Поиск патентов
ПАТЕНТНЫЙ ПОИСК В РФ

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий

Классы МПК:G06T5/00 Усиление или восстановление изображения из побитового в побитовое изображение для создания подобного изображения
G06T7/00 Анализ изображения, например из побитового к непобитовому изображению
G06T11/00 Генерация двухмерного (2D) изображения, например из описания к побитовому изображению
Автор(ы):, ,
Патентообладатель(и):Общество с ограниченной ответственностью "Фирма Фото-Тревел" (RU)
Приоритеты:
подача заявки:
2012-07-23
публикация патента:

Изобретение относится к средствам обработки цифровых изображений. Техническим результатом является обеспечение автоматической коррекции исходной фотографии по функции фотометрической коррекции эталонной фотографии. Способ включает создание массива данных цифровых фотографий, формирование базы эталонов; формирование матриц кодовых признаков эталонных фотографий перекодировкой матриц яркости в матрицы кодовых признаков; построение для каждой эталонной фотографии функции фотометрической коррекции; формирование матрицы кодовых признаков исходной фотографии путем перекодировки матрицы яркости в матрицу кодовых признаков, алгебраическое вычитание матриц кодовых признаков эталонных и исходной фотографий с установлением порога для достоверной идентификации ближайшей к исходной фотографии эталонной фотографии; формирование адреса эталонной фотографии с расширением из ее матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции; ретуширование исходной фотографии на основе рассчитанной матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции по адресу в базе эталонов. 4 ил.

Рисунки к патенту РФ 2528082

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082

Изобретение относится к информатике и может найти применение в системах сбора, преобразования, переработки информации в различных сферах человеческой деятельности: цифровой фотографии, криминалистике, космонавтике.

Дистанционное зондирование Земли из космоса в интересах разведки полезных ископаемых, лесного хозяйства, экологии, мониторинга почвенных покровов осуществляют путем получения цифровых фотографий подстилающей поверхности. Селективными признаками объектов на фотографиях являются: цвет, тон, текстура, топология. Экологический мониторинг осуществляют, как правило, получением спектрозональных фотографий на трехслойном фотоносителе с чувствительными слоями R, G, В диапазонов.

Известен Способ оценки загрязнения атмосферы (Патент RU № 2 117 286, 1998 г. A.01.G, 23/00) - аналог. Способ-аналог включает преобразование спектральной яркости фотографий I(х, у) в цифровые матрицы |m×n| элементов в G, R участках видимого спектра; поэлементную логическую сортировку пикселей в обеих матрицах в соответствии с алгоритмом: если Rспособ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 G, то R, а если R<G, то R=Rmax-|k|·G, где k - коэффициент корреляции хроматических коэффициентов r, g; получение результирующей матрицы тех же размеров; вычисление числовых характеристик электрического сигнала результирующей матрицы: математического ожидания, дисперсии, огибающей пространственного спектра; получение гистограммы распределения пикселей по яркости; привязку полученного относительного закона распределения к абсолютным значениям индекса состояния атмосферы региона по его значениям и площади контрольных площадок.

Недостатком аналога является зависимость коэффициента корреляции хроматических коэффициентов r, g от условий съемки и неадекватность алгоритма логической сортировки пикселей физическому процессу, что искажает итоговую гистограмму распределения пикселей по яркости и снижает точность оценки расчетного параметра.

Ближайшим аналогом к заявленному техническому решению является способ ретуширования фотографий в интерактивном режиме [см., например, П.А.Минько «Обработка графики в Photoshop CS2, изд. «Эксмо» 2007 г., гл. 7 «Настройка изображения» стр.170-186]. В способе ближайшего аналога область ретуширования задают путем ее предварительного выделения, затем осуществляют заполнение выделенной области выбранным визуально оператором отдельным оттенком из множества предлагаемых программой Photoshop предустановленных текстур в стандартной палитре цветов BGR или в других палитрах (CMYK, Lab), дающих комфортное восприятие образа объекта.

Недостатками ближайшего аналога можно считать:

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 отсутствие кодового признака, позволяющего автоматически выбрать эталонную фотографию для исходной фотографии;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 субъективность комфортного восприятия образа объекта, зависящая от оператора.

Задача, решаемая заявленным изобретением, состоит в автоматическом поиске эталонной фотографии для исходной фотографии путем создания матриц кодовых признаков для каждой эталонной фотографии, находящейся в базе эталонов, и последующей автоматической фотометрической коррекции исходной фотографии по функции фотометрической коррекции ближайшей к исходной фотографии эталонной фотографии, хранящейся в базе эталонов.

Техническое решение задачи достигается тем, что способ автоматического ретуширования цифровых фотографий включает создание массива данных из цифровых фотографий различных сюжетов и классов; формирование из них базы эталонов; формирование матриц кодовых признаков эталонных фотографий путем перекодировки матриц яркости I(х, у) размером |m×n| элементов в матрицы кодовых признаков размерностью ||k×k||; построение для каждой эталонной фотографии функции фотометрической коррекции, дающей комфортное восприятие образов эталонных фотографий посредством ретуширования «в интерактивном режиме» на основе специализированного программного обеспечения типа фоторедакторов фирм Adobe Systems Inc., Corel Inc. или AMS Software; формирование матрицы кодовых признаков исходной фотографии путем перекодировки матрицы яркости I(х, у) размером |m×n| элементов в матрицу кодовых признаков размерностью ||k×k||, алгебраическое вычитание матриц кодовых признаков эталонных и исходной фотографий с установлением порога для достоверной идентификации ближайшей к исходной фотографии эталонной фотографии; формирование адреса эталонной фотографии с расширением из ее матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции; ретуширование исходной фотографии на основе рассчитанной матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции по адресу в базе эталонов.

Изобретение поясняется чертежами, где:

фиг.1 - гистограммы и функция фотометрической коррекции:

а) гистограмма яркости пикселей исходной фотографии;

б) гистограмма яркости пикселей отретушированной фотографии;

в) функция фотометрической коррекции ближайшей эталонной фотографии,

фиг.2 - визуализированные образы матриц кодовых признаков:

а) эталонной фотографии;

б) исходной фотографии;

в) алгебраического вычитания матриц кодовых признаков,

фиг.3 - функциональная схема устройства, реализующая способ;

фиг.4 - результат автоматического ретуширования фотографии:

а) исходная фотография;

б) автоматически отретушированная фотография.

Техническая сущность способа состоит в следующем.

Интерактивное улучшение параметров цифровых фотографий широко применяется в различных фоторедакторах [см., например, П.А.Минько «Обработка графики в Photoshop CS2, изд. «Эксмо» 2007 г., стр.71-89, стр.145-151]. Однако уровень автоматизации процессов ретуширования пока очень низок: эксперт-фоторедактор вынужден сам подбирать оптимальные параметры преобразования фотографий в соответствии со своим художественным вкусом. Автоматизация заключается в написании специальных программ (скриптов и экшенов) на языках, воспринимаемых фоторедакторами, которые могут осуществлять заранее заданную фоторедактором последовательность преобразований при запуске соответствующей программы.

Пока не существует универсальных методов автоматической оптимизации основных параметров цифровых фотографий, поскольку выбор алгоритмов и параметров такой оптимизации зависит от сюжета фотографий. Например, меню общего и избирательного изменения яркости в различных тоновых диапазонах фотографий с использованием низкочастотной и высокочастотной фильтрации ближайшего аналога представляется галереей, включающей более 80 фильтров (см., ближайший аналог, стр.225-237).

Инструментами интерактивного ретуширования фотографий ближайшего аналога являются:

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 коррекция гистограмм распределения пикселей по яркости, команда Histogram, Photoshop CS2, стр.171, иллюстрируемая фиг.1;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 повышение контрастности, общее затемнение или осветление фотографии, команда Levels, стр.172;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 избирательное изменение яркости в разных тоновых диапазонах с использованием галереи фильтров, команды Curves, группы Adjustment, меню Filter, стр.174, 225-229.

В заявленном способе для автоматического ретуширования фотографий используют кодовое преобразование матрицы яркости исходной фотографии I(х, у) размером |m×n| элементов в матрицу интенсивностей тональных переходов (матрицу кодовых признаков) размерностью ||k×k||, где k - максимальное значение яркости. Матрица кодовых признаков не является обратимым преобразованием исходной фотографии, но она несет полную информацию для распознавания сюжета и класса фотографии.

Алгоритм перекодировки включает следующие процедуры:

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 задают матрицу |k×k| элементов кодовых признаков, где k -максимальное значение яркости;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 выбирают окно фиксированной апертуры размерностью 2 элемента по строке;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 задают цикл сканирования матрицы яркости фотографии в пределах 1 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 i способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 m; 1 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 j способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 n, где i - номер строки, j - номер столбца;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 циклически выбирают по два соседних элемента x(i, j) и x(i, j+1) исходной матрицы, и если значение x(i, j)=a, x(i, j+l)=b, то элемент матрицы кодовых признаков с индексами (а, b) увеличивается на 1;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 отображают элементы матрицы |k×k|, не равные нулю, в виде узлов матрицы кодовых признаков, значения которых пропорциональны накопленным значениям параметра яркости;

способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 вычисляют диагональный элемент матрицы кодовых признаков.

Перечисленные процедуры, а также алгоритм вычитания матрицы кодовых признаков текущей фотографии из матрицы каждой эталонной фотографии реализуется на основе специализированных программ на языке Турбо-Паскаль.

Программа получения матрицы кодовых признаков

program ShtrCod;

var f,g:text;

SCod:array[0..15,0..15]of longint;

i,j,x,y:integer;

begin

assign(f,способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 A1.txtспособ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 );

reset(f);

for i: = 0 to 15 do

for j: = 0 to 15 do

SCod[i,j]: = 0;

while not eof(f) do

begin

read(f,x);

while not eoln(f) do

begin

read(f,y);

SCod[x div 16, y div 16]: = SCod [x div 16,y div 16]+1;

x: = y

end;

readln(f)

end;

close(f);

assign(g,способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 SCod.txtспособ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 );

rewrite(g);

for i: = 0 to 15 do

begin

for j: = 0 to 15 do write(g, SCod[i,j]:7,способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 );

writeln(g)

end;

close(g)

end.

Разность матриц (матрицу разности) можно получить по простому алгоритму:

For i: = 0 to 15 do

For j: = 0 to 15 do

Sdiff[l,j]: = SCod[i,j] - SE[i,j]

По результатам выполнения перечисленных выше операций формируют адрес эталонной фотографии с расширением из ее матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции для данного сюжета и класса исходных фотографий. Процедура реализации автоматического ретуширования цифровых фотографий рассмотрена в примере конкретной реализации.

Пример реализации способа

Заявленный способ может быть реализован по схеме фиг.3. Функциональная схема устройства фиг.3 включает находящуюся вне системы автоматического ретуширования флэш-карту или другое устройство хранения цифровых фотографий 1, содержащую набор исходных цифровых фотографий в одном из общеупотребимых форматов (например, JPG, TIFF, RAW); аппаратно-программную систему сети Интернет 2; реализованный на микропроцессорной базе цифровой конвертер 3, формирующий из цифровых фотографий (исходных или эталонных) матрицы кодовых признаков фотографий; ОЗУ 4, содержащее матрицы кодовых признаков исходных фотографий; ППЗУ 5, содержащее эталонные цифровые фотографии в одном из общеупотребимых форматов; реализованный на микропроцессорной базе цифровой анализатор-дискриминатор 6, определяющий путем попарного вычитания матриц кодовых признаков фотографий для каждой исходной фотографии ближайшую к ней эталонную фотографию; ППЗУ 7, содержащее массив функций фотометрической коррекции эталонных фотографий, составленных профессиональными экспертами-фотокорректорами с целью исправления технических недостатков эталонных фотографий; ППЗУ 8, содержащее массив матриц кодовых признаков эталонных фотографий; реализованный на микропроцессорной базе цифровой преобразователь 9, автоматически ретуширующий исходные цифровые фотографии с помощью фотометрических функций ближайших к ним эталонных фотографий; ОЗУ 10, содержащее отретушированные цифровые фотографии в одном из общеупотребимых форматов; находящееся вне системы автоматического ретуширования ОЗУ 11, в которое переписываются отретушированные фотографии. Предварительно в ППЗУ 7 записывают массив функций фотометрической коррекции эталонных фотографий, полученных профессиональными экспертами-фотокорректорами с помощью специализированного программного обеспечения типа фоторедакторов фирм Adobe Systems Inc., Corel Inc. или AMS Software. Все элементы устройства реализованы на существующей технической базе: ПЭВМ типа Intel.

Значения яркости пикселей (0способ автоматического ретуширования цифровых фотографий, патент № 2528082 255) цифровых фотографий находятся в текстовом файле Al.txt. Значения яркости прочитываются из файла построчно попарно. Пара «соседних» значений яркости, деленных нацело на 16, определяет координаты матрицы размером 16×16, названной матрицей кодовых признаков. Значением элемента матрицы кодовых признаков является целое число, соответствующее количеству горизонтальных пар пикселей цифровой фотографии с яркостью, значения которой совпадают с координатами элемента матрицы. Матрица кодовых признаков построчно записывается в текстовый файл SCod.txt.

Матрица кодовых признаков, полученная по фотографии, представленной на фиг.4 а:

00 000 000 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0

00 1233170 100 000 000 00
0 02 0110 000 000 000 0
00 1587 71991151720 03 000 000 0
00 21 102720811508 113 020 000 1
00 31 638130142416 21872449 13320 1320 4
00 10 142032 381421814 70 110 2
00 40 56222127 203947525 23971891 11228 0108
001 0108 3602197 1924428980 328 051
0 01 196 333102 2768598338 18029 0165
000 000 000 041 400 1
00 00 161030 1144 1150156 140221
00 1052 15110 1232 071 082
0 00 000 000 000 000 0
00 10 4937146 311252 56076 103056002

Визуализированный образ матрицы кодовых признаков исходной фотографии (фиг.4 а) иллюстрируется фиг.2 б.

Матрица кодовых признаков эталонной фотографии:

4710 4055 1280 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0
40 1073 15210 000 000 000
00 2010 000 000 000 00
56 0140 667401121 7180 300 000 00
12 02 110042048 14981 1302 000 01
7 03 16301298 424092187 24491332 013 204
00 101 420323814 21814 701 102
00 4056 2221272039 475252397 1891112 280108
00 1010 8360 2197192442898 032 8051
00 119 6333 102276859833 8180 290165
00 000 000 004 140 01
0 00 01610 30114 41150 156140 221

00 1052 15110 1232 071 082
0 00 000 000 000 000 0
00 10 4937146 311252 56076 103056002

Визуализированный образ матрицы кодовых признаков эталонной фотографии иллюстрируется фиг.2 а, оптимальная для данной эталонной фотографии функция фотометрической коррекции иллюстрируется фиг.1 в.

Для установления «соответствия» исходной фотографии эталонной фотографии осуществляют алгебраическое вычитание матриц с получением разностной матрицы. Меру соответствия выбирают установлением некоторого порога по критерию N<Е, где N - принятая норма матрицы разности, например пороговое абсолютное значение, Е - число, установленное экспертом. Для исходной фотографии фиг.4 а разностная матрица приняла следующий вид:

-4710 -40-55 -12-80 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0
-40 160 1800 000 000 000
00 001 000 000 000 00
-56 018 145930 200 000 000 0
-12 000 233310 000 000 000
-70 008 370 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0
00 00 000 000 000 000
00 000 000 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0
00 00 000 000 000 000
00 000 000 000 000 00
0 00 000 000 000 000 0
00 00 000 000 000 000
00 000 000 000 000 00

Визуализируемый образ разностной матрицы кодовых признаков иллюстрируется фиг.2 в. База данных эталонов может представлять собой реляционную базу данных, поля записей которых состоят из указателя (адрес эталонной фотографии) и расширений в составе матрицы кодовых признаков и вектора с параметрами команды Curves - функции фотометрической коррекции.

Эффективность способа характеризуется возможностью автоматического ретуширования цифровых фотографий с различным сюжетом с высокой достоверностью идентификации и качеством ретуширования.

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

Способ автоматического ретуширования цифровых фотографий включает создание массива данных из цифровых фотографий различных сюжетов и классов; формирование из них базы эталонов; формирование матриц кодовых признаков эталонных фотографий путем перекодировки матриц яркости I(х, у) размером |m×n| элементов в матрицы кодовых признаков размерностью ||k×k||; построение для каждой эталонной фотографии функции фотометрической коррекции, дающей комфортное восприятие образов эталонных фотографий посредством ретуширования «в интерактивном режиме» на основе специализированного программного обеспечения типа фоторедакторов фирм Adobe Systems Inc., Corel Inc. или AMS Software; формирование матрицы кодовых признаков исходной фотографии путем перекодировки матрицы яркости I(х, у) размером |m×n| элементов в матрицу кодовых признаков размерностью ||k×k||, алгебраическое вычитание матриц кодовых признаков эталонных и исходной фотографий с установлением порога для достоверной идентификации ближайшей к исходной фотографии эталонной фотографии; формирование адреса эталонной фотографии с расширением из ее матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции; ретуширование исходной фотографии на основе рассчитанной матрицы кодовых признаков и функции фотометрической коррекции по адресу в базе эталонов.


Скачать патент РФ Официальная публикация
патента РФ № 2528082

patent-2528082.pdf
Патентный поиск по классам МПК-8:

Класс G06T5/00 Усиление или восстановление изображения из побитового в побитовое изображение для создания подобного изображения

Патенты РФ в классе G06T5/00:
устройство обработки изображения, устройство захвата изображения, и способ обработки изображения -  патент 2523965 (27.07.2014)
устройство обработки изображений и способ обработки изображений -  патент 2523924 (27.07.2014)
устройство обработки изображения и способ управления для устройства обработки изображения -  патент 2523003 (20.07.2014)
способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности -  патент 2520424 (27.06.2014)
способ преобразования и обработки цифрового изображения на основе многоцентричной развертки -  патент 2517715 (27.05.2014)
устройство и способ получения изображений с более высоким разрешением во встроенном устройстве -  патент 2512130 (10.04.2014)
система и способ преобразования тонов плоских и объемных изображений -  патент 2509366 (10.03.2014)
способ автоматического ретуширования снимков -  патент 2504840 (20.01.2014)
многоуровневое сжатие видеоизображения с расширенным динамическим диапазоном, визуальным динамическим диапазоном и широкой цветовой гаммой -  патент 2504011 (10.01.2014)
способ и устройство заполнения зон затенения карты глубин или несоответствий, оцениваемой на основании по меньшей мере двух изображений -  патент 2504010 (10.01.2014)

Класс G06T7/00 Анализ изображения, например из побитового к непобитовому изображению

Патенты РФ в классе G06T7/00:
cпособ автоматического распознавания объектов на изображении -  патент 2528140 (10.09.2014)
устройство для определения изменения размера объекта -  патент 2525106 (10.08.2014)
улучшение совместной визуализации устройства и анатомии -  патент 2524568 (27.07.2014)
способ выделения протяженных линейных объектов на аэрокосмических изображениях -  патент 2523944 (27.07.2014)
система и способ интерактивной live-mesh-сегментации -  патент 2523915 (27.07.2014)
способ наблюдения за взлетно-посадочной полосой и система для реализации способа -  патент 2523167 (20.07.2014)
способ обработки сигналов для обнаружения прямолинейных границ объектов, наблюдаемых на изображении -  патент 2522924 (20.07.2014)
способ распознавания и классификации формы объектов в лабиринтных доменных структурах -  патент 2522869 (20.07.2014)
устройство выделения контуров объектов на текстурированном фоне при обработке цифровых изображений -  патент 2522044 (10.07.2014)
сегментация при мр-визуализации сердца в проекции по длинной оси с поздним усилением контраста -  патент 2522038 (10.07.2014)

Класс G06T11/00 Генерация двухмерного (2D) изображения, например из описания к побитовому изображению

Патенты РФ в классе G06T11/00:
сельскохозяйственное рабочее транспортное средство и устройство отображения для него -  патент 2527759 (10.09.2014)
реконструкция времяпролетной позитронно-эмиссионной томографии с помощью содержания изображения, формируемого поэтапно на основе времяпролетной информации -  патент 2527211 (27.08.2014)
попиксельное и поэлементное гибридное объединение для изображений позитрон-эмиссионной томографии (рет)/компьютерной томографии (ст) -  патент 2526717 (27.08.2014)
устройство колоризации черно-белых изображений -  патент 2524869 (10.08.2014)
способ динамической визуализации коллекции изображений в виде коллажа -  патент 2523925 (27.07.2014)
представление динамических сеток -  патент 2521283 (27.06.2014)
способ и система улучшения текста при цифровом копировании печатных документов -  патент 2520407 (27.06.2014)
устройство и способ обработки изображений -  патент 2513912 (20.04.2014)
система и способ декодирования, выполняемый для кодирования блоков элементов текстуры -  патент 2510939 (10.04.2014)
устройство для обработки изображения, способ обработки изображения и среда долговременного хранения информации -  патент 2510080 (20.03.2014)

Наверх