Тимошенко Д. В.

ОКВУЗ «Институт предпринимательства «Стратегия», г. Желтые Воды, Украина

КОЛОРИЗАЦИЯ КАК СПОСОБ СЖАТИЯ ИНФОРМАЦИИ О ЦВЕТАХ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Учитывая современное развитие информационных технологий, все больше значимости придается информации, получаемой через Интернет или локальную сеть. Это публичные электронные библиотеки, музеи, архивы, ресурсы для дистанционного образования. В данном контексте актуальным является внед­рение новых информационных технологий автоматизированной обработки элект­ронных документов и их передачи через глобальную или локальную сеть, которая бы позволила эффективно использовать существующие информацион­ные ресурсы.

Cуществуют несколько форматов для хранения электронных растровых документов: DJVU [1], JPEG2000/Part 6 и LuraDocument (формат PDF является векторным, поэтому нами не рассматривается). Эти форматы, являясь по своей сути локальными, позволяют пользователю распространять документы само­стоя­тельно без контроля со стороны авторов или правообладателей. Для реше­ния этой задачи был создан формат электронных документов ALD [2]. В дан­ной работе рассмотрен один из этапов работы кодера ALD – обработка информации о цветах изображения.

В основе предлагаемого метода лежит идея колоризации (раскраски) изоб­ражений. Под колоризацией будем понимать восстановление цветовых компо­нент черно-белого изображения по некоторым маркировочным точкам, для которых известна информация о цвете. Чаще всего данная задача возникает при реставрации старых фотографий и фильмов.

Так как изображение в градациях серого представляет собой значения яр­ костей, то для воспроизведения цвета естественно использовать цветовую мо­ дель YUV.

Поэтому будем относиться к изображению в градациях серого, как к люми­ несцентной составляющей изображения  с размерами . Таким образом, задача колоризации состоит в восстановлении цветовых компонент  и  по информации о цвете маркированных точек.

Переход от задачи колоризации к задаче сжатия цветового слоя в изобра­ жении осуществляется на уровне автоматического построения маркировочных точек в момент кодирования, их хранению и восстановлению по ним цвета во время декодирования с помощью алгоритма колоризации.

Автором разработан подход восстановления цвета в изображении с при­ менением модели репродукции микроорганизмов, который состоит из решения двух ключевых задач:

1. Колоризация изображения по маркировочным точкам в процессе деко­ дирования [3].

2. Построение и сохранение маркировочных точек в процессе кодирования.

Данная работа посвящена второму этапу – построению и сохранению мар­ кировочных точек в процессе кодирования.

Разработанный алгоритм состоит из следующих шагов.

Шаг 1. С помощью оптимального квантования определяется количество основных уникальных цветов изображения.

В постановке задачи автора маркировочные пикселы представляют собой «бактерии», которые, двигаясь по поверхности , «заражают» соседние клетки своим цветом.

Популяцией будем назвать такое множество пикселов, кото­ рые были порождены одними и теми же «бактериями» (– количество уни­ кальных бактерий).

Будем считать, что разные популяции принадлежат разным характерным значениям длины волны (преобразование HSB). Для того чтобы выделитьхарактерные значения , итеративно применяем оптимальное квантование Ллой­ да -Макса [4] к вектору и получаем вектор квантовочных значений . То есть находим такие значение , которые дают решение следующей экстремальной задачи:

где , ,

 – количество интервалов квантования.

K выбирается таким образом, чтобы достичь стабилизации ошибки вос­ста­новления по K интервалам.

Шаг 2 . Определяем геометрическое место точек, у которых будет сохра­няться цвет для последующего распространения. Для этого воспользуемся регу­лярной решеткой и отберем все точки с некоторым шагом  по оси X и по оси Y.

Шаг по оси X и оси Y – инструмент управления качеством сжатия.

Таким образом, точки, образующие множество  (множество маркиро­воч­ных точек, с которых начинается рост популяции), определяются через восстановленную матрицу  по квантовочным числам  и параметрам  и .

То есть  если , ,

где функция  – остаток от деления на .

В случае сжатия слоя цвета в полноцветном изображении, мы имеем в на­личии оригинальные матрицы . Поэтому первоначаль­ные базовые цветовые компоненте возьмем следующим образом:

, .

Список использованных источников:

1. Information technology – digital compression and coding of continuous-tone still images –requirements and guidelines CCITT Rec. T.81 (1992 E).

2. Лигун А. О. ALLDocument – технологія нового покоління для збереження, передачі та відображення електронних документів / А. О. Лигун, О. О. Шумейко, Д. В. Тимо­ шен­ ко // Вісник Східноукраїнського національного університету ім. В. Даля. – 2006. – № 9 (103). – Ч. 1.– 2006.– C . 83–85.

3. Тимошенко Д. В. Использование модели репродукции микроорганизмов для восстанов­ле­ния цвета в изображении / Д. В. Тимошенко // Математичне моделювання. – 2007. – № 2 (17). – С. 120–124.

4. Gray R. Quantization / R. Gray, D. Neuhoff // IEE Transactions on Information Theory. – 1998. – 44 (6). – P. 1–63.