Преобразование цветных изображений по образцам Converting color image for sample
Скачать 132.66 Kb.
|
| УДК 004.93 О.П. АРХИПОВ, З.П. ЗЫКОВА O.P. ARKHIPOV, Z.P. ZYKOVA ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ОБРАЗЦам Converting color image for sample В данной статье рассматривается задача преобразования цветных изображений по образцам, которые создаются с целью улучшения подобия отображений цветных изображений на периферийных устройствах ПЭВМ их оригиналам в части детализации и тоновоспроизведения. Предлагается метод решения, основанный на Lab-контрастном градационном преобразовании тоновых шкал. Ключевые слова: Lab-контраст; градации; детализация; тоновоспроизведение. In this article the problem converting color images for samples is under consideration. The samples are created for the purpose of improving similarity of presentations color images on peripherals PC and their originals as concern of reproducing details and hues. Is proposed the solution, based on Lab - contrast graded transformation of hues scales. Keywords: Lab - contrast; gradation; reproducing of details; reproducing of hues. При организации массового репродуцирования цветных изображений производители программно-технических устройств цветовоспроизведения ориентируются на стандартное цветовосприятие. Это позволяет большинству наблюдателей, имеющих цветовосприятие, близкое к стандарту, адекватно воспринимать отображение цветных изображений (результат процесса их визуального представления, например, на периферийных устройствах ПЭВМ). Однако известно, что значительная часть пользователей имеет различные аномалии цветового зрения, и поэтому воспринимает цветовую информацию в искаженном виде. Можно предсказать восприятие произвольным пользователем отображения цветного изображения, если по методу [1-5] провести тестирование и вычислить персонифицированное цифровое описание (RGB-характеризацию) цветовосприятия. Для различения условий цветовоспроизведения и цветовосприятия далее будут использоваться порядковые номера - k. Предполагается, что компьютерная система k-ого пользователя (k-ого наблюдателя) функционирует при фиксированных условиях цветовоспроизведения на конкретном периферийном устройстве. Обозначим Fk - функцию цветовосприятия k-ым наблюдателем отображения RGB-пикселей. Аргументами этих функций являются пиксели из RGB-пространства, а значениями - пиксели из цветового пространства наблюдателя. Обозначим соответствующие функции RGB-характеризации цветовосприятия как k. Это функции цифрового описания цветовосприятия k-го наблюдателя, аргументами и значениями которых являются пиксели из RGB-пространства [1-5]. Функции k вычисляются по результатам визуального тестирования различения k-ым наблюдателем отображений цветных пикселей. Функция k является персонифицированной, аппаратнозависимой RGB-характеризацией цветовосприятия k-ого наблюдателя, поскольку линии уровня этой функции приближенно совпадают с зонами толерантности функции Fk. Изображение k(Img), полученное при модификации произвольного изображения Img, является цифровым описанием восприятия k-ым наблюдателем отображения Img. k(Img) позволяет, в частности, оценить качество отображения в части детализации и тоновоспроизведения. Детализация характеризуется визуальным контрастом отображений RGB-пикселей. Чем больше градаций (RGB-пикселей, имеющих минимальные визуальные различия) содержится во фрагменте электронного оригинала изображения, тем больше деталей имеет отображение этого фрагмента. Тонопередача отображения фрагмента RGB-изображения является плавной, если соседние пиксели фрагмента являются равноконтрастными. Зависимость значений контраста произвольной пары RGB-пикселей от их координат нелинейна. При цветовоспроизведении на произвольном периферийном устройстве различие пары пикселей по координатам не всегда приводит к визуальному различию их отображений. Тем более, равномерное изменение расстояний между пикселями не обеспечивает адекватного тоновоспроизведения - равномерного изменения визуального контраста. Например, отображения изображений ступенчатых равномерных тоновых шкал визуально воспринимаются, как правило, неравноконтрастными. Для улучшения качества отображения применяют различные способы. Например, часто применяются предварительные преобразования, корректирующие контраст фрагментов изображений. Если изображение Img предварительно преобразовано, то можно получить цифровое описание восприятия отображения преобразованного изображения и оценить влияние преобразования на качество отображения, например, на достигнутую степень детализации и результирующее тоновоспроизведение. В рамках данной работы рассматриваются предварительные преобразования по образцам, в качестве которых используются контрастные градационные преобразования ступенчатых тоновых шкал. Для различения способов предварительного преобразования будем использовать различные значения индекса соответствующих им функций. Обозначим fk,l - функцию преобразования ступенчатых тоновых шкал по l-образцу в условиях RGB-характеризации цветовосприятия k-ого наблюдателя. Для вычисления функций контрастных градационных преобразований ступенчатых тоновых шкал необходимо проведение градационного тестирования [6]. На практике применимы следующие способы тестирования: - визуальное градационное тестирование отображения тоновых шкал, при котором пользователь последовательно определяет градации, если обнаруживает хотя бы минимальное различие отображения этого пикселя с отображением предыдущей градации; - Lab-градационное тестирование цифрового персонифицированного описания отображения тоновых шкал, при котором специальное ПО последовательно идентифицирует пиксель тестовой шкалы как очередную градацию, если удовлетворяется стандартный Lab-критерий цветоразличия [7] цифрового описания отображения этого пикселя с цифровым описанием отображения предыдущей градации. При анализе особенностей реализации соответствующих алгоритмов и результатов проведенных экспериментальных исследований ранее нами было установлено, что, как и следовало ожидать, наиболее точные результаты достигаются при использовании визуального градационного тестирования. Хотя применение Lab-градационного тестирования приводит к схожим результатам (не в полной мере, но детализация и тоновоспроизведение улучшаются), они, конечно, являются менее точными. Кроме того, при этом за счет ориентации при градационном тестировании на стандартного наблюдателя снижается степень персонификации применяемых методов. Сравнение же ресурсных затрат показывает значительные преимущества Lab-градационного тестирования, поскольку оно выполняется в автоматическом режиме с помощью специального ПО. Как показала практика, временные затраты на визуальное градационное тестирование отображения тоновых шкал на мониторе составляют приблизительно час. Это в два-три раза превосходит временные затраты на визуальное тестирование цветоразличия отображения пикселей на том же периферийном устройстве. Можно прогнозировать, что в случае принтера, ситуация не улучшится. Принимая во внимание то обстоятельство, что процедура визуального тестирования цветоразличия отпечатков пикселей составляет в среднем один час, можно ожидать, что временные затраты на визуальное градационное тестирование отпечатков пикселей тоновых шкал могут возрасти до нескольких часов. Напомним также, что при выводе на принтер появляются и новые затраты ресурсов - расходные материалы (бумага, красители). В связи с этим в рамках данной работы при вычислении функций преобразований будут использоваться данные Lab-градационного тестирования. Тоновой шкалой RGB-куба будем называть произвольную последовательность, если последовательность значений (Ri,j+Gi,j+Bi,j), вычисленных по RGB-координатам составляющих её пикселей (Ri,j,Gi,j,Bi,j), является строго монотонно возрастающей: (Ri,j+Gi,j+Bi,j)<(Ri,j+1+Gi,j+1+Bi,j+1). Носителем тоновой шкалы будем называть последовательность RGB-пикселей, последовательно расположенных от начала до конца тоновой шкалы на ломаной линии, соединяющей компоненты тоновой шкалы. Если расстояния между соседними пикселями тоновой шкалы настолько велики, что количество компонентов её носителя в несколько раз превосходит количество её компонентов, то тоновую шкалу будем называть ступенчатой тоновой шкалой. Обозначим {Ti} - некоторую совокупность ступенчатых тоновых шкал Ti={ti,j}, i=0,1,2,..., j=0,1,...,  ,а {Si} - соответствующую совокупность носителей TiSi={si,j}, i=0,1,2,..., j=0,1,...,  .Рассматриваются функции преобразования ступенчатых тоновых шкал, которые обеспечивают перемещение пикселей шкал по носителям ступенчатых тоновых шкал без изменения порядка их следования. Так, если до преобразования пикселям ti,j и ti,j+1 на i-ом носителе соответствовали позиции j' и (j'+m') ti,j=si,j' , ti,j+1=si,j'+m', m'>0, то после преобразования fk,l их местоположение изменится так, что им будут соответствовать пиксели носителя с аналогичным соотношением индексов fk,l(ti,j)=fk,l(si,j')=si,j", pk,l,i,j+1=fk,l(ti,j+1)=fk,l(si,j'+m')=si,j"+m" , m"0. Функцию E будем называть функцией Lab-описания контраста последовательности RGB-пикселей {x}, если для произвольных пикселей x' и x" её значение равно расстоянию между образами RGB-пикселей x' и x" в Lab-пространстве E(x',x")  ,где (L',a',b') - это Lab-координаты, соответствующие RGB-координатам x', а (L",a",b") - x". Пиксели x' и x" считаются различаемыми с точки зрения стандартного наблюдателя, если для контраста выполнено соотношение [7] Е(x',x")>5, (1) что позволяет определить градации GE,i, соответствующие функции Lab-описания контраста E и носителю Si GE,i={gE,i,j}Si, i=0,1,2,..., j=0,1,...,  .Если в качестве аргументов функции E используются пиксели k(x') и k(x"), то её значения можно использовать в качестве цифрового описания контраста восприятия k-ым наблюдателем отображений RGB-пикселей. Обозначим ek - суперпозицию функций E и k и будем называть её функцией Lab-описания контраста восприятия k-ым наблюдателем отображений RGB-пикселей ek(x',x")=E(k(x'),k(x")). Отображения пикселей x' и x" различаемы по критерию (1), если выполнено соотношение еk(x',x")>5. (2) Обозначим Ge,k,i - градации, соответствующие функции Lab-описания восприятия контраста ek и носителю Si Ge,k,i={ge,k,i,j}Si, i=0,1,2,..., j=0,1,...,  .По аналогии с [6] определение градаций выполняется для каждого i-го носителя последовательно. В качестве первых градаций выбирается первый компонент носителя gE,i,0=si,0, ge,k,i,0=si,0. В качестве очередной градации выбирается пиксель, который является ближайшим к текущей градации компонентом носителя, для которого выполняется условие (1) или, соответственно (2). В качестве fk,0 рассматривается функция, для которой выполнены условия  , j=0,1,...,. (3)Обозначим dk,0,i - константу по j вида  .При (ti,j,ti,j+1)>0 из (3) следует  . Это означает, что fk,0 соответствует Lab-равноконтрастному преобразованию ступенчатых тоновых шкал Ti [6]. В качестве образца fk,1 рассматривается функция, для которой выполнены условия  , j=0,1,...,. (4)Обозначим dk,1,i - константу по j вида  .При E(ti,j,ti,j+1)>0 из (4) следует  ,что означает постоянство отношений контраста восприятия соседних пикселей преобразованной шкалы к контрасту их оригиналов. Следовательно, fk,1 обеспечивает максимально возможную степень подобия отображения преобразованных тоновых шкал их оригиналам в части детализации и тоновоспроизведения. Точное аналитическое решение систем уравнений (3) и (4) не представляется возможным. В связи с этим в рамках данной работы будут использованы приближенные численные методы на основе градационного подхода, разработанного в [6]. Пусть известны: k, {Ti}, {Si}, {Ge,k,i} и {GE,i}. Сначала перепишем (3) для градаций Ge,k,i.  , (5)где ge,k,i,j=fk,0(si,n(e,k,j)), ge,k,i,j+1=fk,0(si,n(e,k,j +1)). Поскольку  ,то уравнения из (5) преобразуются к виду  , (6)где  .Поскольку известно местоположение первой градации si,n(e,k,0)=si,0, и на каждом шаге по j известно значение правой части в (6), то, начиная с j, равного нулю, можно последовательно определить новое местоположение для всего множества градаций. Это означает полное определение образца fk,0, при этом  , ,что означает полное определение образца fk,0. Для определения fk,1 сначала рассмотрим систему уравнений  . (7)Для решения (7) можно так же, как и в предыдущем случае, использовать градационный подход. Перепишем (7) для градаций GE,i.  , (8)где gE,i,j=fE,0(si,n(E,j)), gE,i,j+1=fE,0(si,n(E,j +1)). Поскольку  ,то уравнения из (8) преобразуются к виду  . (9)где  .Поскольку известно местоположение первой градации si,n(E,0)=si,0, и на каждом шаге по j известно значение правой части в (9), то, начиная с j, равного нулю, можно последовательно определить новое местоположение для всего множества градаций. Это означает, определение функции fE,0 на множестве пикселей {si,n(E,j)}, j=0,1,...,  , при этом .Итак, имеем  , .Отсюда  = . (10)Обозначим fk,1 - функцию, удовлетворяющую условиям вида fk,0(si,j)=fk,1(fE,0(si,j)). Пусть ti,j=fE,0(si,n(j)), ti,j+1=fE,0(si,n(j+1)), тогда fk,0(si,n(j))=fk,1(fE,0(si,n(j)))=fk,1(ti,j), fk,0(si,n(j+1))=fk,1(fE,0(si,n(j+1)))=fk,1(ti,j+1). Из (10) окончательно получаем   ,т.е. построенная функция fk,1, определенная на всей совокупности ступенчатых тоновых шкал, действительно является искомым образцом преобразования. Если используемая совокупность тоновых шкал составляет скелет RGB-куба, т.е. через каждую его вершину проходит хотя бы одна ступенчатая тоновая шкала, то функция fk,l может быть определена на всем RGB-кубе. В этом случае будем называть fk,l функцией Lab-контрастной скелетизации RGB-куба. Достаточно определить fk,l на множестве M. Пусть сначала пиксель x принадлежит отрезку [x0, x1], концы которого являются соседними пикселями какой-либо тоновой шкалы. Поскольку значения fk,l(x0) и fk,l(x1) известны, то полагаем  , x[x0,x1], (11)где – расстояние между двумя пикселями в RGB-пространстве. Во всех других случаях вычислим точки пересечения плоскости, проходящей через данную точку x0 перпендикулярно серой оси RGB-куба, и ломаными линиями, соответствующими серой и двум разным ближайшим цветным тоновым шкалам. Обозначим полученные пиксели x0, x1 и x2 соответственно. Для каждой из этих точек найдется пара пикселей соответствующей тоновой шкалы, которые являются концами отрезка, содержащего эту точку. Можем определить в них значения fk,l(x0), fk,l(x1) и fk,l(x2), воспользовавшись (11). Определим компоненты матрицы Ak,l(x) ={ak,l,i,j}, i, j{0,1,2}, из системы уравнений Ak,l(x)xn =fk,l(xn) , n{0,1,2}. Теперь функция fk,l может быть следующим образом определена для всех пикселей множества M: fk,l(x) = Ak,l(x)x, а затем и для произвольного цветного изображения fk,l(Img). Аналогичным образом на основе Lab-контрастного градационного преобразования ступенчатых тоновых шкал могут быть построены и другие образцы. Это позволяет пользователю в соответствии с особенностями его цветовосприятия непосредственно корректировать детализацию и тоновоспроизведение в соответствующих фрагментах цветных изображений при их представлении на периферийных устройствах ПЭВМ. список литературы
Архипов Олег Петрович Орловский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем информатики Российской академии наук К.т.н., с.н.с., директор ОФ ИПИ РАН Тел.:+7(4862)33-57-41 E-Mail:ofran@orel.ru Зыкова Зоя Петровна Орловский филиал Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем информатики Российской академии наук К.ф.-м.н., с.н.с., зав. лаб. ОФ ИПИ РАН Тел.:+7(4862)36-86-88 |
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | О кна рисунков и изображений Они больше подходят для динамических объектов, когда, например, нужно перемещать значки или картинку. Элемент Image удобно использовать... | | Об анализе распределения энергии изображений on analisis of image energy distribution Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Хочашевская основная общеобразовательная школа» Ядринского района Чувашской... |
 | Просмотр телепрограммы наблюдение за состоянием пациента разговор по телефону Преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов называют | | Ис category sort image (Сортировщик изображений) Далее нужно определить количество возможных категорий (колонок), к которым можно отнести эти изображения (2 или 3) и указать конкретно,... |
| Возрождение и преобразование Марк Финли Урок 10. 31 августа — 6 сентября. Преобразование — готовность возрастать и меняться | | Урока по информатике и геометрии по теме "Алгоритмы создания изображений.... ... |
| Реферат По предмету: "Товароведение" Товароведная характеристика... Сплавы цветных металлов применяют для изготовления деталей, работающих в условиях агрессивной среды, подвергающихся трению, требующих... | | Моделирование изображений с заданными фрактальными характеристиками (mif) При этом ичх синтезированных изображений является инвариантом относительно мультипликативных уменьшений масштаба в области пространственных... |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Если мы откроем Большой Энциклопедический словарь, то сможем прочитать, что обозначает слово «преобразование». Итак, «Преобразование... | | Программа элективного курса для учащихся 11 классов «Обработка изображений... Под «компьютерным художником» можно понимать любого, кто занимается созданием или редактированием изображений с помощью ЭВМ |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Знать, что такое преобразование подобия, гомотетия; что называют центром гомотетии, коэффициентом гомотетии; при каком условии преобразование... | | Учебно-методический комплекс по междисциплинарному курсу (далее мдк)... ПМ. 02 Сварка и резка деталей из различных сталей, цветных металлов и их сплавов, чугунов во всех пространственных положениях |
| Учебно-методический комплекс по междисциплинарному курсу (далее мдк)... ПМ. 02 Сварка и резка деталей из различных сталей, цветных металлов и их сплавов, чугунов во всех пространственных положениях | | Рабочая программа учебной дисциплины «Электромеханическое преобразование энергии» Целями освоения учебной дисциплины «Электромеханическое преобразование энергии» являются углубленное изучение теоретических и методологических... |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Проект раскрывает основы, возможности и приёмы работы в программе Adobe Photoshop. Школьники учатся работе с цветом и цветовой калибровкой,... | | Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Образовательные : изучить действия собирающей и рассеивающей линз, ознакомить учащихся с экспериментальным получением изображений... |
