Лекция
Привет, сегодня поговорим про квантование одноцветных изображений, обещаю рассказать все что знаю. Для того чтобы лучше понимать что такое квантование одноцветных изображений, ложные контуры , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Цифровая обработка изображений.
В системах передачи одноцветных изображений с применением импульсно-кодовой модуляции (ИКМ) каждый отсчет квантуется (обычно на основе линейной шкалы), и ему ставится в соответствие двоичная кодовая комбинация. Как правило, применяют равномерный код, и поэтому число уровней квантования светлоты выбирают из условия
, (6.4.1)
где 
— число двоичных разрядов (бит), отведенных для кодирования отсчетов.
Квантование , связанное с обработкой изображений , представляет собой метод сжатия с потерями , достигаемый путем сжатия диапазона значений до одного квантового значения. Когда количество дискретных символов в данном потоке уменьшается, поток становится более сжимаемым. Например, уменьшение количества цветов, необходимых для представления цифрового изображения, позволяет уменьшить размер его файла. Конкретные приложения включают квантование данных DCT в JPEG и квантование данных DWT в JPEG 2000 .
В системах с ИКМ можно сократить цифровой поток простым уменьшением числа разрядов в кодовых комбинациях. Если имеется аналитическая мера качества изображений, передаваемых с помощью такой системы, то величина будет равна наименьшему числу разрядов, при котором качество изображения еще является удовлетворительным. При субъективной оценке качества величину понижают до тех пор, пока эффекты, вызванные квантованием, не выйдут за пределы допустимого. Глаз способен определить от 10 до 15 градаций абсолютного значения светлоты, однако он имеет гораздо большую чувствительность к различию светлоты соседних элементов изображения. При уменьшении числа уровней квантования прежде всего бросается в глаза эффект появления контуров в тех областях, где светлота исходного изображения изменяется плавно. Появление контуров вызвано скачкообразным изменением светлоты квантованного изображения при переходе от одного уровня квантования к другому. Наименьшее число разрядов ИКМ, позволяющее предотвратить появление контуров в областях с плавным изменением светлоты, зависит от ряда факторов, в том числе от линейности характеристик дисплея и свойств шума до и после преобразования изображения в видеосигнал.
Предположим, что отсчеты на выходе датчика видеосигнала пропорциональны яркостям элементов изображения. Возникают вопросы: следует ли квантовать непосредственно сигнал яркости изображения или же некоторую функцию от него и какой должна быть характеристика квантователя — линейной или нелинейной? Последний вопрос скорее относится к практической реализации системы. Любую нелинейную характеристику квантователя можно получить, осуществляя нелинейное преобразование квантуемого сигнала, равномерное квантование и обратное нелинейное преобразование квантованного сигнала, как показано на схеме рис. 6.1.3. В связи с этим здесь будет рассматриваться только равномерное квантование отсчетов, которые предварительно могут быть подвергнуты нелинейному преобразованию.
Известно большое число экспериментальных работ по определению количества (и расположения) уровней квантования, необходимого для сведения к минимуму эффекта ложных контуров [11—14]. Гудолл [11] одним из первых проводил опыты с цифровым телевидением и пришел к выводу, что для получения хорошего качества необходимо квантовать яркостное изображение на 64 уровня (6 разрядов), а при 32 уровнях (5 разрядах) ложные контуры не слишком заметны. Аналогичные результаты получили и другие исследователи. В большинстве работ в той или иной мере затрагиваются вопросы о линейности характеристик системы воспроизведения изображений и ее калибровке. Сигналы телевизионной камеры и видеомонитора, как правило, нелинейно связаны с интенсивностью света. Фотоматериалы, применяемые для регистрации изображений, также имеют существенно нелинейные характеристики. Отметим, наконец, что любые шумы, создаваемые камерой или монитором, скрадывают ложные контуры.
На рис. 6.4.1 и 6.4.2 представлены фотографии, квантованные с разным числом уровней. На рис. 6.4.1 приведены изображения, полученные равномерным квантованием яркости при числе уровней от 2 до 64 (1÷6 двоичных разрядов). В темных частях изображения заметны ложные контуры, когда число разрядов не превышает пяти. На рис. 6.4.2 показаны результаты машинного моделирования процесса равномерного квантования оптической плотности изображения. В этом эксперименте величины 
— квантованные на 256 уровней (8 разрядов) отсчеты яркости, значения которых лежат в диапазоне от 0 до 1, —были подвергнуты логарифмическому преобразованию:
.
.. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . (6.4.2)
Величина 
была равномерно квантована на разное число уровней. Функции 
, описывающие изображение с квантованной плотностью, были затем преобразованы в функции
, (6.4.3)
которые описывают изображения с квантованной яркостью. Сравнение рис. 6.4.1 и 6.4.2 показывает, что при равномерном плотностном квантовании (рис. 6.4.2) эффект появления ложных контуров выражен не столь заметно, как при равномерном яркостном квантовании (рис. 6.4.1).
В системах цифровой обработки изображений стремятся уменьшить число уровней и порогов квантования, т.к. от их количества зависит длина двоичного кодового слова, которым представляются проквантованные отсчеты в ЭВМ. Однако при относительно небольшом числе уровней 
на проквантованном изображении появляются ложные контуры. Они возникают вследствие скачкообразного изменения яркости проквантованного изображения (рис.1.6) и особенно заметны на пологих участках ее изменения.
Ложные контуры значительно ухудшают визуальное качество изображения, т.к. зрение человека особенно чувствительно именно к контурам. При равномерном квантовании типичных изображений требуется не менее 64 уровней. На рис.1.7.а и 1.7.б приведены результаты равномерного квантования изображения «Портрет» соответственно на 256 и 14 уровней квантования.
Рис.1.6. К механизму возникновения ложных контуров
|
|
|
|
|
а) |
б) |
|
|
Рис.1.7. Результаты равномерного квантования |
||
|
|
|
|
|
Рис.1.8. Результат неравномерного квантования |
Рис.1.9. Гистограмма изображения “Портрет” |
|
В темных частях изображения на рис. 1.7.б заметны ложные контуры. Использование квантователя Ллойда-Макса позволяет существенно снизить их уровень (см. рис. 1.8, где число уровней квантования также равно 14). На рис. 1.9 приведена гистограмма яркости изображения «Портрет» при 256 уровнях квантования и отмечены пороги 
при 
. Из рисунка следует, что чаще квантуются те области динамического диапазона, в которых сгруппированы значения яркости отсчетов.
Чтобы избежать неравномерного квантования, которое не может быть выполнено с помощью стандартного АЦП, используют нелинейные преобразования (рис.1.10). Отсчет 
исходного изображения подвергается нелинейному преобразованию, чтобы плотность распределения вероятностей преобразованных отсчетов 
была равномерной, т.е. выполняется процедура эквализации, которая подробно описана в главе 2. Затем отсчеты квантуются с равномерным шагом и подвергаются обратному нелинейному преобразованию.
\
Рис.1.10. Квантование с предварительным нелинейным преобразованием
Для разрушения ложных контуров Робертс предложил перед равномерным квантованием к отсчетам яркости добавлять шум с равномерной плотностью распределения вероятностей. Добавленный шум переводит одни отсчеты изображения на уровень выше, а другие на уровень ниже. Тем самым разрушаются ложные контуры. Дисперсия добавляемого шума должна быть небольшой, чтобы не привести к искажениям, воспринимаемым как «снег» на изображении, и в то же время достаточной для разрушения ложных контуров. Обычно используют равномерно распределенный шум на интервале 
. Результаты равномерного квантования на 14 и 8 уровней изображения «Портрет» с предварительным добавлением шума приведены на рис.1.11.а и 1.11.б. При 8-ми уровнях квантования добавляемый шум становится слишком заметным, однако ложные контуры разрушены практически полностью.
|
|
|
|
а) |
б) |
|
Рис.1.11. Результаты равномерного квантования с предварительным добавлением шума |
|
Еще один метод квантования используется в полиграфии. Это метод формирования растровых бинарных (2-х уровневых) изображений из полутоновых. При печати (например, газет или журналов) изображение формируется из белых и черных точек. Для этого все исходное изображение разбивается по пространственным координатам на одинаковые квадратные блоки. Обычно блок содержит 
элементов. К каждому отсчету блока добавляется число с соответствующими координатами из матрицы возмущающего сигнала, размеры которой равны размерам блока. Например, в качестве матрицы возмущающего сигнала используют числа [1.5]:
.
Эта операция повторяется для всех блоков. Получаемое при этом изображение квантуется на два уровня. На рис. 1.12.а приведено полутоновое изображение «Портрет» с добавленным возмущающим сигналом. На рис. 1.12.б,в приведены результаты бинарного квантования изображения «Портрет» с добавленным возмущающим сигналом (рис.1.12.б) и без него (рис.1.12.в).
а)
|
|
|
|
б) |
в) |
|
Рис.1.12.Растрирование изображений |
|
Бинарное растровое изображение обеспечивает значительно лучшее зрительное впечатление, чем обычное бинарное изображение. Передача шкалы яркости при растрировании достигается благодаря изменению геометрических размеров белого пятна, наблюдаемого на черном фоне. Если в блоке сгруппировались «светлые» отсчеты, то геометрические размеры белого пятна максимальны и равны размеру блока. При уменьшении яркости его геометрические размеры также уменьшаются. Глаз человека выполняет локальное усреднение, создавая иллюзию наблюдения полутонового изображения. Процедура растрирования особенно эффективна при печати изображений с высоким разрешением, когда одиночное пятно едва различимо глазом.
Рис. 6.4.1. Пример равномерного квантования яркости изображения.
Рис. 6.4.2. Пример равномерного квантования оптической плотности изображения.
В гл. 19 рассматриваются методы цифрового кодирования изображений, предназначенные для подавления ложных контуров, появляющихся при недостаточном числе уровней квантования.
Надеюсь, эта статья об увлекательном мире квантование одноцветных изображений, была вам интересна и не так сложна для восприятия как могло показаться. Желаю вам бесконечной удачи в ваших начинаниях, будьте свободными от ограничений восприятия и позвольте себе делать больше активности в изученном направлени . Надеюсь, что теперь ты понял что такое квантование одноцветных изображений, ложные контуры и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Цифровая обработка изображений
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Цифровая обработка изображений
Термины: Цифровая обработка изображений