CC BY
58
Key words: fuzzy-set theory, the operation of vehicle technical condition, a mathematical model of technological process.
Tarov Andrey Gennadievich, candidate of technical sciences, docenr, and-rey. tarov@mail. ru, Russia, Kolomna, State Social-Humanitarian University
УДК 004.932.4
КОРРЕКЦИЯ ЦВЕТА ИЗОБРАЖЕНИЙ МЕТОДОМ ПРИВЕДЕНИЯ ГИСТОГРАММЫ ПО ЗАКОНУ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Е.А. Пухова, Ю.С. Андреев
Предлагается метод автоматической коррекции цветных изображений с применением метода приведения гистограммы по закону нормального распределения. Рассмотрена возможность применения различных цветовых пространств с выделенным светлотным каналом, показано преимущество цветового пространства CIE Lab для осуществления предложенного метода. Оценено воздействие коррекции на цветовые параметры изображения. Предложен метод коррекции с адаптацией под динамический диапазон исходного изображения.
Ключевые слова: цветное изображение, коррекция, гистограммный метод, цветовое пространство, CIELab, HSI.
Для современных систем отображения изобразительной информации важна возможность воспроизведения информации в максимальном для данного изображения динамическом диапазоне и цветовом охвате. Это не выполняется, например, для изображений с искажениями, вызванными неудовлетворительными условиями освещения при съемке. Искажения заключаются в получении слишком темных - недоэкспонированных или светлых - переэкспонированных - изображений при экстремальных условиях получения изобразительной информации. Такие искажения не исключаются, несмотря на все современные методы нормализации условий регистрации изображения. Целью данной работы является выбор метода, позволяющего автоматизировать процесс коррекции возникающих искажений для получения нормализованных, максимальных по динамическому диапазону и цветовому охвату изображений при ненормализованных условиях их первичной регистрации.
Для автоматизации коррекции монохромных изображений известны преимущества гистограммных методов [1] и показано преимущество применения метода приведения гистограммы по закону нормального распределения (ПГНР) для достижения максимального диапазона воспроизведения градаций монохромных изображений, имеющих изначально градационные искажения [2,3].
При адаптации метода ПНГР для коррекции цветных изображений для проведения этой коррекции следует решить ряд задач. Первая и наиболее важная из них - это выбор цветового пространства коррекции. Поскольку очевидно, что при неоптимальной экспозиции наиболее искажена яркость изображения, то при коррекции следует воздействовать в первую очередь на его светлотную составляющую. Использование цветовых пространств с распределением информации о светлоте по всем каналам может в процессе коррекции привести к искажению цвета. К таким пространствам относятся RGB, CMYK. Следовательно, в качестве объекта исследования целесообразно выбрать цветовые пространства с выделением светлот-ной составляющей в отдельный канал. В качестве таких пространств рассмотрим HSV, HSL, HSI, CIELab.
Цветовые пространства HSV, HSL, HSI являются производными цветового пространства RGB. Преимуществами этих пространств являются психологически понятное описание цвета через цветовой тон (H), насыщенность (S) и светлоту (V, L, I). Выделение светлотного канала в этих пространствах представляет для коррекции особый интерес, так как в большинстве случаев воздействия на цветовой тон при компенсации градационных искажений следует избегать.
В [1, 4] даются следующие рекомендации по использованию данных цветовых пространств: пространство HSI рекомендуется для коррекции цветных изображений по светлоте, в том числе гистограммными методами, цветовое пространство HSV рекомендуется для коррекции цветового тона и насыщенности.
К недостаткам этих пространств можно отнести то, что их формирование из цветового пространства RGB осуществляется по линейным законам, что не обеспечивает представление светлоты, насыщенности, цветового тона в виде, адекватно пропорциональном визуальному восприятию. Кроме того, цветовое пространство RGB не является равноконтраст-ным, и сформированное в различных устройствах, имеет разный цветовой охват, что существенно влияет на представление цвета в производных цветовых пространствах [5].
Цветовое пространство CIELab является аппаратно независимым и равноконтрастным. Величины, характеризующие светлотную составляющую, формируются по таким нелинейным законам преобразования, которые обеспечивают наиболее близкое к визуальному восприятию представление яркостей [6]. Цветовое пространство CIELab эффективно применя-
ется для проведения частотной коррекции, выделения деталей, сегментации изображений [7,8]. Показано также, что данное цветовое пространство возможно использовать для коррекции цветных изображений методом переходных кривых, что приводит к устранению как градационных, так и цветовых искажений [7]. Но такая коррекция сильно зависит от семантики изображения, и поэтому метод малопригоден для автоматизации коррекции [2]. Можно ожидать, что особенности формирования светлотного канала L цветового пространства CIELab позволят осуществить автоматизацию коррекции методом ПГНР цветных изображений с использованием этого канала [2].
Для оценки возможности и эффективности применения метода ПГНР и выбора цветового пространства для коррекции проведем коррекцию цветного изображения данным методом в светлотном канале в цветовых пространствах Ж! и CIELab. Для объективной оценки результатов коррекции в качестве тест-объекта использована шкала Со1огСИеекег 24, которая фотографировалась цифровым фотоаппаратом с разной экспозицией. Расположение цветов полей шкалы Со1огСИеекег 24 в цветовом круге пространства CIELab представлено на рис. 1.
желтый
синий
Рис. 1. Расположение цветов полей шкалы ColorChecker 24 в цветовом круге пространства CIELab
Съемка шкалы и сравнение полученных изображений схематично представлены на рис. 2.
При съемке шкалы в разных условиях освещения получены светлые и темные изображения в координатах RGB, обозначенные на рис. 3 как RGB_d и RGB_l. Эти изображения шкалы были конвертированы в цвето-
337
вые пространства CIE Lab и HSI и получены изображения, обозначенные как CIELab_d, HSI_d и CIELab_l, HSI_l. В светлотных каналах указанных цветовых пространств проведена коррекция по методу ПГНР. В результате получены четыре откорректированных изображения: два после коррекции темных изображений, обозначенных как CIELab_D, HSI_D, и два после коррекции светлых, обозначенных как и CIELab_L, HSI_L (рис. 2).
Рис. 2. Схема получения и сравнения откорректированных изображений в цветовых пространствах CIELab и HSI
На рис. 2 пунктирной линей обозначены процедуры сравнения изображений при проведении эксперимента.
Сравнение изображений CIELab_D, HSI_D и CIELab_L, HSI_L проводилось в колориметрическом цветовом пространстве CIE Lab. Для оценки влияния коррекции на наиболее существенные для восприятии параметры цвета были рассчитаны такие параметры, как насыщенность C, цветовой тон h°, оценены также светлота L и AE94 [9]:
С = Vа2 + Ь2 (1)
h° = tan_1(-) (2)
а
АЕ94 =
(¿1-^2 )2 + (
) I ______(Ст+С? ) )
1+0,045
(С1+С2)
1+0,015
7;
(3)
где Ьь аь Ь1 - значения координат С1ЕЬаЬ исходного изображения; Ь2, а2, Ь2- значения координат ОЕЬаЬ сравниваемого изображения; Сь С2 - значения насыщенности цвета исходного изображения и сравниваемого, соответственно рассчитываемого по формуле (1).
Цветовые отличия ЛЕ94 между исходным изображением и полученными приведены на рис. 3.
135 180 225 I томное ■ светлое
Рис. 3. Значения ЛЕ94 между исходным изображением и полученными в результате съемки темным и светлым изображениями
Для полученных изображений наблюдается значение цветового различия больше 10 для всех рассмотренных полей, что свидетельствует об ощутимой разнице изображений.
Оценено также отдельно изменение светлоты, насыщенности и цветового тона при изменении уровня экспозиции (рис. 4, 5).
Ь 100
90
80 4
70 4
60 4
50 4
40
30 \
20 1
10 4
0 4
л,
О к/ О
I о < с 0 * < >
Г С 4 к <
!!♦ Ч V > 1 У СФ о
Л , ♦ О Р1
► 4
ь < * 1 ♦
► * 4 %
45 90 135 180 225
♦ исходное ♦темное ♦светлое
270
315
360
н°
Рис. 4. Значение светлот полей исходного, темного и светлого
изображений
90
• !, о 2, о з
Рис. 5. Изменение насыщенности и цветового тона темных и светлых изображений: 1 - исходное; 2 - темное; 3 - светлое
Как и следовало ожидать, при уменьшении экспозиции уменьшаются как светлота, так и насыщенность. Увеличение экспозиции приводит к увеличению светлоты, насыщенность при этом увеличивается для цветов желто-красного сектора и ряда цветов красно-синего. Проведенная оценка цветового тона показала наибольшие отклонения для полей 7, 12, 10 у светлых изображений и для полей 17, 18 для темных изображений, что, по-видимому, связано с интерпретацией цветов цифровой камерой.
После проведения коррекции по методу ПГНР в светлотных каналах цветовых пространств CIELab и Ж1 проведена оценка компенсации искажений светлоты (рис. 6, 7).
Очевидно, что метод ПГНР при коррекции в цветовом пространстве CIELab существенно лучше компенсировал искажения в светлотном канале.
Полученные данные цветовых отличий представлены в виде диаграммы на рис. 8, 9.
L 90 80
70
60
50
40
30
20
10
0
J
о А
i Л
— ¥ V г V О
о о
♦
О 45 90 135 180 225 270 315
♦ исходное ♦ClELab D ♦ClELab L
Рис. 6. Значения светлоты исходного темного и светлого изображений после коррекции в пространстве CIELab
360 h°
120
100
80
60
40
20
♦ <й i J t
' 4 ► > * < > в и $ О ♦
О О О ▼ О < ft * ►
< г
L
45
90
135
180
225
270
315
360 h°
♦ исходное ♦ HSI D ♦HSI L
Рис. 7. Значения светлоты исходного темного и светлого изображений после коррекции в пространстве ИБТ
Рис. 8. Значения АЕ94 между исходным изображением и темным изображением, представленным и откорректированым в цветовых пространствах С1БЬаЪ и ИБ1
Рис. 9. Значения АЕ94 между исходным изображением и светлым изображением, представленным и откорректированным в цветовых
пространствах С1ЕЬаЪ и ИБ1
Значения АЕ94 существенно меньше при коррекции по светлотному каналу пространства СШЬаЬ. Наибольшие цветовые отличия свойственны полям шкалы, для которых наблюдаются наибольшие отличия по светлоте.
Для выявления причин остаточных искажений светлоты Ь после коррекции оценена линейность передачи градации по ахроматическим полям шкалы (рис. 10).
Рис. 10. Значение светлот ахроматических полей исходного, темного, и светлого изображений до коррекции и после коррекции в пространстве С1ЕЬаЪ и ИБ1
Наиболее приближена к линейной передача светлот для изображений, откорректированных в цветовом пространстве СШЬаЬ. Однако в данном случае откорректированные изображения имеют больший динамиче-
342
ский диапазон в сравнении с исходным изображением. Это вызвано выбранными параметрами нормального распределения, обеспечивающими наибольший динамический диапазон воспроизведения, а именно для получения интервала [0;255] принято р=128, 6=64 (2б). Реальный динамический диапазон исходного изображения имеет значение, равное 192. Предложено проводить коррекцию таким образом, чтобы параметр нормального распределения 6 при коррекции был равен 48. Оценена линейность передачи градаций (рис. 11).
Рис. 11. Значение светлоты ахроматических полей исходного изображения, темного, светлого изображений после адаптированной коррекции
Полученные после коррекции градационные характеристики очень близки к характеристике исходного изображения.
Оценена компенсация искажений в светлотном канале после коррекции с применением адаптированного метода ПГНР (рис. 12).
Значение светлот по цветным полям при таком методе коррекции в корректированных изображениях очень близки к значениям светлот исходного изображения. Оценены значения АЕ94 после адаптированной коррекции в сравнении с результатом, полученным при коррекции с параметрами, обеспечивающими максимальный динамический диапазон (рис. 13,
14).
В большинстве случаев использование адаптированного ПГНР приводит к уменьшению значения АЕ94.
Рис. 12. Значение светлоты темных и светлых изображений после коррекции по адаптированному методу ПГНР в сравнении с исходным
изображением
I ПГНР ■ ПГНР адаптированный
Рис. 13. Значения АЕ94 между исходным изображением и откорректированным в системе С1ЕЬаЪ темным - ПГНР
и адаптированный ПГНР
Рис. 14. Значения АЕ94 между исходным изображением и откорректированным в системе С1ЕЬаЪ светлым - ПГНР
и адаптированный ПГНР
344
Таким образом, для компенсации градационных искажений по методу ПГНР целесообразно использовать светлотный канал цветового пространства СГЕЬаЬ. При соответствующем выборе параметров ПГНР можно добиться максимальной компенсации градационных искажений, то есть показана высокая точность метода коррекции (рис. 11).
К сожалению, исходные значения динамического диапазона корректируемых изображений часто неизвестны. Вследствие отсутствия базы сравнения - исходного изображения - вопрос о полной точности коррекции вряд ли целесообразно рассматривать. Но целесообразно оценить влияние коррекции на точность воспроизведения различных составляющих цвета.
Остаточные отличия могут складываться из отличий по трем составляющим: светлотной - АЬ, цветового тона - АН, насыщенности - АС.
Наиболее важным при восприятии являются отличия по цветовому тону [10]. На рис. 15 приведены значения АЕ94 без учета отличий светлоты, только для составляющих цветового тона и насыщенности после коррекции адаптированным методом ПГНГ.
Определено, что значения цветового тона откорректированных изображений в сравнении с исходным полностью совпадают с данными, приведенными на рис. 5, то есть отличия отсутствуют.
Таким образом, цветовые отличия АЕ94 , показанные на рис. 15, формируются отличиями насыщенности. Данные показывают, что параметр насыщенности коррекцией также затрагивается минимально.
Рис. 15. Значения АЕ94 без учета АЬ между исходным изображением и откорректированным в системе С1ЕЬаЪ по адаптированному ПГНР темным и светлым изображениями
Искажения цветового тона и частично искажения насыщенности, которые все же наблюдались в эксперименте, очевидно, вызваны процессом интерпретации данных в цифровой камере.
Для практических целей при необходимости можно дополнительно проводить коррекцию насыщенности конкретных изображений после сжатия цветового охвата при преобразовании в цветовое пространство CMYK. Такой подход позволит максимально использовать цветовой охват печатного процесса.
Таким образом, показано, что коррекцию цвета можно проводить по методу ПГНР. Оптимальным цветовым пространством для проведения коррекции по методу ПГНР является пространство CIELab.
При этом выполняется условие максимального сохранения цветности корректируемых изображений при компенсации градационных искажений с реализацией линейной передачи градаций. Показана также дополнительная возможность управления коррекцией по методу ПГНР путем регулирования параметров нормального распределения.
Список литературы
1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. М.: Техносфера, 2006. 1072 с.
2. Пухова Е.А., Андреев Ю.С. Применение гистограммной коррекции для устранения градационных искажений при цифровой обработке изображений // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2014. №6. С. 41-47.
3. Пухова Е.А., Андреев Ю.С., Винокур А.И. Анализ и сопоставление методов градационной коррекции изображений, предназначенных для полиграфического воспроизведения // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2016. №3. С. 28-34.
4. Keith J. Video Demystified a Handbook for the Digital Engineer. Fifth ed. Newnes is an imprint of Elsevier, 2007. P 835.
5. Ford A., Roberts A. Colour Space Conversions. UK, 1998.
6. James M. Kasson, Wil Plouffe: An Analysis of Selected Computer Interchange Color Spaces // ACM Trans. Graph. 1992.11(4). P. 373-405.
7. Маргулис Д. Photoshop для профессионалов: классическое руководство по цветокоррекции / пер. с англ. М.: ООО «Интерсофтмаррк», 2003. 464 с.
8. Evaluating Various Color Spaces in Human Assisted Visual Pattern Classification / G.D. Berthelette, A.Lukyanov, A.Mei, A.Velazquez, J.Staine, A. Schur // Proceedings of Student-Faculty Research Day. CSIS. Pace University, 2015. May.
9. Fairchild M.D. Color Appearance Models / Rochester Institute of Technology, USA, 2004. 439 p.
10. Hunt R.W.G. The Reproduction of Color. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2004.724 p.
Пухова Екатерина Александровн, канд.техн. наук, доц., [email protected], Россия, Москва, Московский политехнический университет,
Андреев Юрий Сергеевич, д-р техн. наук, проф, [email protected], Россия, Москва, Московский политехнический университет
CORRECTION OF THE COLOR IMAGES BY THE METHOD OF HISTOGRAM
MA TCHING ACCORDING TO THE LA W OF NORMAL DISTRIBUTION
E.A. Pukhova, Y.S. Andreev
The method of automatic correction of color images using the method of histogram matching according to the law of normal distribution (PGNR) is proposed in the article. The possibility of using different color spaces with a dedicated light channel is considered, the advantage of the CIE Lab color space for implementing the proposed method is shown. The effect of correction on the color parameters of the image is estimated. A correction method with adaptation to the range of the original image is proposed.
Key words: шlor image, ^r^ction, histogram method, color space, CIE Lab,
HSI.
Pukhova Ekaterina Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, ea.puhova@mail. ru, Russia, Moscow, Moscow Polytechnic University,
Andreev Yury Sergeevich, doctor of technical sciences, professor, Andreev.yury. s@,mail. ru, Russia, Moscow, Moscow Polytechnic University
