Нелинейное преобразование уровней серого, основанное на принципе Вебера

Расчет морфологического градиента

Морфологический градиент подчеркивает резкие перепады уровней серого на исходном изображении. После обработки раскрытием/закрытием, с помощью вычисления морфологического градиента будет получен следующий градиент:

Здесь мы предлагаем новый алгоритм, основанный на принципе Вебера. Принцип Вебера подразумевает, что различия уровней серого W(I), которые могут быть замечены человеческим глазом – это нелинейные функции градаций серого I, простейшей функцией Вебера является:

В соответствии с принципом Вебера, человеческий глаз едва ли различает отличия уровней серого между , поэтому мы можем объединить уровни серого как одинаковые.

По принципу Вебера, которому удовлетворяют характеристики различимые человеческим глазом, алгоритм нелинейного преобразования уровней серого для градиентных изображений будет выглядеть следующим образом:

1. Установить номер итерации n=1, вначале уровень серого I(n) = 0.
2. Вычислить значение W(i(n)), соответствующее I(n) по принципу Вебера.
3. В морфологическом градиентном изображении G(f2) установить уровень серого во всех точках, уровень серого которых лежит в заданных границах.
4. Найти точки, уровень серого которых выше чем заданные. Если таких точек не существует, итерации заканчиваются, либо среди этих точек находятся те, уровень серого которых самый низкий, затем увеличиваем номер итерации, устанвавливаем границу, а затем возвращаемся к шагу 2.

Преобразование водораздела

По нелинейным преобразованиям, основанным на принципе Вебера, уровни серого на градиентном изображении G(f2) объединены в несколько ранговых порядков, таким образом, изображение упрощается и на нем сохраняются основные контуры объектов. Метод водораздела построен на аналогии погружения, при которой моделируется затопление водой очередей пикселей. Этот метод устраняет недостатки, присущие классическому алгоритму сегментации водоразделом.

Заключение

Для того, чтобы решить проблемы чрезмерной сегментации традиционного алгоритма водораздела, предлагается улучшенный метод, который использует фильтры раскрытия/закрытия морфологической реконструкции, а также рассчитывается морфологический градиент, затем этот градиент подвергается нелинейному преобразованию, основанному на принципе Вебера, и в итоге выполняется преобразование водораздела.

39. Постановка задачи распознавания образов. Требования к пространству признаков.

http://abc.vvsu.ru/Books/Metody_r/page0001.asp

http://www.intuit.ru/department/graphics/imageproc/1/