Úpravy obrazu
Omezení barevného prostoru
Omezení počtu barev v obraze při zachování obrazového vjemu z obrazu Vytváření barevné palety v některých souborových formátech Různé filtry v grafických programech Barevný i černobílý tisk
Druhy: náhodné rozptýlení, maticové rozptýlení a distribuce zaokrouhlovací chyby
RGB na stupně šedi Y = 0,299.R + 0,587.G + 0.114.B
Dithering (roztřesení)
Využívá se toho, že malé body, které jsou blízko sebe lidské oko filtruje a vytváří se dojem jednolité plochy
Omezení barevných prostorů u černobílých obrázků
Prahování
Nejjednodušší omezování barevného prostoru Pro šedotónové obrázky
Na výstupu pouze dvě barvy (bílá a černá)
Zjednodušený algoritmus:
For 'každý bod obrazu':
If Vstupní hodnota > Prahová hodnota:
Zobraz Max
Else:
Zobraz Min
Náhodné rozptýlení
Využívá náhodného generátoru čísel Výsledkem je obraz s vysokým zašuměním Zjednodušený Algoritmus:
For 'každý bod obrazu':
If Vstupní hodnota > Random(Max):
Zobraz Max
Else:
Zobraz Min
Maticové rozptýlení
Každá vstupní hodnota je nahrazena odpovídající výstupní maticí Počet možných vstupních jasových hodnot ovlivňuje velikost výstupní matice Zvětšuje výsledný obraz
Existují i nezvětšující varianta
Využití především u tiskáren
Příklad maticového rozptýlení 4x4
0
0
1
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
Cin=0
0 8 2 10
12 4 14 6
Cin=1
3 11 1 9
Cin=2
15 7 13 5
Matice vhodná pro displeje
Cin=3
∼
0
3
2
1
Cin=4
1 8 4 0
5 12 15 11
9 13 14 7
2 6 10 3
Matice vhodná pro tiskárny
Distribuce zaokrouhlovací chyby
Zaokrouhlovací chyba vzniklá nahrazením vstupní hodnoty je distribuována do okolních pixelů Floyd-Steinbergova metoda distribuce chyby Zjednodušený algoritmus:
For ‘každý bod obrazu’:
If Vstupní hodnota > Prahová hodnota:
else
Zobraz Max Zobraz Min
Distribuj (Vstupní hodn. - Prahová hodn.)
Distribuční matice
Distribuční matice v případě Floyd-Steinbergova distribuce zaokrouhlovací chyby Pro pixel p[i,j]: chyba = p[i,j] - prahová hodnota if(p[i,j] > prahová hodnota):
p’[i,j] = Max; else p[i,j]’ = Min;
0 0 0 p’[i+1,j] = p[i+1,j] + 7/16*chyba p’[i-1,j+1] = p[i-1,j+1] + 3/16*chyba 0 X 7/16 p’[i,j+1] = p[i,j+1] + 5/16*chyba 3/16 5/16 1/16 p’[i+1,j+1] = p[i+1,j+1] + 1/16*chyba
Příklad distribuce zaokrouhlovací chyby
Barevná paleta
Omezení barevného prostoru v barevném prostoru RGB, případně HSV, apod. Univerzální barevná paleta 3-3-2 neadaptivní dělení barevného prostoru RGB Red … 3bity
Green … 3bity Blue … 2bity
Paleta přizpůsobená obrazu
paleta neobsahuje zbytečné barvy
Adaptivní & neadaptivní paleta
Příklad: neadaptivní barevná paleta
Příklad: neadaptivní paleta a distribuce zaokrouhlovací chyby
Příklad: adaptivní paleta
Příklad: adaptivní barevná paleta a distribuce zaokrouhlovací chyby
Geometrické transformace
Každému pixelu ze vstupního obrázku přiřazuje nějakou novou pozici ve výstupním obrázku:
T(i,j) = [x(i,j), y(i,j)]
Dopředné mapování Zpětné mapování Separabilní operace: T(i,j) = F(i, G(j)) Proudové zpracování obrazové informace
Převzorkování
Vzorkovat lze pouze spojitý signál Problém se získáním spojitého signálu z již vzorkovaného signálu (rastrový obraz) Hledání spojité aproximace diskrétního signálu Aproximovaný spojitý signál lze již vzorkovat s novou vzorkovací frekvencí
Rekonstrukce
Z jednotlivých nespojitých vzorků se snažíme získat opět spojitý signál Metodou nejbližšího souseda Lineární, bilineární interpolace Kubická interpolace Sinc filtr
Lineární interpolace
Takto lze odhadnou hodnotu, která leží mezi dvěma známými vzorky
Bilineární interpolace
Využívá se 4 nejbližších vzorků Provádí se celkem 3 lineární interpolace Nevýhoda tkví v rozmazávání ostrých hran (písmo, linky, apod.)
Změna rozlišení
Rekonstrukce pomocí zaokrouhlení na hodnotu nejbližšího souseda, bilineární interpolace, kubické interpolace, apod. Vzorkování s vyšší nebo nižší vzorkovací frekvencí
Alfa míchání
Prolnutí dvou obrázků
c = α1.c1 + α2.c2
Prolnutí dvou obrázků v čase
α1 = f1(t)
α2 = f2(t)
Klíčování na modrou/zelenou
Warping (pokřivení)
Specializovaný warping
spirála
vlnění
Úsečkový warping
Křivkový warping
Histogram
Vyjadřuje počet zastoupení jednotlivých jasových (barevných) hodnot v rastrovém obraze
Změny histogramu
Ekvalizace histogramu Zvýšení, snížení jasu
Změny kontrastu
Prahování
Gamma korekce
