काले और सफेद में विपरीत माप

जब कुछ छवि मापदंडों को मापने की बात आती है, तो एक अप्रिय सूक्ष्मता तुरंत उत्पन्न होती है। मनुष्य और कंप्यूटर छवियों को अलग-अलग तरीके से देखते हैं। एक व्यक्ति वस्तुओं को शोर से अलग करता है, कम रोशनी में कुछ पर विचार कर सकता है, और एक कंप्यूटर एक तस्वीर को समान चमक के साथ निर्देशांक के सेट के रूप में समझता है। और जब किसी व्यक्ति और कंप्यूटर से छवि की कुछ विशिष्ट विशेषताओं के बारे में पूछा जाता है, तो वे तुरंत गवाही में फैल जाएंगे। हमें किसी तरह यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनके द्वारा निकाले गए निष्कर्ष समान हैं।
उन तरीकों पर विचार करें जो काले और सफेद चित्रों में विपरीत का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, और कुछ अधिक या कम उद्देश्य चुनने की कोशिश करते हैं।

विधि एक

विधि कैनोनिकल है, 1977 से [1]।

कंट्रास्ट इन 1 में से एक चमक के लिए वस्तु 1 और पृष्ठभूमि 2 के बीच चमक के अंतर के अनुपात से निर्धारित होता है। प्रदर्शित मूल्यों की सीमा 0 से 1 तक है।
वास्तव में - कुछ भी नहीं दिखाता है। आगे बढ़ो।

दूसरी विधि

यह 1979 में घरेलू वैज्ञानिकों द्वारा प्लॉट छवियों के विश्लेषण के लिए प्रस्तावित किया गया था।
लब्बोलुआब यह है: चूंकि छवि में एक जटिल साजिश चरित्र है, यह छवि तत्वों के व्यक्तिगत संयोजनों के विपरीत के आधार पर इसके विपरीत के निर्धारण की आवश्यकता है। इस मामले में, सभी तत्वों को समान माना जाता है, और उनके प्रत्येक जोड़े के विपरीत सूत्र द्वारा गणना की जाती है:

जहां अंश और हर के तत्व भूखंड छवि के तत्वों की चमक हैं। छवि का प्लॉट मनुष्यों द्वारा इसके उपयोग की संभावना का सुझाव देता है। इसलिए, विपरीत का आकलन करते समय, छवि गुणवत्ता के मापदंडों में से एक के रूप में, मानव दृश्य धारणा की कई विशेषताओं को ध्यान में रखना आवश्यक है। इसके बाद, सम विषम के नियम को लागू करते हुए, मानों के एक सेट की गणना की जाती है जो छवि तत्वों के प्रत्येक जोड़े की धारणा को निर्धारित करता है। स्थानीय विरोधाभासों के मैट्रिक्स के औसत से, कुल विपरीत प्राप्त होता है [2]।
विधि बहुत जटिल है, काम नहीं करेगा।

विधि तीन

यह GOST 18862-73 में 1983 से कहा गया है:

छवि क्षेत्रों की चमक को एक कैंडेला फोटोमीटर प्रति वर्ग मीटर के साथ मापा जाता है, त्रुटि 10% है, जो थोड़ी बहुत है। और अगर कोई फोटोमीटर है (मैंने इसे पहले कभी लाइव नहीं देखा है)। इस तरह की अनुपस्थिति में, मुझे व्यक्तिगत रूप से एक आस्टसीलस्कप के साथ अनुभव था:
एक तार लिया जाता है जहां सिग्नल आउटपुट होता है (उदाहरण के लिए, एक समग्र), एक परीक्षण संकेत (स्ट्रिप्स या एक शतरंजबोर्ड) की आपूर्ति की जाती है, एक ऑसिलोग्राम आउटपुट होता है, और, वीडियो सिग्नल के लिए मानक के साथ तुलना करके, अंतर मापा जाता है, फिर अधिकतम करने के लिए सामान्यीकृत होता है। सटीकता - मुझे लगता है कि लगभग 20-25%, जो उपयोग की तर्कसंगतता से परे है। आउटपुट मानों की सीमा 0 से 1. बायस्ड तक है।
स्पष्ट रूप से उपयुक्त नहीं है, आगे बढ़ें।

चौथा तरीका

इसी प्रकार, 1996 का अमेरिकी संघीय मानक 1037C:
केवल यह बताता है कि "कंट्रास्ट किसी छवि के एक निश्चित तत्व (पिक्सेल) की चमक के अनुपात में बाकी छवि की चमक का अनुपात है।" यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह मानक चमक को एक अस्थिर मात्रा के रूप में परिभाषित करता है।
यह हमें बिल्कुल भी पसंद नहीं है हम केवल ध्यान दें कि ऐसी कोई चीज है।

पांचवीं विधि

यह 1999 में वोरोबेल द्वारा स्थापित किया गया था, यह MATLAB.Exponenta जैसे ठोस संसाधन पर उल्लिखित है।

पहले से ही दिलचस्प है, क्योंकि यह 0 से 1 तक चमक की सीमा में सामान्यीकृत है, और यह बहुत उद्देश्य है।

इसके विपरीत की गणना के साथ, एक सूक्ष्मता है। पास में दो ऑब्जेक्ट हैं, एक में 10 की चमक है, दूसरे में 20 है, हमें पहली और तीसरी विधि में 0.5, और दूसरे में 0.3 मिलता है। 100 और 200 की चमक, पहले और तीसरे तरीकों में हमें समान 0.5 मिलती है, दूसरे में - फिर से 0.3, लेकिन 10 और 20 की चमक में, अंतर नहीं देखा जा सकता है।

कंट्रास्ट, मेरी राय में, वोरोबेल विधि के अनुसार गणना करने के लिए अधिक उद्देश्य है, अगर गुणवत्ता खराब है और बहुत अधिक शोर है, तो वस्तुओं के क्षेत्र को ध्यान में रखें, और उनमें से औसत रूप से वस्तुओं के चमक मान।

अब इस क्रिया को देखें:




एक पंक्ति में तीन चित्र हैं - सामान्य, एक समान हिस्टोग्राम के साथ, और आदर्श। चयनित क्षेत्रों का विश्लेषण .bmp प्रारूप में किया गया था, चमक सीमा 0 - 255 थी।

- सामान्य छवि K = 0.67 के विपरीत।
- बराबर छवि K = 0.88 के विपरीत।
- आदर्श छवि K = 1 के विपरीत।

यहाँ एक कहानी है, देखने के लिए धन्यवाद!