Что такое пиксельное преобразование?

Преобразование пикселей относится к изменению или модификации пикселей в изображении каким-либо образом. Это может включать преобразование цвета, яркости или положения пикселей для достижения различных визуальных эффектов или исправления проблем в изображении. Некоторые распространенные типы преобразований пикселей включают:

Регулировка яркости и контрастности

Регулировка яркости или контрастности изображения является одним из самых основных преобразований пикселей. Это включает увеличение или уменьшение значений яркости всех пикселей в изображении, чтобы сделать его светлее или темнее в целом. Регулировка контрастности растягивает или сжимает диапазон значений яркости, делая яркие области ярче, а темные области темнее. Это может помочь улучшить динамический диапазон изображения или сделать определенные особенности более четкими.

Коррекция и корректировка цвета

Преобразование цветов в изображении является еще одной распространенной операцией с пикселями. Это может включать в себя исправление цветовых оттенков или искаженных цветов, чтобы сделать изображение более точным, настройку насыщенности или яркости, чтобы сделать цвета более яркими или приглушенными, или применение креативных цветовых фильтров для эстетических эффектов. Некоторые примеры цветокоррекции включают коррекцию баланса белого, выравнивание гистограммы, выборочное изменение цвета и преобразование в черно-белый.

Подавление шума и резкость

Изображения часто содержат нежелательный шум или не имеют резкости. Алгоритмы шумоподавления изменяют пиксели, чтобы сгладить зернистые пятна. Резкость улучшает края и мелкие детали, увеличивая локальный контраст вокруг пикселей. Это может значительно улучшить качество и четкость изображения.

Геометрические преобразования

Геометрические преобразования пикселей изменяют положение и геометрию пикселей на изображении. Вот несколько примеров:

  • Вращение: вращение изображения вокруг его центральной точки на указанный угол
  • Масштабирование: увеличение или уменьшение размера изображения
  • Перемещение: смещение изображения вверх/вниз или влево/вправо
  • Сдвиг: наклон или перекос изображения вдоль одной оси
  • Обрезка: удаление внешних областей изображения
  • Коррекция перспективы: корректировка искажения перспективы

Эти преобразования могут выпрямлять перекошенные изображения, изменять пропорции или создавать специальные эффекты.

Свертка и фильтрация

Свертка — это применение математического ядра фильтра к изображению для изменения пикселей на основе их соседних значений. Типы фильтров свертки включают:

  • Размытие: сглаживание пикселей для уменьшения шума или детализации
  • Обнаружение краев: поиск и улучшение краев на основе быстрых изменений
  • Тиснение: создание 3D-рельефа или штампованного эффекта
  • Резкость: увеличение локального контраста для выделения краев
  • Размытие движения: создание иллюзии движения

Этот подход используется во многих передовых методах обработки изображений.

Математическая морфология

Математическая морфология рассматривает группы пикселей и их геометрическую структуру, применяя такие операции, как:

  • Эрозия: утончение форм и удаление небольших аномалий
  • Расширение: расширение или утолщение форм
  • Открытие: эрозия с последующим расширением для удаления шума
  • Закрытие: расширение с последующим эрозией для заполнения пробелов

Это может упростить содержимое изображения и улучшить сегментацию и извлечение признаков.

Изменение размера изображения

Изменение размера изображения до большего или меньшего размера в пикселях является базовым преобразованием пикселей. Это включает в себя алгоритмы, такие как ближайший сосед или билинейная и бикубическая интерполяция, для добавления или удаления пикселей с сохранением ключевых деталей и краев.

Сшивание и композиция изображений

Сшивание выравнивает и смешивает несколько изображений с перекрывающимся содержимым для создания панорамы или изображения с высоким разрешением. Компоновка накладывает изображения и выборочно объединяет их пиксели для реалистичного объединения контента.

Применение пиксельных преобразований

Вот некоторые распространенные варианты использования и применения пиксельных преобразований в обработке изображений и компьютерном зрении:

Пример использования Используемые пиксельные преобразования
Улучшение изображения Настройка яркости/контраста, цветокоррекция, резкость, шумоподавление
Исправление искажений объектива Геометрические преобразования, такие как вращение и коррекция перспективы
Восстановление изображения Внутририсовка, размытие, морфологические операции
Редактирование фотографий Цвет корректировки, композиция, обрезка, изменение размера
Медицинская визуализация Резкость, сглаживание, обнаружение краев, удаление шума
Обнаружение и отслеживание объектов Пороговое значение, морфологические операции, обнаружение краев
Сжатие изображений Цветовое квантование, алгоритмы сжатия, такие как DCT

Методы и алгоритмы преобразования пикселей

Вот некоторые распространенные методы и алгоритмы, используемые для выполнения различных преобразований пикселей:

Манипуляция яркостью и контрастностью

  • Линейное преобразование: аддитивная регулировка яркости, мультипликативная регулировка контрастности
  • Гистограмма выравнивание: выравнивает гистограмму изображения для повышения контрастности
  • Адаптивное выравнивание гистограммы: локально применяет выравнивание гистограммы для повышения контрастности в участках
  • Гамма-коррекция: возводит значения пикселей в степень для регулировки яркости средних тонов

Преобразование цвета

  • Преобразование оттенков серого: преобразует в оттенки серого путем отбрасывания цветовых каналов или усреднения взвешенных цветовых каналов
  • Квантование: уменьшает количество цветов с помощью цветовых палитр или дизеринга
  • Цветовое отображение: применяет преобразования таблицы поиска или кривые для каждого цветового канала

Подавление шума

  • Гауссово сглаживание: свертка с гауссовым ядром для усреднения соседних пикселей
  • Двусторонняя фильтрация: выборочно сглаживает на основе расстояния между пикселями и различий в интенсивности
  • Нелокальные средства: усредняет пиксели с похожие окрестности
  • Анизотропная диффузия: сглаживает вдоль краев, а не поперек них

Геометрические преобразования

  • Вращение изображения: бикубическая интерполяция для вращения и перемещения матрицы изображения
  • Масштабирование изображения: билинейная или бикубическая интерполяция для повышения/понижения частоты дискретизации
  • Преобразование перспективы: применение матрицы деформации перспективы
  • Регистрация изображения: выравнивание изображений с использованием соответствия контрольных точек и деформации

Фильтрация свертки

  • Фильтры Собеля: обнаружение горизонтальных и вертикальных краев
  • Фильтры Лапласа: обнаружение изменений градиента для выделения краев
  • Гауссово размытие: разделяемые одномерные гауссовы ядра
  • Нерезкое маскирование: вычитание размытой копии для повышения резкости оригинала

Морфологические операции

  • Эрозия: минимальный фильтр, удаляющий небольшие яркие области
  • Расширение: максимальный фильтр, увеличивающий яркие области
  • Открытие: эрозия с последующим расширением
  • Закрытие: расширение с последующим расширением

Изменение размера изображения

  • Ближайший сосед: простая точечная выборка, которая может привести к наложению спектров
  • Билинейная интерполяция: билинейная фильтрация для плавного изменения размера
  • Бикубическая интерполяция: полиномиальная аппроксимация с использованием 16 окружающих пикселей
  • Повторная выборка Ланцоша: интерполяция Sinc с использованием окна Ланцоша

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что преобразование пикселей — это широкий термин, охватывающий множество различных методов изменения пикселей в цифровых изображениях. Освоение этих методов позволяет конвейерам обработки изображений улучшать качество изображения, исправлять проблемы, извлекать информацию и выполнять различные задачи компьютерного зрения. Область пиксельных преобразований остается активной областью исследований и разработок в области науки и техники обработки изображений.