informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-318Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ И ТЕКСТАSIGNAL, IMAGE, SPEECH AND TEXT PROCESSINGАДАПТИВНОЕ СЖАТИЕ ШИРОКОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ДИАПАЗОНА ЦИФРОВЫХ РАДАРНЫХ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙADAPTIVE COMPRESSING OF THE HIGH DYNAMIC RANGE OF DIGITAL RADAR SATELLITE IMAGESСтаровойтовВ. В.StarovoitovV. V.

доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник

D. Sc. (Engineering), Chief Researcher

valerys@newman.bas-net.byОбъединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, МинскThe United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus2018260320181518191Copyright © Старовойтов В.В., 20182018Старовойтов В.В.Starovoitov V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/318

Рассматривается задача преобразования цифрового радарного изображения, имеющего широкий динамический диапазон значений яркости (до 216 величин), для отображения на стандартном мониторе. Монитор имеет 28 оттенков яркости серого или каждого из трех базовых цветов в системе RGB. Линейное переквантование значений яркости исходного изображения порождает практически черное изображение с небольшими светлыми точками, так как большинство исходных значений имеют величину менее 255–512 и уменьшаются в 256 раз. Для решения поставленной задачи предлагается использовать нелинейное преобразование логарифмического типа с вычисляемым по исходным изображениям параметром. На реальных данных, полученных со спутника TerraSAR-X в формате geoTIFF, выполнены сравнительные исследования с другими алгоритмами сжатия широкого динамического диапазона яркостей изображений. Показывается, что предлагаемое решение позволяет создать визуально более качественное изображение по сравнению с известными алгоритмами.

Transformation of a digital radar image with a wide dynamic range of luminance values (up to 216 tones) for visualization on a standard monitor is considered. The monitor has 28 gray value range or any of three basic colors in the RGB system. Linear quantization of the luminance values of the original image generates a nearly black image with small light blobs, since most of the original values are less than 255–512 and are reduced by 256 times. To solve the problem, it is proposed to use a nonlinear logarithmic transformation with a parameter calculated from the original images. On real data received from the TerraSAR-X satellite in the geoTIFF format, comparative studies with other compression algorithms for a wide dynamic range of image brightness are performed. It is shown that the proposed solution allows creating a visually better image in comparison with the known algorithms.

 

большой динамический диапазонотображение полутоновсжатие диапазонацифровое изображениекомпандированиеhigh dynamic rangetone mappingrange compressiondigital imagecompandingReferencesSchlick, C. Quantization techniques for visualization of high dynamic range pictures / C. Schlick // Photorealistic Rendering Techniques. – Berlin, Heidelberg, 1995. – P. 7–20.Schlick, C. Quantization techniques for visualization of high dynamic range pictures / C. Schlick // Photorealistic Rendering Techniques. – Berlin, Heidelberg, 1995. – P. 7–20.Larson, G. W. A visibility matching tone reproduction operator for high dynamic range scenes / G. W. Larson, H. Rushmeier, C. Piatko // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 1997. – Vol. 3, no. 4. – P. 291–306.Larson, G. W. A visibility matching tone reproduction operator for high dynamic range scenes / G. W. Larson, H. Rushmeier, C. Piatko // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 1997. – Vol. 3, no. 4. – P. 291–306.Starovoitov, V. Comparative Analysis of Some Dynamic Range Reduction Methods for SAR Image Visualization // Intern. Conf. on Pattern Recognition and Information Processing. – Cham: Springer, 2017. – P. 63–76.Starovoitov, V. Comparative Analysis of Some Dynamic Range Reduction Methods for SAR Image Visualization // Intern. Conf. on Pattern Recognition and Information Processing. – Cham: Springer, 2017. – P. 63–76.Adaptive logarithmic mapping for displaying high contrast scenes / F. Drago [et al.] // Computer Graphics Forum. – 2003. – Vol. 22, no. 3. – P. 419–426.Adaptive logarithmic mapping for displaying high contrast scenes / F. Drago [et al.] // Computer Graphics Forum. – 2003. – Vol. 22, no. 3. – P. 419–426.Reinhard, E. Dynamic range reduction inspired by photoreceptor physiology / E. Reinhard, K. Devlin // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2005. – Vol. 11, no. 1. – P. 13–24.Reinhard, E. Dynamic range reduction inspired by photoreceptor physiology / E. Reinhard, K. Devlin // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2005. – Vol. 11, no. 1. – P. 13–24.Smith, B. Instantaneous companding of quantized signals / B. Smith // Bell Labs Technical Journal. – 1957. – Vol. 36, no. 3. – P. 653–709.Smith, B. Instantaneous companding of quantized signals / B. Smith // Bell Labs Technical Journal. – 1957. – Vol. 36, no. 3. – P. 653–709.Берлин, А. Н. Оконечные устройства и линии абонентского участка информационной сети / А. Н. Берлин. – М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2016. – 395 с. 8. ITU-R BT.709-5: Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange [Electronic resource]. – June 2015. – Mode of access: https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en. – Date of access: 20.12.2017.Берлин, А. Н. Оконечные устройства и линии абонентского участка информационной сети / А. Н. Берлин. – М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2016. – 395 с. 8. ITU-R BT.709-5: Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange [Electronic resource]. – June 2015. – Mode of access: https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en. – Date of access: 20.12.2017.Sample Radar Imagery [Electronic resource]. – Mode of access: http://www.intelligence-airbusds.com/en/23- sample-imagery.php#. – Date of access: 20.12.2017.Sample Radar Imagery [Electronic resource]. – Mode of access: http://www.intelligence-airbusds.com/en/23- sample-imagery.php#. – Date of access: 20.12.2017.High dynamic range image compression by optimizing tone mapped image quality index / K. Ma [et al.] // IEEE Transactions on Image Processing. – 2015. – Vol. 24, no. 10. – P. 3086–3097.High dynamic range image compression by optimizing tone mapped image quality index / K. Ma [et al.] // IEEE Transactions on Image Processing. – 2015. – Vol. 24, no. 10. – P. 3086–3097.Yeganeh, H. Objective quality assessment of tone-mapped images / H. Yeganeh, Z. Wang // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Vol. 22, no. 2. – P. 657–667.Yeganeh, H. Objective quality assessment of tone-mapped images / H. Yeganeh, Z. Wang // IEEE Transactions on Image Processing. – 2013. – Vol. 22, no. 2. – P. 657–667.FSITM: a feature similarity index for tone-mapped images / H. Z. Nafchi [et al.] // IEEE Signal Processing Letters. – 2015. – Vol. 22, no. 8. – P. 1026–1029.FSITM: a feature similarity index for tone-mapped images / H. Z. Nafchi [et al.] // IEEE Signal Processing Letters. – 2015. – Vol. 22, no. 8. – P. 1026–1029.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.