¿Cómo medir el contraste de una imagen?

Estoy estudiando óptica de Fourier e interferometría y tengo la intención de determinar el contraste de una imagen usando un software de computadora. Mi profesor de Física Experimental no me dijo cómo hacerlo, por lo que solicito la atención de los físicos que ya han hecho este tipo de análisis.

El contraste se puede expresar como:

k = I metro a X − I metro i norte I metro a X + I metro i norte

Considere el siguiente espectro de interferencia donde el objeto es un soldador:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Creo que debería ser posible medir el contraste, conociendo el color de los píxeles y su distribución en una determinada región.

Sé que la intensidad es proporcional al brillo de las regiones. Por ejemplo, para determinar una cantidad proporcional a I metro a X , solo necesito estudiar las franjas brillantes de la imagen y las oscuras para I metro i norte .

Mi problema aquí es ¿qué software debo usar? ¿Y el método anterior es bueno para lograr mi objetivo?

Respuestas (3)

Independientemente del software que utilice (por ejemplo, ImageJ), primero debe convertir la imagen del espacio de color sRGB a un espacio de color lineal. Para convertir a RGB lineal usando ImageJ, primero debe convertir la imagen a 32 bits, dividirla por 255 y luego ejecutar la macro matemática:

si (v<0,040445) v = v/12,92; si(v>0.04044) v = pow((v+0.055)/1.055,2.4)

y luego multiplicar por 255 de nuevo.

Los valores de gris de los píxeles serán entonces proporcionales a la intensidad de la luz en los sitios fotográficos correspondientes.

¿Por qué elegiría esta conversión en particular? No sabe cómo se creó el archivo de imagen, tampoco el OP, por lo que no hay forma de reconstruir el contraste físico real a partir de los datos de la imagen.
@CuriousOne En principio, se podría haber utilizado cualquier conversión arbitraria, pero si la imagen estaba destinada a mostrarse en la pantalla de una computadora, es muy probable que se haya convertido a sRGB. Dada una transformación no lineal arbitraria, puede intentar encontrar la transformación de nuevo al espacio de color lineal considerando las áreas fuera de foco de la imagen. Algunas transiciones de alto contraste del brillo v1 a v2 se mostrarán como un perfil de brillo que cambia gradualmente de v1 a v2 debido a la borrosidad. En el espacio de color lineal, estas funciones de diferentes áreas se relacionan a través de una transformación de escala.
Esto le permite deducir la transformación a espacio de color lineal que hará que los perfiles de brillo en áreas borrosas de alto contraste satisfagan las relaciones de escala que deberían satisfacer.
La forma en que Apple calibra sus pantallas es diferente de la forma en que se hace en las PC y si usa la herramienta de selección de color, le ofrece múltiples opciones. Se pueden elegir los "valores nativos", "srgb", "rgb genérico" o "Adobe rgb". Además, puedo calibrar mi pantalla tanto en la Mac como en la PC con una gran cantidad de opciones para optimizar la reproducción del color. Lo mismo ocurre con las cámaras digitales que a veces tienen una docena o más de constantes de calibración de imagen. No hay "una" forma de codificar una imagen y cada vez que transcodifica para un formato diferente, es probable que encuentre otra.

ImageJ contiene todas las herramientas que necesitará, se usa ampliamente y es gratuito. Incluso puede agregar sus propios módulos de procesamiento para ampliar sus capacidades.

Por lo general, la cámara utilizada deberá tenerse en cuenta al convertir el brillo de los píxeles en intensidades; para el trabajo científico, generalmente usamos cámaras CCD lineales, donde el proveedor ha realizado las calibraciones por nosotros.

De lo contrario, consulte el tutorial de ImageJ para obtener asesoramiento.

Puede usar Matlab: cargue la imagen en una matriz y luego encuentre las entradas máxima y mínima de la matriz. Conéctalos a tu ecuación para encontrar el contraste.

Alternativamente, para una mayor precisión, puede tomar los 100 valores más bajos y más altos (digamos) y tomar el promedio de esos para obtener su Imin e Imax, respectivamente.

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