שיפור תמונות צבע תוך Multiscaleשימוש ב-

Retinex

:מבצעים

מרינה בלבנוב

ירון זליכה

:מנחה

דר’ דורון שקד

סמסטר חורף תשנ”ט

מטרת הפרוייקט

תוך MSRCR מימוש ובדיקה של אלגוריתם ה-חיפוש אחר פרמטרים אופטימליים.

MSRCR- Multiscale Retinex with Color Restoration

תאור הפרויקט

ומציאת פרמטרים אופטימליים SSRחקירה של אלגוריתם •

וביצוע תיקון צבעים MSRלקבלת SSR פונקציות 3שילוב •

MSRCRבנית ממשק גראפי עבור אלגוריתם ה-•

עם שיטות נפוצות לשיפור MSRCRהשוואת תוצאות ה-•תמונות

מבוא)y,x(R)y,x(L)y,x(I

)y,x(Rlog)y,x(Llog)y,x(Ilog

)y,x(F)y,x(I)y,x(L̂

SSRאלגוריתם ה-

)]y,x(I)y,x(Flog[)y,x(Ilog)y,x(R̂ iii

1dxdy)y,x(F

תמונה לאחר תמונה מקוריתהצללה דיגטלית

surroundבחירת פונקצית ה-

)c/r(1

1K)y,x(F 2

121

2c/r2eK)y,x(F

:Gaussianפונקצית ה-

פונקציה ריבועית הופכית:

פונקציה אקספוננציאלית:

F x y K e r c( , ) / 3

23

2

r x y 2 2

surroundבחירת פונקצית ה-

: Gaussianפונקצית ה-(C=120 )

פונקציה ריבועית (C=50) הופכית :

פונקציה אקספוננציאלית :

(C=72)

LogLogמיקום פונקצית ה-מיקום פונקצית ה-

)y,x(I)y,x(Flog)y,x(IlogR̂

surroundלפני בנית ה- :

אחרי בנית ה- surround:

log ( , ) ( , ) log ( , )R I x y F x y I x y

LogLogמיקום פונקצית ה-מיקום פונקצית ה- surroundלפני בנית ה-

:

אחרי בנית ה- surround:

(C=120)

(C=120)

של פונקצית של פונקצית scalescaleגורם ה-גורם ה-GaussianGaussianה-ה-

C=20C=50C=80

C=120C=200C=250

RetinexRetinexעיבוד תוצאת ה-עיבוד תוצאת ה-

Retinex -תחום תוצאת ה

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

-2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 -9E-15 0.5 1

100% 85% 70% 55% 40% 25%

RetinexRetinexעיבוד תוצאת ה-עיבוד תוצאת ה-

100%85%70%

55%40%25%

C = 80

Multiscale Retinex

N

1nnnMSR ii

R̂wR̂

3

1w n 3,2,1n

Multiscale Retinex

C=80 C=120

C=250 Multiscale

original

Color Restoration

S

1iiii )y,x(Ilog)]y,x(Ilog[)y,x(C

Color Restoration

תמונה מקורית :

MSR:

MSRCR:

ממשק גראפי

דיאגרמת בלוקים

MSRCR

I(x,y)

F1(x,y)

F2(x,y)

F3(x,y)

קונבולוציה

“”

קונבולוציה

“”

קונבולוציה

“”

Log

w1

w2

w3

Log

-+ Gain\

Offset

נירמול

Log

++

+

MSR

(CRF) תיקון צבעים

השוואה בין שיטות שיפור שונות

מונה מקוריתת MSRCR

תיקון גאמא histogram equalization

השוואה בין שיטות שיפור שונות

מונה מקוריתת MSRCR

תיקון גאמא histogram equalization

השוואה בין שיטות שיפור שונות

מונה מקוריתת MSRCR

תיקון גאמא histogram equalization

סיכום ומסקנות

Gaussianהמתאימה הנה surround פונקצית ה-•

תמוקם לאחר בנית ה- Log פונקצית ה-•surround

המומלץ : scaleגורם ה- •

דורשת עיבוד Retinex תוצאת ה-•

120C80

סיכום ומסקנות

• MSR המורכב משלוש פונקציותSSR , בעלות קבועיscale :( גדולc=250 ,)( בינוניc=120 )( וקטןc=80)

• CRF דרושה עבור תמונות המפירות את הנחת "העולםהאפור”

הנן טובות באופן עקבי MSRCR התוצאות ה-•