Морские информационно-управляющие системы НОЯБРЬ 2018, № 14 | Page 18

к  числу простейших из всех методов улучшения изобра-
жений, из которых выделяют три преобразования: степен-
ное, логарифмическое и кусочно-линейное [2].
Логарифмическое преобразование сжимает динамиче-
ский диапазон изображения, что приводит к  потере ин-
формативности и усложняет обнаружение объектов.
Степенное  – более универсальное, однако требует
дополнительные вычислительные ресурсы и  память для
предварительной нормировки изображения.
Кусочно-линейное  – не столь требовательно к  ресур-
сам, описывается простыми линейными зависимостями
и позволяет задавать кривые сложной формы, увеличивая
степень гибкости обработки.
Для повышения контрастности исходных изображений
использовалось следующее кусочно-линейное преобра-
зование:
L – 1
S 2
(r 2 ; s 2 )
3L/4
L/2
L/4
S 1
0
(r 1 ; s 1 )
0
L
r 1
4
L
2
r 2
3L
4
L
1
Яркость на входе, А вх
Рис. 2. График функции оператора преобразования
A вх (i, j)s 1 / r 1 при A вх (i, j)≤ r 1 ;
A вых (i,j)= (A
вх (i, j) – r 2 )(L – s 2 ) / (L – r 2 )+S 2 при A вх (i, j)≥ r 2 ; (2)
(A вх (i, j) – r 1 )(s 2 – s 1 ) / (r 2 – r 1 )+S 1 при r 1 ≤ A вх (i, j)≤ r 1 ,
Моделирование
Целью данной процедуры является определение необхо-
димого набора преобразований РСА-изображений, после
которого они становятся пригодными для обработки алго-
ритмами верхнего уровня.
Существует три метода, которые широко применяются
в системах компьютерного зрения [2]:
• яркостное преобразование;
• пространственная фильтрация;
• фильтрация в частотной области.
В силу требования большого объема памяти для об-
работки изображений, фильтрация в  частотной области
в данной статье не рассматривается.
Преобразование яркости и  пространственная фильтра-
ция в общем случае описываются следующим выражением:
g(x,y)=T[f(x,y)],
(1)
где f(x,y)  – входное изображение, g(x,y)  – обработанное
изображение, а Т – оператор над f, определенный в неко-
торой окрестности точки (x,y).
Входные изображения (рис. 1) имеют 8-битное пред-
ставление (256 градаций серого цвета). Видно, что на них
присутствуют участки как с  высоким контрастом (прича-
лы), так и с низким контрастом (размытая береговая чер-
та). В  связи с  этим рассмотрим преобразование яркости
для улучшения изображения.
Преобразование яркости
Данное преобразование используется для повышения
контрастности изображения, что позволяет лучше разли-
чать объекты на фоне моря. Этот вид обработки относится
16
Морские информационно-управляющие системы, 2018/ No. 2 (14)
где L – максимально возможное значение яркости, A вх (i, j)
и A вых (i, j) – значения яркости пикcеля на входе и выходе
преобразования соответственно, (r 1 , s 1 ) и (r 2 , s 2 ) – точки, за-
дающие вид кусочно-линейной функции (рис. 2) и опреде-
ленные на интервале [0, (L – 1)].
Результат обработки исходных изображений данным
преобразованием представлен на рисунке 3 и  получен
при положениях точек (r 1 , s 1 ) и (r 2 , s 2 ) равных (95,6; 31,9)
и (159,4; 223,1), соответственно. Видно, что уровень фона
морской поверхности значительно уменьшился, и  объе-
кты на этом фоне стали более контрастными. Если на
исходных изображениях уровень контраста надводных
объектов на фоне моря составлял порядка 8–9 дБ, то
после обработки  – 14–15 дБ, что является достаточной
величиной для обнаружения объектов.
Описание этого преобразования не будет полным без
определения влияния на выходной результат изменения
каждого входного параметра. Оценка проводилась как
визуальным методом, так и  фактическим сравнением
массивов данных изображений. Сравнивались результаты
яркостного преобразования с указанными выше значения-
ми параметров и преобразований с изменением величин
входных переменных в диапазонах ±1/8 от максимальной
яркости для точки (r 1 , s 1 ) и ±1/4 для точки (r 2 , s 2 ) (рис. 3).
Уменьшение параметра r 1 приводит к возрастанию уров-
ня фона морской поверхности, его увеличение – к сильной
изрезанности береговой черты.
При уменьшении параметра s 1 снижается уровень фона
морской поверхности. Увеличение этого параметра приво-
дит к возрастанию общего фона по изображению, но в то
же время береговая черта приобретает более непрерыв-
ный характер, что облегчает задачу ее обнаружения и вы-
деления.