Сравнение алгоритмов выравнивания освещенности на изображении Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Информационные системы и технологии

УДК 004.932.2

А. В. Носов, Д. В. Бузаев, А. Г. Зотин

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ВЫРАВНИВАНИЯ ОСВЕЩЕННОСТИ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

Рассмотрены алгоритмы выравнивание освещенности на изображении. Проведен их сравнительный анализ.

При распознавании образов и обработке изображений часто приходится работать с изображениями, которые имеют небольшой яркостный диапазон или недостаточный контраст.

Для улучшения визуального качества таких изображений существуют множество алгоритмов. Выбор наиболее подходящего алгоритма и его параметров является задачей нетривиальной и зависит от обрабатываемого изображения.

Наиболее распространенными алгоритмами выравнивания освещения являются Auto Levels, гамма-коррекция, Single-Scale Retinex, Multi-Scale Retinex (см. рисунок) [1].

Алгоритм Auto Levels увеличивает контраст изображения, выравнивая гистограммы интенсивностей всех каналов. Этот алгоритм базируется на принципе «самый темный цвет на изображении является черным, а самый светлый - белым». Коррекция изображения происходит по формуле:

/„„„ = 255- 1 /min

Imax Imin

где Inew - новое значение спектра пикселя; I, /min и Imax - исходное, минимальное и максимальное значение спектра пикселя исходного изображения.

Алгоритм гамма-коррекции основан на степенном преобразовании интенсивностей пикселей изображения. Изначальная цель алгоритма - коррекция изображения для правильного отображения на мониторе. Коррекция интенсивностей происходит по формуле

I = с ■ I'

new и 1 ■

Стоит отметить, что эти алгоритмы не учитывают локальных окрестностей пикселей, поэтому в тех случаях, когда изображение содержит как сильно темные, так и сильно светлые локальные области, эти алгоритмы не могут обеспечить качественного восстановления изображения. В таких ситуациях целесообразно применять алгоритм Retinex и его модификации.

в г

Результаты алгоритмов выравнивания освещенности: а - исходное изображение; б - Multi-Scale Retinex; в - Auto Levels; г - гамма-коррекция

Решетневскце чтения

N

RMt (х, y, w, a) = £ wnR (x, y, an),

n=1

где w = (w1, w2, ..., wn) - весовой вектор одномерных выходных функций i-го цветового канала R(x, y, о); о = (сь с2, ..., an), n = 1, 2, ..., N - вектор масштабов одномерных выходных функций.

Алгоритмы Retinex находят эффективное применение для выравнивания яркостной компоненты, после чего необходимо линейно скорректировать кон -трастность и насыщенность.

Библиографические ссылки

1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М. : Техносфера, 2006.

2. Jobson D., Rahman Z., Woodell G. A Multiscale Retinex for Bridging the Gap between Color Images and the Human Observation of Scenes // IEEE Trans. Image Processing. 1997. Vol. 6, № 7. Р. 965-976.

A. V. Nosov, D. V. Buzaev, A. G. Zotin Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev, Krasnoyarsk, Russia

COMPARISON OF ALGORITHMS OF LIGHTNESS EQUALIZATION

Algorithms for equalization of light on the image are overviewed. A comparative analysis is conducted.

© Носов А. В., Бузаев Д. В., Зотин А. Г., 2012

Алгоритм Multi-Scale Retinex (MSR) [1] сжимает динамический диапазон изображения с сохранением локального контраста в плохо и ярко освещенных областях. Классический многомерный MSR-алгоритм является взвешенной суммой одномерных SSR-алгоритмов (Single-Scale Retinex) для различных масштабов.

Одномерная выходная функция i-го цветового канала Ri(x,y,c) вычисляется следующим образом:

R (х, y, a) = log-^^-,

G( х, y, a)* Iг. (x, y)

где f(x, y) - входная функция i-го цветового канала по координатам x и y; с - масштабный коэффициент; знак * обозначает свертку функций; G(x, y, с) - гаус-сиан.

Тогда результирующая выходная функция i-го цветового канала RM(x, y, w, о) определяется как

УДК 004.932.2

А. В. Носов, А. Н. Коваленко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

СИСТЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ ДВИЖУЩЕГОСЯ ИЗДЕЛИЯ ПО ЦВЕТОВОМУ ПРИЗНАКУ

В УСЛОВИЯХ СЛОЖНОЙ ОСВЕЩЕННОСТИ

Описан принцип работы системы распознавания движущихся объектов в условиях переменной освещенности на примере распознавания компрессоров марок Асс и Danfoss.

При построении автоматизированных линий в современном массовом производстве возникает задача идентификации движущихся изделий в режиме реального времени. Для решения этой задачи применяется технология штриховой идентификации комплектующих собираемого изделия. Однако сканер штрих-кодов часто не справляется со совей работой из-за внешних условий.

На ОАО «Красноярский завод холодильников «Бирюса» на холодильники устанавливают компрессоры двух типов: Асс и БапТоББ. В зависимости от модели холодильной камеры на изделие может устанавливаться один или два компрессора. На испытательной станции холодильник находится в движении, и для выбора методики определения качества холодильника необходимо знать, какой тип компрессора

стоит на изделии. Движение делает штрих-код не четким, а иногда штрих-код даже перекрывается проводом. В связи с этим использование сканера для идентификации компрессора становится нецелесообразным.

Задача идентификации компрессоров решается путем распознавания их на изображении, полученном с веб-камеры. Компрессор Асс имеет оранжевый цвет, а БапТоББ - желтый, в связи с чем для их локализации можно воспользоваться пороговой сегментацией, при этом даже если изображение будет нечетким или частично перекрытым, то точность распознавания останется довольно высокой. Пороговая сегментация не требует больших вычислительных затрат и хорошо работает при распознавании в режиме реального времени.