Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений



Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений
Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений

Владельцы патента RU 2667800:

Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС" (RU)

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений. Технический результат – повышение информативности результирующего изображения. Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает: получение исходных данных; определение наиболее информативного изображения; комплексирование изображения, в котором вычисляют среднюю яркость и среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения; для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения; выравнивают яркостный диапазон результирующего изображения, при этом при вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования. 9 ил.

 

Способ относится к области цифровой обработки изображений, в частности к комплексированию цифровых полутоновых изображений, и применяется в задачах совместного отображения информативных деталей нескольких изображений (в медицине, геологии, геофизике и в других областях).

Известен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений [1], который заключается в следующем: получают исходные изображения, определяют изображение с наибольшим количеством информативных деталей, определяют оценки параметров линейной регрессии яркостей второго изображения по величинам яркостей наиболее информативного изображения по методу наименьших квадратов, формируют промежуточное изображение как результат линейного преобразования наиболее информативного изображения с найденными коэффициентами, находят комплексированное изображение путем прибавления к наиболее информативному изображению разности второго и промежуточного изображений, выравнивают яркостный диапазон комплексированного изображения.

При экспериментальном исследовании рассмотренного способа [1] были выявлены его недостатки, заключающиеся в более низком уровне контраста и в меньшей информативности результирующего изображения по сравнению с предлагаемым способом.

Наиболее близким к предлагаемому способу является способ комплексирования цифровых полутоновых изображений [2], который выбран в качестве прототипа. Известный способ заключается в следующем: получают исходные телевизионные и тепловизионные изображения, определяют основной канал с наибольшим уровнем информативных деталей, вычисляют среднюю яркость изображения второго канала, вычисляют среднее значение абсолютных разностей между средней яркостью изображения второго канала и значениями яркости всех пикселей изображения второго канала, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значений яркости пикселя изображения основного канала и абсолютной разности значения яркости пикселя изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, из полученной суммы вычитают среднее значение абсолютных разностей яркости пикселей изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, осуществляют формирование результирующего изображения, нормализуют яркостный диапазон изображения.

При экспериментальном исследовании известного способа [2] был выявлен его недостаток, ухудшающий информативность комплексированного изображения, выраженный в отсутствии важных информативных объектов тепловизионного изображения на результирующем изображении.

Задачей предлагаемого способа комплексирования цифровых полутоновых изображений является повышение информативности результирующего изображения, содержащего информативные детали других изображений одной и той же сцены.

Поставленная задача достигается тем, что предлагаемый способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает получение исходных данных, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, в котором вычисляют среднюю яркость второго изображения, вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, выравнивание яркостного диапазона результирующего изображения. При вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования.

Сущность предлагаемого способа комплексирования двух цифровых полутоновых изображений заключается в следующем. С двух источников видеосигнала, работающих в различных спектральных диапазонах, получают два цифровых полутоновых изображения и . Производят геометрические преобразования над и (изображения приводят к одинаковому масштабу, выравнивают относительно расположения опорных объектов, приводят к одному размеру N=w⋅h, где w, h - ширина и высота) - получают исходные цифровые полутоновые изображения X и Y для комплексирования. Из X и Y определяют изображение с наибольшим уровнем информативных деталей - I1 второе изображение - I2, с помощью любого известного метода, например, информационным критерием [3] (стр. 211-212). Задают управляющий параметр комплексирования С, где С≥0. Для изображения I2 строят гистограмму H(I2)={hi|i=0, …, 255}. По гистограмме H(I2) находят среднюю яркость изображения I2

вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости и значениями яркости всех пикселей для изображения I2

строят результирующее изображение

выравнивают яркостный диапазон комплексированного изображения F с помощью любого известного метода, например, методами, предложенными в работе [4] (стр. 29-34). Выводят результирующее изображение для просмотра.

Поставленная задача достигается тем, что в предлагаемом способе благодаря введению управляющего параметра комплексирования выделяют детали наименее информативного изображения, отсутствующие на первом изображении, и добавляют их к первому изображению.

Предлагаемый способ комплексирования может быть реализован с помощью устройства, схема которого приведена на рисунке 1, где

1, 2 - источники первого и второго изображений соответственно;

3 - блок задания управляющего параметра (параметра комплексирования);

4, 5 - блоки геометрических преобразований для первого и второго изображений соответственно;

6 - блок расчета средней яркости и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости и значениями яркости всех пикселей для изображения I2 (по формулам (1) и (2));

7 - блок, формирующий комплексированное изображение (по формуле (3));

8 - блок выравнивания яркостного диапазона;

9 - блок вывода результирующего изображения.

Выполнение поставленной задачи проиллюстрировано следующими рисунками:

Рис. 2 - исходное тестовое телевизионное изображение;

Рис. 3 - исходное тестовое тепловизионное изображение;

Рис. 4 - комплексированное изображение, построенное по известному способу;

Рис. 5 - комплексированное изображение, построенное по предлагаемому способу;

Рис. 6 - гистограмма комплексированного изображения, построенного по известному способу;

Рис. 7 - гистограмма комплексированного изображения, построенного по предлагаемому способу;

Рис. 8 - зависимость изменения ΔН (разность удвоенной энтропии комплексированного изображения и суммы энтропий изображений, полученных с двух источников видеосигнала, работающих в разных спектральных диапазонах) от управляющего параметра комплексирования С; Рис. 9 - сравнение комплексированных изображений по известному и предлагаемому способу;

Из приведенных изображений видно, что на результирующем изображении (рис. 4), построенному по известному способу, выделены не все информативные детали (силуэт человека и дома на заднем плане) тепловизионного изображения (рис. 3), поскольку их заслонил дым с телевизионного изображения (рис. 2), тогда как на изображении (рис. 5), сформированном предлагаемым способом, различимы силуэт человека и дома на заднем плане. На рисунке 9 представлены комплексированные изображения известным и предлагаемым способами, на которых пунктирными окнами выделены основные области различий.

Кроме того, показаны распределения яркостей комплексированных изображений (рис. 4 и 5) в виде гистограмм на рисунках 6 и 7 соответственно. Из гистограммы (рис. 6) видно, что возникает пик на правой границе, который соответствует белому цвету, то есть дыму на телевизионном изображении. Этот дым заслоняет информативные детали тепловизионного изображения. На гистограмме (рис. 7) комплексированного изображения предлагаемым способом пика на правой границе нет, то есть дым больше не скрывает информативные детали тепловизионного изображения на комплексированном изображение.

Для количественной оценки эффективности комплексирования в работе [5] (стр. 66) рассмотрен суммарный прирост разности энтропии между результирующем изображением F и его составляющими I1 и I2: ΔН=2⋅H(F)-H(I1)⋅H(I2), где H(I1), H(I2), H(F) - информационные энтропии по Шеннону для изображений с двух источников видеосигнала, работающих в различных спектральных диапазонах, и комплексированного изображения соответственно.

Был построен график (рис. 8) зависимости изменения ΔН от управляющего параметра комплексирования С для тестовых изображений (рис. 2 и 3).

Изображение, которое характеризуется наибольшим значением ΔН, является более информативным. Согласно графику (рис. 8) существует такое С*, что значение ΔН для известного способа при С=1 будет меньше, чем ΔН для предлагаемого способа при С=С*, то есть комплексированное изображение, построенное по предлагаемому способу, будет более информативным.

Таким образом, предлагаемый способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений одной и той же сцены по сравнению с известным способом позволяет повысить информативность комплексированного изображения.

Источники информации

1. Патент РФ №2540778

2. Патент РФ №2451338

3. Злобин В.К., Еремеев В.В Обработка аэрокосмических изображений. М.: Физматлит, 2006

4. Грузман И.С., Киричук B.C., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие.- Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2000. - 168.

5. Бондаренко М.А., Дрынкин В.Н. Оценка информативности комбинированных изображений в мультиспектральных системах технического зрения // Программные системы и вычислительные методы, 2016, №1, с. 64-79

Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает получение исходных данных, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, в котором вычисляют среднюю яркость второго изображения, вычисляют среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения, выравнивают яркостный диапазон результирующего изображения, отличающийся тем, что при вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – уменьшение расслоения цвета изображения.

Система (1) наблюдения дороги выполнена с возможностью контроля зоны (8) наблюдения дороги и содержит множество средств наблюдения автомобилей. Средства наблюдения автомобилей имеют одинаковый охват зоны (8) наблюдения.

Изобретение относится к области обработки изображений. Технический результат – улучшение кластеризации изображений человеческих лиц для получения альбома человеческих лиц.

Группа изобретений относится к области медицины, а именно к эндокринологии. Для непрерывного мониторирования гликемии посредством вычислительного устройства определяют целевое гликемическое состояние, включающее в себя целевой уровень гликемии и целевую скорость изменения целевого уровня гликемии; определяют исходное гликемическое состояние, включающее в себя исходный уровень гликемии и исходную скорость изменения исходного уровня гликемии, причем исходное гликемическое состояние отличается от целевого гликемического состояния.

Изобретение относится к области геофизики и может быть использовано для автоматического получения тектонического строения из данных потенциального поля. Способ включает предварительную обработку данных гравитационного потенциального поля и/или данных магнитного потенциального поля из зоны, подлежащей исследованию, многоуровневое и многонаправленное обнаружение краев в отношении предварительно обработанных данных гравитационного потенциального поля и/или данных магнитного потенциального поля и получение краев на всех уровнях по отдельности, утончение вычисленного края каждого уровня до однопиксельной ширины посредством алгоритма определения морфологического скелета.

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений. Технический результат заключается в повышении точности определения класса наблюдаемого воздушного объекта.
Изобретение относится к области видеонаблюдения и обработки видеоданных, в частности к эмуляции нескольких фиксированных видеокамер с одной поворотной (PTZ) видеокамеры.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средстам формирования ультразвуковых трехмерных изображений. Ультразвуковая система формирования изображения для обследования объекта в объеме содержит зонд получения ультразвуковых изображений, содержащий отслеживающее устройство положения зонда и предоставления положения точки наблюдения трехмерных ультразвуковых изображений, и процессор изображений, сконфигурированный для приема множества трехмерных ультразвуковых изображений и их соответствующих положений точки обзора и проведения сегментации объекта одновременно из множества трехмерных ультразвуковых изображений.

Группа изобретений относится к технологиям обработки изображений. Техническим результатом является обеспечение получения более точной карты глубин.

Группа изобретений относится к медицине. Способ получения дыхательной информации пациента осуществляют с помощью устройства получения дыхательной информации.

Изобретение относится к области видеосъемки и видеонаблюдения. Технический результат – повышение качества и достоверности изображения путем устранения эффекта скользящего затвора камеры.

Изобретение относится к способам обработки изображений при ангиографическом методе исследования кровеносных сосудов. Способ содержит этапы, на которых выполняют получение исходной ангиографической серии кадров, формирование субтракционной серии кадров из исходной ангиографической серии кадров, определение кадров субтракционной серии кадров, соответствующих границам фаз кровообращения.

Группа изобретений относится к технологиям формирования изображений. Техническим результатом является устранение артефакта «эффект решетки» при формировании изображения высокого разрешения.

Изобретение относится к способам обработки изображений при ангиографическом методе исследования кровеносных сосудов, а точнее к способам формирования составного параметрического изображения из серии ангиографических цифровых субтракционных кадров.

Группа изобретений относится к технологиям обработки изображений, а именно к системам генерации фильтра изображения. Техническим результатом является повышение точности самостоятельно заданного фильтра изображения за счет преобразования группы подобных изображений в изображение с эффектом фильтра.

Изобретение относится к способам обработки изображений при ангиографическом методе исследования кровеносных сосудов, а именно к способам формирования составного параметрического изображения из серии ангиографических цифровых субтракционных кадров.

Способ генерации изображения образца включает захват первого двухмерного изображения подложки области поверхности образца с использованием первой модальности захвата изображения; захват второго двухмерного изображения подложки области поверхности с использованием второй модальности захвата изображения, которая отличается от первой модальности захвата изображения; пространственное выравнивание первого двухмерного изображения подложки, основываясь на втором двухмерном изображении подложки; генерацию первого скорректированного двухмерного изображения подложки на основе местоположений по меньшей мере одного материала на втором двухмерном изображении подложки.

Изобретение относится к технологиям анализа градуировок изображения. Техническим результатом является обеспечение адаптации кодирования изображаемых сцен, обеспечивающей высококачественную визуализацию изображений.

Группа изобретений относится к технологиям обработки изображений. Техническим результатом является улучшение четкости отображения комбинации целевого приложения и фонового изображения.

Изобретение относится к технологиям обработки электронных документов. Техническим результатом является обеспечение классификации изображений документов на основе функции классификации.

Изобретение относится к области кодирования/декодирования изображений. Технический результат – обеспечение улучшенного кодирования/декодирования изображения с широким динамическим диапазоном.

Изобретение относится к области цифровой обработки изображений. Технический результат – повышение информативности результирующего изображения. Способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений включает: получение исходных данных; определение наиболее информативного изображения; комплексирование изображения, в котором вычисляют среднюю яркость и среднее значение абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения; для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя наиболее информативного изображения и разности абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения; выравнивают яркостный диапазон результирующего изображения, при этом при вычислении яркости каждого пикселя комплексированного изображения разность абсолютного отклонения яркости пикселя от средней яркости второго изображения и среднего значения абсолютных отклонений между значением средней яркости второго изображения и значениями яркости всех пикселей второго изображения умножается на управляющий параметр комплексирования. 9 ил.

Наверх