Улучшение изображений с использованием градационных преобразований их Фурье образов

Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Technology audit and production reserves; Vol. 2 No. 2(58) (2021): Information and control systems; 16-19
Technology audit and production reserves; Том 2 № 2(58) (2021): Інформаційно-керуючі системи; 16-19
Technology audit and production reserves; Том 2 № 2(58) (2021): Информационно-управляющие системы; 16-19
ISSN: 2664-9969
2706-5448
Popis: The object of research is low-quality digital images. The presented work is devoted to the problem of digital processing of low quality images, which is one of the most important tasks of data science in the field of extracting useful information from a large data set. It is proposed to carry out the process of image enhancement by means of tonal processing of their Fourier images. The basis for this approach is the fact that Fourier images are described by brightness values in a wide range of values, which can be significantly reduced by gradation transformations. The work carried out the Fourier transform of the image with the separation of the amplitude and phase. The important role of the phase in the process of forming the image obtained after the implementation of the inverse Fourier transform is shown. Although the information about the signal amplitude is lost during the phase analysis, nevertheless all the main details correspond accurately to the initial image. This suggests that when modifying the Fourier spectra of images, it is necessary to take into account the effect on both the amplitude and the phase of the object under study. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the example of space images of the Earth's surface. It is shown that after the gradation logarithmic Fourier transform of the image and the inverse Fourier transform, an image is obtained that is more contrasting than the original one, will certainly facilitate the work with it in the process of visual analysis. To explain the results obtained, the schedule of the obtained gradation transformation into the Mercator series was carried out. It is shown that the resulting image consists of two parts. The first of them corresponds to the reproduction of the original image obtained by the inverse Fourier transform, and the second performs smoothing of its brightness, similar to the action of the combined method of spatial image enhancement. When using the proposed method, preprocessing is also necessary, which, as a rule, includes operations necessary for centering the Fourier image, as well as converting the original data into floating point format.
Объектом исследования являются низкокачественные цифровые изображения. Представленная работа посвящена проблеме цифровой обработки изображений низкого качества, что является одной из наиболее важных задач data science в области извлечения информации из большого массива. Предложено осуществлять процесс улучшения изображений путём градационной обработки их Фурье образов. Предпосылкой для такого подхода является тот факт, что Фурье образы описываются значениями яркостей в широком диапазоне значений, который можно значительно уменьшить путем градационных преобразований. В работе осуществлено дискретное преобразование Фурье изображения с выделением амплитуды и фазы. Показано важную роль фазы в процессе формирования изображения, полученного после применения обратного преобразования Фурье. Хотя при анализе фазы информация о амплитуде сигнала теряется, тем не менее все основные детали безошибочно соответствуют исходному изображению. Это говорит о том, что при модификации Фурье спектров изображений необходимо учитывать влияние, как на амплитуду, так и на фазу исследуемого объекта. Действенность предложенного метода продемонстрирована на примере космического снимка Земной поверхности. Показано, что после градационного логарифмического преобразования Фурье образа и обратного Фурье преобразования, получено изображение, которое является более контрастным по сравнению с первоначальным, что безусловно облегчит работу с ним в процессе визуального анализа. Для объяснения полученных результатов осуществлено разложение полученного градационного преобразования в ряд Меркатора. Показано, что улучшенное изображение состоит из двух частей. Первая из них соответствует воспроизведению исходного изображения, полученного путем обратного преобразования Фурье, а вторая осуществляет сглаживание его яркости, что аналогично действию комбинированного метода пространственного улучшения изображений. При использовании предложенного метода необходима также предварительная обработка, которая, как правило, включает в себя операции, необходимые для центрирования Фурье образа, а также преобразование исходных данных в формат с плавающей точкой. Исходя из полученных результатов, можно утверждать, что градационные преобразования Фурье образов изображений могут стать эффективным методом их улучшения.
Об'єктом дослідження є низькоякісні цифрові зображення. Представлена робота присвячена проблемі цифрової обробки зображень низької якості, що є одним з найбільш важливих завдань data science в області добування корисної інформації з великого масиву даних. Запропоновано здійснювати процес покращення зображень шляхом градаційної обробки їх Фур’є образів. Підставою для такого підходу є той факт, що Фур'є образи описуються значеннями яскравостей у широкому діапазоні значень, який можна значно зменшити шляхом градаційних перетворень. У роботі здійснено перетворення Фур’є зображення із виділенням амплітуди та фази. Показано важливу роль фази в процесі формування зображення, отриманого після здійснення зворотного перетворення Фур’є. Хоча при аналізі фази інформація про амплітуду сигналу втрачається, тим не менше всі основні деталі безпомилково відповідають початковому зображенню. Це говорить про те, що при модифікації Фур’є спектрів зображень необхідно враховувати вплив, як на амплітуду, так і на фазу досліджуваного об’єкту. Дієвість запропонованого методу продемонстровано на прикладі космознімку Земної поверхні. Показано, що після градаційного логарифмічного перетворення Фур’є образу та зворотного Фур’є перетворення, отримано зображення, яке є більш контрастним у порівнянні з початковим, що безумовно полегшить роботу з ним в процесі візуального аналізу. Для пояснення отриманих результатів здійснено розклад отриманого градаційного перетворення у ряд Меркатора. Показано, що результуюче зображення складається з двох частин. Перша з них відповідає відтворенню початкового зображення, отриманого шляхом зворотного перетворення Фур’є, а друга здійснює згладжування його яскравості, що аналогічно дії комбінованому методу просторового покращення зображень. При використанні запропонованого методу необхідна також попередня обробка, яка, як правило, включає в себе операції, необхідні для центрування Фур'є образу, а також перетворення початкових даних у формат з плаваючою точкою.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: