Преобразования изображения

Прежде чем мы обсудим, что такое преобразование изображения, мы обсудим, что такое преобразование.

преобразование

Преобразование является функцией. Функция, которая отображает один набор в другой после выполнения некоторых операций.

Система цифровой обработки изображений

Мы уже видели во вводных уроках, что при цифровой обработке изображений мы разработаем систему, в которой входом будет изображение, а выходом - изображение. И система выполнит некоторую обработку входного изображения и выдаст его в виде обработанного изображения. Это показано ниже.

вводное изображение

Теперь функция, применяемая внутри этой цифровой системы, которая обрабатывает изображение и преобразует его в вывод, может называться функцией преобразования.

Как это показывает преобразование или отношение, то, как изображение1 преобразуется в изображение2.

Преобразование изображения.

Рассмотрим это уравнение

G (x, y) = T {f (x, y)}

В этом уравнении

F (x, y) = входное изображение, к которому должна быть применена функция преобразования.

G (x, y) = выходное изображение или обработанное изображение.

Т - функция преобразования.

Эта связь между входным изображением и обработанным выходным изображением также может быть представлена как.

s = T (r)

где r на самом деле значение пикселя или интенсивность уровня серого f (x, y) в любой точке. И s - это значение пикселя или интенсивность уровня серого g (x, y) в любой точке.

Базовое преобразование уровня серого было обсуждено в нашем уроке базовых преобразований уровня серого.

Теперь мы собираемся обсудить некоторые из самых основных функций преобразования.

Примеры

Рассмотрим эту функцию преобразования.

transformation1

Давайте возьмем точку r равной 256, а точку p равной 127. Рассмотрим это изображение как изображение с одним bpp. Это означает, что у нас есть только два уровня интенсивностей, которые равны 0 и 1. Таким образом, в этом случае преобразование, показанное графиком, можно объяснить как.

Все значения интенсивности пикселей ниже 127 (точка p) равны 0, что означает черный цвет. И все значения интенсивности пикселей, превышающие 127, равны 1, что означает белый цвет. Но в точной точке 127 происходит внезапное изменение в передаче, поэтому мы не можем сказать, что в этой точной точке значение будет 0 или 1.

Математически эта функция преобразования может быть обозначена как:

преобразование

Рассмотрим другое преобразование, подобное этому

преобразование

Теперь, если вы посмотрите на этот конкретный график, вы увидите прямую линию перехода между входным изображением и выходным изображением.

Это показывает, что для каждого пикселя или значения интенсивности входного изображения существует одинаковое значение интенсивности выходного изображения. Это означает, что выходное изображение является точной копией входного изображения.

Это может быть математически представлено как:

g (x, y) = f (x, y)

входное и выходное изображение в этом случае показано ниже.

входное изображение и выходное изображение