12.4. Подчеркивание границ

Психофизические эксперименты показывают, что фотографи­ческое или телевизионное изображение с подчеркнутыми грани­цами часто оказывается субъективно более приятным, чем фото­метрически совершенная репродукция. Метод подчеркивания границ можно реализовать несколькими

Рис. 12.4.1. Осциллог­раммы видеосигналов ■ системе улучшения нибражмша методом NefMSKoro маошрои-

ШМ.:

ttua «notofleoctv; в — ■амия разрешающая способность; • — эффект нерезкого маскирования.

В системах электронного сканирования 13ображений получаемый видеосигнал можно допустить через электрический фильтр верх-шх частот. Другой способ обработки скани->уемых изображений заключается в исполь-ювании нерезкого маскирования [12]. При •том изображение как бы сканируется двумя 1ерекрывающимися апертурами, одна из соторых соответствует нормальному разре-пению, а другая — пониженному. В ре->ультате получают соответственно массив юрмального изображения F (/, k) и массив ^четкого изображения F_L (/, k). Затем »лектронным способом формируют массив маскированного изображения

'_M(j,k) = cF(i, k)-(l-c)F_L(j,k), (12.4.1)

•де с — коэффициент пропорциональности. Обычно значения с находятся в пределах >т */₅ до ⁶/₀, т. е. отношение составляющих юрмальной и пониженной четкости изме­лется от 1,5 до 5. На рис. 12.4.1 пока-!аны типичные осциллограммы видеосиг-шлов при сканировании резкой границы.

Сигнал, полученный в результате маскирования, имеет два вы­броса, отсутствующие в исходном сигнале (высокого разреше­ния). Длительность фронта стала несколько больше. Субъек­тивная резкость маскированного изображения повышается.

Подчеркивание границ можно также осуществить, выполняя дискретную фильтрацию согласно соотношению (12.3.1) с исполь­зованием высокочастотного импульсного отклика И [13—15].

Ниже представлены три типичные маски для выполнения 'высокочастотной фильтрации:

маска 1

Эти маски отличаются тем, что сумма их элементов равна единице. Рис. 12.4.2 иллюстрирует два способа подчеркивания границ: нерезкое маскирование и применение масок высокочастотной фильтрации.

Еще одним способом подчеркивания границ является так называемое статистическое дифференцирование [7, 16, стр. 100]. Значение яркости каждого элемента делится на статистическую оценку среднеквадратического .отклонения а (/, k):

Среднеквадратическое отклонение

вычисляется в некоторой окрестности N (/, k) элемента с коорди­натами (у, k). Функция F (/, k) — среднее значение яркости исход­ного изображения в точке с координатами (/, k), приближенно определяемое путем сглаживания изображения с помощью опе­ратора низкочастотной фильтрации согласно формуле (12.3.1). Улучшенное изображение, представленное массивом G (/, k), отличается от исходного изображения тем, что его яркость выше на границах, элементы которых не похожи на соседние элементы, и ниже на всех остальных участках. Следует отметить, что под­черкивание полезных границ сопровождается возрастанием шумо­вых составляющих.

Здесь m_d и a_d — желаемые среднее значение и среднеквадратиче­ское отклонение, А — коэффициент усиления, введенный для

Уоллис [17] обобщил метод статистического дифференциро­вания. Предложенный им оператор дает улучшенное изображе­ние, имеющее требуемые моменты первого и второго порядка. Оператор определяется выражением вида