикселей наиболее информативного изображения, которое принимают за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способам и системам обработки стереоизображений и видеоинформации и, в частности, к способам и устройствам для преобразования стереоконтента в целях снижения усталости глаз при просмотре трехмерного видео.

Изобретение относится к фототехнике и может применяться в процессах автоматизированной цифровой фотопечати. .

Изобретение относится к области обработки изображений, в частности к цифровой радиографии. .

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для определения и коррекции радиальной дисторсии на изображениях, полученных цифровыми фото-, видеокамерами и системами технического зрения, использующих в качестве приемников изображения матричные приемники изображения.

Изобретение относится к обработке изображений, и в частности к способу комплексирования цифровых многоспектральных полутоновых изображений. .

Изобретение относится к цифровой обработке сигналов и может использоваться при обработке локационных изображений, в частности при сегментации двумерных полей откликов радиолокационных, гидролокационных, а также оптоэлектронных датчиков.

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для обработки изображений. .

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к устройствам цифровой обработки информации, и может использоваться для ранговой фильтрации изображений.

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при построении систем обработки изображений с телевизионными датчиками. .

Изобретение относится к вычислительному приборостроению и может найти применение при анализе и обработке информации, в частности при обработке видеосигналов изображения.

Изобретение относится к способу преобразования входных данных изображения в выходные данные изображения. Техническим результатом является повышение качества воспроизведения изображения. Предложен способ преобразования входных данных (Vin) изображения в первом динамическом диапазоне (LDR) в выходные данные (Vout) изображения во втором динамическом диапазоне (HDR), большем, чем первый динамический диапазон (LDR). Входные данные (Vin) изображения разбивают, по меньшей мере, на два сигнала, причем первый сигнал (VRC) содержит данные о контрастности областей, а второй сигнал (VD) содержит данные о деталях. Динамический диапазон для сигнала контрастности областей растягивается с более высоким коэффициентом растяжения, чем динамический диапазон для сигнала деталей. Согласно способу, осуществляют идентификацию ярких частей изображения, и для ярких частей изображения динамический диапазон растягивается еще в более высокой степени, чем для сигнала контрастности областей. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 9 ил.

Изобретение относится к области обработки цифровых изображений. Техническим результатом является улучшение качества преобразованных изображений за счет использования расширенной локальной гистограммы распределения яркостей. Предложен способ улучшения цифровых растровых изображений методом локального выравнивания яркости. Способ включает в себя этап, на котором изображение разбивают на области, представляющие собой группы пикселей. При этом для каждой области независимо определяют первичную гистограмму распределения яркостей. Далее, согласно способу, вычисляют глобальную гистограмму распределения яркостей всего изображения. При этом для каждой области изображения синтезируют расширенную локальную гистограмму, в которой каждому значению яркости соответствует сумма числа пикселей данной яркости первичной гистограммы, числа пикселей данной яркости гистограмм областей, граничащей с текущей, и числа пикселей данной яркости глобальной гистограммы, взятые с различными в общем случае весовыми коэффициентами. 3 н. и 5 з.п. ф-лы, 21 ил.

Изобретение относится к отображению рентгеновских изображений. Техническим результатом является обеспечение оптического согласования вспомогательного изображения с основным изображением. Устройство содержит дисплей для отображения рентгеновских изображений, рабочую станцию для обработки данных изображений и пользовательский интерфейс для получения команд от пользователя устройства; пользовательский интерфейс выполнен с возможностью обеспечения пользователю возможности выбора основного изображения и вспомогательного изображения из множества изображений; рабочая станция выполнена с возможностью преобразования вспомогательного изображения посредством генерации преобразования цветов на основании основного изображения и вспомогательного изображения с целью оптического согласования вспомогательного изображения и основного изображения и посредством применения преобразования цветов к вспомогательному изображению; дисплей выполнен с возможностью отображения преобразованного вспомогательного изображения. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 17 ил.

Изобретение относится к области определения ориентации страницы. Технический результат – повышение эффективности определения ориентации строк текстового контента на изображении документа. Способ определения ориентации строк текстового контента включает: получение изображения документа устройством обработки; преобразование изображения в бинаризованное изображение путем выполнения в отношении данного изображения операции бинаризации; определение фрагмента бинаризованного изображения, который включает одну или более строк текстового контента; определение множества горизонтальных серий белых пикселей в одной или более строк текстового контента в данном фрагменте бинаризованного изображения и множество вертикальных серий белых пикселей в одной или более строк текстового контента в данном фрагменте бинаризованного изображения; создание первой гистограммы для множества горизонтальных серий белых пикселей и второй гистограммы для множества вертикальных серий белых пикселей; и определение устройством обработки ориентации одной или более строк текстового контента на изображении на основе первой гистограммы и второй гистограммы. 3 н. и 42 з.п. ф-лы, 14 ил.

Изобретение относится к области обработки изображений. Техническим результатом является повышение точности определения положения символьной области каждого слова. В способе идентификации символьной области в области слова выполняют бинаризацию области слова для получения бинаризованной области слова, при этом область слова включает несколько слов, принадлежащих к одному ряду. Рассчитывают гистограмму в вертикальном направлении для бинаризованной области слова, при этом гистограмма включает абсциссы пикселей в каждом столбце и накопленное значение пикселей цвета переднего плана для пикселей в каждом столбце. Идентифицируют символьную область каждого слова в области слова согласно информации распределения накопленных значений в гистограмме. Причем идентификация включает определение нескольких наборов абсцисс согласно информации распределения накопленных значений на гистограмме и для каждого набора абсцисс определение столбца пикселей, где первая абсцисса является левой границей символьной области, и определение столбца пикселей, где вторая абсцисса является правой границей символьной области. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 16 ил.

Изобретение относится к средствам обработки локационных изображений земной поверхности. Техническим результатом является повышение четкости объектов сцены на изображении. В способе определяют наиболее информативное изображение вычислением собственной энтропии каждого изображения, вычисляют морфологическую форму наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения. Затем проводят комплексирование путем суммирования яркостей пикселей наиболее информативного изображения, которое принимают за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения. 7 ил.

Наверх