Ultima imagine, figura 23-12f, este diferită de restul. În loc să aibă o pantă în curbă pe o gamă de valori de intrare, are o pantă în curbă pe două game. Aceasta permite afișarea simultană a triunghiurilor atât din pătratul ​​stânga cât și din cel dreapta. Desigur, acest lucru duce la saturarea valorilor pixelilor care nu se află în apropierea acestor numere digitale. Observați că barele de glisare pentru contrast și luminozitate nu sunt afișate în (f); acest afișaj depășește limitele de reglare a luminozității și contrastului.

Luând această abordare, rezultă în continuare o tehnică puternică pentru îmbunătățirea aspectului imaginilor: transformata în tonuri de gri. Ideea este de a crește contrastul la valorile de pixeli de interes, în detrimentul valorilor pixelilor la care nu ne interesează. Aceasta se face prin definirea importanței relative a fiecăreia dintre valorile de pixeli posibile de la 0 la 255. Cu cât este mai importantă valoarea, cu atât este mai mare contrastul acesteia în imaginea afișată. Un exemplu va arăta o modalitate sistematică de implementare a acestei proceduri.

a. Imaginea originală în infraroșu b. Cu transformata în tonuri gri

Figura 23-13 Procesarea în tonuri gri.

Imaginea (a) a fost achiziționată cu o cameră în infraroșu în întuneric total. Luminozitatea în imagine este raportată la temperatură, considerând forma unui corp uman cald și a unui grilaj de camion fierbinte. Imaginea (b) a fost procesată cu transformata manuală în tonuri gri arătată în fig. 23-14.

Imaginea din figura 23-13a a fost obținută în întuneric total prin utilizarea unei camere CCD sensibile la infraroșu îndepărtat. Parametrul care este afișat este temperatura: cu cât este mai fierbinte obiectul, cu atât mai multă energie în infraroșu pe care o emite și cu atât mai luminată apare în imagine. În acest caz, fundalul este foarte negru (rece), corpul fiind gri (cald), iar grila camionului este albă (fierbinte). Aceste sisteme sunt excelente pentru militari și polițiști; îl puteți vedea pe celălalt tip când nu se poate vedea chiar pe el însuși! Imaginea din (a) este dificil de vizualizat din cauza distribuției inegale a valorilor pixelilor. Cea mai mare parte a imaginii este atât de întunecată încât detaliile nu pot fi văzute în scenă. În celălalt capăt, gratarul este aproape de saturație albă.

Histograma acestei imagini este afișată în figura 23-14a, care arată că fundalul, omul și grila au valori separate rezonabile. În acest exemplu, vom mări contrastul în fundal și grilă, în detrimentul tuturor celorlalte, inclusiv al corpului uman. Figura (b) reprezintă această strategie. Declarăm că cele mai scăzute valori ale pixelilor, fundalul, vor avea un contrast relativ de doisprezece. De asemenea, cele mai mari valori ale pixelilor, grila, vor avea un contrast relativ de șase. Corpul va avea un contrast relativ de unu, cu o trecere a scării între regiuni. Toate aceste valori sunt determinate prin încercări și erori.

Transformata în tonuri de gri rezultată în urma acestei strategii este prezentată în (c), etichetată manual. Se găsește prin luarea sumei de rulare (adică a integralei discrete) a curbei în (b) și apoi normalizarea astfel încât să aibă o valoare de 255 la partea dreapta. De ce să luați integrala pentru a găsi curba dorită? Gândiți-vă în acest fel: Contrastul la o anumită valoare a pixelilor este egal cu panta transformatei de ieșire. Adică, vrem ca (b) să fie derivata (panta) lui (c). Aceasta înseamnă că (c) trebuie să fie integrala lui (b).

Trecerea imaginii din figura 23-13a prin această transformată a tonurilor de ton determinată manual produce imaginea din (b). Fundalul a fost făcut mai luminos, grila a devenit mai întunecată, iar ambele au un contrast mai bun. Aceste îmbunătățiri sunt în detrimentul contrastului corpului, producând o imagine mai puțin detaliată a intrusului (deși nu poate fi mult mai rău decât în ​​imaginea originală).

Transformatele de tonuri gri pot îmbunătăți semnificativ vizibilitatea unei imagini. Problema este că pot necesita multe încercări și erori. Histogram equalization (egalizarea histogramei) este o modalitate de automatizare a procedurii. Observați că histograma din (a) și curba de ponderare a contrastului din (b) au aceeași formă generală. Egalizarea histogramei utilizează orbește histograma drept curbă de ponderare a contrastului, eliminând necesitatea judecății umane. Adică transformata de ieșire se găsește prin integrarea și normalizarea histogramei, mai degrabă decât printr-o curbă generată manual. Acest lucru are ca rezultat cel mai mare contrast dat acelor valori care au cel mai mare număr de pixeli.

Egalizarea histogramei este o procedură matematică interesantă deoarece maximizează entropia imaginii, o măsură a cantității de informații transmise de un număr fix de biți. Anomalie cu egalizarea histogramei este că se greșește numărul de forfecare a pixelilor la o anumită valoare cu importanța pixelilor la acea valoare. De exemplu, grila pentru camioane și intrusul uman sunt cele mai importante caracteristici din figura 23-13.Totuși, egalizarea histogramei ar ignora aproape complet aceste obiecte deoarece acestea conțin relativ puțini pixeli. Egalizarea histogramei este rapidă și ușoară. Amintiți-vă, dacă nu funcționează bine, o curbă generată manual o va face probabil mult mai bine.

Secțiunea următoare: Warping