Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги



Download 7,66 Mb.
Pdf ko'rish
bet75/267
Sana25.02.2022
Hajmi7,66 Mb.
#300373
1   ...   71   72   73   74   75   76   77   78   ...   267
Bog'liq
туплам 21(06.04)

МЕТОДЫ РЕСАЙЗА ТВ ИЗОБРАЖЕНИЙ 
И.А.Гаврилов (доцент, ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразми), 
А.Х.Ахмедова (старший преподаватель ,ТУИТ им. Мухаммада ал-Хоразмий)
Изменение масштаба (ресайза) или разрешения изображений (уменьше-
ние или увеличение) часто используется для создания мультиформатных 
изображений, для снижения времени и трафика передачи изображений по 
каналам Интернет, а также для более детального просмотра мелких деталей 
изображений. При этом обычно трансформации изображений производятся с 
некоторой потерей их визуального качества. В частности, возможны 
существенные искажения геометрии мелких деталей и появление ложных 
узоров, а также такие негативные эффекты, как: 
1. Алиасинг
 
– эффект «ступенчатости» линий, который связан с 
проблемами отображения линий, не параллельных одной из осей координат. 
Ступенчатость возникает, тогда, когда точки на линиях пересекают строки 


160 
или столбцы пикселей под небольшим углом. При этом часть линии шириной 
в один пиксель может попасть на один пиксель экрана, а часть - на другой. 
Соответственно возникает неопределенность: можно рисовать эту часть как 
один пиксель на одном ряду, а один пиксель на другом ряду или закрашивать 
оба пикселя. Но все эти три способа вносят хорошо заметные дефекты в 
изображение. 
2. Размытие или потеря четкости изображений. Данный эффект 
возникает при увеличении размеров изображений и особенно сильно 
проявляется там, где имеют место объекты с выраженными границами. Это 
связано с тем, что при увеличении изображений ряд методов приводят к 
тому, что граница становится размазанной и не четкой, и соответственно к 
значительному ухудшению визуального качества полученных изображений. 
3. Эффект Гиббса
 
проявляется в том, что на изображениях проявляются 
ореолы возле резких перепадов яркости или цветности. Причем, 
незначительные искажения изображений человек может и не заметить, но 
при больших изменениях масштабов изображений данный артефакт сильно 
бросается в глаза и по негативному эффекту соизмерим с потерей цветности. 
В настоящее время разработано довольно много различных методов и 
алгоритмов 
ресайза 
изображений, 
отличающихся 
качеством 
и 
вычислительной сложностью алгоритмов. 
Изменение разрешения изображений в общем случае представляет его 
передискретизацию, которая может быть выполнена несколькими способами, 
среди которых прореживание, копирование ближнего соседа, интерполяция и 
аппроксимация. Кроме того, по способу обработки изображений методы 
ресайза подразделяются на неадаптивные и адаптивные.
Адаптивные методы изменяются в зависимости от структуры 
изображения (резкие границы, гладкая текстура), тогда как неадаптивные 
методы обрабатывают все пиксели одинаково.
Неадаптивные алгоритмы включают в себя методы: ближайшего соседа, 
билинейный, бикубический, сплайны, функции кардинального синуса (sinc), 
Ланцоша и другие. В зависимости от сложности реализации, они используют 
от 0 до 256 (или более) смежных пикселей для интерполяции. При этом, чем 
больше смежных пикселей используется, тем более точными могут оказаться 
результаты. Но это достигается большей вычислительной сложностью и 
соответственно временем обработки. 
Адаптивные алгоритмы включают в себя многие коммерческие 
алгоритмы в лицензированных программах, таких как Qimage, PhotoZoom 
Pro, Genuine Fractals и другие. Многие из них применяют различные версии 
своих алгоритмов (на основе попиксельного анализа при обнаружении 
границ) - с целью минимизировать дефекты интерполяции в местах, где они 
наиболее видны. 
Прореживание отсчетов или пикселей представляет собой простейший 
метод уменьшения размеров изображений, где, например, удаляется каждый 
четный или нечетный пиксель в строке и столбце. При этом число пикселей в 


161 
строке и столбце уменьшается в 2 раза. Соответственно и горизонтальный и
вертикальный размер такого изображения также уменьшается в 2 раза. 
Однако данному методу свойственны сильные искажения изображения, 
поскольку, например, вертикальные линии видеообъектов толщиной в 1 
пиксель могут быть потеряны безвозвратно, что приведет к рваным 
изображениям (рис.1). Кроме того, могут возникнуть искажения, связанные с 
нарушением условия Котельникова.
Рис.1. Исходное тестовое изображение и результат его уменьшения в 2 раза 
Для повышения качества уменьшенных изображений необходимо 
произвести передискретизацию (resampling) цифрового изображения с 
понижением его спектра, чтобы не нарушалось условие теоремы 
Котельникова. Для этого изображение обрабатывается ФНЧ для понижения 
спектра сигнала, а затем децимацией удаляются лишние отсчеты. При этом, 
если изображение требуется уменьшить в 2 раза, то и его спектр необходимо 
уменьшит во столько же раз. Для этой цели могут использоваться различные 
фильтры: Лагранжа, Гаусса, Sinc-фильтр, Ланцоша и т.д., обладающие 
различными характеристиками и вычислительной сложностью. При этом 
указанные фильтры могут использоваться, как для уменьшения, так и 
увеличения размеров изображений. 
Самым простым и быстродействующим методом увеличения 
изображений является копирование соседнего пикселя. Однако полученные 
при этом изображения имеют очень низкое качество из-за лестничного 
эффекта. 
Билинейная интерполяция рассматривает квадрат 2x2 известных 
пикселя, окружающих неизвестный. В качестве интерполированного 
значения используется взвешенное усреднение этих четырёх пикселей. В 
результате изображения выглядят значительно более гладко, чем результат 
работы метода ближайшего соседа. 
Бикубическая интерполяция уже использует массив из 4x4 окружающих 
пикселей - всего 16. А поскольку они находятся на разных расстояниях от 
вычисляемого пикселя, то ближайшие пиксели получают при расчёте 
больший вес. Бикубическая интерполяция производит значительно более 
резкие изображения, чем предыдущие два метода, и является наиболее 
лучшей по соотношению времени обработки и визуального качества. По этой 
причине она стала стандартной для многих программ редактирования 
изображений (включая Adobe Photoshop), драйверов принтеров и встроенной 
интерполяции камер. 
Интерполяторы высшего порядка используют больше окружающих 
пикселей и таким образом требуют более интенсивных вычислений. Эти 
алгоритмы включают в себя сплайны и кардинальный синус (sinc), и


162 
сохраняют большинство информации об изображении после интерполяции. В 
целом 
указанные 
алгоритмы 
обеспечивают 
лучшее 
качество 
трансформированных изображений, чем при билинейной и бикубической
интерполяции. Однако в некоторых случаях алгоритм кардинального синуса 
на гладком участке отрабатывает хуже, чем бикубическая интерполяция.
Методы Ланцоша относятся к числу методов, позволяющих 
масштабировать цифровые изображения с наилучшим качеством. Данные 
методы используют нормированную функцию кардинального синуса 
sinc(x) 
и активно используется в таких программных продуктах, как ACDSee
®

AdobePhotoshop
®
,
GIMP и т.д. 
Следует отметить, что неадаптивные интерполяторы стараются 
оптимизировать баланс между тремя нежелательными дефектами: 
граничными гало, размытием и ступенчатостью. Однако, на сегодняшний 
день, в полной мере этого сделать не удается, и поэтому минимум один из 
указанных дефектов будет заметен.
Адаптивные интерполяторы обычно не создают указанные дефекты, но 
зато в свою очередь могут порождать несвойственные исходному 
изображению текстуры или одиночные пиксели на крупных масштабах. 
Однако, некоторые «дефекты» адаптивных интерполяторов могут 
маскироваться на мелкоструктурных изображениях и поэтому глазом не 
замечаться. 
Таким образом, выбор качественного метода ресайза изображений 
является сложной задачей и поэтому требует дальнейших исследований. 

Download 7,66 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   71   72   73   74   75   76   77   78   ...   267




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish