Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wpływ wybranych parametrów akwizycji obrazu na jego barwność

Palus H., Bal A.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2008

|

R. 84, nr 4

94-97

PL

W referacie przedstawiono pojęcie barwności obrazu cyfrowego i wskazano na jego zastosowania w przetwarzaniu obrazów barwnych. Zaprezentowane zostały wyniki badań nad własnościami barwności obrazu zarówno w kontekście przetwarzania obrazów jak i ich akwizycji. W pracy przedstawiono wyniki dotyczące m.in. zależności barwności od rodzaju aparatu, wybranej przestrzeni barw oraz parametrów ekspozycji.

EN

The paper presents a concept of image colourfulness and points to its applications in colour image processing. The results of research on properties of image colourfulness are presented in the context of image processing and also image acquisition. These results concern the image colourfulness dependence on type of digital still camera (DSC), chosen colour space and exposition parameters.

2

Przetwarzanie końcowe w segmentacji obszarowej obrazów barwnych

Palus H.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2008

|

R. 84, nr 9

96-99

PL

W artykule przedstawiono procedury przetwarzania końcowego dopasowane do segmentacji obszarowej obrazów barwnych, reprezentowanej przez technikę nieziarnistego rozrostu obszaru. Szczególnie przydatne okazało się usuwanie małych obszarów poprzez dołączanie ich do obszarów sąsiednich o największej powierzchni. Pokazano możliwość stosowania tej procedury do usuwania odblasków przeszkadzających w procesie segmentacji.

EN

In this paper the postprocessing procedures adapted to the region-based colour image segmentation, represented by unseeded region growing technique, are presented. The removal of small regions from segmented images by merging them to the neighbouring regions with the largest areas was particularly useful. The possibility of using this procedure to removing of highlights that disturbing segmentation process, has been proved.

3

Wybrane zagadnienia przetwarzania obrazów barwnych

Palus H.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

|

2006

|

z. 147

3-217

PL

Barwny obraz zapewnia bogatszą informację o obiektach w scenie i dlatego jego pozyskanie i przetwarzanie może znacznie uprościć rozpoznawanie i lokalizację tych obiektów. Występujące od niedawna: łatwy dostęp do urządzeń pozyskiwania obrazów barwnych, takich jak: skanery, cyfrowe aparaty fotograficzne i cyfrowe kamery oraz wzrost mocy obliczeniowej komputerów spowodowały, że to obrazy barwne stały się głównym obiektem przetwarzania i rozpoznawania, a obrazy binarne i monochromatyczne pozostały istotne w niektórych zastosowaniach widzenia maszynowego, przetwarzania obrazów medycznych itp. Chociaż przetwarzanie informacji barwnej jest niewątpliwie bardziej złożone, to jednocześnie informacja ta jest bardziej pełna. Cyfrowe przetwarzanie obrazów barwnych, oprócz stosowania metod znanych z przetwarzania obrazów monochromatycznych, korzysta z osiągnięć nauki o barwie, a szczególnie z techniki pomiarowej, jaką jest kolorymetria. Prezentowane w niniejszej rozprawie badania koncentrowały się wokół problemów niskopoziomowego przetwarzania, obrazu (ang. low level processing), począwszy od zagadnienia reprezentacji barwy w obrazach, poprzez pozyskiwanie obrazu barwnego, przetwarzanie wstępne (filtracja, kwantyzacja barwy), aż po segmentację obrazu barwnego i ocenę wyników tej segmentacji. W systemach wizyjnych przetwarzających obrazy barwne na tych właśnie etapach w najwyższym stopniu przejawia się specyfika barwy. Dla wysokopoziomowego przetwarzania obrazu (ang. high level processing), polegającego m.in. na ekstrakcji cech. rozpoznawaniu obiektów czy interpretacji sceny barwa obszaru może stanowić jedną z wielu wykorzystywanych cech, obok kształtu, rozmiaru i tekstury. W rozdziale 2 przeprowadzono przegląd kilkunastu najbardziej popularnych w dziedzinie przetwarzania obrazów przestrzeni barw. Uwagę skupiono na transformacjach z bazowej przestrzeni RGB i podstawowych właściwościach definiowanych w ten sposób przestrzeni. Szczególną uwagę zwrócono na liniowość transformacji, stabilność obliczeniową transformacji oraz ich równomierność percepcyjną. Wskazano również na możliwość sprzętowej implementacji takich transformacji oraz znajdujące coraz więcej zastosowań podejście kwaternionowe do reprezentacji barwy w obrazach. W rozdziale 3 przedstawiono cztery zagadnienia związane z pozyskiwaniem obrazów barwnych. Są one silnie związane z najważniejszymi urządzeniami wchodzącymi w skład systemu wizyjnego (kamery, framegrabbery, układy oświetleniowe itp.). Badania w tym zakresie wymagały konfigurowania systemów wizyjnych oraz stosowania próbek z atlasów barw i specjalnych wzorników barwy. Zaproponowano i sprawdzono procedurę kalibracji kolorymetrycznej systemu wizyjnego. Na przykładzie cyfrowego aparatu fotograficznego pokazano, jak standaryzacja przestrzeni RGB może poprawić jego wierność odwzorowania barw. Do oceny wierności stosowano najnowsze formuły różnicy barw proponowane przez Międzynarodową Komisję Oświetleniową. Dla kanałów jednoprzetwornikowej kamery CCD wyznaczono widmowe charakterystyki czułości, nie używając specjalizowanego sprzętu pomiarowego. Globalnym atrybutem pozyskiwanego obrazu barwnego jest jego barwność. Dlatego definicję tego ważnego pojęcia dołączono do tego "sprzętowego" rozdziału, a wśród jego badanych właściwości znalazły się zależności od lokalnych atrybutów percepcyjnych takich, jak odcień, nasycenie i jasność. Znajomość właściwości przestrzeni barw pozwala na odpowiedni dobór przestrzeni do określonego zadania przetwarzania obrazów. Rozdział 4 przybliża właściwości ważnej i często stosowanej klasy przestrzeni barw objętej wspólnym oznaczeniem HSx. Pokazano, że stosowanie kątowej skali odcieniowej może być źródłem problemów nawet podczas prostych działań arytmetycznych. Z drugiej strony niezmiennicze właściwości odcienia i nasycenia stanowią ważną zaletę tych przestrzeni. Przedstawiono badania doświadczalne, które pokazały przewagę wersji HSI nad 3 innymi wersjami przestrzeni percepcyjnych. Stosując stosunkowo proste przekształcenia algebraiczne wyprowadzono wzory na składowe HLS negatywu, co pozwala dokonywać tej operacji bez konieczności powrotu do przestrzeni RGB. Nierównomierny rozkład punktów-barw w bryłach barw przestrzeni HSx dopełnia właściwości tych przestrzeni. Drugą, przestrzenią barw omawianą w rozdziale 4 jest przestrzeń K1K2K3 będąca wynikiem transformacji Karhunena-Loevego na obrazie RGB. Transformacja KLT zapewnia dekorelację składowych barwy. Wiele uwagi poświęcono efektywnej realizacji tej złożonej obliczeniowo transformacji. Przetwarzając zbiór reprezentatywnych obrazów pokazano zjawisko skupienia energii w pierwszej składowej przestrzeni K1K2K3. Zauważono również, że w zmiennych warunkach oświetleniowych kontrast w obrazie K1 utrzymuje się znacznie dłużej niż w obrazie luminancyjnym Y. Rozdział 5, najobszerniejszy, poświęcono zagadnieniu segmentacji obrazów barwnych, które ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach. Ogólny sens segmentacji obrazu to działanie na skończonym zbiorze pikseli w celu jego podziału na podzbiory (np. obszary) zawierające podobne elementy. Zakres rozpatrywanych w tym rozdziale technik ograniczono do technik pikselowych (progowanie i klasteryzacja) i obszarowych. Wiele miejsca poświęcono progowaniu obrazów barwnych w przestrzeni HSI, w szczególności z wykorzystaniem wiedzy o tle oraz w zastosowaniu do detekcji odblasków. Podobnie szeroko badano technikę klasteryzacyjną k-means zwracając uwagę na dobór parametrów. Omówiono dwie wersje techniki rozrostu obszaru: ziarnistego i nieziarnistego rozrostu. Ta ostatnia automatyczna technika segmentacji daje szczególnie dobre wyniki, zależne od stosowanego kryterium jednorodności wraz z progiem oraz od przestrzeni barw. Odpowiedni dobór kryterium, progu i przestrzeni pozwala ignorować cienie i odblaski w obrazie. Przetwarzanie końcowe, np. usuwanie małych obszarów, pozwala dodatkowo poprawić jakość segmentacji. Miarą jakości segmentacji mogą być specjalne funkcje oceny, których przydatność została potwierdzona w pracy. Wynik segmentacji w postaci obrazu binarnego może być punktem wyjścia do detekcji cech kształtowych (współczynniki kształtu, momenty itp.) i topologicznych (np. liczba Eulera), opisujących obiekty przedstawione w obrazie. Następny rozdział odnosi się do zagadnień poprzedzających segmentację, tzn. przetwarzania wstępnego, które ograniczono do kwantyzacji barwy i filtracji odszumiającej. Przeprowadzono badania 3 metod kwantyzacji: równomiernej w RGB oraz w HSV, a także kwantyzacji metodą k-means. Do oceny wyników kwantyzacji stosowano w rozprawie miarę teoriosygnałową PSNR, różnicę barw AE oraz dodatkowo zaproponowano różnicę barwności AM. W ramach badań nad filtracją poddano porównaniu kilka nieliniowych filtrów zachowujących krawędzie. Zaproponowano zastosowanie funkcji oceny segmentacji do zbadania wpływu filtracji odszumiającej na wyniki segmentacji. Wynikiem szczególnego zainteresowania autora barwnością obrazu było zastosowanie tego globalnego atrybutu percepcyjnego do porównania skalarnego i wektorowego filtru medianowego. W rozdziale 7 podsumowano najważniejsze wyniki i osiągnięcia rozprawy.

EN

Colour images are the sources of rich information on objects in the scene. Therefore, its acquisition and processing can significantly simplify both object recognition and location processes. Nowadays an easy access to the equipment for colour image acquisition e.g. scanners, digital still cameras etc. and still grow-up of computational power are the reasons of colour images use instead of the grey-level images. The binary and monochrome images are still important in some applications of the machine vision, medical image processing, etc. Although, the more complicated colour image processing the fuller colour information is. Apart from the use of the methods popular for the monochrome image processing, the digital colour image processing uses the results of colour science, especially the colour measurement technique (colorimetry). The research, presented in this monograph, was concentrated around the low level processing problems starting from the representation of colour in digital images, colour image acquisition, preprocessing (filtering, colour quantization), to continue with the problems of colour image segmentation and its evaluation. In the vision systems processing colour images, peculiarity of colour at these low level stages is revealed. In the high level processing (feature extraction, object recognition, scene interpretation etc.) the colour of region can be one of many used features as shape, size or texture. In Chapter 2 a review of the most popular colour spaces in the field of image processing has been presented. The attention has been given to on the transforms from the RGB colour space, defining these spaces and their fundamental properties. The colour spaces were compared on the basis of linearity of transform, their numerical stability and their perceptual uniformity. The possibility of hardware implementation of transforms is suggested. More and more applications of quaternion approach to the representation of colour in images have been noticed. In Chapter 3 four problems from the field of colour image acquisition were discussed. These problems are strongly related to the most important devices in the vision system e.g. cameras, framegrabbers, lighting systems etc. Research in this topic required the vision system configurating and applying special colour charts and colour atlases. The procedure of colorimetric calibration of vision system has been proposed and checked. The example of digital still camera has shown that standardization of RGB space can improve colour reproduction accuracy. New colour difference formulas, currently proposed by CIE, have been applied to evaluation of accuracy. The spectral sensitivity curves for channels of one-chip CCD camera have been determined without use of any special equipment. The global attribute of acquired colour image is its colourfulness. Therefore, the definition of this important concept has been attached to this "hardware-oriented" Chapter and the impact of such local perceptual attributes as the hue, saturation and lightness on image colourfulness has been studied. The knowledge of the colour space properties is very useful for the process of space selection in defined task of the colour image processing. Chapter 4 brings the properties of the important and frequently used class of colour spaces closer, which is named HSx. The use of angular scale for hue can be a source of problems even during the simple arithmetic operations. From the other hand the invariant of hue and saturation is important advantage of these spaces. Experimental research presented in this work confirmed that the HSI colour space has an advantage over the three other versions of perceptual colour spaces. Using relatively simple algebraic transformations the formulae for HLS components of negative image were derived, that makes it possible to do this operation without necessity to go back to the RGB space. Non-uniform distribution of points-colours in the HSx colour solids is also an important property of these spaces. The second colour space described in Chapter 4 is K1K2K3 space that is the result of Karhunen-Loeve transformation on the RGB image. This transform decorrelates the colour components. Much attention was devoted to the effective realization of this computationally complex transform. As the result of the representative images processing an effect of the energy compaction for the first component in the K1K2K3 space was shown. It was also observed that in the changeable lighting conditions the contrast in the image K1 remains significantly higher than the contrast in the luminance image Y. Chapter 5, the longest Chapter of this monograph, is devoted to the problem of colour image segmentation that is very important in many applications. In general sense the image segmentation is an action on limited set of pixels with the aim of dividing into subsets (e.g. regions) with similar elements. The range of the considered segmentation techniques has been limited to the pixel-based (thresholding, clustering) and region-based techniques. A lot of place is devoted to colour image thresholding in HSI colour space, in particular the application of knowledge on the background and application to highlight detection. Also the fc-means clustering technique with its parameters has been thoroughly tested. Two versions of region growing technique have been presented: seeded and unseeded versions. The latter automatic technique generates good results. Proper selection of homogeneity criterion, threshold and colour space allows to ignore shadows and highlights in the image. Postprocessing (e.g. small region removing) additionally improves the quality of the segmentation. Special evaluation functions, which usefulness has been confirmed in the research, can be used for the measurement of quality of the segmentation. The segmentation result, in the form of binary image, can be a good output to the detection of shape (shape factors, spatial moments etc.) and topological (e.g. the Euler number) features, describing objects in the image. The next Chapter concerns the stage preceding the image segmentation i.e., the preprocessing stage, in which the research has been restricted to the problems of colour quantization and denoising filtering. Three colour quantization methods: uniform quantization in RGB space, uniform quantization in HSV space and /c-means technique, have been investigated. The following measures for evaluation of the quantization results were used: the fundamental signal processing measure PSNR, the colour difference AE and additionally proposed difference of colourfulness AM. Within the framework of the filter testing a few nonlinear edge preserving filters have been compared. In this Chapter the use of evaluation function, originally proposed for the image segmentation, for denoising filtering, is also proposed. As a result of special interest in the image colourfulness was an application of this global perceptual attribute in comparison of scalar and vector median filters. In the last Chapter the most important results and achievements of this monograph have been summarized.