Улучшение визуального качества изображений

Улучшение визуального качества изображений

1 .Изменение яркости изображения

2. Выравнивание гистограммы

3. Изменение распределения  интенсивности  пикселей

4. Повышение резкости

4.1.Изменение яркости изображения

Изменение яркости изображения можно достичь обычным умножением  матрицы B на коэффициент k.

imhist(k*B).

Значения k<1 усиливают тёмные оттенки, а значения k>1 усиливают светлые оттенки (см.рис.4.1).  Если построить гистограммы распределения интенсивностей пикселей, то становиться понятно, за счёт чего это происходит.

При k<1 происходит сжатие гистограммы в сторону нулевых значений яркости; ширина столбцов гистограммы остаётся неизменной, но количество столбцов уменьшается в k раз и их высота вырастает в k раз (см.рис.4.1а и рис.4.1b).

При k>1 происходит растяжение гистограммы в сторону значений яркости близких к единице; ширина столбцов гистограммы увеличивается в k раз, количество столбцов уменьшается в k раз (см.рис.4.1а и рис.4.1с). Здесь происходит как бы ”обрезание” гистограммы со стороны светлых отенков, то есть получаемые значения яркости большие единицы отбрасываются.

[pic 1]

Рис.4.1 Изменение гистограмм интенсивностей пикселей при разных значениях коэффициента k

Вывод: оптимальным коэффициентом яркости для моей фотографии является значение k=0,7.

4.2.Выравнивание гистограммы (histeq)

Операция выравнивания гистограммы заключается  1) в использовании  всего диапазона интенсивности пикселя [0, 1] и обычно 2) в использовании меньшего количества интервалов n (числа классов), то есть использования более широких столбцов гистограммы. Очевидно, что n не может превышать число классов гистограммы исходного изображения, то есть в рассматриваемом случае  величину 256.

Функция выравнивания гистограммы  в MATLAB записывается как

C = histeq(B,n), где n число классов гистограмм.

В упрощённом варианте эта функция имеет вид

C = histeq(B)  (где по умолчанию n=64).

Чаше всего при выполнении функции   histeq происходит увеличение ширины столбцов гистограмм и, следовательно,  снижение числа столбцов гистограммы.

На рис. 4.3 показано выполнение операции выравнивания гистограммы, при которой интенсивность тёмных тонов понижается, а интенсивность белых тонов увеличивается. Это видно из сравнения гистограмм  (рис.4.3 b, 4.3 d),  а также из сравнения изображений (рис.4.3 a, 4.3 c),  где чёрные части изображения уменьшают свою интенсивность, а белые - увеличивают свою интенсивность.

[pic 2]

Вывод: оптимальным классом для моей фотографии является значение n=256.

Рис.4.3 Изображение с исходной гистограммой интенсивности  пикселей и изображение с выровненной гистограммой интенсивности.  

[pic 3]

Рис.4.4 Изображения с выровненной гистограммой интенсивности при разном числе классов гистограмм.  

На рис.4.4 показаны изображения после выполнения операции выравнивания гистограмм с разными значениями n. Рис.4.4a соответствует исходному изображению. Снижение числа классов гистограммы в 5 раз при операции выравнивания практически не сказывается на изображении. Только в случае, когда при построение гистограмм используется очень малое количество столбцов гистограммы (рис.4.4c, рис.4.4d),  наблюдаются существенные искажения.

Принцип выравнивания гистограммы интенсивностей пикселей точно характеризуется русской поговоркой: ”Всем сёстрам по серьгам”.

Существует и другой принцип распределения интенсивностей, когда специально нарушается это равенство и реализуется заданное (не только равномерное)  распределение интенсивностей пикселей.

4.3. Изменение распределения  интенсивности  пикселей (imadjust)

Когда дифференциальная функция распределение интенсивности - PDF по классам гистограмм будет равномерной (см.рис.4.5а), то ей  будет соответствовать интегральной функции распределения –CDF в виде линейного графика (см.рис.4.5b).