Когда речь заходит об измерении тех или иных параметров изображения, сразу возникает неприятная тонкость. Человек и компьютер воспринимают изображения по-разному. Человек вычленяет объекты из шума, может рассмотреть что-то при слабом освещении, а компьютер понимает картинку как набор координат с соответствующими яркостями. И когда человека и компьютер спросят о каких-нибудь отличительных чертах изображения, они сразу разойдутся в показаниях. Нужно каким-то образом сделать так, чтобы выводы, которые они делали, были схожи.
Рассмотрим методы, которые используются для анализа контраста в черно-белых изображениях, и постараемся выбрать что-то более-менее объективное.
Метод первый
Метод канонический, от 1977 года [1].
Контраст определяется отношением разности яркостей объекта наблюдения 1 и фона 2 к одной из этих яркостей. Диапазон выводимых значений — от 0 до 1.
По факту — не показывает ничего. Идем дальше.
Метод второй
Был предложен отечественными учеными в 1979 году, для разбора сюжетных изображений.
Суть в следующем: поскольку изображение имеет сложный сюжетный характер, это порождает необходимость при определении его контрастности исходить из контраста отдельных комбинаций элементов изображения. При этом все элементы считаются равнозначными, и контраст каждой их пары вычисляется по формуле:
где элементы числителя и знаменателя — яркости элементов сюжетного изображения. Сюжетность изображения предполагает возможность его использования человеком. Поэтому при оценке контраста, как одного из параметров качества изображения, необходимо учитывать ряд особенностей зрительного восприятия человека. Далее, применяя правило суммирования контрастов, вычисляют набор величин, которые определяют восприятие каждой пары элементов изображения. Проводя усреднение матрицы локальных контрастов, получают суммарный контраст [2].
Метод слишком сложный, не подойдет.
Метод третий
Изложен в ГОСТ 18862-73 от 1983 года:
Яркости участков изображения измеряются фотометром в канделлах на метр квадратный, погрешность 10%, что многовато. И если есть фотометр (я вот его вживую не видел никогда). В отсутствии такового лично имел опыт измерения осциллографом:
берется провод, куда выведен сигнал (допустим, композит), подается тестовый сигнал (полосы или шахматная доска), выводится осциллограмма, и, сравниваясь со стандартом на видеосигнал, измеряется перепад, потом нормируется относительно максимального. Точность — думаю, где-то 20-25%, что за гранью рациональности использования. Диапазон выводимых значений — от 0 до 1. Необъективен.
Очевидно, не подходит, идем дальше.
Метод четвертый
Аналогично федеральный стандарт США 1037C от 1996 года:
гласит лишь о том, что «контраст есть отношение яркости некоторого элемента изображения (пикселя) к яркости всего остального изображения». Стоит отметить также, что этот стандарт определяет яркость, как неизмеримую величину.
Совсем нам не подходит. Лишь отметим, что и такое есть.
Метод пятый
Обоснован Воробелем в 1999, упомянут на таком солидном ресурсе, как MATLAB.Exponenta.
Уже интересно, потому что нормировано в диапазоне яркостей от 0 до 1, и оно весьма объективное.
С вычислением контраста имеется одна тонкость. Есть два объекта рядом, у одного яркость 10, у другого 20, по первому и третьему методу получим 0.5, во второму — 0.3. Яркости 100 и 200, по первому и третьему методу получаем те же 0.5, по второму — опять 0.3, однако при яркостях 10 и 20 разницу можно и не увидеть.
Контраст, на мой взгляд, объективнее считать по методу Воробеля, если качество плохое и много шумов, брать в расчет области объектов, и с них усреднять значения яркостей объектов.
Вот такая история, спасибо за внимание!
2. Гуров А.А., Порфирьева Н.Н. Вопросы оценки контрастности сюжетных изображений // Труды ГОИ им. С.И. Вавилова. – т. 44, вып. 178. – Л. – 1979. – C. 31 – 34.
3. Воробель Р.А. Цифровая обработка изображений на основе теории контрастности: Дис. докт. техн. наук: 05.13.06. — Львов, 1999. — 369 с.
Автор: sanhces7
