Обработка и визуализация объектов на космических изображениях средствами пакета Contour (стр. 2 из 6)
Общая схема проверки области на однородность состоит в следующем. Пусть F (R) - заданная мера однородности области R. Если R12 = R1∩R2, то критерий однородности можно задать, потребовав, чтобы выполнялось условие F (R12) ≤ ε, ε - заданный порог.
Таким образом, при сегментации путем наращивания областей учитывается структура области, её связность. Это бывает важно при обработке данных дистанционного зондирования, нередко этот метод дает лучшие результаты, чем другие методы, не учитывающие связность и рассчитанные на индивидуальное отнесение каждого пикселя к тому или иному классу.
Дальнейшая классификация алгоритмов основана на способе наращивания области. При использовании квадратной или прямоугольной сетки используются 2 вида связности: 4 - и 8-связность [8].
Сегментация путем выделения границ предусматривает использование оператора градиента. После этого для установления факта, что действительно обнаружена граница, применяется процедура разделения по порогу. Затем пиксели, идентифицированные как граничные, соединяются в замкнутые кривые, окружающие соответствующие области.
В этом методе, как и в других методах сегментации, существенным является критерий однородности области, по характеристике которой и вычисляются значения градиента. Прямые методы сегментации путем выделения границ предусматривают применение к исходному изображению.
Задача построения границ сегментов на изображении градиента выступает в качестве самостоятельной задачи. Вообще говоря, эта задача довольно сложная и может быть решена лишь в самых простейших случаях. Например, можно выделять локальные максимумы градиента всех строк и столбцов изображения [9].
Сегментация путем выделения границ показала, что метод достаточно хорошо работает только при большой протяженности границы [10].
1.3 Основы теории цвета
Глаз. Если опустить несущественные для восприятия цвета оптические детали, глаз подобен цифровому фотоаппарату с очень неравномерным распределением пикселей по площади кадра.
"Пикселями" на сетчатке глаза служат светочувствительные клетки двух разновидностей: палочки и колбочки. Причем, палочки действуют в основном при слабом освещении и предоставляют информацию лишь о яркости, а колбочки, эффективно действующие только при достаточно ярком свете, позволяют глазу различать цвета.
Колбочки трех типов, называемые обычно S-, M-, и L-колбочками, воспринимают свет соответственно в коротко-, средне-, и длинноволновой областях спектра. Часто их называют также синими, зелеными и красными колбочками, что не совсем корректно, но зато, наглядно.
Примерно следующим образом распределяется чувствительность клеток сетчатки (рис.1.3):
Рис.1.3 Распределение чувствительности клеток сетчатки
Заметим, что это нормализованная чувствительность. В абсолютных значениях чувствительность палочек примерно вдвое превосходит максимальную чувствительность колбочек, а сами колбочки активно подстраиваются под освещение и почти никогда не обладают одинаковыми максимумами чувствительности [11].
Сетчатка глаза содержит примерно 100 млн. палочек и 5 млн. колбочек. В центре сетчатки, в области так называемого "желтого пятна" больше концентрация красных и зеленых колбочек, на периферии - палочек и синих колбочек. В центре желтого пятна - "ямке" - палочек и синих колбочек нет вообще. Как следствие, мелкие красные и зеленые детали различить нам не составляет труда, а синие, если смотреть прямо на них, мало отличаются от черных.
Основная информация о деталях изображения и о цветах доставляется нам колбочками, расположенными в желтом пятне и ямке. Периферийное зрение имеет достаточно невысокое разрешение и не позволяет толком различать цвета. В то же время, увеличение концентрации палочек делает периферийное зрение более действенным в темноте. Ночью, зачастую, проще рассмотреть темный объект, отведя взгляд чуть в сторону.
программа contour delphi зондирование
Также различием палочек и колбочек определяется ночной сдвиг пика чувствительности, называемый эффектом Пуркинье. При ярком свете глаз наиболее чувствителен к длинам волн около 554 нм, но в темноте, когда зрение практически полностью определяется палочками, пик чувствительности сдвигается к 511 нм. Таким образом, ночью все кошки действительно становятся серыми, и если вы умудритесь найти кошек синего и красного цветов, то синяя, посерев, станет гораздо светлее красной.
Подбор цветов в трехцветность. До сих пор мы говорили о цвете как о спектральной характеристике света, т.е. о его физическом смысле. Рассмотрим теперь более житейское понимание цвета. Зеленый цвет дает зеленая лампочка, красный - красная. Если на белый лист бумаги посветить обеими лампочками - он станет желтым. Что это означает? Означает это, что одни цвета можно получить смешением других. Очевидный, казалось бы, вывод становится совсем неочевидным при распространении его на все возможные цвета. Один из основных опытов, служащих изучению цвета - подбор цветовых пар. Представьте нейтральный экран в темной комнате: левая его половина освещается лампой некоторого заданного цвета (тестовый цвет), а правая - одновременно несколькими лампами разных цветов, называемых основными. Теперь будем изменять яркость отдельных ламп основных цветов, пытаясь сделать их общий цвет неотличимым от тестового. Закончив подбор, запишем тестовый цвет как сумму основных с соответствующими яркостям ламп весовыми коэффициентами. Эксперимент показывает, что подобрать цвета таким образом возможно практически во всех случаях, но основных цветов может понадобиться очень и очень много.
Второй важный момент, который выясняется в таких экспериментах: сложение цветов происходит линейно. При использовании n основных цветов, любой тестовый цвет мы можем представить как вектор в n-мерном пространстве их яркостей и при необходимости комбинирования нескольких "левых" цветов, для которых подобраны координаты, рассматривать их смешение как сложение соответствующих векторов со всеми вытекающими из этого правилами.
Заметьте: цвет мы подбираем исключительно по ощущениям, не пользуясь никакими измерительными приборами кроме собственных глаз. Более того: воспользуйся мы такими приборами - выяснили бы, скорее всего, что спектральные характеристики излучения одинаковых для глаза половинок экрана здорово отличаются.
Существенным дополнением к эксперименту подбора будет введение возможности разностного сопоставления цветов. Разрешим перенаправлять часть ламп с правой части экрана на левую, а коэффициенты их яркостей в этом случае будем считать отрицательными. При таком допущении оказывается, что большинству наблюдателей достаточно лишь трех линейно-независимых основных цветов для подбора коэффициентов к любому тестовому цвету.
Этот факт легко объясним, если вспомнить о физическом смысле цвета и том, как он воспринимается. Цвет как спектральная характеристика представляет собой вектор в бесконечномерном пространстве, каждой координате которого соответствует идеальный монохромный источник света. Воспринимая излучение, наш мозг оперирует величинами возбуждения трех рецепторов. Таким образом, процесс восприятия глазом цветов представляет собой проецирование бесконечномерного вектора на трехмерное пространство.
Теперь понятно, почему подобранные "на глаз" цвета могли сильно различаться по спектральным характеристикам. Понятно также, что, оперируя векторами в трехмерном пространстве воспринимаемых цветов (его часто называют цветовым пространством LMS по названиям типов колбочек), мы можем без зазрения совести выбирать любые другие тройки базисных векторов, которые нам покажутся удобными [12].
Цветовые пространства. Для чего мы вообще возимся с цветами? Цвета нам нужно воспроизводить - на бумаге, мониторе или где-нибудь еще, цвета нужно сравнивать и корректировать. Для всего этого цвета нужно уметь строго описывать, т.е. задавать и определять координаты того или иного цвета в некотором пространстве признаков.
Способов задавать координаты цветов придумано в избытке - попробуем разобраться, что из чего вытекает. Очевидным решением было бы использование в качестве координат коэффициентов основных цветов в эксперименте подбора цвета. Если для каждой длины волны λ подобрать коэффициенты основных цветов A, B и C, мы получим некоторые зависимости a (λ), b (λ), c (λ), которые называются функциями подбора цвета. Любой чистый (монохромный) цвет теперь можно будет найти как Цвет (λ) = a (λ) + b (λ) + c (λ).
Если в качестве основных цветов выбрать красный, зеленый и синий с длинами волн 645.16 нм, 526.32 нм и 444.44 нм соответственно, функции подбора цвета для среднего наблюдателя примут следующий вид (рис 1.4):
Рис.1.4 Функции подбора цвета
Отрицательные значения функций указывают на необходимость разностного сопоставления цветов. Для описания независимого цвета это не слишком удобно. Еще хуже, что избавиться от отрицательных значений нам не удастся ни при какой реальной тройке основных цветов. Чтобы избавиться от отрицательных коэффициентов в выражениях для цветовых пар, можно немного переопределить спектры основных цветов, что, правда, сделает их нереальными по отдельности [13].