Page 45 - Microsoft Word - Дисертація.docx

45

де Y(i,j) – спотворене зображення; R(i,j) – коефіцієнт відбиття; X(i,j) –

неспотворене зображення, R∈ (i,j)[0, 1], X∈ [0,∞), Тоді необхідно знайти

певну оцінку для неспотвореного зображення X(i,j).

ˆ
X ( )= fj,i (Y ( ) Rj,i ( ))⋅j,i

Алгоритм випадкового блукання має такі недоліки: залежність від

геометрії шляху, невизначені параметри (довжина шляху, кількість

шляхів), висока обчислювальна складність [40,43]. Ітераційні алгоритми

дають хороші результати, але мають один суттєвий недолік -

невизначена кількість ітерацій, який надає великий вплив на результат

[42]. Алгоритм на базі локального згладжування - неітераційний

алгоритм, в якому кожен піксель на зображенні вибирається послідовно і

обробляється тільки один раз. Нове значення кожного пікселя дорівнює

відношенню обробленого пікселя до зваженого середнього його сусідів з

8-ми зв'язного околу, чиї вагові коефіцієнти отримані за допомогою

Гауссових функції. Алгоритм на базі локального згладжування може

бути описаний таким рівнянням:

ˆ
X ( )j,i = α Y ( ) (j,i + 1 − α )(log Y ( ) logj,i − [Y ( ) Fj,i ∗ ( )])j,i ,

де Y(i,j) – спотворене зображення, α – масштабуючий коефіцієнт, X(i,j) –

вихідне зображення, F – фільтр Гаусса.

Узагальнюючи результати розглянутих методів корекції

яскравостей зображення можна зауважити:

- лінійна корекція дозволяє розширити діапазон яскравостей

результуючого зображення, не впливаючи на рівномірність чи

нерівномірність освітлення, параметри перетворення

визначаються з вхідних даних;