RU2692575C1 - Method of integrating digital halftone images - Google Patents
Method of integrating digital halftone images Download PDFInfo
- Publication number
- RU2692575C1 RU2692575C1 RU2018100949A RU2018100949A RU2692575C1 RU 2692575 C1 RU2692575 C1 RU 2692575C1 RU 2018100949 A RU2018100949 A RU 2018100949A RU 2018100949 A RU2018100949 A RU 2018100949A RU 2692575 C1 RU2692575 C1 RU 2692575C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- images
- informative
- pixels
- brightness
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 5
- 230000000536 complexating effect Effects 0.000 description 4
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000004313 glare Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/40—Filling a planar surface by adding surface attributes, e.g. colour or texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области цифровой обработки изображений, в частности к комплексированию цифровых изображений.The invention relates to the field of digital image processing, in particular to the integration of digital images.
Из уровня техники известен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений, полученных от двух каналов различного спектрального диапазона (Патент RU 2451338 опубликовано 20.05.2012 г., МПК G06T 5/00). Представленный способ заключается в том, что получают исходные телевизионные и тепловизионные изображения, определяют основное изображение с наибольшим уровнем информативных деталей, вычисляют среднюю яркость изображения второго канала, вычисляют среднее значение абсолютных разностей между средней яркостью изображения второго канала и значениями яркостей всех пикселей изображения второго канала, для каждого пикселя комплексированного изображения вычисляют сумму значения яркости пикселя изображения основного канала и абсолютной разности значения яркости пикселя изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, из полученной суммы вычитают среднее значение абсолютных разностей яркости пикселей изображения второго канала и средней яркости изображения второго канала, нормализуют яркостный диапазон изображения.The prior art knows how to integrate digital halftone images obtained from two channels of different spectral range (Patent RU 2451338 published 05/20/2012, IPC
Одним из недостатков данного способа является, снижение локального контраста объектов, особенно в случае наличия засветок на одном из исходных изображений.One of the disadvantages of this method is the reduction of the local contrast of objects, especially in the case of the presence of highlights on one of the original images.
Наиболее близким к предлагаемому является способ комплексирования двух цифровых полутоновых изображений (Патент RU 2540778 опубликовано 10.02.2015 г., МПК G06T 5/50, G06K 9/46). Данный способ, включает получение исходных изображений, определение наиболее информативного изображения, комплексирование изображений, основанное на комбинировании наиболее информативного изображения и отличительных деталей второго изображения, выравнивание яркостного диапазона результирующего изображения. При комплексировании изображений определяют оценки коэффициентов линейной регрессии величин яркостей наиболее информативного изображения по величинам яркости второго изображения, формируют промежуточное изображение как результат линейного преобразования наиболее информативного изображения с найденными коэффициентами, находят комплексированное изображение путем прибавления к наиболее информативному изображению разности второго и промежуточного изображений.The closest to the proposed method is the integration of two digital half-tone images (Patent RU 2540778 published 02.10.2015, IPC
Недостатками способа-прототипа является снижение локального контраста объектов на результирующем изображении как в случае наличия засветок на одном из исходных изображений, так и в случае близких по яркости объекта и фона разноспектральных изображений, а также сложность выявления спектрально зависимых объектов на результирующем комплексированном изображении.The disadvantages of the prototype method is to reduce the local contrast of objects in the resulting image as in the presence of highlights on one of the original images, and in the case of similar object brightness and background spectral images, as well as the difficulty of identifying spectrally dependent objects on the resulting complex image.
Техническим результатом предлагаемого способа комплексирования цифровых полутоновых изображений является повышение локального контраста результирующего изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных спектральных диапазонах, а также упрощение выявления спектрально зависимых объектов.The technical result of the proposed method of integrating digital halftone images is to increase the local contrast of the resulting image containing the elements of the original images of the same scene obtained in different spectral ranges, as well as simplifying the detection of spectrally dependent objects.
Технический результат достигается тем, что согласно предлагаемого способа включающего определение наиболее информативного изображения, формирование результирующего изображения и выравнивание его яркостного диапазона, при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усредняют полученные разности, формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, результирующее изображение представляют в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение.The technical result is achieved by the fact that according to the proposed method including determining the most informative image, forming the resulting image and aligning its brightness range, when combining images, calculate the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with surrounding pixels, average the resulting differences, form an integrated halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding conductive average difference values most informative image pixels with a predetermined gain, the resulting image is presented in the form of RGB-color image with three components: two initial images and complexed image.
Сущность предлагаемого способа заключается в том, что при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения (например, телевизионное (ТВ) изображение) с окружающими его пикселами:The essence of the proposed method lies in the fact that when integrating images, calculate the difference between the brightness values of each pixel of the most informative image (for example, a television (TV) image) with the surrounding pixels:
где i=1, …, m; j=1, …, n; m, n - число строк и столбцов ТВ изображения ;where i = 1, ..., m; j = 1, ..., n; m, n - the number of rows and columns of the TV image ;
р=0, …, Р - параметр определяющий координаты пиксела окрестности по i,p = 0, ..., P is the parameter that determines the coordinates of the neighborhood pixel by i,
q=0, …, Q - параметр определяющий координаты пиксела окрестности по j.q = 0, ..., Q is the parameter that determines the coordinates of the neighborhood pixel by j.
d=1, …, ((2Р+1)(2Q+1))-1 - индекс разности значений яркости i, j-го пиксела с пикселами окрестности.d = 1, ..., ((2Р + 1) (2Q + 1)) - 1 - index of the difference between the brightness values of i, j-th pixel with the pixels of the neighborhood.
Усредняют полученные разности по количеству пикселей окрестности:Average the obtained difference by the number of pixels in the neighborhood:
Формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения (например, тепловизионное (ТПВ) изображение) с соответствующими значениями средней разности яркостей пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления:Form a complex halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image (for example, thermal imaging (TFT) image) with the corresponding values of the average difference in brightness of the pixels of the most informative image with a given gain:
где k - коэффициент усиления средней разности яркостей пикселей наиболее информативного изображения.where k is the gain of the average difference in brightness of the pixels of the most informative image.
Согласно (см., например, Агостон Ж. Теория цвета и ее применение в искусстве и дизайне: Пер. с англ. - М.: Мир, 1985. 184 с), для визуализации отличительных признаков разноспектральных изображений, результирующее изображение представляют в виде синтезированного RGB-цветного изображения с тремя компонентами (например :According to (see, for example, J. Agoston. Theory of Color and its Application in Art and Design: Trans. From English - M .: Mir, 1985. 184), for visualizing the distinctive features of multi-spectral images, the resulting image is represented as a synthesized RGB color image with three components (for example :
Выравнивают яркостный диапазон результирующего цветного изображения с помощью любого известного метода (см., например, Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с).Align the luminance range of the resulting color image using any known method (see, for example, Gonzalez R., Woods R. Digital image processing. M .: Tekhnosfera, 2005. 1072 sec.).
Выводят результирующее цветное изображение для просмотра.Display the resulting color image for viewing.
Предлагаемый способ может быть реализован, например, с помощью устройства, блок-схема которого представлена на фиг. 1. Блок-схема устройства содержит: 1 - блок предварительной подготовки изображений, выполняющий геометрические преобразование изображений, улучшение яркости и контраста, фильтрацию шума, 2 - блок выбора наиболее информативного изображения; 3 - блок вычисления разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами; 4 - блок вычисления среднего значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения; 5 - блок усиления средних значений разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения; 6 - блок формирования комплексированного полутонового изображения; 7 - блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения; 8 - блок выравнивания яркостного диапазона цветного изображения; 9 - блок вывода результирующего цветного изображения.The proposed method can be implemented, for example, using a device whose block diagram is shown in FIG. 1. The block diagram of the device contains: 1 - a block of preliminary preparation of images that performs geometric transformation of images, improving brightness and contrast, filtering noise, 2 - a block for selecting the most informative image; 3 - a unit for calculating the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with its surrounding pixels; 4 - a unit for calculating the average value of the difference in pixel brightness of the most informative image; 5 is a block to enhance the average values of the difference in pixel brightness of the most informative image; 6 - block the formation of the integrated halftone image; 7 is a block forming the resulting RGB-color complexed image; 8 - block alignment of the luminance range of the color image; 9 - output unit of the resulting color image.
Устройство на фиг. 1 работает следующим образом. На вход устройства поступают два разноспектральных изображения, которые подают на вход блока предварительной подготовки изображений 1, далее изображения подают на блок выбора наиболее информативного изображения 2, после чего наиболее информативное изображение параллельно подают на блок вычисления разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами 3 и блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7, а второе изображение параллельно подают на блок формирования комплексированного полутонового изображения 6 и блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7. После обработки в блоке 3, полученные разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами поступают на блок вычисления среднего значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения 4, после чего полученные средние значения разностей яркости пикселей наиболее информативного изображения подают на блок формирования комплексированного полутонового изображения 6, полученное комплексированное полутоновое изображение подается на блок формирования результирующего RGB-цветного комплексированного изображения 7. Результирующее RGB-цветное комплексированное изображение подают на блок выравнивания яркостного диапазона цветного изображения 8, после чего результирующее изображение поступает на блок вывода результирующего цветного изображения 9.The device in FIG. 1 works as follows. Two multi-spectral images are input to the device, which are fed to the input of the preliminary
Рассмотрим примеры. На фиг. 2, 7 представлено исходное ТВ изображение (на фиг. 2 засветка объектов сцены, на фиг. 7 плохо различимые объекты с низким контрастом). На фиг. 3, 8 представлено исходное ТПВ изображение с контрастными объектами. На фиг. 4, 9 представлен результат комплексирования исходных разноспектральных полутоновых изображений в единое полутоновое изображение по способу-прототипу. На фиг. 5, 10 представлено комплексированное полутоновое изображение полученное на основе предлагаемого способа. На фиг. 6, 11 с целью демонстрации достигаемого технического результата, представлено результирующее цветное комплексированное изображение, полученное устройством комплексирования изображений (фиг. 1) на основе предлагаемого способа, по которым хорошо видны объекты, как первого, так и второго исходных изображений, а также цветом выделены спектрально зависимые объекты и элементы сцены.Consider examples. FIG. Figures 2, 7 show the original TV image (in Fig. 2, the illumination of objects in the scene, in Fig. 7 poorly visible objects with low contrast). FIG. 3, 8 shows the original TPR image with contrasting objects. FIG. 4, 9 shows the result of the integration of the original multi-spectral half-tone images into a single half-tone image according to the prototype method. FIG. 5, 10 presents an integrated halftone image obtained on the basis of the proposed method. FIG. 6, 11 in order to demonstrate the achieved technical result, the resulting color integrated image obtained by the image complexing device (Fig. 1) is presented on the basis of the proposed method, in which objects of both the first and second source images are clearly visible, as well as spectrally highlighted in color dependent objects and scene elements.
Сопоставляя результаты комплексирования разноспектральных полутоновых изображений известным (фиг. 4, 9) и предлагаемым (фиг. 6, 11) способом, можно видеть, что заявляемый способ позволяет получить лучший результат, поскольку результирующее комплексированное изображение является более информативным с высоким локальным контрастом и позволяет осуществлять селекцию спектрально зависимых объектов по их цветовому различию, как в условиях засветочных помех, так и в условиях низкого контраста одного из исходных изображений.Comparing the results of complexing multi-spectral halftone images known (Fig. 4, 9) and the proposed (Fig. 6, 11) method, you can see that the inventive method allows to get the best result, because the resulting integrated image is more informative with high local contrast and allows selection of spectrally dependent objects according to their color difference, both in conditions of glare interference, and in conditions of low contrast of one of the original images.
Таким образом, предлагаемый способ позволяет повысить локальный контраст информативных элементов и объектов, как в случае наличия засветок на одном из исходных изображений, так и в случае близких яркостей объекта и фона разноспектральных изображений, а также упростить выявление спектрально зависимых объектов, за счет того, что при комплексировании изображений вычисляют разности значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усредняют полученные разности, формируют комплексированное полутоновое изображение путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, результирующее изображение представляют в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение. Тем самым предлагаемый способ устраняет недостатки прототипа.Thus, the proposed method allows to increase the local contrast of informative elements and objects, as in the case of the presence of highlights on one of the source images, and in the case of close object brightness and background of different spectral images, as well as to simplify the identification of spectrally dependent objects, due to the fact that when complexing images, calculate the difference of the brightness values of each pixel of the most informative image with the surrounding pixels, average the obtained differences, form a complex A halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding values of the average pixel difference of the most informative image with a given gain, the resulting image is represented as an RGB-color image with three components: two source images and an integrated image. Thus, the proposed method eliminates the disadvantages of the prototype.
Предлагаемое техническое решение является новым, поскольку из общедоступных сведений неизвестен способ комплексирования цифровых полутоновых изображений, заключающийся в определении наиболее информативного изображения, формировании результирующего изображения и выравнивании его яркостного диапазона, при комплексировании изображений вычислении разностей значений яркости каждого пиксела наиболее информативного изображения с окружающими его пикселами, усреднении полученных разностей, формировании комплексированного полутонового изображения путем суммирования значений яркости пикселей второго изображения с соответствующими значениями средней разности пикселей наиболее информативного изображения с заданным коэффициентом усиления, представлении результирующего изображения в виде RGB-цветного изображения с тремя компонентами: два исходных изображения и комплексированное изображение.The proposed technical solution is new, because of the publicly available information is unknown method of integrating digital halftone images, which consists in determining the most informative image, forming the resulting image and aligning its brightness range, when combining images calculating the difference in brightness values of each pixel of the most informative image with its surrounding pixels, averaging the obtained differences, the formation of an integrated halftone image by summing the brightness values of the pixels of the second image with the corresponding values of the average pixel difference of the most informative image with a given gain, representing the resulting image as an RGB-color image with three components: two source images and an integrated image.
Предлагаемое техническое решение является промышленно применимым, так как для его реализации могут быть использованы любые известные из уровня техники программируемые и непрограммируемые процессоры цифровой обработки сигналов и изображений (см., например, URL: http://module.ru/catalog/).The proposed technical solution is industrially applicable, since its implementation can be used any known from the prior art programmable and non-programmable processors digital signal processing and images (see, for example, URL: http://module.ru/catalog/).
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2018100949A RU2692575C1 (en) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Method of integrating digital halftone images |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2018100949A RU2692575C1 (en) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Method of integrating digital halftone images |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2692575C1 true RU2692575C1 (en) | 2019-06-25 |
Family
ID=67038306
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2018100949A RU2692575C1 (en) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Method of integrating digital halftone images |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2692575C1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2342701C1 (en) * | 2007-08-15 | 2008-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации | Method of complexing digital multispectral half-tone images |
CN102368295A (en) * | 2011-09-07 | 2012-03-07 | 常州蓝城信息科技有限公司 | Method for extracting age characteristics under complex environment |
RU2451338C1 (en) * | 2010-12-23 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") | Method of integrating digital grayscale television and thermal images |
RU2540778C1 (en) * | 2013-10-31 | 2015-02-10 | Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" | Method for integrating digital half-tone images |
US20170331976A1 (en) * | 2014-08-12 | 2017-11-16 | Digimarc Corporation | Spot color substitution for encoded signals |
-
2018
- 2018-01-10 RU RU2018100949A patent/RU2692575C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2342701C1 (en) * | 2007-08-15 | 2008-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации | Method of complexing digital multispectral half-tone images |
RU2451338C1 (en) * | 2010-12-23 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ") | Method of integrating digital grayscale television and thermal images |
CN102368295A (en) * | 2011-09-07 | 2012-03-07 | 常州蓝城信息科技有限公司 | Method for extracting age characteristics under complex environment |
RU2540778C1 (en) * | 2013-10-31 | 2015-02-10 | Закрытое Акционерное Общество "Научно-Технический Центр Элинс" | Method for integrating digital half-tone images |
US20170331976A1 (en) * | 2014-08-12 | 2017-11-16 | Digimarc Corporation | Spot color substitution for encoded signals |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9992457B2 (en) | High resolution multispectral image capture | |
Monno et al. | Single-sensor RGB-NIR imaging: High-quality system design and prototype implementation | |
Cao et al. | High resolution multispectral video capture with a hybrid camera system | |
US10572974B2 (en) | Image demosaicer and method | |
Ma et al. | Acquisition of high spatial and spectral resolution video with a hybrid camera system | |
US10147167B2 (en) | Super-resolution image reconstruction using high-frequency band extraction | |
US10951817B2 (en) | Compound-eye imaging device, image processing method, and recording medium | |
KR20170074602A (en) | Apparatus for outputting image and method thereof | |
Tao et al. | Hyperspectral image recovery based on fusion of coded aperture snapshot spectral imaging and RGB images by guided filtering | |
US10431616B2 (en) | Color filter arrays for image sensors | |
Shrestha et al. | Quality evaluation in spectral imaging–quality factors and metrics | |
Ye et al. | A crosstalk correction method to improve multi-wavelength LEDs imaging quality based on color camera and frame accumulation | |
Monno et al. | N-to-sRGB mapping for single-sensor multispectral imaging | |
RU2692575C1 (en) | Method of integrating digital halftone images | |
RU2667800C1 (en) | Method for integrating two digital halftone images | |
Han et al. | Canonical illumination decomposition and its applications | |
Asiq et al. | Efficient colour filter array demosaicking with prior error reduction | |
Ramanath | Interpolation methods for the bayer color array | |
US10249020B2 (en) | Image processing unit, imaging device, computer-readable medium, and image processing method | |
Couillaud et al. | Nature-inspired color-filter array for enhancing the quality of images | |
Rebiere et al. | Color Pixel Reconstruction for a Monolithic RGB-Z CMOS Imager | |
Bao et al. | A no reference image quality measure using a distance doubling variance | |
CN110555871B (en) | Method and device for automatic registration of monitoring video | |
Cho et al. | Improvement on Demosaicking in Plenoptic Cameras by Use of Masking Information | |
Breier et al. | Color filter arrays revisited—evaluation of Bayer pattern interpolation for industrial applications |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200111 |