Wydział Fizyki, Matematyki i Informatyki Stosowanej
Instytut Modelowania Komputerowego

Zakład Grafiki Komputerowej i Obliczeń Wysokiej Wydajności

wykład 6:

Histogram obrazu rastrowego

Poprawa jakości obrazu

(operacje geometryczne i arytmetyczne)

Grafika Komputerowa

Dyskretyzacja obrazu w oparciu o dwuwymiarowe próbkowanie

Grafika komputerowa

– wykład 6

Kwantyzacja obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz zapisany jako tablica
punktów (pikseli) o wartościach
parametru jasności od 0 do 255
(grayscale), przy czym:

• wartość J=0 odpowiada
barwie czarnej,

• J=255 odpowiada barwie
białej.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

Histogram jest to jeden z graficznych sposobów przedstawiania
rozkładu cechy.
Jeżeli będziemy analizować parametr jasności, histogram
podaje informacje na temat ilości pikseli o zadanym poziomie
jasności występujących w danym obrazie.

Obliczanie składowych histogramu odbywa się zgodnie z
wzorem:

gdzie n

i

oznacza liczbę pikseli o

danym

poziomie jasności i (J

i

),

M – rozmiar obrazu względem osi

X,

N – rozmiar obrazu względem osi

Y

g

i

(x,y) = 1 gdy J(x,y) = i,

0 w przeciwnym razie

)

y

,

x

(

g

n

M

x

N

y

i

i













1

0

1

0

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

Przykładowy obraz i histogram ilościowy cechy jasności
tego obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

Schemat tworzenia
histogramu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

Histogramy jasności oraz poszczególnych składowych
koloru

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

poprawnego – wyzyskanie

pełnego zakresu poziomów

jasności

Histogram obrazu zbyt

ciemnego – w obrazie

występują głównie piksele o

niskiej jasności, brak pikseli

o wysokiej

jasności

Histogram obrazu zbyt jasnego –
w obrazie występują
głównie piksele o wysokiej
jasności, brak pikseli o
niskiej jasności

Grafika komputerowa

– wykład 6

Histogram obrazu

o niskim kontraście

Histogram obrazu o
wysokim kontraście

Grafika komputerowa

– wykład 6

W praktyce często stosuje się histogram oparty o procentowy
rozkład jasności. Wówczas jego rzędne oblicza się ze wzoru:

gdzie n

i

oznacza liczbę pikseli

o poziomie jasności J

i

,

n jest liczbą pikseli całego

obrazu.

Jeżeli zakres dostępnych poziomów danej cechy (w tym
przypadku jasności) nie jest w pełni wykorzystany, stosuje się
modyfikacje histogramu, prowadzące do zmiany kształtu jego
obwiedni.

Histogram obrazu

n

n

)

J

(

h

i

i



Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Rozszerzanie zakresu jasności

Transformacja obrazu wykonywana wówczas, gdy zakres
jasności pikseli obrazu nie obejmuje całego dostępnego
zakresu. Efektem tej operacji jest zwiększenie kontrastowości
obrazu, ponieważ jego piksele o wartościach minimalnych i
maksymalnych przyjmą dostępne ekstremalne jasności,
natomiast pomiędzy pośrednimi odległości zwiększą się.

dla

Operację transformacji można wykonywać na pewnych
zakresach jasności, celem uwypuklenia ich.

max

min

min

min

max

w

J

)

y

,

x

(

J

J

)

J

)

y

,

x

(

J

(

J

J

)

y

,

x

(

J













255

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Obraz źródłowy

Obraz po rozszerzeniu zakresu jasności

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Obraz źródłowy

Obraz po rozszerzeniu zakresu jasności

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Rozciąganie
histogramu

Zwiększanie kontrastu

Wykorzystanie całego
zakresu jasności

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Obraz źródłowy

Obraz po rozszerzeniu zakresu koloru

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Obraz źródłowy

Obraz po rozszerzeniu zakresu koloru

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Obraz źródłowy

Obraz po rozszerzeniu zakresu koloru

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje na histogramie

Rozszerzanie zakresu
jasności lub koloru
(kontrolowane przez
użytkownika)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metody przekształcania obrazów

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Przekształcenia dotyczące geometrii obrazu:

• zmiana rozdzielczości przestrzennej
• przesunięcie (translacja),
• odbicie symetryczne,
• obrót,
• zniekształcenia,
• powielanie skrajnych wierszy lub kolumn.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda najbliższego sąsiada

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda najbliższego sąsiada

Wartość pikseli nowopowstałych w obrazie obliczana jest poprzez
wybór wartości jednego z czterech najbliżej położonych pikseli
obrazu źródłowego.
Analizowany piksel przyjmuje wartość piksela znajdującego się
najbliżej niego w sensie odległości euklidesowej.
Oznacza to powielanie (w przypadku zwiększenia rozdzielczości)
lub eliminację niektórych pikseli (w przypadku zmniejszania
rozdzielczości obrazu).
Brak nowych wartości wprowadzanych do obrazu.
Brak interpolacji nie powoduje zmniejszenia ostrości krawędzi.
Jeżeli dwa piksele obrazu źródłowego są równooddalone od
nowego piksela, wybór może przebiegać według dowolnej
metody, lecz powinna być ona stosowana konsekwentnie
względem wszystkich nowopowstałych pikseli.

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda najbliższego sąsiada

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Metoda daje zadawalające wyniki w przypadku zwielokrotniania
rozdzielczości. W innych przypadkach rezultat jej zastosowania
nie jest optymalny.

Rozdzielczość przestrzenna

80x80 pikseli

Rozdzielczość przestrzenna

70x80 pikseli

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwuliniowej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwuliniowej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

W tej metodzie interpolacji liniowej poddawane są piksele
występujące najczęściej w układzie 4-sąsiedztwa.
Poszukiwana wartość nowopowstałego piksela obliczana jest ze
wzoru:

b

a

l

b)

a(1

l

b

a)

(1

l

b)

a)(1

(1

l

l

3

4

2

1

5





























Im bliżej analizowanego punktu położony jest piksel z jego
sąsiedztwa, z tym większą wagą wpływa na wartość
obliczanego piksela.
W porównaniu z metodą najbliższego sąsiada, wszystkie piksele
z sąsiedztwa (a nie tylko jeden) mają wpływ na wartość
nowopowstałego piksela. W tej metodzie powstają nowe
wartości pikseli (nieobecne w obrazie źródłowym). Kontury
obiektu ulegają rozmyciu.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwuliniowej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Rozdzielczość przestrzenna

80x80 pikseli

Rozdzielczość przestrzenna

70x80 pikseli

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwukubicznej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwukubicznej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

W tej metodzie brane jest pod uwagę 16 sąsiadujących pikseli.

Wyznaczane są wartości pomocnicze l

a

, l

b

, l

c

, l

d

, obliczane ze

wzoru:

2

1

3

2

1

2

4

3

3

1

2

3

4

a

l

a

)

l

(l

a

)

l

2

l

2

l

(l

a

)

l

l

l

(l

l

































Na ich podstawie wartość piksela l

17

obliczana jest z zależności:

b

a

c

2

a

b

d

c

3

a

b

c

d

17

l

b

)

l

(l

b

)

l

2

l

2

l

(l

b

)

l

l

l

(l

l

































Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwukubicznej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Funkcja wyznaczająca nową wartość piksela ma charakter
sześcienny:

d

x

c

x

b

x

a

f(x)

2

3















Wadą tej metody jest znaczna złożoność obliczeniowa.
Podobnie, jak w przypadku interpolacji dwuliniowej, do obrazu
zostają wprowadzone nowe wartości, co powoduje rozmycie
krawędzi.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Metoda interpolacji dwukubicznej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Rozdzielczość przestrzenna

80x80 pikseli

Rozdzielczość przestrzenna

70x80 pikseli

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz rzeczywisty - zastosowanie metody najbliższego
sąsiada

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Obraz źródłowy

Obraz wynikowy

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz

rzeczywisty

-

zastosowanie

interpolacji

dwuliniowej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Obraz źródłowy

Obraz wynikowy

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz

rzeczywisty

-

zastosowanie

interpolacji

dwukubicznej

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Obraz źródłowy

Obraz wynikowy

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz rzeczywisty - zastosowanie metody najbliższego
sąsiada

Zmiana rozdzielczości przestrzennej obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Przekształcenia geometryczne obrazu

Przesunięcie obrazu w poziomie i pionie opisuje wzór:

x

2

= x

1

+ x

0

y

2

= y

1

+

y

0

gdzie:

x

0

, y

0

– wartość wektora przesunięcia pikseli obrazu,

odpowiednio w poziomie i w pionie,

x

1

, y

1

oraz x

2

, y

2

– odpowiednio kolumna i wiersz

macierzy

obrazu źródłowego i

wynikowego.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Obraz źródłowy

Obraz po przesunięciu o

wektor

(z zachowaniem pola powierzchni

obrazu)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Wartość piksela w obrazie powstałym po wykonaniu obrotu
obrazu źródłowego o zadany kąt α względem początku układu
współrzędnych można opisać wzorem:

x

2

= x

1

∙cosα – y

1

∙sinα

y

2

= x

1

∙cosα + y

1

∙sinα

Operacje przesuwania i obrotu są używane często w
przypadku łączenia obrazów (np. zeskanowanych fragmentów,
tworzenia kolaży itp.)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po wykonaniu obrotu o

zadany kąt

(z zachowaniem pola powierzchni

obrazu)

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po

wykonaniu odbicia

względem osi pionowej

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po

wykonaniu odbicia

względem osi poziomej

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po dodaniu

wierszy i kolumn

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po powieleniu skrajnych

wierszy i kolumn

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy Obraz po lustrzanym odbiciu
fragmentów

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po

zniekształceniu

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy Prostowanie perspektywy za pomocą
zniekształcenia

Przekształcenia geometryczne
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje bezkontekstowe – najprostsze metody przekształcania
obrazów, które dokonywane są na pojedynczym pikselu, bez
uwzględniania pikseli sąsiadujących.
Operacje kontekstowe – uwzględniają wartości pikseli
sąsiadujących.

Wyjaśnienia mają charakter poglądowy i przedstawiane będą
jedynie w odniesieniu do parametru jasności, jednak
większość operacji można wykonywać na poszczególnych
składowych parametru barwy (np.: kanałach RGB)

Metody przekształcania obrazów

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne wykonywane są na każdym pikselu
obrazu źródłowego, którego barwa (lub stopień jasności) jest
przeliczana w oparciu o daną funkcję. Jako wynik
otrzymywana jest barwa odpowiedniego piksela w obrazie
wynikowym.
Przy konieczności przeprowadzania obliczeń na każdym
kolejnym pikselu, przekształcenie byłoby bardzo czasochłonne.
Powszechnie do tego celu stosuje się tablice przekodowań (LUT
– Look Up Table).
Każdej wartości jasności obrazu źródłowego przypisywana jest
wartość, jaką uzyska w obrazie wynikowym po wykonaniu
danego przekształcenia.

Operacje arytmetyczne

Grafika komputerowa

– wykład 6

Nowa wartość obliczana jest według wzoru:

J

w

(x,y) = Ψ(J

0

(x,y)

gdzie:

Ψ – funkcja, zgodnie z którą nowe wartości obrazu
wynikowego

są przyporządkowane wartościom

obrazu

wyjściowego.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Przykład tabeli LUT dla obrazu w skali
szarości

Wartości poziomów jasności wszystkich punktów

Obrazu źródłowego

Obrazu wynikowego

00000000

J

0

00000001

J

1

…………

………

11111111

J

255

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Operacje arytmetyczne - liniowe

Dodanie lub odjęcie od obrazu stałej wartości powoduje jego
rozjaśnienie lub przyciemnienie (zwiększenie lub
zmniejszenie jasności).

J

w

(x,y) = J

0

(x,y) ± b,

gdzie:
J

w

(x,y) – jasność wynikowa,

J

0

(x,y) – jasność początkowa,

b - stała

Istnieje niebezpieczeństwo przekroczenia maksymalnej lub
minimalnej wartości jasności (w tym przypadku odpowiednio
255 oraz 0).

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po dodaniu stałej wartości

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz źródłowy

Obraz po dodaniu stałej wartości

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Dodawanie
wartości

Rozjaśnianie

Przesuwanie
wykresu w prawo

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz źródłowy

Obraz po odjęciu stałej wartości

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz źródłowy

Obraz po odjęciu stałej wartości

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Odejmowanie
wartości

Przyciemnianie

Przesuwanie wykresu
w lewo

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Odjęcie wartości jasności obrazu od maksymalnej wartości

jasności

(w tym przypadku 255) daje w wyniku obraz negatywowy.

J

w

(x,y) = 255 -

J(x,y)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Histogram obrazu

Histogram negatywu

J

w

(x,y) = 255 -

J(x,y)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Mnożenie obrazu jest zwykle stosowane w celu poprawy jego
jakości.

J

w

(x,y) = a · J

0

(x,y)

W wyniku wykonania mnożenia uzyskujemy:

• zwiększenie kontrastu (większe zróżnicowanie szarości),
jeżeli a>1,

• zmniejszenie kontrastu, jeżeli 0<a<1.

Przy przekroczeniu maksymalnej lub minimalnej wartości
jasności (w tym przypadku odpowiednio 255 oraz 0) może
nastąpić utrata części danych.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz
źródłowy

Obraz po mnożeniu przez stałą wartość

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz po mnożeniu przez stałą wartość

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz po dzieleniu przez stałą wartość

Obraz
źródłowy

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Obraz po dzieleniu przez stałą wartość

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Omówione powyżej operacje określane są jako operacje
liniowe, gdyż mogą zostać opisane wzorem:

J

w.

(x,y) = a · J

0

(x,y) + b

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Efekt solaryzacji

Zmiana poziomów jasności pikseli

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne - liniowe

Omawianym przekształceniom obrazów towarzyszy problem
możliwego przekroczenia maksymalnej bądź minimalnej wartości
parametru jasności (lub barwy).

W przypadku otrzymania w wyniku przekształcenia piksela o
wartości wykraczającej poza dopuszczalny zakres, możliwe są trzy
podejścia:

• Stosowanie zasad arytmetyki przepełnieniowej – obcinanie
wartości na poziomie dopuszczalnego maksimum czy minimum.
Towarzyszy temu efekt negatywny – utrata części informacji o
obrazie (metoda nasycenia).

• Traktowanie punktów o wartości większej niż 255 jako wynik
modulo p (p=256). W efekcie przekroczenie maksymalnej jasności
podczas sumowania obrazów może dać jako wynik piksel ciemny,
a w wyniku odejmowania piksela jaśniejszego od ciemniejszego
możemy otrzymać piksel jasny (metoda modulo).

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

• Trzecie rozwiązanie polega na normalizacji jasności.

Może się ona odbywać poprzez:

• podzielenie obrazu wynikowego przez największą wartość

piksela w którymś z obrazów składowych,

• podzielenie przez średnią wartość piksela w obrazach

składowych.

W wyniku normalizacji otrzymujemy obraz o średniej jasności

zbliżonej do obrazów składowych, a dodatkowo zmniejsza
się szum w obrazie.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Metoda
nasycenia

Obraz źródłowy

Obraz po pomnożeniu

przez stałą

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Metoda modulo

Obraz źródłowy

Obraz po pomnożeniu

przez stałą

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Normalizacja
jasności

Obraz źródłowy

Obraz po pomnożeniu

przez stałą

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne

Operacje nieliniowe

Potęgowanie obrazu wykonywane jest dla każdego piksela
zgodnie ze wzorem:

J

w

(x,y) = J

0

(x,y)

α

gdzie α>0

Jeżeli założymy, że minimalna jasność wynosi 0, to wzór będzie
wyglądać następująco:

J

w

(x,y) = 255 ·

gdzie J

max

≤ 255

Operacje arytmetyczne

J















max

0

)

,

(

J

y

x

J

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Dla α > 1 i całkowitego potęgowanie obrazu sprowadza się do
mnożenia go przez siebie samego. Najczęściej używane jest
podnoszenie obrazu do „kwadratu”, rzadziej do „sześcianu”.
Operacja ta jest wykonywana w celu większego zróżnicowania
wysokich wartości atrybutu jasności. Po zastosowaniu koniecznej
normalizacji, powoduje przyciemnienie obrazu oraz zmniejszenie
zróżnicowania niskich wartości parametru jasności.

α = 2

α = 3

Grafika komputerowa

– wykład 6

Obraz źródłowy

Obraz po transformacji Obraz po

transformacji
kwadratowej

sześciennej

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Potęgowanie
obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Jeżeli α < 1, mamy do czynienia z pierwiastkowaniem obrazu.
W wyniku tej operacji następuje zwiększenie kontrastu w
ciemnych partiach obrazu (o niskich wartościach jasności).

Wykres funkcji pierwiastka
kwadratowego

Potęgowanie obrazu znajduje
zastosowanie w korekcji lamp
analizujących obraz.
Korekcja gamma ma na celu
poprawę percepcji zmian
jasności wraz ze zmianą
luminancji.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Pierwiastkowani
e obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Logarytmowanie obrazu

J

w.

(x,y) = log (1 + J

0

(x,y))

Przy założeniach podobnych, jak
dla potęgowania, otrzymujemy
wzór:

J

w

(x,y) = 255 ·

Ze względu na nieokreśloność
funkcji w zerze, wykres musi być
przesunięty o jeden.
W wyniku operacji następuje silne
rozjaśnienie ciemnych partii
obrazu.

)

J

(1

log

y))

(x,

J

(1

log

max

0





Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Logarytmowa
nie obrazu

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Korekcja gamma jest to bezkontekstowa (punktowa) transformacja
wykonywana na obrazie monochromatycznym lub poszczególnych
kanałach barw w obrazie kolorowego.
Podstawowym celem jej stosowania jest korekcja nieliniowej
charakterystyki kineskopu.

L2 = k ( X ' )γ ,

gdzie:

L2 oznacza luminancję kineskopu zależną od napięcia

sterującego X '.

k – wartość parametru zależna od aktualnych ustawień

monitora

γ = 2.3 - 2.6 stała dla danego kineskopu (zależna od jego
fizycznych właściwości)

Grafika komputerowa

– wykład 6

Operacje arytmetyczne nieliniowe

Korekcja gamma dana jest funkcją:

X ' = X 1/γ

Często wartość γ zastosowana do korekcji materiału źródłowego
nie jest znana. Jeżeli wypadkowa charakterystyka całego systemu
pozostaje wykładnicza (γ > 1), obraz wydaje się ostrzejszy.
Niestety zakres poziomów jasności w wyświetlanym obrazie jest
ograniczony.
Jeśli wynikowa charakterystyka jest logarytmiczna (γ < 1) obraz
wydaje się „miękki".

W systemach telewizyjnych stosuje się
γ = 2,8 dla systemu PAL (Europa),
γ = 2,2 dla systemu NTSC (USA).

Dzięki zastosowaniu korekcji gamma poprawiona zostaje
charakterystyka percepcji jasności obrazu, gdyż zmysł wzroku nie
odbiera zmian luminancji w sposób liniowy.

Grafika komputerowa

– wykład 6

Korekcja gamma

Grafika komputerowa

– wykład 6

Czułość oka na poziom jasności

Prawo Webera-Fechnera

Wartość reakcji układu
biologicznego jest
proporcjonalna do
logarytmu bodźca.

gdzie:

R - reakcja układu biologicznego (wrażenie zmysłowe),
I - natężenie danego bodźca,
I

0

- wartość progowa natężenia danego bodźca,

log - logarytm o podstawie 10.

0

I

I

log

k

R





Grafika komputerowa

– wykład 6

Czułość oka na poziom jasności

Linearny wzrost obiektywnej
jasności

Logarytmiczny wzrost jasności
odczuwalnej

Wykładniczy wzrost obiektywnej
jasności

Linearny wzrost jasności
odczuwalnej

Grafika komputerowa

– wykład 6