Локальная цветокоррекция с окном цветности минимальных размеров Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

Телевидение и обработка изображений

УДК 615.471.03:616-072/073

Р. Е. Быков

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)

Локальная цветокоррекция с окном цветности минимальных размеров

Рассмотрены принципы локальной цветокоррекции с окном цветности минимальных размеров. Показано, что минимальные размеры окна цветности определяются порогами цветоразличения и чувствительностью к изменению цветности при формировании границ окна. Использование функций чувствительности позволяет описать процедуру формирования окна минимальных размеров и с заданной вероятностью установить его размеры.

Телевидение, локальная цветокоррекция, пороги цветоразличения, цветность, качество изображения

В задачах, связанных с восприятием цветного телевизионного изображения, методы оценки и коррекции качества воспроизведения достаточно хорошо исследованы. В устройствах автоматической классификации элементов изображения возникают проблемы, вызванные изменениями спектрального состава источника освещения, метамерией и другими внешними факторами, что в ряде случаев приводит к необходимости использования эталонов цветности или коррекции сигналов изображения [1].

Цветовую коррекцию в системах воспроизведения изображения можно отнести ко всему изображению - глобальная коррекция, к выделенной части изображения - локальная коррекция или к отдельным элементам - поэлементная.

Глобальная цветокоррекция широко используется для минимизации искажений, вызванных, например, изменением спектрального состава источника освещения: Р1 (А) ^ р (АХ

В этом случае при Р1 (А) и Р> (А) для каждого элемента изображения в ]-м цветоделенном канале координаты цветности т: ( »21, т2) определяются следующим образом:

А„

т

( Р

I

Ж^1 )(А)у у (А) й А

А Атах ( Т)\

£ | Ж)р )(А)у(А) йА

1 _1 Атт

т

( Р2) __Ат

тах

I

Р2 )(А)у (А) й А

А Атах

£ | Ж)Р2 ЧА)у(А) йА

] _1 Ат,п

где Ат,п, Атах - спектральный диапазон чувствительности преобразователя изображения; А - длина волны входного излучения; А - количество спектральных интервалов; Ж (А) _ Р (А)р(А); у(А) - спектральная чувствительность преобразователя изображения, причем Р(А), р(А) -спектральные характеристики источников освещения и отражения участка исследуемой сцены соответственно.

Манипулируя сигналами в каждом из цвето-деленных каналов, цвет (цветность) в цветовом

(Р2 )

пространстве можно скорректировать: т\ ' _

(Р ) (Р)

_ к^т^ 2' _ т^ 1, где kj - коэффициент коррекции (усиления).

При глобальной коррекции это соотношение выполняется для всех элементов изображения, т. е. несмотря на различие р(А) для разных элементов изображения реализуется тождество

|р(А)[ Р1 (А)- кР (А)] й А _ 0. (1)

40

© Быков Р. Е., 2013

С учетом того, что р(А,) - неотрицательная непрерывная функция, соотношение (1) выполняется только при условии Р1 к]Р2 = 0.

Коррекция осуществляется на всех участках изображения выбранного цвета (цветности) при условии

к,- = т\ '' / т

( Р2 ) ]

(2)

При этом возникающие изменения цвета отдельных участков изображения могут носить характер цветовых искажений. Это приводят к необходимости ограничения степени коррекции (к-) выбранного цвета. В реальных условиях

"одноцветные" объекты, цвет которых не выходит за область, заданную порогами различения по цветности и по яркости, встречаются редко. Как правило, цвет объекта охватывает определенную область в цветовом пространстве. Следовательно, требуемая точность реализации соотношения (2) должна быть ограничена порогами различения по цветности и яркости в реальных условиях наблюдения телевизионного изображения или заданным допустимым уровнем цветовых искажений. В автоматизированных системах этот компромисс устанавливается условиями решаемой задачи.

При глобальной коррекции по цветности в качестве критерия оптимизации в вещательном телевидении используют качество воспроизведения "значимых" цветов (цвет кожи человека, цвет белого и др.), а в качестве ограничивающего фактора выступает неизбежное искажение цвета других участков изображения.

Локальная цветокоррекция телевизионного изображения может быть реализована заменой в цветном изображении участков (элементов) выбранного цвета (цветности) корректированными по цвету фрагментами изображения или установленными заранее "цветами из памяти". Выделенные по цветности участки можно обрабатывать независимо от основной части поля изображения, включая полную замену цветности или яркости.

Локальные цветокорректоры для видеосистем, т. е. для обработки не только статических, но и динамических изображений, могут быть реализованы посредством использования цифровых фильтров цветности [1]. Фильтр цветности позволяет сформировать по эталону или интерактивно на диаграмме цветности преобразователя изображения некоторое окно Н и реализовать его в канале обработки видеосигналов. При этом задаются

т20 +8/2

т20 т20 -//2

т20

Р (т0, /)

О(т0, е)

0 тю-// 2 тю тю + // 2

Рис. 1

форма, координаты т10 , т20 и размер окна цветности, выделяющего из всего пространства цветности преобразователя изображения М (т1, т2 )

подпространство Н с размерами, например / х/ (рис. 1). Появляется возможность выделить из всего поля изображения элементы, имеющие цветность, соответствующую элементам подпространства Н, и обрабатывать их независимо от элементов М \ Н. Выбор размеров окна цветности, в том числе минимизация его размеров, в ряде прикладных задач имеет принципиальное значение [2], [3].

Анализ характеристик окна цветности. В окрестности любой точки диаграммы цветности М (т1, т2) (рис. 1) может быть выбрана ее е-окрестность

0 (т0, е) = |т : т0 е М, р (т0, т) < е} или прямоугольная окрестность т : тд е М;

рК, /) =

(тю -//2)< т1 < (тю +//2); (3) (т20 -/2) < т2 < (т20 +//2).

В рассматриваемом варианте фильтр цветности делит пространство цветности на два подпространства: Н с М и М \ Н. К простым техническим решениям приводят методы классификации, использующие линейные решающие правила. Прямоугольное окно Р (т0, /) заданных размера и ориентации определяется соотношением (3). Границы окна могут быть выбраны в зависимости от конкретных задач с учетом статистики распределения цветности в отдельных объектах изображения или автоматически по признаку выбранной цветности.

т

2

т

т

Если ввести двоичную переменную

¥( т )_|1,т Ё Н; [0, т € Н,

то двузначный предикат ¥(т) для прямоугольного окна цветности будет иметь вид

4

¥(т)_ П ¥г(т)_

г_1

_ [( ацт1 + а12т2 + а^ > 0) П

П ( а21т1 + а22т2 + а23 > 0) П

П ( а31т1 + а32т2 + а33 > 0) П П ( а41т1 + а42т2 + а43 > 0)] _ 1, (4)

где (т), г _ 1, 4 - решающие двузначные предикаты, соответствующие четырем прямым, образующим окно; [•] - отображение, которое ставит в соответствие истинным предикатам значение 1, ложным - значение 0.

Коэффициенты ау, г, ] _ 1, 4, устанавливающие положение окна, могут быть определены через координаты углов окна Р(т0, 8) (см. рис. 1). Например, для окна с координатами углов та _ (0.3; 0.4); ть _ (0.4; 0.3); тс _ (0.35; 0.25);

тй _ (0.25; 0.35) расчет в соответствии с выражениями (4) дает:

¥(т) _[ (0.7 -т -т2 > 0)П(т1 + т2 -0.6 > 0)П П(0.1 -т -т2 > 0)П(т1 -т2 + 0.1 > 0)] _ 1.

Во временной области можно сформировать ключевой сигнал:

() _

[1, т(() е Н, ¡0, т(0е Н.

Этот сигнал используют для управления цвето-корректором, осуществляющим преобразование сигналов Е^, Е(3, Ев в моменты, когда Sm(t)_ 1, т. е. сигналов, соответствующих участкам изображения, для которых цветность (т1, т2 ) е Н. Точность

формирования границ окна цветности и его положения на площади диаграммы цветности определяется порогами цветоразличения и чувствительностью к изменению цветности входного изображения.

Функциональная схема локального цветокор-ректора, использующего фильтрацию сигналов изображения по цветности, приведена на рис. 2. Общее построение схемы аналогично используе-

Рис. 2

мому в известных устройствах совмещения изображений методом амплитудной или цветовой (хроматической) рирпроекции [4], [5].

Методы и устройства рассматриваемого типа используются также для более сложной обработки сигналов изображения, например в системах обнаружения, идентификации и измерения параметров объектов заданного цвета. При решении прикладных задач "эталон заданной цветности" часто выбирается из реального цветного изображения, производится усреднение по цветности и формируется окно фильтра цветности необходимых размера и формы [2], [3]. Использование набора окон цветности, получаемых в результате квантования цветового пространства, позволяет описать охват по цветности отдельного фрагмента изображения.

В процедурах сегментации участков изображения с использованием цветовых признаков точность описания сегмента определяется минимальными размерами окон цветности. В предельном случае окно цветности можно "стянуть" в точку. В реальных системах при выборе в качестве эталона объекта на самом изображении минимальные размеры окна фильтра цветности определяются в основном отношением "сигнал/шум" в цветоделенных сигналах.

Минимизация окна цветности. Мерой различия цветностей, отображаемых двумя точками на плоскости цветовой диаграммы, служит расстояние между ними. Это утверждение справедливо даже в аффинном пространстве цветности в силу малости рассматриваемых расстояний. Минимальное расстояние между точками, отображающими на цветовой диаграмме две цветности, при автоматической селекции определяется минимальными размерами формируемых окон фильтра цветности (при использовании рассмотренного метода селекции). Это минимальное расстояние определяет пороговую чувствительность системы компьютерного зрения к цветовым отличиям, т. е. наименьшее приращение цветности, которое может быть зарегистрировано системой. В том случае, когда изменение цветности в плоскости изображения носит непрерывный характер, предполагается существование критической точки в конти-

нууме цветностей, разделяющей множество одних цветностей от других. Именно эта критическая точка становится элементом границы раздела в задачах сегментации по цветности.

Рассмотрим механизм фильтрации сигналов изображения по цветности при использовании в качестве "эталона" выбранного элемента обрабатываемого изображения. Задача сводится к определению точности формирования границ окна М (1, т2) в пространстве цветности преобразователя изображения или, при использовании прямоугольного окна, - Р (т0, /).

Определим уровень цветового порога Агт^п как минимальное расстояние между двумя элементами на диаграмме цветности, которые могут быть с заданной вероятностью идентифицированы как различные по цветности элементы изображения. Порог цветоразличения Агт^п и чувствительность к изменению цветности ^ = 1/Агт^п в этом случае ограничены отношением "сигнал/шум" у 0 в канале формирования окна.

При анализе схемы (см. рис. 2) характеристики ее пороговых элементов считаем идеальными, а отношение "сигнал/шум" в каналах сигнала изображения - не слишком низким. Размер окна цветности определяется чувствительностью к изменениям отдельных сигналов цветности Аиг/иг, Аи^/и^, Ащ/щ.

Учитывая, что отношение "сигнал/шум" для каждого цветоделенного сигнала у- = и^(и- ) ,

] = г, g, Ь () - дисперсия цветоделенного сигнала), приняв это отношение одинаковым во всех цветоделенных каналах и соответствующим этому значению в белом у0, чувствительность к изменениям отдельных цветоделенных сигналов в единицах цветовых координат (1, т2) для любого элемента диаграммы цветности составит [6]

§(т1,т2 ) = У0 х х {к [1 - 2 (т! + т2 ) + 3 ( т2 + т2 ) 12 } , (5)

где к характеризует вероятность р реализации для выбранного элемента М (1, т2 ) диаграммы цветности соотношения (5). Например, при к = 3 р = 0.997.

Анализ выражения (5) показывает, что чувствительность к изменениям цветности ниже в зоне

насыщенных цветов и выше в участках цветов слабонасыщенных. Например, при к = 3, уд = 40 дБ для цветности Ы\ (0.1, 0.5) она составляет E,a = = 43.77, а для элемента M2 (1/3, 1/3) - ^ =

= 57.76 условных единиц (рис. 3).

При определении минимальных размеров окна цветности удобно пользоваться единицами порогов и определять размер окна как 8 > nArmin, n = 1,2,____ Конкретное значение может быть установлено автоматически: 8 = Armin, или задано интерактивно: 8>Armjn. Зависимость Arm|n(m^m)

показана на рис. 4.

Приведенные результаты относятся непосредственно к фильтру цветности. При решении задач обнаружения, распознавания и других преобразований сигналов должны быть учтены все источники шумов и определена их роль в общей рассматриваемой проблеме [7].

Результаты экспериментальных исследований по управлению цветом фрагментов изображения рассмотренным методом проводились на метрической таблице Gretag Macbeth Image Reproduction Checker 2005 [2], включающей 24 калиброван-

Рис. 4

ных цветных элемента, а также на реальных изображениях биологических микроструктур. Подход к решению задач обработки цветных изображений, основанный на использовании цифровых фильтров цветности, подтвердил эффективность их применения в процедурах локальной цветокоррекции цветных изображений при селекции информативных участков и совмещении их с фоновым изображением. Возможности анализа цветных изображений в диапазоне реальных условий работы указанных систем могут быть расширены за счет использования фильтров цветности, адаптивных к изменению спектрального состава источника освещения. Экспериментальные исследования рассматриваемого метода на примере изучения реальных биологических макро- и микрообъ-

ектов подтвердили перспективность использования рассмотренных методов цифровой фильтрации и локальной цветокоррекции.

Из изложенного следует, что локальная цветокоррекция элементов формируемого телевизионного изображения может быть реализована посредством использования фильтров цветности. Минимальные размеры окна цветности определяются порогами цветоразличения и чувствительностью к изменению цветности при формировании границ окна. Использование функций чувствительности к изменениям отдельных цве-тоделенных сигналов позволяет описать процедуру формирования окна минимальных размеров и с заданной вероятностью установить его размеры.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Быков Р. Е. Адаптивные алгоритмы обнаружения объектов по цветовым признакам // Радиотехника. 2012. № 7. С. 97-103.

2. Быков Р. Е. Цифровые фильтры цветности в задачах обработки изображений // Биотехносфера. 2010. № 3(9). С. 42-48.

3. Бочко В. А., Быков Р. Е. Многоспектральная интерактивная система обнаружения и измерения параметров объектов // Изв. вузов России. 1998. Вып. 1. С. 50-54.

4. Самарин М. С., Котельников А. В. Способы построения систем электронной рирпроекции // Техника кино и телевидения. 1966. № 10. С. 12-18.

R. E. Bykov

Saint-Petersburg state electrotechnical university "LETI"

5. Быков Р. Е., Игнатьева Н. В. Метод и экспериментальная система цветовой рирпроекции // Техника кино и телевидения. 1981. № 11. С. 52-55.

6. Bykov R. E. Chromatic thresholds of vision systems for multispectral image analysis // Proc. of 3-d Int. conf. on multispectral color science MCS'01, Joensuu, Finland, June 18-20, 2001. Joensuu: Joensuu university PH, 2001. P. 57-60.

7. Быков Р. Е., Мазуров А. И. Квантовая эффективность систем регистрации и воспроизведения изображений // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2012. Вып. 1. С. 75-82.

Local color correction with a chromaticity window of the minimum sizes

The principles of local color correction with a chromaticity window of the minimum sizes are considered. It is shown that the minimum sizes of a chromaticity window are defined by thresholds of color discrimination and sensitivity to chromaticity change when forming borders of a window. Use of sensitivity functions allows to describe the formation procedure of a window of the minimum sizes and to establish its size with the set probability.

Television, local color correction, color discrimination thresholds, chromaticity, image quality

Статья поступила в редакцию 20 декабря 2013 г.