Применения ранговых алгоритмов

Кроме применений для сглаживания, усиления детальности, выделения деталей изображений и границ деталей, ранговые алгоритмы могут употребляться также для решения многих других более частных задач обработки изображений. Из них можно упомянуть диагностику искажений видеосигнала и определение их статистических характеристик, стандартизацию изображений, определение статистических характеристик самого видеосигнала и измерение текстурных признаков.

Автоматическая диагностика параметров помех и искажений видеосигнала.Она может основываться на принципе обнаружения и измерения аномалий в статистических характеристиках видеосигнала. Для обнаружения аномалий можно использовать ранговые алгоритмы, такие как алгоритм голосования проверки принадлежности анализируемого элемента выборки к заданному числу крайних (наибольших или наименьших) значений упорядоченной выборки.

Стандартизация изображений.Стандартизация – это приведение характеристик изображений к некоторым заданным. С помощью ранговых алгоритмов может быть достаточно просто осуществлена стандартизация гистограмм, т. е. преобразование видеосигнала, делающее гистограмму распределения его значений заданной. В зависимости от задачи могут использоваться глобальная и локальная стандартизация гистограмм. В качестве •стандартной может использоваться не вся гистограмма стандартного изображения или его локальные гистограммы, а соответствующие гистограммы по локальным окрестностям.

Определение статистических характеристик видеосигнала и измерение текстурных признаков.Адаптивные свойства ранговых алгоритмов делают их удобным инструментом для измерения локальных статистических характеристик изображений: локального среднего, локальной дисперсии и других моментов распределения. Очевидно, что эти и другие подобные характеристики гистограмм являются также текстурными характеристиками изображений.

Ранговые алгоритмы могут служить для оценки не только гистограммных текстурных признаков, но и для оценки текстурных признаков, связанных с локальными пространственными статистическими характеристиками изображений. Одним из простейших признаков такого рода является число локальных экстремумов S–окрестности обрабатываемого элемента. Ряд текстурных признаков связан с характеристиками пространственного распределения локальных экстремумов, т.е. среднего расстояния между ними, дисперсии расстояний между ними и т.д. Более общими являются признаки, характеризующие пространственное распределение рангов в обрабатываемом фрагменте. В частности, текстурным признаком является число перемен знака первой производной по фрагменту эквализованного изображения в заданном направлении сканирования. Ряд текстурных признаков можно рассматривать как параметры пространственного распределения элементов, принадлежащих локальным окрестностям, в частности, моменты распределения взаимных расстояний между ними.

Кодирование изображений.Возможность применения ранговых алгоритмов для кодирования изображений связана с использованием алгоритмов адаптивного квантования мод в режиме пофрагментной обработки. В этом случае анализируется гистограмма распределения значений элементов изображения в пределах фрагмента (или, как принято говорить в кодировании, блока), находятся границы кластеров, которые выбираются в качестве границ интервалов квантования, и производится квантование всех отсчетов фрагмента в соответствии с найденными границами. Как правило, если размеры фрагмента не слишком велики, количество уровней квантования Qs отсчетов фрагмента намного меньше количества Q уровней квантования, выбираемого из условия качественного воспроизведения всего изображения. Нетрудно подсчитать, что количество бит, требуемых для передачи значений NB отсчетов фрагмента, будет равно сумме Qs log₂Q бит на передачу таблицы квантования и N_slog2Qs бит на передачу номера уровня квантования, т.е. на один отсчет изображения требуется в среднем Iog₂Qs+(Qslog₂Q)/N_s бит вместо log₂Q безадаптивного квантования по фрагментам. Отсюда вытекает, что площадь фрагментов целесообразно увеличивать до тех пор, пока количество уровней квантования Qs не превысит нескольких единиц. Опыты, проведенные по пофрагментному квантованию мод, показывают, что это возможно при размерах фрагмента до 30х30 элементов. Следовательно, оценкой потенциальных возможностей кодирования изображений этим методом является величина порядка 1–2 бит на элемент.

Литература