Нейросетевой метод повышения контраста изображения

УДК 004.032.26

НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ КОНТРАСТА ИЗОБРАЖЕНИЯ А.А. Ширма, В.И. Сумин, В.А. Чулюков

В статье рассматривается метод повышения контраста. Определена оптимальная нейронная сеть с необходимыми входными параметрами для достижения допустимой точности получаемых результатов. Получены результаты, демонстрирующие данный метод

Ключевые слова: нейронная сеть, изображение, контраст

Нейронные сети претендуют на то, чтобы стать универсальным аппаратом, решающим различные специфические задачи из разных областей в ГИС. Такая универсальность обусловливается тем, что нейросети дают стандартный способ решения многих нестандартных задач. К одной из таких задач относится преобразование растровых изображений в векторные графические модели. Основными достоинствами такой модели является возможность масштабирования без потери качества и сравнительно небольшой размер файлов.

Процесс векторизации растровых изображений включает три этапа: предобработка изображения, классификация объектов изображения, оконтуривание классифицированных объектов. В свою очередь, одним из компонентов предобработки изображения является улучшение контраста [3].

Одним из подходов к улучшению изображений является их обработка в пространственной области, то есть обработка множества пикселей, составляющих изображение.

Процессы пространственной обработки описываются уравнением:

g ( х, у) = Т[/( х, у )Ь где /(х, у) - входное изображение, g(х,у)- обработанное изображение, а Т -функция преобразования / , определенная в некоторой окрестности точки (х, у) .

Отсюда решение этой задачи состоит в аппроксимации подобной функции, основанной на распределении некоторых статистических характеристик по окрестности каждого элемента изображения.

Ширма Антон Александрович - ВГПУ, ассистент, е-шаіі; escriptum@mail.ru

Сумин Виктор Иванович - ВГПУ, д-р техн. наук, профессор, е-шаіі: уік1огеитіп51@,уап(іех.ш Чулюков Владимир Алексеевич - ВГПУ, канд. физ.-мат.наук, доцент, е-шаіі: chul@vspu.ac.ru

Если Т[/(х, у)] имеет вид, показанный

на рис.1, то эффект от такого преобразования выразится в получении более высокого контраста по сравнению с оригиналом, а также в затемнении пикселей со значениями меньшими т и повышении яркостей пикселей со значениями большими т на исходном изображении.

Этот метод известен, как метод усиления контраста [1], а функция Т, как «сжимающая». В качестве «сжимающей» функции используется сигмоидальная функция, представленная на рис.1 и выражаемая формулой:

р (х) = —Чг

1 + е х

Темное - Светлое

Рис.1. Преобразование для улучшения контраста

Обработка изображения происходит поэлементно, где элементом изображения является пиксель. Главный подход в определении окрестности вокруг точки ( х, у) заключается в

использовании квадратной или прямоугольной области £ вокруг обрабатываемого элемента. Чаще всего подмножество изображения представляет собой небольшой двумерный массив. Затем центр этой области передвигается от точки к точке и для каждого нового положения окрестности подсчитывается гистограмма по входящим в нее точкам.

Гистограммой цифрового изображения с уровнями яркости в диапазоне [0, Ь-1] называется дискретная функция к(гк) = пг^, где гк

есть к-ый уровень яркости, пк - число пикселей внутри окрестности £, имеющих яркость гк , а Ь - максимально допустимый уровень яркости.

Для повышения яркости можно использовать некоторые статистические параметры, полученные из гистограмм - математическое ожидание т3 , как меру среднего уровня яркости внутри окрестности и дисперсию ,

как меру среднего контраста внутри окрестности.

т*,У = Е ^) р(г^ ^

)е£ху

= Е (г>,о - т*>,)2 р^о^

( )^ЯХу

пг

Р*ху (Гк ) = — , к = 0,-> ^ - 1,

^у п„

^ху

где гк - значение яркости пикселя к-го уровня яркости внутри окрестности,

р3 (гк ) - вероятность появления пикселя

к-го уровня яркости внутри окрестности,

П - число пикселей яркости гк внутри

окрестности,

п3 - общее число пикселей внутри окре-

стности.

Таким образом, изменение яркости пикселя можно представить в общем виде следующим преобразованием [2]:

g (х у) = Т [щху, Б8ху, /тг ],

где g(х, у) - новое значение яркости пикселя (х,у), а / - среднее значение ярко-

сти входного изображения.

Для оценивания качества полученного изображения будет использоваться формула Муантеану-Роса [4]:

М = 1п(1п(£ + е)) ехр( Н),

МЫ

255

н = -Е >, 1п I,,

0

где Е - суммарная интенсивность пикселей на контурах на изображении, п - количество пикселей на контурах; N и М - соответственно ширина и высота изображения; 11 - доля

пикселей с >м уровнем яркости.

Согласно этой оценке, чем больше значение М, тем лучше визуальное качество.

Для экспериментальной проверки предлагаемого метода будем использовать следующие алгоритмы и параметры для обработки и оценки изображений:

- однонейронный персептрон;

- детектор края Собеля [1];

- радиус окрестности пикселей Я = 1;

- для обучения использовались два изображения (рис. 1), размером 64х100 пикселей (рис. 2, а) и 120х120 пиксель (рис. 2, б).

Результат обработки изображения с использованием обученной ИНС представлен на рис. 3в.

а) б)

Рис. 2. Изображения для обучения

Рис. 3 а. Исходное изображение

Рис. 3в. Обработанное изображение

Время обучения на двух изображениях составило ~ 12 с. на компьютере с процессором Intel Pentium-4 с частотой 2.8 ГГц.

Результаты исследований предложенного метода улучшения качества изображений показывают его применимость для решения поставленной задачи.

Литература

1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс ; пер с англ. под ред. П. А. Чочиа .— М. : Техносфера, 2005 .— 1070 с. : ил.

2. Цой Ю.Р., Спицын В.Г., Чернявский А.В. Нейро-эволюционное улучшение качества изображений // Научная сессия МИФИ - 2006. VIII Всероссийская научнотехническая конференция "Нейроинформатика-2006": Сборник трудов. В 3-х частях. Ч.1. М.:МИФИ, 2006. - с. 181-189.

3. Чулюков, В. А. Некоторые аспекты векторизации изображений. / В.А.Чулюков, А.А. Ширма // Междунар. начн.-практ. конф. "Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте '2008": сб.научн.тр. - Одесса: Черноморье, 2008. - Том 2. Технические науки - с.29-31.

4. Munteanu, C. Gray-scale image enhancement as an automatic process driven 202 by evolution / C. Munteanu, A. Rosa // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics - part B: Cybernetics. - 2004. - Vol. 34, no. 2

Воронежский государственный педагогический университет

NEURAL METHODS OF CONTRAST ENHANCEMENT IMAGES A.A. Shirma, V.I. Sumin, V.A. Chuljukov

The article discusses a method of increasing contrast. The optimal neural network with the necessary inputs to achieve acceptable accuracy of the results. The results, which demonstrate the method.

Key words: neural network, image, contrast