Процедура итерационного масштабирования изображений с адаптивной фильтрацией

Размещено на http://www.allbest.ru/

Процедура итерационного масштабирования изображений с адаптивной фильтрацией

И.Ю. Давыдов¹, Д. В. Климов¹, Р.В. Климов², Н.В. Маркеева²

Аннотация. Рассмотрены основные методы масштабирования изображений. На основе методов созданных ранее, обоснованно дальнейшее направление развития метода итерационного масштабирования и очистка цифровых изображений.

Ключевые слова: итерационное масштабирование цифровых изображений, фильтрация изображений.

DEVELOPMENT OF METHODS OF ITERATIVE PROCESSING OF DIGITAL IMAGES

I.I. Davydov¹, D.V. Klimov¹, R.V. Klimov², N.V.Markeeva²

¹ Ulyanovsk state technical University (UlSTU), Ulyanovsk, Russia

² Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics, Knyaginino, Russia

Abstract. The main methods of scaling images are considered. Based on the methods created earlier, it is reasonable to further develop the method of iterative scaling and cleaning of digital images.

Keywords: iterative scaling of digital images, image filtering.

1. Введение

Аппарат масштабирования изображений базируется на идее реконструкции его отдельных фрагментов, с целью получения дополнительных сведений или достижения субъективного улучшения качества их восприятия. Методы масштабирования нашли применение в медицине, криминалистике, дефектоскопии, астрономии, компьютерном зрении и т.д. масштабирование изображение цифровой итерационный

В рамках данной работы рассматриваются только программные методы масштабирования изображений. Подобный выбор обусловлен однотипностью подхода к осуществлению обработки изображений независимо от способов их получения, области применения и свойств самих изображений. Наибольший интерес имеют методы итерационного преобразования, что обусловлено большей гибкостью получаемых алгоритмов.

Большая часть методов масштабирования основана на применении аппарата интерполяции, при этом в зависимости от поставленной задачи и имеющихся ресурсов могут быть выбраны различные разновидности этого подхода. Для получения изображений наибольшей четкости рекомендуется применять бикубическую интерполяция, однако данный подход является наиболее ресурсоемким.

2. Процедура итерационного масштабирования

Процедура осуществления масштабирования включает три основных этапа:

- предварительная обработка исследуемого изображения;

- выделение масштабируемого фрагмента;

- непосредственная процедура масштабирования.

Схема осуществления процедуры масштабирования представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Схема осуществления процедуры масштабирования.

Этап предварительной обработки изображения направлен на подготовку исходного изображения в целом к процессам последующего изменения. Данный этап включает в себя операции по устранению аберрационных искажений и выравнивание перспективы исходного изображения; приведению исходного изображения к требуемой цветовой схеме, определению шумовых составляющих отдельных фрагментов изображения. При необходимости может быть проведена предварительная фильтрация всего изображения в целом.

Полученное в результате предварительной обработки изображение подвергаются анализу на предмет наличия фрагментов, представляющих интерес, при этом могут использоваться различные методы поиска фрагментов изображений. При необходимости выделенный фрагмент подвергается корректировке положения с использованием аффинных преобразований. Все неиспользуемое изображение, за исключением выбранного фрагмента не учувствует в дальнейшей обработке.

Масштабирование изображения осуществляется на базе аппарата бикубической интерполяции с использованием выражения:

,

где - значение яркости нового пикселя, - значение матрицы коэффициентов, - значение яркости в исходных узлах .

Итеративный характер процедуры масштабирования заключается в применении нескольких циклов интерполяции, при этом на каждом цикле осуществляется интерполяция с малым коэффициентом увеличения. В результате интерполяции наблюдается появление дополнительных шумов и размытие изображения. Подобные эффекты вызваны межсимвольными влияниями, и могут быть скомпенсированы путем применения методов фильтрации.

Важным отличием предложенной процедуры масштабирования от ранее описанных является применение адаптивного аппарата фильтрации, включающего в себя этапы выбора схемы фильтрации для каждой итерации, применение выбранного метода фильтрации и оценки полученного результата. В случае возникновения в ходе интерполяции мешающих факторов незначительной степени влияния, масштабируемое изображение направляется на анализ его пригодности для распознания. В ином случае производится анализ шумовых характеристик и выбор фильтра, позволяющего их компенсировать. Данный этап в целом направлен на очистку увеличенного фрагмента от масштабирования малозначимых и компенсацию размытия границ значимых элементов, а так же повышение контрастности изображения. Результаты фильтрации подвергаются дополнительной оценке и в случае снижения качества изображения или недостаточного его повышения отбрасываются и перенаправляются на повторный подбор фильтра.

В ином случае полученное изображение направляется на оценку пригодности к распознанию. На данном этапе осуществляется предварительная классификация фрагментов масштабируемого изображения и в случае возникновения большого числа вариантов классификации, связанного с недостаточным объемом деталей изображения, осуществляется его направление на повторное масштабирование. В случае выявления определения изображения как пригодного для классификации производится завершение процедуры масштабирования и передача полученного изображения для дальнейшего экспертного анализа.

3. Заключение

Представленный подход к осуществлению адаптивного итерационного масштабирования отличается высокой степенью гибкости настроек при осуществлении увеличения малых фрагментов изображений. Подобная гибкость достигается возможностью внедрения широкого набора фильтров, применимых при компенсации шумов на каждом этапе масштабирования. Интеллектуальный подход к осуществлению подбора набора фильтров на каждом этапе масштабирования позволяет повысить разборчивость получаемого изображения.

4. Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Ульяновской области в рамках научного проекта № 16-47-732011\19.

Литература

1. Ганин Д.В. Применение итеративных процедур при масштабировании изображений / Ганин Д.В. // Инфокоммуникационные технологии. - 2017

2. Гладких А.А. Процедура инспекции печатных плат на основе морфологического анализа и яркостного сопоставления изображений их рентгенограмм / Гладких А.А., Климов Р.В., Поляков А.Н. // Вестник НГИЭУ. - 2017. - №6(73). - С. 31-37.

3. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB Пер. В. В. Чепыжова. / М.: Техносфера, 2006. 616 с.

4. Петров, С.М. Определение по видеозаписям, фиксирующим события дорожно-транспортного происшествия, положения и параметров движения его участников: метод. рекомендации для экспертов. подг.: С.М. Петров [и др.]/ М.: ФБУ РФЦСЭ при Минюсте России, 2016. - 88 с.

1. Ganin D.V. Application of iterative procedures when scaling images / Ganin D.V. // Infocommunication technologies. - 2017. - T.15 (№4). - P.416-422.

2. Gladkikh A.A. The procedure for the inspection of printed circuit boards on the basis of morphological analysis and brightness matching of images of their radiographs / Gladkikh A.A., Klimov R.V., Polyakov A.N. // Bulletin NGII. - 2017. - №6 (73). - p. 31-37.

3. Gonsales R., Vuds R., EHddins S. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij v srede MATLAB [Digital image processing in MATLAB], russ. ed.: V. V. CHepyzhova, Moscow, Tekhnosfera, 2006, 616 pages.

4. Petrov, S.M. Definition video that captures events of a traffic accident, the position and parameters of motion of its members: method. recommendations for experts/ Petrov, S.M., Boyarov A.G., Vlasov O.O.,Krivoshchekov S.A., SHavykina S.B., Amelin V.A. // Moscow, The Russian Federal Centre of Forensic Science of the Ministry of Justice of the Russian Federation, 2016, 88 pages.

Размещено на Allbest.ru