Método de mejora de contraste en función de la prominencia.

Método para mejora automática del contraste local en una imagen de entrada,

utilizando mapas de prominencia como operador de mejora del contraste local LCE, para ajustar el contraste local de acuerdo con el atractivo visual de las regiones en una imagen, comprendiendo dicho método las siguientes etapas:

- ecualización de histograma;

donde se obtiene una función de mapeo;

- extracción de prominencia; donde se extrae el mapa de prominencia de la imagen de entrada que proporciona información sobre el atractivo visual de los píxeles así como la relación de píxeles de conformidad con sus alrededores;

- refinamiento de contraste a partir de la prominencia;

donde se lleva a cabo la utilización de los mapas de prominencia en la mejora del contraste;

caracterizado porque dicha etapa de refinamiento del contraste a partir de la prominencia comprende las etapas de:

- descomposición del mapa de prominencia en dos sub-mapas de acuerdo con el signo de los valores de prominencia,

- extracción de un histograma de cada uno de los dos sub-mapas,

- determinación del umbral, mediante división, a partir de los histogramas extraídos, de cada sub-mapa en "N" niveles que implica el mismo número de píxeles para obtener diferentes niveles de mejora de los píxeles de acuerdo con la potencia de la prominencia de los píxeles,

- mapear cada píxel de una imagen de entrada con un nuevo valor de intensidad utilizando la función de mapeo, donde los valores de mapeo de dicha función de mapeo son desplazados por cada píxel en una dirección positiva o negativa de conformidad con dichos niveles de mejora de píxeles.

Metodo de mejora de contraste en funcion de la prominencia.

Campo tecnico

La presente invencion se refiere a un metodo para mejora del contraste basado en un mapa de prominencia que se corresponde con regiones visualmente atractivas.

Estado de la tecnica

Los metodos de mejora global del contraste pueden disminuir el contraste en dominios locales; por tanto resulta una perdida de detalles. Para superar esta desventaja, la mejora del contraste local es inevitable.

La solicitud de patente publicada US 7003153 revela un metodo y un aparato para mejora de contraste de video. En este metodo, se fija un nivel umbral de pixel para una trama de video de entrada en una secuencia de video. Para niveles de pixeles en una trama de video de entrada que sean menores al umbral, se aplica una funcion de mejora de contrate adaptable. Para otros niveles de pixeles, se aplica una funcion de mapeo de escena estable.

Sin embargo, los algoritmos de contraste local detectan en su mayor parte caracteristicas locales dentro de una ventana pequefa alrededor de los pixeles y realizan mejoras basadas en dichas mediciones. De esta manera, no capturan las caracteristicas en terminos de atractivo visual. Por tanto, la utilizacion del concepto de prominencia que esta totalmente relacionado con el modelo de atencion humana parece ser una buena alternativa para la mejora local del contraste.

"Saliency guided enhancement for volume visualization" IEEE Transactions on Visualization and computer graphics vol 12, No 5, 2006; esta basado en incrementar la intensidad en un volumen para las regiones visualmente atractivas. De esta manera, proporciona regiones atractivas para ser mas atractivas y observadas en mas detalle. Sin embrago, este metodo es de aplicacion dependiente y totalmente dirigido para proporcionar a medicos imagenes mas instructivas para mejorar su interpretacion. De esta manera, este metodo no es aplicable a la electronica de consumo en la que una variedad de imagenes es observada por una variedad de usuarios.

I T-L ET AL: "ADAPTIVE IMAGE CONTRAST ENHANCEMENT BASED ON HUMAN VISUAL PROPERTI ES", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING. IEEE SERVICE CENTER. PISCATAWAY. NJ. US. vol. 13. no.

4.1 Diciembre 1994 (1994-12-01) . Paginas 573-586. XP000491674. ISSN: 0278-0062. DOI:10.1109/42.363111 revela un metodo de mejora de contraste de imagen adaptable a partir de las propiedades visuales humanas. En este metodo, el contrate de imagen es mejorado de acuerdo con el contraste de imagen y la diferencia apenas perceptible del observador.

Objetivo de la Invencion

El objetivo del metodo propuesto es llevar a cabo mejoras de contraste local dando atencion especial a regiones visualmente prominentes.

Otro objetivo del metodo propuesto es incrementar el contraste local de la imagen, que no se puede lograr a traves de una ecualizacion de histograma, mediante la consideracion de las diferencias centro-alrededores de los pixeles en el dominio local.

Breve descripcion de la invencion

La principal ventaja de la invencion es la utilizacion de los mapas de prominencia para la mejora automatica del contraste local el cual esta relacionado con la atencion visual humana. El contraste local es incrementado de acuerdo con el atractivo visual de las regiones en una imagen.

El nucleo de la idea del metodo es primero detectar las regiones visualmente atractivas (a saber, prominencia) en la trama, a partir de las diferencias centro-alrededores y la Ley de Webber de diferencias apenas perceptibles. La segunda etapa implica la ecualizacion de histograma de la correspondiente trama. En esta etapa, se pueden utilizar diferentes tipos de metodos. Posteriormente, la etapa mas importante implica la fusion del mapa de prominencia en el refinamiento del contraste en el dominio local. A partir de las mediciones que indican la diferencia de intensidad de cualquier pixel con el medio local, la extension de los valores de intensidad se lleva a cabo mediante la modificacion del mapeo logrado en un mapeo de histograma. En esta etapa, los valores de intensidad de los pixeles que son mas oscuros que los de su alrededor son reducidos en mayor medida mientras que para los pixeles mas luminosos esos valores son incrementos para incrementar el contraste local.

La figura 1 muestra el organigrama del metodo de mejora de contrate de prominencia dependiente propuesto.

La figura 2 muestra la funcion de ponderacion del nivel de diferencias de intensidad con respecto al fondo, a partir de la Ley de Webber de diferencia apenas perceptible.

La figura 3 muestra el calculo de la media dentro de una ventana arbitraria alrededor de un pixel.

La figura 4, muestra el organigrama de un bloque de refinamiento de contraste local del metodo propuesto para fusion del mapa de prominencia; intensidad, imagen y funcion de mapeo de histograma;

La figura 5 muestra el cambio entre la funcion de mapeo de intensidad obtenida a traves de cualquier metodo de ecualizacion de histograma.

La figura 6 muestra la descomposicion del histograma de prominencia en regiones del mismo tamafo, resultando en diferentes niveles de cambio obtenidos a traves del detector de desplazamiento de nivel.

Descripcion detallada de la invencion

Los estudios de la extraccion de regiones visualmente atractivas en imagenes indican que los pixeles que son nitidos respecto de sus alrededores en terminos de color, intensidad, orientacion y movimiento son mas prominentes comparados con los otros pixeles. El concepto de prominencia fue introducido por Itti y Koch en 1998 y han surgido muchas areas de aplicacion tales como codificacion, filigranado, segmentacion, reproduccion realista. La idea principal entre los diferentes algoritmos de extraccion de mapas de prominencia esta en que bajo diferentes escalas, las regiones prominentes siguen variaciones mas marcadas que los alrededores. En la literatura la mayoria de los metodos realizables a tiempo real para extraer mapas de prominencia utilizan "la teoria de integracion de caracteristicas". Se extraen de forma independiente mapas de caracteristicas para color, intensidad y orientacion mediante el uso de piramides Gaussianas o valores medios entre grandes filtros paso bajo, y estos mapas son combinados de varias formas.

La mejora de imagen en funcion de la prominencia has sido mayormente considerado por investigadores de computacion grafica o de ingenieria biomecanica. En computacion grafica, se intenta reducir la complejidad de calculo mediante el procesado de las regiones prominentes con especial atencion y poniendo menos esfuerzo en las regiones con menos prominencia; mientras que en biomedicina, se intenta incrementar la atencion del usuario a las regiones deseadas en volumen de visualizacion del cuerpo humano, tales como modelos de cabeza. Aparte de estos metodos, la mejora de imagen a partir de prominencia no esta presente en el area de procesamiento de video. Por tanto, con el incremento de la tendencia en procesamientos basados en prominencia, es inevitable utilizar la prominencia en la mejora de video que es una etapa para aplicaciones de TV dependientes de usuario, asi como un nuevo camino para procesamiento visual. Utilizar prominencia en aplicaciones de TV es una cuestion critica, ya que la atencion visual depende de diferentes caracteristicas tales como superficie, movimiento, textura, tamafo; y no es posible extraer el mapa de prominencia exacto aunque se haya propuesto muchos algoritmos. Por tanto, el metodo de mejora no deberia ser afectado por los errores en la extraccion del mapa de prominencia.

Considerando la mejora de contraste, la ecualizacion multiple de histogramas es una forma comun para detectar diferentes tipos de regiones y aplicar la extension del histograma a aquellas regiones de forma independiente. En dichos metodos, la prominencia puede ser utilizada para segmentar las regiones y llevar a cabo una mejora elevada de contraste para las regiones visualmente atractivas. Sin embargo, los experimentos en extraccion de prominencia indican que el metodo de extraccion detecta en mayor medida pixeles que son diferentes de los de alrededor, a saber diferencias centro-alrededores, que llevan a errores en la segmentacion de objetos grandes. De esta manera, la segmentacion puede dividir un objeto en distintas partes resultando en un mapeo erroneo en la ecualizacion de histograma. La prominencia se extrae a partir... [Seguir leyendo]

1. Metodo para mejora automatica del contraste local en una imagen de entrada, utilizando mapas de prominencia como operador de mejora del contraste local LCE, para ajustar el contraste local de acuerdo con el atractivo visual de las regiones en una imagen, comprendiendo dicho metodo las siguientes etapas:

- ecualizacion de histograma; donde se obtiene una funcion de mapeo;

- extraccion de prominencia; donde se extrae el mapa de prominencia de la imagen de entrada que proporciona informacion sobre el atractivo visual de los pixeles asi como la relacion de pixeles de conformidad con sus alrededores;

- refinamiento de contraste a partir de la prominencia; donde se lleva a cabo la utilizacion de los mapas de prominencia en la mejora del contraste;

caracterizado porque dicha etapa de refinamiento del contraste a partir de la prominencia comprende las etapas de:

- descomposicion del mapa de prominencia en dos sub-mapas de acuerdo con el signo de los valores de prominencia,

- extraccion de un histograma de cada uno de los dos sub-mapas,

- determinacion del umbral, mediante division, a partir de los histogramas extraidos, de cada sub-mapa en "N" niveles que implica el mismo numero de pixeles para obtener diferentes niveles de mejora de los pixeles de acuerdo con la potencia de la prominencia de los pixeles,

- mapear cada pixel de una imagen de entrada con un nuevo valor de intensidad utilizando la funcion de mapeo, donde los valores de mapeo de dicha funcion de mapeo son desplazados por cada pixel en una direccion positiva o negativa de conformidad con dichos niveles de mejora de pixeles.

2. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 1 caracterizado porque, en la etapa de extraccion de prominencia, la extraccion de prominencia se logra en los espacios de color RGB o YUV; de esta manera para cada pixel, las diferencias con el valor medio dentro de ciertos tamafos de ventana son calculadas para tres canales de forma independiente.

3. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 1, caracterizado porque; los valores de intensidad media para todos los pixeles son calculados dentro de cinco diferentes tamafos de ventana.

4. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 3 caracterizada porque, los tamafos de las ventanas estan dentro del rango de:

5. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 3 caracterizado porque, para calcular las diferencias centro-alrededores de una trama, se utiliza la ley de Weber de Diferencia Apenas Perceptible, por consiguiente la diferencia de intensidad se considera como perceptible si es al menos el 10% de la intensidad de fondo.

6. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 5 caracterizado porque se utiliza una funcion de ponderacion f para determinar el atractivo visual real de la diferencia correspondiente en relacion con la intensidad del fondo en esta funcion de ponderacion.

7. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 1 caracterizado porque, para reducir la complejidad de calculo, se utiliza una imagen integral de la trama de entrada.

8. Metodo de acuerdo con las reivindicaciones 5 o 6 caracterizado porque, despues de calcular las diferencias centro-alrededores para cada pixel a traves de cinco diferentes tamafos de ventana predeterminados, el mapa de prominencia final se obtiene por la suma directa de esos valores, de esta forma, la oscuridad o luminosidad es considerada del tal forma que, para pixeles mas oscuros los valores de prominencia son negativos y para los pixeles mas luminosos la prominencia es positiva.

9. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 8, donde los valores de prominencia son mapeados en un rango de entre [-255, 255] escalando el valor minimo y maximo por comodidad.

10. Metodo de acuerdo con la reivindicacion 1 caracterizado porque, para obtener la division de los grupos en igual numero, se extrae el histograma del mapa de prominencia y la division se obtiene a traves de la funcion de distribucion acumulativa del histograma correspondiente.

11. Metodo para mejora automatica del contraste local en una imagen de entrada, utilizando mapas de prominencia como operador de mejora de contraste local LCE, para aumentar el contraste local de acuerdo con el atractivo visual de las regiones en una imagen, comprendiendo dicho metodo las siguientes etapas:

- calculo de una imagen integral de la imagen de entrada mediante la suma de los valores del pixel entre la ventana rectangular limitada por una posicion del pixel correspondiente y un punto de inicio;

- calculo de valores de intensidad media para todos los pixeles dentro de cinco tamafos diferentes de ventana que estan en el rango