Шаг 4. Растяжение динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения

Если интенсивности пикселей потенциально информационных областей сосредоточены в узком динамическом диапазоне, тогда можно использовать еще один подход. Он заключается в растяжении динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения. Проводятся эти преобразования согласно выражению

(1)

где , - массив значений соответственно исходного и результирующего изображений;

, - соответственно минимальное и максимальное значения исходного изображения.

Напомним, что преобразования по формуле (1) эффективны в том случае, если интенсивности пикселей потенциально информационных областей сосредоточены в узком динамическом диапазоне. Если применить эти преобразования к исходному выражению (рис. 1), то желаемого эффекта не достигнем, поскольку гистограммы его цветовых компонент занимают весь возможный диапазон.

Улучшения визуального качества исходного изображения можно достигнуть, если модифицировать выражение (1), т.е. сделать растяжение динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения нелинейным

,

(2)

где α - коэффициент нелинейности.

Реализуем такое преобразование исходного изображения (рис.1) при α=0.5.

for k=1:3;

Lmin=min(min(L(:, :, k)));Lmax=max(max(L(:, :, k)));

for i=1:N; for j=1:M;

Lvyh(i, j, k)=(((L(i, j, k)-Lmin)/(Lmax-Lmin)))^.5; % реализация преобразований за выражением (2)

if Lvyh(i, j, k)>1; % защита от выхода за диапазон [0, 1]

Lvyh(i, j, k)=1;

end;

if Lvyh(i, j, k)<0;

Lvyh(i, j, k)=0;

end;

end; end;

end;

figure, imshow(Lvyh);

Рис. 7. Результат нелинейного растяжения динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения.

Из приведенной части программы видно, что нелинейные преобразования проводятся для каждой цветовой составляющей. В цикле программы реализована также защита от выхода значений интенсивностей пикселей за пределы диапазона [0, 1].

В этой работе были рассмотрены наиболее простые методы повышения визуального качества изображений с затемненными участками. Эти методы служат основой для построения более сложных и эффективных методов обработки данных.