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Computación y Sistemas

versión On-line ISSN 2007-9737versión impresa ISSN 1405-5546

Comp. y Sist. vol.10 no.4 Ciudad de México jun. 2007

 

Mejora de Contraste y Compensación en Cambios de la Iluminación

 

Contrast Enhancement and Illumination Changes Compensation

 

Edgar A. Rivas Araiza1, Jorge D. Mendiola Santibañez1,2, Gilberto Herrera Ruiz1, Carlos A. González Gutiérrez1,2, Mario Trejo Perea1 y G. J. Ríos Moreno1

 

1 Doctorado en Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro, Cerro de las Campanas S/N, C.P. 76010, Querétaro, México. erivas@uaq.mx ; mendijor@uaq.mx ; gherrera@uaq.mx ; carlosg@uaq.mx ; mtp@uaq.mx ; riosg@uaq.mx

2 Universidad del Valle de México, Campus Querétaro Blvd. Villas del Mesón No. 1000 Col. Provincia Juriquilla, C.P. 76230 Querétaro, México mendijor@uaq.mx ; carlosg@uaq.mx

 

Artículo recibido en Marzo 22, 2007
Aceptado en Junio 10, 2007

 

Resumen

En este artículo se presenta un operador de contraste construido por medio de dos primitivas que involucran a la Ley de Weber. El mapeo de contraste propuesto tiene dos finalidades; en primer lugar la mejora de contraste, y en segundo lugar la normalización de la imagen procesada. La mejora de contraste está basada en la detección del fondo de la imagen (background); dicho parámetro se calcula a partir del análisis de los mínimos regionales, los cuales se obtienen por medio de la cerradura morfológica por reconstrucción. Para mostrar el desempeño de la transformación propuesta, algunos ejemplos son presentados. En dichos ejemplos se tratan imágenes con efectos indeseables de iluminación caracterizadas por la presencia de sombras.

Palabras clave: Ley de Weber, contraste, filtros morfológicos por reconstrucción, compensación en cambios de iluminación.

 

Abstract

In this paper a contrast operator built by means of two primitives involving Weber's Law is presented. The proposed contrast mapping has two objectives, in the first place the contrast enhancement and in the second, the normalization of the processed image. The contrast enhancement is based on the image background detection; this parameter is computed through the analysis of the regional minimums, which are detected by means of the morphological closing by reconstruction. To show the performance of the proposed transformation, some examples are presented. In the examples some images with undesirable illumination effects characterized by the presence of shades are processed.

Keywords: Weber's Law, contrast, morphological building filters, illumination changes compensation.

 

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Agradecimientos

Los autores Edgar Rivas Araiza, José Gabriel Ríos Moreno y Mario Trejo Perea agradecen a CONACYT por la beca otorgada para realizar sus estudios de doctorado. Así como al Dr. Mario E. Rodríguez García y al M. en I. Fernando Romero Vázquez por su contribución en la revisión del presente trabajo. El autor Jorge D. Mendiola Santibañez agradece al CONACYT, México por el apoyo económico. Este artículo fue realizado parcialmente bajo el proyecto 62378.

 

Referencias

1. G.J. Klinker, S.A. Shafer, and T. Kanade, "A Physical Approach to color Image Understanding", Int'l J. Computer Vision, vol. 4, pp. 7–38, 1990.        [ Links ]

2. M.J. Swain and D.H. Ballard, "Color Indexing", Int'l J. Computer Vision, vol. 7, no. 1, pp. 11–32, 1991.        [ Links ]

3. H. Jiang and M. Drew, "Tracking Objects with Shadows", Proc. Int'l Conf. Multimedia and Expo, 2003.        [ Links ]

4. J.P. Oakley and B.L. Satherley, "Improving Image Quality in Poor Visibility Conditions Using a Physical Model for Contrast Degradation", IEEE Trans. Image Processing, vol. 7, pp. 167–179, 1998.        [ Links ]

5. G. Boccignone and A. Picarello, "Multiscale Contrast Enhancement of Medical Images", Proceedings of ICASSP, 1997.        [ Links ]

6. F. Meyer and J. Serra, "Activity Mappings", Signal Processing, vol. 16, pp. 303–317, 1989.        [ Links ]

7. I.R. Terol–Villalobos, "Nonincreasing Filters Using Morphological Gradient Criteria", Optical Engineering, vol. 35, pp. 3172–3182, 1996.        [ Links ]

8. I.R. Terol–Villalobos and J.A. Cruz–Mandujano, "Contrast Enhancement and Image Segmentation Using a Class of Nonincreasing Morphological Filters", Journal of electronics Imaging, vol. 7, pp. 641–654, 1998.        [ Links ]

9. I.R. Terol–Villalobos, "Toggle Mappings and Some Related Transformations. A Study of Contrast Enhancement", in Mathematical Morphology and Its Applications to Image and Signal Processing, H.J.A.M. Heijmans and J.B.T.M. Roerdink, Eds. Kluwer Academic Publishers, The Netherlands, pp. 11–18, 1998b.        [ Links ]

10. I.R. Terol–Villalobos, "Morphological Image Enhancement and Segmentation", in advances in Imaging and Electronics Physical. Editor Peter W. Hawkes, vol. 118, Chapter 4, Academic Press, pp. 207–273, 2001.        [ Links ]

11. J.D. Mendiola–Santibañez, and I.R. Terol–Villalobos, "Morphological contrast enhancement using connected transformations", in Proceedings of SPIE, pp. 365–376, 2002.        [ Links ]

12. J.D. Mendiola–Santibañez and I.R. Terol–Villalobos, "Morphological Contrast Mappings on Partitions Based on the Flat Zone Notion", Computacion y Sistemas, Vol. 6, No. 1, pp. 025–037, 2002.        [ Links ]

13. A. Toet, "Multiscale Contrast Enhancement With Applications to Image Fusion", Opt. Eng., vol. 31, no. 5, 1992.        [ Links ]

14. S. Mukhopadhaya and B. Chanda, "A Multiscale Morphological Approach to Local Contrast Enhancement", Signal Processing, vol. 80 (4), pp. 685–696, 2000.        [ Links ]

15. J. Kasperek, "Real Time Morphological Image Contrast Enhancement in Virtex FPGA", Lecture Notes in Computer Science, Springer, 2004.        [ Links ]

16. B.K. Horn, "Robot Vision", MIT Press, 1996.        [ Links ]

17. P. Belhumeur, J. Hespanha and D. Kriegman, "Eigenfaces vs Fisherfaces: Recognition using class specific Linear projection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, Issue 7, 1997.        [ Links ]

18. A.S Georghiades, P.N. Belhumeur and D.J Kriegman, "From few to many: Illumination cone Models for Face Recognition Under Lighting and Pose", IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 6, pp. 630–660, 2001.        [ Links ]

19. R. Basri and D. Jacobs, "Lambertian Reflectance and lineal Subspaces" IEEE International Conference on Computer Vision, 2001.        [ Links ]

20. A.K. Jain, "Fundamentals of digital images processing". Prentice Hall International.        [ Links ]

21. J. Short, J. Kittler and K. Messer "A Comparison of Photometric Normalization Algorithms for Face Verification" IEEE Int. Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, 2004.        [ Links ]

22. Digital Image Processing by Rafael C. Gomez, Richard E. Woods Prentice Hall (1992).        [ Links ]

23. R. H. Sherrier y G. A. Johnson "Reginally adaptive histogram equalizacion of the chest," IEEE Trans. Med. Imaging, vol. MI–6, pp. 1–7, Mar 2007.        [ Links ]

24. Peli, E. : Contrast in complex images. J. Optical Society of America 7(1990) 2032–2040.        [ Links ]

25. L. Vincent "Morphological Grayscale Reconstruction in Image Analysis: Aplications end Efficient Algorithms," IEEE Trans. Image Processing, vol. 2, no. 2, pp. 176–201, Feb. 1993.        [ Links ]

26. C. Vachier and L. Vincent. "Valuation of image extreme using alternating filters by reconstruction" Image Algebra and Morphological Processing, San. Diego CA, Proc. SPIE. Jul. 1995.        [ Links ]

27. A. S. Georghiades, P. N Belhumeur, D. J. Kriegman "From Few to Many: Generative Models For Recognition Under Variable Pose and Illumination" IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 277–284. 2000.        [ Links ]

28. H. Kramer and J. Bruckner, "Iterations of Non–Linear Transformation for Enhancement of Digital Images", Pattern Recognition, pp. 53–58, Vol. 7, 1975.        [ Links ]

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